KI für UI/UX-Designer: Workflow-Beschleunigung

Seminarziel

Die Teilnehmenden erlernen die Integration von KI-Tools in den täglichen UI/UX-Workflow. Ziel ist es, ChatGPT für Konzepte und Personas einzusetzen, Midjourney für hochwertiges Bildmaterial zu nutzen und Figma AI zur Automatisierung von Layouts und Komponenten-Management anzuwenden, um die Projektlaufzeiten signifikant zu verkürzen.

Inhalt

• 1. Die neue Design-Landschaft: KI als Co-Pilot
  • Überblick: Generative KI vs. Assistive KI im Design-Kontext.
  • Ethische Aspekte: Urheberrecht, Datenschutz und der Wert menschlicher Kreativität.
  • Tool-Stack: Das Zusammenspiel von ChatGPT, Midjourney und Figma AI.
• 2. UX Research & Strategie mit ChatGPT
  • Persona-Generierung: Erstellung von Nutzerprofilen basierend auf Marktsegmenten.
  • User Stories & Flows: Automatisierte Erstellung von Szenarien und Aufgabenlisten.
  • UX Copywriting: Microcopy, Fehlermeldungen und Content-Platzhalter in Sekunden.
• 3. Visual Exploration mit Midjourney
  • Moodboarding: Schnelle visuelle Richtungen durch präzises Prompting finden.
  • Asset-Erstellung: Generierung von Icons, Illustrationen und fotorealistischen UI-Elementen.
  • Style-Consistency: Techniken (Seed-Werte, Referenzbilder), um einen einheitlichen Look zu wahren.
• 4. Figma AI: Automatisierung im Editor
  • Auto-Layout & Struktur: KI-gestützte Organisation von Ebenen und Frames.
  • Inhaltliche Füllung: Realistische Daten und Bilder per Klick statt „Lorem Ipsum“.
  • Komponenten-Magic: Automatische Benennung und Organisation von Design-System-Elementen.
• 5. Rapid Prototyping: Vom Text zum Wireframe
  • Text-to-Design: Nutzung von KI-Plugins zur Erstellung erster Layout-Entwürfe aus Prompts.
  • Iterative Sprints: Schnelle Variantenbildung von UI-Komponenten durch KI-Vorschläge.
  • User-Flow-Visualisierung: Automatisierte Diagramm-Erstellung für komplexe Pfade.
• 6. Barrierefreiheit & Testing mit KI-Unterstützung
  • Accessibility Check: KI-gestützte Prüfung von Kontrasten und Screenreader-Tauglichkeit.
  • Prädiktive Heatmaps: Simulation der Nutzeraufmerksamkeit (Eye-Tracking) durch KI-Modelle.
  • Feedback-Analyse: Auswertung von Nutzertests durch LLMs zur Identifikation von Pain Points.
• 7. Skalierung von Design-Systemen
  • Dokumentation: KI-generierte Guidelines für Farbsysteme und Typografie.
  • Token-Management: Automatisierung der Benennungskonventionen für Entwickler-Handoffs.
  • Pattern-Erkennung: Konsistenzprüfung über hunderte Screens hinweg.
• 8. Prompt Engineering für Designer
  • Frameworks: Effektive Prompts für visuelle vs. strukturierte Ergebnisse.
  • Parameter-Tuning: Feineinstellung von Midjourney- und ChatGPT-Outputs.
  • Multimodale Workflows: Bilder in Figma hochladen und von der KI analysieren oder erweitern lassen.
• 9. Praxis-Simulation: Der „Turbo-Design-Sprint“
  • Workshop: Entwicklung einer App-Idee von der Persona (ChatGPT) über das Moodboard (Midjourney) bis zum interaktiven Prototyp (Figma AI).
  • Efficiency Challenge: Vergleich zwischen klassischem Workflow und KI-gestütztem Prozess.
  • Refinement: Manuelles Polishing der KI-Ergebnisse für den professionellen Einsatz.
  • Handoff-Check: Vorbereitung der KI-generierten Designs für die Entwicklung.