Arbeitsproduktivität KI in der Arbeitswelt: Was Designer und Entwickler sagen

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Eine neue Studie von Figma hat KI in der Arbeitswelt untersucht. Demnach ist die Steigerung der Produktivität für Designer und Produktentwickler keine Revolution am Arbeitsplatz. Denn obwohl die Entwicklung von KI-Tools schnell vorangeht, bleibt die Zielsetzung häufig unklar.

In der Produktentwicklung ist künstliche Intelligenz im vergangenen Jahr zu einer fest etablierten Konstante geworden, auch wenn der Umgang mit KI-Tools noch in der Findungsphase steckt. Immer mehr KI-gestützte Produkte werden entwickelt und für immer mehr Entwicklungs-Teams sind die KI-Tools fester Bestandteil der täglichen Arbeitsabläufe. Der neue Report von Figma, Anbieter einer Plattform für digitales Design und Produktentwicklung, zeigt einen Perspektivwechsel bei KI in der Arbeitswelt gegenüber dem Vorjahr: Während es letztes Jahr um die Frage ging, ob und welche KI-Anwendungen gebaut werden, rückt nun die Funktionalität in den Fokus.

Wie KI die digitale Produktentwicklung beeinflusst, welche Produkte entwickelt werden, wie diese gebaut werden und wie Produktteams künstliche Intelligenz in ihre Workflows und Roadmaps einbinden, hat Figma nun in einer globalen Studie untersucht. Befragt wurden hierfür 2.500 Designer und Produktentwickler in Europa, den USA und Kanada sowie im asiatisch-pazifischen Raum.

KI in der Arbeitswelt: Entwicklungs-Boom mit teils unklarer Zielsetzung

Ein Drittel der befragten Designer und Entwickler gaben an, dieses Jahr bereits KI-gestützte Produkte ausgeliefert zu haben, was einem Anstieg von 50 Prozent im Vergleich zum Vorjahr entspricht. Die Befragten nannten über 1.000 verschiedene KI-Anwendungen, an denen sie arbeiten – von prädiktiver Wartungsanalyse bis hin zur Interpretation medizinischer Dokumente. Immer mehr Produktentwicklungs-Teams sehen KI in der Arbeitswelt als essenziell für ihre Produktstrategie und ihr Marktwachstum.

Besonders deutlich zeigt sich das bei kleinen Unternehmen mit bis zu zehn Mitarbeitenden, wo sich der Anteil derer, die KI als entscheidend für den Markterfolg ansehen, verdreifacht hat. Dennoch gaben viele KI-Entwickler an, dass ihren Projekten oft ein klares Ziel fehlt. Lediglich neun Prozent nannten Umsatzwachstum als oberstes Ziel; 76 Prozent verwiesen auf vage Absichten wie „mit KI experimentieren“ oder „Kundenerlebnisse verbessern“. Die Folge: Der tatsächliche Nutzen von KI bleibt schwer messbar.

Design ist zentrales Unterscheidungsmerkmal

52 Prozent der befragten Entwickler von KI-Tools sagen, dass Design bei diesen Anwendungen noch wichtiger ist als bei herkömmlichen Produkten – 95 Prozent sehen es mindestens als genauso wichtig an. Teams, die bewährte Praktiken wie enge Zusammenarbeit zwischen Design und Entwicklung oder iteratives Prototyping anwenden, berichten deutlich häufiger von erfolgreichen Projekten. In einer Zeit, in der rasant neue Modelle entstehen und UI-Designmuster noch keinem einheitlichen Standard folgen, ist gutes Design mehr als nur ein Feinschliff: Es entscheidet darüber, ob Produkte von Nutzern angenommen werden, Vertrauen schaffen und sich im Markt etablieren.

KI-Agenten sind der nächste Schritt – und er kommt schnell

Während Textgenerierung weiterhin die häufigste Art von KI-Projekten ist, sind KI-Agenten die am schnellsten wachsende Kategorie – sie hat sich im Vergleich zum Vorjahr verdoppelt. Diese Tools versprechen noch effizientere Workflows und eröffnen neue Anwendungsfelder. Gleichzeitig fordert die Entwicklung von KI-Agenten ein Umdenken von Designern und Entwicklern, da sich neue Fragestellungen ergeben. Zum Beispiel, wie viel eine KI erklären soll und wie eine gute Balance zwischen Automatisierung und Kontrolle aussehen soll. Solche Aspekte lassen sich nur in enger Zusammenarbeit beantworten – und erfordern die Bereitschaft, sich gemeinsam mit den Tools weiterzuentwickeln.

Best Practices für KI-Entwicklung setzen sich durch

Erfolgreiche Teams halten an zentralen Designprinzipien fest: iterative Prozesse, enge Zusammenarbeit zwischen Design und Entwicklung sowie kontinuierliche Nutzerbefragung. Dennoch kann die Arbeit an KI-Produkten volatil sein. Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist daher das Bewusstsein, dass sich der Entwicklungsprozess von herkömmlichen Produkten unterscheidet. Ein Teilnehmer der Umfrage formuliert es so: Es ist, „wie ein Restaurant zu führen, dessen Speisekarte sich täglich ändert.“ Die Teams, die erfolgreich sind, reflektieren regelmäßig, passen sich an und sehen „Best Practices“ nicht als feste Regeln, sondern als Ausgangspunkte.