Erfahrung lässt sich nicht prompten
Was KI im Design-Alltag gerade wirklich verändert – und was nicht.
In meinen letzten Monaten habe ich mehr Zeit mit KI-Tools verbracht als mit Figma. Nicht aus Überzeugung, sondern aus Neugier. Ich wollte wissen, was dran ist – an den Demos, den Threads, den breathless takes darüber, wie Design sich gerade angeblich neu erfindet.
Was ich dabei gelernt habe, passt nicht ganz in den Hype-Cycle. Es ist auch nicht der Gegenentwurf, den man gerade als Designer-Kontra gern posten kann. Es ist etwas Drittes, das mit beidem zu tun hat: Die Tools sind wirklich gut. Und sie lösen nicht das Problem, von dem sie behaupten, es zu lösen.
Das Problem ist nicht die Technik
Die Modelle sind beeindruckend. Ich meine das ohne Ironie. Was Claude, ChatGPT, Midjourney und ihre Verwandten heute produzieren, war vor drei Jahren Science Fiction. Technisch ist da nichts mehr, worüber man sich lustig machen müsste.
Was mich zunehmend stört, ist nicht die Technik. Es ist die Haltung, die in den meisten dieser Tools eingebaut ist.
Jedes KI-Design-Tool auf dem Markt hat eine Meinung darüber, wie ich arbeiten sollte. Nicht im Sinne von Defaults, sondern im Sinne von Workflow. Du beschreibst dein Projekt, das Tool schlägt dir eine Struktur vor, führt dich durch Schritte, produziert ein Ergebnis. Am Ende stehst du mit etwas da, das aussieht wie Design, aber sich nicht wie Design angefühlt hat.
Das ist der Punkt, an dem ich stutzig werde. Weil Design für mich nie linear war.
Assistent oder Vorgesetzter
Der Unterschied zwischen einem guten und einem schlechten KI-Tool im kreativen Kontext ist für mich inzwischen sehr einfach zu benennen: Versteht es sich als Assistent oder als Vorgesetzter?
Ein Assistent wartet darauf, was ich brauche. Er kennt meinen Kontext, meine Vorlieben, meinen halb formulierten Gedanken von vor zwei Stunden. Er produziert, wenn ich produzieren will. Er hält sich zurück, wenn ich denken will. Er akzeptiert, dass ich manchmal drei Stunden in eine Richtung laufe und sie dann verwerfe, ohne dass das ein Fehler war.
Ein Vorgesetzter hat eine Methode. Die will er angewendet sehen. Er fragt dich nach Zielen, bevor du sie hast. Er fordert Input, bevor du Material hast. Er macht aus jedem Projekt einen Workflow – und aus jedem Workflow ein Abrechnungsmodell.
Der überwiegende Teil der heute verfügbaren AI-Design-Tools sind Vorgesetzte. Sie verpacken das als Struktur, als Best Practice, manchmal auch als „Empowerment". Aber was sie tatsächlich tun, ist, dir ihre Vorstellung von Design überzustülpen – samt Timer und Token-Budget. Und weil Design iterativ ist, weil es vom Umwerfen lebt, fühlt sich jede dieser Iterationen wie Kosten an. Das ist keine Umgebung, in der gute Arbeit entsteht.
Das gewinnende Tool wird nicht das leistungsstärkste sein. Es wird das sein, das sich in bestehende Prozesse einfügt, statt neue zu erzwingen.
Die Hebelwirkung kommt von woanders
Der zweite Punkt ist der, den ich in der Hype-Diskussion am meisten vermisse: KI gibt Erfahrenen einen Hebel, den sie vorher nicht hatten – und sie vergrößert den Abstand zu denen, die diese Erfahrung nicht haben.
Das ist ein unbequemer Satz, weil er der Demokratisierungs-Erzählung widerspricht. „Jetzt kann jeder Designer sein." Theoretisch ja. Praktisch nein.
Die Lücke zwischen „KI-Tools benutzen" und „wissen, was man damit anfangen soll" ist größer, als es von außen aussieht. Was ich in einer guten Exploration an einem Nachmittag produzieren kann, sieht für jemanden ohne Erfahrung aus wie Magie. Was es tatsächlich ist: fünfzehn Jahre Bewerten, Verwerfen, Neuansetzen – jetzt mit einem schnelleren Werkzeug.
Die Fähigkeit, schnell zu explorieren, setzt voraus, dass du schon viel gesehen hast und bewerten kannst. Der Geschmack, das Urteil, das Gespür dafür, wann etwas fertig ist und wann nicht – das ist der Teil, der nicht automatisiert wird. Der Teil, der durch Arbeit entsteht, nicht durch Abos.
Für erfahrene, kleine Teams ist das eine der besten Nachrichten der letzten Jahre. Für alle anderen ist es ein Hinweis darauf, dass die eigentliche Investition nach wie vor die gleiche ist: in das eigene Urteil.
Freiheit ist kein Nice-to-have
Der Gedanke, mit dem ich diesen Text schließen will, ist der wichtigste. Er klingt weich, aber er ist es nicht.
Design braucht Freiheit im Prozess. Nicht als Luxus, nicht als Privileg, sondern als Grundbedingung. Ohne die Möglichkeit, drei Varianten nebeneinanderzulegen und zwei davon wegzuwerfen, ohne das Recht, eine Idee für schlecht zu erklären, ohne den Raum, eine halbe Stunde in die falsche Richtung zu laufen – entsteht kein Design. Es entsteht Output.
Tools, die diese Freiheit einzäunen – mit Token-Limits, mit Paywalls, mit Workflows, die linear durchgehen müssen – haben kein Designtool gebaut. Sie haben eine Zeiterfassung mit Grafikabteilung gebaut. Das ist eine völlig andere Sache.
Das eigentliche Versprechen von KI im Kreativbereich ist nicht, dass sie mehr produziert. Es ist, dass sie die Kosten des Verwerfens senkt. Dass sie erlaubt, fünf Ideen zu verfolgen, wo früher nur eine Zeit hatte. Dass sie Exploration wieder wirtschaftlich macht.
Dieses Versprechen lösen die heutigen Tools in den seltensten Fällen ein. Aber es ist das Versprechen, an dem ich sie messe. Und das ist, glaube ich, auch der Maßstab, auf den wir als Branche hinarbeiten sollten – nicht auf schnellere Generierung, sondern auf bessere Bedingungen für die Arbeit, die wir sowieso tun.
Was bleibt
KI im Design-Alltag ist weder die Revolution noch der Untergang. Sie ist ein Werkzeug, das zu einem bestimmten Teil der Arbeit extrem gut passt und zu einem anderen gar nicht. Zu wissen, welcher Teil welcher ist, ist die eigentliche Kompetenz der nächsten Jahre.
Die Frage ist nicht, ob Designer durch KI ersetzt werden. Die Frage ist, welche Designer erkennen, wo KI ihnen tatsächlich hilft – und wo sie nur so aussieht, als würde sie das tun. Das zu unterscheiden, braucht genau das, was sich nicht prompten lässt: Erfahrung.