Überblick
KI-Tools verändern die Arbeit von UX/UI-Designern grundlegend — nicht als Ersatz für Designkompetenz, sondern als Werkzeuge, die Recherche, Generierung und Testing erheblich beschleunigen können. Dieser Kurs zeigt, wie sich KI-Anwendungen konkret in den Designworkflow einbinden lassen: von der KI-gestützten Nutzerforschung über Bildgenerierung und Prototyping bis hin zum automatisierten Usability-Testing. Der Fokus liegt nicht auf theoretischen Möglichkeiten, sondern auf dem praktischen Einsatz in realen Designprojekten — mit einem kritischen Blick auf das, was KI kann und was weiterhin menschliches Designurteil erfordert.
Kursinhalte & Lernziele
KI im Designprozess: Überblick und Werkzeugkarte Das erste Modul gibt Orientierung in einem schnell wachsenden Tool-Ökosystem. Teilnehmende verstehen, welche Arten von KI-Tools es im Designbereich gibt, wie sie klassifiziert werden können und welche Aufgaben sie wirklich erleichtern — und welche sie überfordern.
- Überblick über KI-Tool-Kategorien: Bildgenerierung, Textgenerierung, Analyse, Prototyping
- Positionierung relevanter Tools im UX/UI-Workflow (z. B. Midjourney, Figma-KI-Funktionen, Galileo, Uizard, Maze)
- Stärken und Schwächen KI-generierter Outputs im Designkontext
- KI-Tools vs. klassische Designarbeit: Wann welches Werkzeug?
- Aktuelle Entwicklungen im Bereich KI und Interface-Design
- Ethische Fragen: Urheber, Datenschutz, Qualitätskontrolle bei KI-generierten Designs
KI-gestützte Nutzerforschung und Datenauswertung Gute UX beginnt mit echtem Nutzerverständnis. KI kann helfen, Interviews schneller auszuwerten, Muster in qualitativen Daten zu erkennen und Personas automatisiert zu generieren — aber immer als Hilfsmittel, nie als Ersatz für echte Empathie.
- KI-Tools zur Transkription und thematischen Auswertung von Nutzerinterviews
- Automatisierte Affinitätsdiagramme und Cluster-Analyse mit KI-Unterstützung
- KI-generierte Personas: Aufbau, Qualitätsprüfung, kritische Einschätzung
- Datenauswertung aus Usability-Tests mit quantitativen KI-Werkzeugen
- Survey-Analyse: KI-gestützte Mustererkennung in Fragebogendaten
- Grenzen KI-basierter Nutzerforschung: Was nur echte Nutzerinteraktion leisten kann
Generative Bildgenerierung und visuelle Konzeptarbeit KI-Bildgeneratoren wie Midjourney, Stable Diffusion oder Adobe Firefly haben die Produktion von Moodboards und Konzeptbildern transformiert. Dieses Modul zeigt, wie sie sich in frühe Designphasen sinnvoll integrieren lassen.
- Prompt-Engineering für UI-Konzepte: Sprache, Stil-Beschreibungen, Iterationsschleifen
- Moodboards und Stimmungsbilder mit KI-Tools generieren und verfeinern
- KI-generierte UI-Elemente: Icons, Illustrationen, Hintergrundtexturen
- Bild-zu-Bild-Transformation: Bestehende Konzepte als Basis für KI-Variationen
- Stilkonsistenz sicherstellen: Wie KI-Outputs in ein Designsystem eingebettet werden
- Rechtliche Einordnung: Was bei KI-generierten Grafiken zu beachten ist
KI-gestütztes Prototyping und automatisiertes Usability-Testing In der späteren Designphase übernimmt KI Aufgaben, die früher viel Handarbeit bedeuteten: Lo-Fi-Prototypen aus Skizzen generieren, Interaktionslogiken vorschlagen und Nutzerfeedback automatisiert auswerten.
- KI-basiertes Prototyping: Skizze zu klickbarem Wireframe mit Tools wie Uizard oder Figma-KI
- Automatische Generierung von Designvarianten für A/B-Tests
- KI-gestütztes Usability-Testing: Aufgabenanalyse, Eye-Tracking-Simulation, Session-Auswertung
- Heatmap-Analyse mit KI: Aufmerksamkeitsverteilung und Interaktionsmuster
- KI in der Accessibility-Prüfung: Kontrastprüfung, Screenreader-Kompatibilität automatisiert testen
- Iterationsgeschwindigkeit erhöhen: KI im Feedback-Loop zwischen Nutzertest und Redesign
Praxisblock: KI-Tools in einem realen Designprojekt einsetzen
- Designbrief für ein fiktives digitales Produkt analysieren und Tool-Stack festlegen
- KI-gestützte Nutzerforschung durchführen: Auswertung vorgegebener Interview-Daten
- Moodboard mit KI-Bildgenerierung erstellen und im Team diskutieren
- Lo-Fi-Prototyp mit KI-Prototyping-Tool aus Handskizzen generieren
- Usability-Test mit KI-basiertem Testtool durchführen und Ergebnisse auswerten
- KI-Output kritisch bewerten: Was wird übernommen, was manuell überarbeitet?
- Verfeinerung des Prototyps auf Basis der Testauswertung
- Präsentation des Design-Prozesses mit Dokumentation der KI-Einsatzstellen
- Diskussion: Ethik, Qualitätskontrolle und Verantwortung beim Einsatz von KI im Design
- Feedback-Runde mit strukturierten Kriterien für KI-gestützte Designarbeit
- Abschlussdiskussion: Zukunft von KI im UX/UI-Design und eigene Tool-Strategie
Die Praxisaufgaben sind so gestaltet, dass sie echte Designszenarien abbilden — mit all den Unschärfen und Entscheidungssituationen, die KI-unterstütztes Arbeiten in der Praxis mit sich bringt.
Lernziele:
- Den aktuellen Stand KI-gestützter Tools im UX/UI-Design überblicken und bewerten
- KI-Werkzeuge gezielt für spezifische Phasen des Designprozesses auswählen
- Generative Bildgenerierung für Moodboards, Concept Art und UI-Elemente einsetzen
- KI-gestützte Nutzerforschungstools nutzen, um Daten schneller auszuwerten
- Prompts so formulieren, dass KI-Outputs nützliche Designrohentwürfe liefern
- Prototyping-Prozesse mit KI-Unterstützung beschleunigen
- Automatisiertes Usability-Testing mit KI-basierten Auswertungstools durchführen
- KI-generierte Outputs kritisch bewerten, verfeinern und in Designentscheidungen einbetten
- Ethische und qualitative Grenzen von KI im Designprozess einschätzen
- Designworkflows analysieren und KI sinnvoll als Beschleuniger integrieren — ohne kreative Kontrolle aufzugeben
- Kollaborationsprozesse mit Entwicklungs- und Product-Teams durch KI-unterstützte Artefakte verbessern
Zielgruppe & Voraussetzungen
Der Kurs richtet sich an Designer und Designeinsteiger, die KI-Tools nicht nur theoretisch kennenlernen, sondern aktiv in ihre tägliche Arbeit integrieren möchten.
- UX- und UI-Designer mit ersten Berufserfahrungen oder im Berufseinstieg
- Quereinsteiger mit digitalem Interesse und Grundkenntnissen in digitalen Werkzeugen
- Produktdesigner und Interaction-Designer, die ihren Workflow modernisieren möchten
- Digital-Designer aus Grafikdesign oder Webdesign, die in den UX/UI-Bereich wechseln
- Studierende oder Absolventen aus Design- oder Kommunikationsfächern
Grundkenntnisse im Umgang mit digitalen Tools und eine Affinität zu Design-Software (z. B. Figma, Sketch oder vergleichbare Werkzeuge) sind hilfreich. Deutschkenntnisse auf B2-Niveau werden vorausgesetzt. Erfahrung mit spezifischen KI-Tools ist nicht notwendig — der Kurs baut dieses Wissen systematisch auf. Ein Interesse an UX/UI-Design als Berufsfeld ist Grundvoraussetzung; technische Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich.
Ablauf & Abschluss
Der Kurs ist stark praxisorientiert: Statt langes Theorieinput gefolgt von Übungen dominieren integrierte Lernschleifen, in denen Teilnehmende Tools unmittelbar ausprobieren, Ergebnisse diskutieren und iterieren. Screen-Sharing-Sessions, gemeinsame Tool-Demos und angeleitete Praxisaufgaben wechseln sich ab. Das Format unterstützt sowohl individuelles Ausprobieren als auch kollektive Reflexion über die Qualität KI-generierter Outputs.
Der Kurs ist als eigenständige, kompakte Weiterbildungseinheit konzipiert. Konkrete Stunden- und Terminangaben sind anbieterabhängig — aktuelle Angebote können direkt beim Kursanbieter eingeholt werden.
Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung ab, die den Kurstitel und das Kompetenzprofil dokumentiert. Es handelt sich um keinen staatlichen Abschluss oder ein herstellerseitiges Produktzertifikat — vielmehr ist es ein aussagekräftiger Nachweis über erworbene Kompetenzen im Bereich KI-gestütztes UX/UI-Design.
Nutzen & Perspektiven
KI ist aus dem modernen Designprozess nicht mehr wegzudenken — Unternehmen erwarten zunehmend, dass UX/UI-Designer den Tool-Einsatz kennen und produktiv anwenden können. Wer nach diesem Kurs in einem Vorstellungsgespräch konkret beschreiben kann, wie er KI in der Nutzerforschung, im Prototyping und beim Usability-Testing einsetzt, unterscheidet sich merklich von Kandidaten ohne diesen Erfahrungsraum. Darüber hinaus ist der kritische Umgang mit KI-Outputs eine Kompetenz, die viele KI-begeisterte Einsteiger fehlen — der Kurs schärft das Urteilsvermögen dafür, wann ein KI-Output übernommen, wann er verfeinert und wann er verworfen werden sollte. Das erhöht die Designqualität, statt sie zu verwässern. Für Quereinsteiger aus Grafik-, Web- oder Kommunikationsdesign bietet dieser Kurs einen konkreten Weg in das UX/UI-Design: nicht als Theoriekurs, sondern als praxisnahes Tool-Training mit direktem Anwendungsbezug — verbunden mit einem modernen Kompetenzschwerpunkt, der auf dem Stellenmarkt gefragt ist.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Muss ich Programmierkenntnisse mitbringen?
Nein. Der Kurs ist auf die gestalterische und methodische Nutzung von KI-Tools ausgerichtet. Programmierkenntnisse sind weder Voraussetzung noch Lernziel — im Mittelpunkt stehen Designwerkzeuge und Kreativprozesse.
Welche KI-Tools werden im Kurs konkret behandelt?
Der Kurs vermittelt keine herstellerspezifische Werkzeugschulung, sondern den kompetenten Umgang mit KI-Tools im Designkontext — darunter Bildgeneratoren, KI-gestützte Prototyping-Tools und Usability-Testing-Plattformen. Da sich das Tool-Ökosystem schnell verändert, wird auf aktuelle, marktrelevante Werkzeuge eingegangen.
Für wen ist der Kurs besonders geeignet?
Besonders für UX/UI-Designer im Berufseinstieg, Quereinsteiger aus Grafik- oder Webdesign sowie Produktdesigner, die KI gezielt in ihren Alltag integrieren möchten. Auch Digital-Designer, die sich Richtung UX/UI entwickeln wollen, profitieren von dem praxisnahen Format.
Welchen Abschluss erhalte ich?
Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat bzw. einer qualifizierten Teilnahmebescheinigung ab. Es ist kein staatlicher Abschluss, aber ein konkreter, inhaltlich beschriebener Kompetenznachweis für Bewerbungen im UX/UI-Design.
Verwandte Kurse
Welche Förderung passt zu dir?
Finde in 30 Sekunden heraus, ob dir ein Bildungsgutschein oder andere Zuschüsse zustehen. Kostenlos & ohne Anmeldung.
Arbeitsmarkt-Report
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Zielberufe & offene Stellen
Berufe, in denen Absolvent:innen dieses Kurses typischerweise arbeiten — mit bundesweit offenen Stellen der letzten 12 Monate.
- Leiter/Leiterin der Softwareentwicklung4.706 Stellen
- Produktdesigner2.112 Stellen
- KI-Engineer123 Stellen
- UX-Designer/UX-Designerin20 Stellen
- User Experience Designer3 Stellen
- UX/UI Designer0 Stellen