Geschmack ist Ihr Schutzwall: Wie KI und Design Thinking die Zukunft der Produktentwicklung prägen

Was bedeutet Geschmack im Kontext von Produktdesign?

Geschmack im Design- und Produktkontext bezeichnet die kultivierte Fähigkeit, Qualität zu erkennen, bewusste ästhetische Entscheidungen zu treffen und Kohärenz über das gesamte Produkterlebnis hinweg zu wahren. Es ist nicht bloß subjektive Präferenz – es ist ein diszipliniertes Urteilsvermögen, gespeist durch das Verständnis von Prinzipien wie visueller Hierarchie, Typografie, Abständen, Farbtheorie, Nutzerpsychologie und dem weiteren Kontext, was ein Produkt ausgearbeitet und durchdacht wirken lässt. Geschmack ist das, was ein Produkt, das sorgfältig gestaltet wirkt, von einem unterscheidet, das wie aus Einzelteilen zusammengesetzt erscheint. Es ist der Unterschied zwischen einem Design, das funktioniert, und einem, das begeistert. In der Geschichte der Technologie war Geschmack ein entscheidendes Merkmal dauerhaft erfolgreicher Unternehmen. Apples obsessive Liebe zum Detail, die minimalistische Eleganz der frühen Google-Oberflächen und die durchdachten Interaktionen in Produkten wie Figma selbst – all das sind Ausdruck von Geschmack in großem Maßstab. Geschmack zeigt sich in Tausenden kleinen Entscheidungen: dem exakten Grauton für sekundären Text, dem präzisen Timing einer Animation, dem Weißraum um einen Button, der Informationshierarchie auf einer Seite. Jede Entscheidung, wenn sie mit Absicht und Konsistenz getroffen wird, trägt zu einem Gesamtgefühl von Qualität bei, das Nutzern vielleicht nicht bewusst auffällt, das sie aber definitiv spüren. Darum ist Geschmack wichtig – es ist die akkumulierte Wirkung bewusster Entscheidungen, die Produkte schaffen, die Menschen lieben.

Warum Geschmack wertvoller wird, je leistungsfähiger KI wird

Die gängige Annahme könnte sein, dass der Bedarf an menschlichem Geschmack sinkt, je besser KI Designs generieren kann. Doch das Gegenteil ist der Fall. Je fähiger KI-Tools werden, brauchbare Designoptionen schnell zu erzeugen, desto mehr verschiebt sich der Engpass von der Generierung hin zur Auswahl und Verfeinerung. Mussten Designer früher jedes Mockup, jede Iteration, jede Variante manuell erstellen, war die Produktion der begrenzende Faktor. Nun, da KI in Sekunden Dutzende Designoptionen generieren kann, liegt die Begrenzung im Urteilsvermögen – in der Fähigkeit zu erkennen, welche Optionen lohnend sind, welche Richtungen zur Produktvision passen und welche Entscheidungen das stimmigste, begeisterndste Erlebnis schaffen. Diese Verschiebung verändert grundlegend, was Designer tun. Sie verbringen weniger Zeit mit mechanischer Produktion, sondern mehr mit Bewertung, Verfeinerung und strategischer Ausrichtung. Hier wird Geschmack unbezahlbar. Ein Designer mit ausgeprägtem Geschmack erkennt unter zehn KI-generierten Layouts sofort dasjenige mit dem besten Gleichgewicht, das die Nutzerbedürfnisse am besten bedient und das am besten zur Designsprache des Produkts passt. Anschließend kann er diese Option weiterentwickeln, ausbauen und sicherstellen, dass sie die Qualitätsstandards des Produkts erfüllt. In diesem Sinne ersetzt KI den Geschmack nicht – sie verstärkt ihn. Sie gibt Designern die Möglichkeit, ihren Geschmack auf einen viel größeren Designraum anzuwenden, mehr Optionen zu erkunden und weiterzugehen, als sie es manuell je könnten. Die Unternehmen, die im KI-Zeitalter gewinnen werden, sind jene, die dieses Zusammenspiel verstehen: Sie nutzen KI, um den Möglichkeitsraum zu erweitern, und ihren Geschmack, um diesen Raum gezielt und stimmig zu navigieren.

Das Verständnis der KI-Entwicklung: Von klassischem Machine Learning zu Skalierungsgesetzen

Um zu verstehen, warum KI heute überhaupt sinnvoll beim Design unterstützen kann, muss man die Entwicklung bis hierhin nachvollziehen. Die Geschichte der KI in der Produktentwicklung reicht Jahrzehnte zurück, doch die aktuelle Beschleunigung beruht auf einer bestimmten Erkenntnis: Skalierungsgesetze. Das Konzept der Skalierungsgesetze – das Prinzip, dass größere Modelle, trainiert mit mehr Daten und Rechenleistung, exponentiell leistungsfähiger werden – bedeutet einen grundlegenden Wandel in der Funktionsweise von KI-Systemen. In den Anfangstagen des maschinellen Lernens lag der Fokus auf ausgeklügelten Algorithmen und Feature Engineering. Teams verbrachten Monate damit, die passenden Features für ein Modell zu entwerfen, jeden Parameter zu optimieren und auf kleine Fortschritte zu hoffen. Doch dieses Vorgehen hatte harte Grenzen. So klug der Algorithmus auch war – irgendwann war Schluss. Der Durchbruch kam mit der Erkenntnis, dass man durch schieres Vergrößern der Modelle, mehr Trainingsdaten und mehr Rechenleistung emergente Fähigkeiten ermöglichen konnte – Fähigkeiten, die nicht einprogrammiert, sondern aus der Skalierung heraus entstanden. Diese Einsicht, bestätigt durch OpenAI und andere, änderte alles. GPT-3, 2020 veröffentlicht, war ein Meilenstein. Es zeigte, dass ein groß skaliertes Sprachmodell Aufgaben lösen konnte, auf die es nie explizit trainiert wurde: Code schreiben, Fragen beantworten, kreative Inhalte generieren und vieles mehr. Der Sprung zwischen GPT-3 und vorherigen Modellen war nicht inkrementell – sondern exponentiell. Die Erkenntnis, dass sich etwas Grundlegendes in den Fähigkeiten der KI verschoben hatte, eröffnete neue Möglichkeiten in allen Bereichen, auch im Design. Das Prinzip der Skalierungsgesetze bedeutet: Mit größeren Modellen und mehr Trainingsdaten steigen die Fähigkeiten nicht linear, sondern exponentiell. Das hat tiefgreifende Auswirkungen auf Design-Tools. Es bedeutet, dass KI jetzt Kontext versteht, Absichten aus natürlichen Sprachprompts ableiten, Muster in Designsystemen erkennen und stimmige Optionen generieren kann, die zur visuellen Sprache eines Produkts passen. Das war mit kleineren Modellen oder klassischen Machine-Learning-Ansätzen nicht möglich – es entsteht erst durch Skalierung.

Die Entwicklung von Figmas KI-Ansatz: Von der Vorstellung zur Realität

Figmas Weg mit KI reicht über ein Jahrzehnt zurück, auch wenn das Unternehmen nicht mit generativer KI begonnen hat. Die ursprüngliche Mission – die Lücke zwischen Vorstellung und Realität zu schließen – drehte sich darum, Designern zu helfen, ihre Ideen ins Digitale zu übersetzen. Anfangs bedeutete das, kollaborative Design-Tools, Echtzeit-Multiplayer-Funktionen und eine Plattform zu schaffen, auf der Designer nahtlos zusammenarbeiten konnten. Doch schon damals dachten die Gründer darüber nach, wie KI das Erschaffen unterstützen könnte. In den frühen 2010ern war das Figma-Team fasziniert von Forschung zu computergestützter Fotografie und Bildbearbeitung. Damals erschienen Arbeiten zur Nutzung von Internet-Datenmengen, um Szenen zu vervollständigen – im Prinzip ein Content-Aware-Fill, aber mit der Macht des gesamten Internets statt eines Algorithmus. Andere Forschungsansätze untersuchten, wie man aus 2D-Bildern mit Methoden wie Photogrammetrie und Tiefenschätzung 3D-Szenen erzeugt. Das waren faszinierende Konzepte, aber noch nicht massentauglich. Die Technik schaffte es vielleicht zu 85 %, aber nie zu 100 %. Erst mit der Reife des Deep Learnings wurden diese Ansätze praktisch. Die entscheidende Erkenntnis: Es muss möglich sein, die Kreation in vielen Domänen einfacher zu machen, nicht nur für eine Aufgabe. Daraus entstand die Vision „Idee zu Realität“ – nicht „Idee zu Design“ oder „Idee zu Prototyp“, sondern die umfassende Vorstellung, dass KI Menschen hilft, von der Konzeption bis zur Umsetzung in vielen Bereichen zu gelangen. Heute steht Figma Make für die Realisierung dieser Vision. Es ist nicht nur ein Designgenerator – sondern ein Tool, das Designabsichten versteht, aus bestehenden Designsystemen lernen kann und hilft, den Designraum effektiver zu erkunden. Der Weg von den frühen Gesprächen über neuronale Netze und computergestützte Fotografie bis hin zu einem Produkt, das Millionen Designer täglich nutzen, zeigt, wie lange es dauert, bis KI-Fähigkeiten zu praxisnahen, nützlichen Werkzeugen reifen.

Figma Make: Die Brücke zwischen Design, Spezifikation und Code

Eine der spannendsten Eigenschaften von Figma Make ist, dass es an der Schnittstelle von drei traditionell getrennten Bereichen sitzt: Design, Spezifikation und Code. In der klassischen Softwareentwicklung waren dies klar getrennte Phasen mit eindeutigen Übergaben. Ein Product Owner schrieb eine Spezifikation, ein Designer erstellte Mockups auf Basis dieser Spezifikation, ein Entwickler setzte das Design in Code um. Jede Phase hatte ihre eigenen Tools, ihre eigene Sprache, ihre eigenen Grenzen. Dieser wasserfallartige Prozess funktionierte, war aber langsam und erzeugte an jedem Übergabepunkt Reibung. Die Frage, die Figma stellt: Was wäre, wenn diese drei Darstellungen von Intention flüssiger wären? Was, wenn ein hochauflösendes Design als Spezifikation dienen könnte? Was, wenn ein Prototyp ein PRD ersetzen könnte? Was, wenn Code aus Design generiert werden könnte? Die Antwort: Alle drei – Spezifikation, Design und Code – sind unterschiedliche Ausdrucksformen derselben zugrunde liegenden Absicht. Sie sind verschiedene Weisen, zu beschreiben, was ein Produkt tun und wie es aussehen soll. Je besser KI zwischen diesen Darstellungen übersetzen kann, desto mehr verschwimmen die Grenzen. Figma Make arbeitet genau in diesem Zwischenraum. Sie können in natürlicher Sprache beschreiben, was Sie wollen – und erhalten ein Design. Dieses Design ist präzise genug, um als Spezifikation für Entwickler zu dienen. Über Figmas Entwicklertools lässt sich das Design mit Code verbinden. Der Code kann analysiert werden, um Designabsichten zu erkennen und Verbesserungen vorzuschlagen. Diese Fluidität ermöglicht es Teams und Projekten, so zu arbeiten, wie es für sie am sinnvollsten ist. Einige beginnen mit einem detaillierten Design. Andere mit einem Prototyp. Wieder andere beginnen mit Code und nutzen Design-Tools zur Visualisierung und Verfeinerung. Das Entscheidende: All das ist jetzt innerhalb einer Plattform möglich, und KI hilft bei der Übersetzung.

Natürliche Sprache als Schnittstelle zum latenten Raum

Eine der provokantesten Äußerungen von Dylan Field ist, dass wir uns aktuell im „MS-DOS-Zeitalter der KI“ befinden – dass das natürliche Sprachprompting, das heute jeder nutzt, uns eines Tages so primitiv erscheinen wird wie Kommandozeilenoberflächen. Diese Perspektive ist wichtig, denn sie zeigt: Natürliche Sprache ist nicht das Endziel der Interaktion mit KI, sondern erst der Anfang. Sprachprompts sind ein Weg, den sogenannten „latenten Raum“ zu erkunden – den hochdimensionalen Möglichkeitsraum, den ein Modell gelernt hat. Wer eine KI promptet, lenkt sie sozusagen in verschiedene Richtungen dieses Raumes, um verschiedene Möglichkeiten zu erforschen. Natürliche Sprache eignet sich gut, weil Menschen so Absichten ausdrücken. Aber es ist nicht der einzige Weg – und vielleicht nicht immer der beste. Mit der Weiterentwicklung von KI-Tools werden wir eine Vielzahl neuer Interfaces zur Erkundung des latenten Raums sehen. Manche sind visueller – Slider und Regler, die verschiedene Dimensionen verstellen. Andere sind stärker geführt – Interfaces, die durch strukturierte Auswahlmöglichkeiten leiten. Wieder andere sind spielerischer – Interfaces, die zu Experimenten und Entdeckungen ermuntern. Die zentrale Erkenntnis: Einschränkungen können Kreativität beflügeln. Ein Designer, der sich in einem begrenzten Interface bewegt, entdeckt vielleicht Möglichkeiten, die er mit unbegrenztem Sprachprompting nie gefunden hätte. Darum geht die Zukunft des KI-gestützten Designs nicht nur um bessere Sprachmodelle, sondern um bessere Interfaces, um den Designraum zu erkunden. Figma Make bewegt sich bereits in diese Richtung. Es unterstützt Sprachprompts, versteht aber auch Kontext aus bestehenden Designs, kann Absichten aus dem Designsystem ableiten und Optionen auf Basis erkannter Muster vorschlagen. Das ist weit mehr als einfaches Prompting – es geht darum, die Absichten des Designers auf einer tieferen Ebene zu verstehen und ihn so besser bei der Erkundung des Designraums zu unterstützen.

Die Rolle von Designsystemen im KI-gestützten Design

Designsysteme haben in der modernen Produktentwicklung enorm an Bedeutung gewonnen. Sie kodifizieren die visuelle Sprache eines Produkts, die Muster und Prinzipien, die Konsistenz über alle Touchpoints hinweg sichern. Ein Designsystem umfasst Typografieskalen, Farbpaletten, Abstandsregeln, Komponentenbibliotheken und die Prinzipien, wie diese Elemente miteinander kombiniert werden. Im Kontext von KI-unterstütztem Design werden Designsysteme noch wertvoller. Sie sind die Leitplanken, die der KI helfen zu verstehen, wie Ihr Produkt aussehen soll. Wenn Figma Make aus Ihrem Designsystem ableiten kann, generiert es Optionen, die bereits mit Ihrer Marke, Ihren Abstandsregeln, Ihrer Typografie und Ihrer Komponentenbibliothek übereinstimmen. Das reduziert den Aufwand für manuelle Nacharbeit enorm. Statt ein komplett generisches, stark zu individualisierendes Design zu erhalten, generiert die KI Optionen, die bereits zu 80 % produktionsreif sind. Hier liegt die Stärke der Kombination aus KI und Designsystemen: Die KI übernimmt die Generierung und Erkundung von Optionen. Das Designsystem sorgt für Konsistenz und Ausrichtung. Der Geschmack des Designers entscheidet, welche Optionen weiterverfolgt und wie sie weiter verfeinert werden. Dieses Dreiersystem – KI für die Generierung, Designsysteme für die Konsistenz und menschlicher Geschmack für die Auswahl – ist die Zukunft des Design-Workflows. Es geht nicht darum, Designer durch KI zu ersetzen, sondern ihnen bessere Werkzeuge zu geben, um mehr Möglichkeiten zu erkunden und dabei die Kohärenz und Absicht zu wahren, die großartige Produkte auszeichnen.

Wie FlowHunt diese Prinzipien auf Content- und Design-Workflows anwendet

Die von Dylan Field beschriebenen Prinzipien zu Geschmack, KI und Designsystemen gelten ebenso für die Content-Erstellung und Workflow-Automatisierung. FlowHunt basiert auf derselben Philosophie: KI nutzen, um den Möglichkeitsraum zu erweitern, aber menschliches Urteilsvermögen und Geschmack als Filter beizubehalten, der entscheidet, was tatsächlich ausgeliefert wird. In Content-Workflows bedeutet das, mithilfe von KI mehrere Optionen zu generieren – verschiedene Überschriften, Blickwinkel, Strukturen – und dann menschliches Urteilsvermögen zur Auswahl und Verfeinerung der besten Optionen einzusetzen. Im Design-Workflow heißt das, KI zur Generierung von Layout-Optionen und Komponentenvarianten zu nutzen, aber darauf zu vertrauen, dass Designer diese an Designsystem und ästhetische Vision des Produkts messen. FlowHunt integriert diese Fähigkeiten in eine einheitliche Plattform, auf der Content-Creator, Designer und Produktteams gemeinsam an KI-unterstützten Workflows arbeiten können. Das System versteht, dass Geschmack nichts ist, was automatisiert werden kann – sondern etwas, das Unterstützung und Verstärkung braucht. Mit Tools, die es einfach machen, Optionen zu generieren, zu vergleichen, zu verfeinern und Konsistenz über Designsystem oder Content-Bibliothek zu bewahren, hilft FlowHunt Teams, ihren Geschmack in großem Maßstab anzuwenden. Besonders Teams, die große Mengen an Content oder Design benötigen, profitieren: Statt alles manuell zu erstellen, können sie KI zur Generierung nutzen und dann ihren Geschmack für Auswahl und Feinschliff einsetzen. Das Ergebnis: höhere Qualität, schnellere Produktion und mehr Konsistenz über alle Touchpoints hinweg.

Die Auflösung von Rollen und die Demokratisierung der Kreation

Eine der bedeutendsten Folgen KI-gestützter Design-Tools ist das Aufweichen traditioneller Rollen. Historisch gab es klare Unterscheidungen: Product Owner schrieben Spezifikationen, Designer erstellten Mockups, Entwickler setzten diese um. Jede Rolle erforderte andere Fähigkeiten und Tools. Mit leistungsfähigeren KI-Tools verschwimmen diese Grenzen. Ein Product Owner kann heute einen Prototyp erstellen, ohne Designer zu sein. Ein Designer kann Code generieren, ohne Entwickler zu sein. Ein Entwickler kann Designs erstellen, ohne Designer zu sein. Diese Demokratisierung der Kreation ist mächtig, wirft aber wichtige Fragen auf. Wenn jeder mit KI ein Design erzeugen kann – worin liegt dann der Wert eines Designers? Die Antwort: im Geschmack. Der Wert eines Designers liegt nicht in der Fähigkeit, Tools zu bedienen, sondern Qualität zu erkennen, bewusste Entscheidungen zu treffen und Kohärenz zu wahren. Diese Fähigkeiten werden umso wertvoller, je mehr KI es jedem ermöglicht, Designs zu generieren. Die Designer, die in diesem Umfeld erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die verstehen, dass sich ihre Rolle vom „Macher von Designs“ zum „Kurator und Verfeinerer von Designs“ wandelt. Sie nutzen KI, um mehr Möglichkeiten zu explorieren als sie je manuell könnten – und wenden dann ihren Geschmack an, um die besten Optionen auszuwählen und zu verfeinern. Das ist eine andere Kompetenz als traditionelles Design, aber eine zunehmend wertvolle. Ebenso können Product Owner, die Designprinzipien verstehen, heute hochwertigere Prototypen zur Kommunikation ihrer Vision erstellen. Entwickler mit Designverständnis können substanzieller zu Designentscheidungen beitragen. Das Ergebnis ist mehr Zusammenarbeit, mehr Iteration und letztlich bessere Produkte. Entscheidend ist, dass Geschmack – die Fähigkeit, Qualität zu erkennen und bewusste Entscheidungen zu treffen – in allen Rollen wertvoll bleibt. Es geht nicht um den Jobtitel, sondern um das Urteilsvermögen zu erkennen, was gut ist und die Vision, es einzufordern.

Skalierungsgesetze und die exponentielle Verbesserung von KI-Fähigkeiten

Skalierungsgesetze zu verstehen, ist entscheidend, um zu begreifen, warum KI plötzlich in der Lage ist, beim Design sinnvoll zu unterstützen. Jahrzehntelang folgte die KI-Forschung einer Linie inkrementeller Verbesserungen. Neue Algorithmen, neue Techniken, neue Ansätze brachten kleine Fortschritte. Der Durchbruch war die Erkenntnis, dass schon durch das Vergrößern von Modellen und Trainingsdaten mit mehr Rechenleistung exponentielle Verbesserungen erreicht werden können. Diese Erkenntnis, in der Forschung zu Skalierungsgesetzen formalisiert, änderte die Entwicklung der KI grundlegend. Die Folgen sind tiefgreifend: Je weiter wir Modelle und Trainingsdaten skalieren, desto mehr exponentielle Verbesserungen sind zu erwarten. Wer Zugang zu den meisten Rechenressourcen und Daten hat, wird entscheidende Vorteile haben. Für Design-Tools bedeutet das: Mit weiter skalierenden Sprach- und Multimodalmodellen werden diese immer besser darin, Designabsichten zu verstehen, Muster aus Designsystemen zu erkennen und stimmige Optionen zu generieren. Die Funktionen von Figma Make heute werden im Vergleich zu dem, was in ein paar Jahren möglich sein wird, primitiv erscheinen. Das ist sowohl aufregend als auch demütigend: aufregend, weil die Möglichkeiten KI-gestützter Kreation längst nicht ausgeschöpft sind; demütigend, weil aktuelle Wettbewerbsvorteile schnell schwinden, wenn sie nur auf KI-Fähigkeiten beruhen. Der eigentliche Wettbewerbsvorteil liegt im Geschmack – in der Fähigkeit, diese Möglichkeiten im Sinne einer klaren Vision und Ästhetik zu nutzen. Unternehmen, die mächtige KI-Tools mit starkem Geschmack und klaren Designprinzipien verbinden, werden Produkte schaffen, die Menschen lieben.

Die Zukunft der Kreation: Den Möglichkeitsraum erweitern

Die von Dylan Field formulierte Vision ist eine, in der KI Menschen hilft, einen weitaus größeren Möglichkeitsraum zu erkunden, als sie es manuell könnten. Statt durch die Kapazität eines einzelnen Designers oder Teams begrenzt zu sein, lassen sich Hunderte oder Tausende Optionen erkunden. Die Rolle des Designers wandelt sich vom Erschaffer zum Navigator dieses erweiterten Raums – er erkennt, welche Richtungen lohnend sind, welche Optionen zur Vision passen und welche Entscheidungen das stimmigste, begeisterndste Erlebnis schaffen. Diese Verschiebung hat tiefgreifende Auswirkungen auf die Produktentwicklung: mehr Iterationen, mehr Erkundung und letztlich mehr bewusste Produkte. Statt sich auf das erste funktionierende Design festzulegen, können Teams mehrere Richtungen testen und die auswählen, die Nutzern und Vision am besten dienen. Geschmack wird damit zum begrenzenden Faktor, nicht mehr die Produktionskapazität. Die Teams, die gewinnen, sind jene mit starkem Geschmack und der Disziplin, ihn konsistent anzuwenden. Genau darum ist Figma Make so bedeutsam. Es ist nicht bloß ein Tool, um Designs schneller zu generieren, sondern eines, um den Möglichkeitsraum zu erweitern und Designern zu helfen, ihn gezielt zu erkunden. Es erkennt an, dass Geschmack der wahre Wettbewerbsvorteil ist und KI ihn verstärkt, indem sie das Erforschen und Verfeinern von Optionen in bisher ungekanntem Ausmaß ermöglicht. Die Zukunft der Kreation besteht nicht darin, menschliches Urteilsvermögen durch KI zu ersetzen – sondern darin, es zu verstärken, den Möglichkeitsraum zu erweitern und Kreativen die Werkzeuge zu geben, gründlicher zu explorieren und bewusster zu verfeinern als je zuvor.

Fazit

Die Konvergenz von KI-Fähigkeiten und Design-Tools markiert einen grundlegenden Wandel in der Art, wie Produkte entstehen. Wie Dylan Field beschreibt, wird Geschmack – die kultivierte Fähigkeit, Qualität zu erkennen, bewusste Entscheidungen zu treffen und Kohärenz zu wahren – zum ultimativen Wettbewerbsschutzwall, gerade weil KI immer besser in den mechanischen Aspekten des Designs wird. Der Weg von frühen Machine-Learning-Experimenten zu Figma Make illustriert, wie lange es dauert, bis KI-Fähigkeiten zu praxisnahen Tools reifen – und wie wichtig eine klare Vision darüber ist, welches Problem man lösen will. Das Verschwimmen von Rollen zwischen Designern, Product Ownern und Entwicklern, ermöglicht durch KI-gestützte Tools, demokratisiert die Kreation und erhöht gleichzeitig den Wert des Geschmacks. Designsysteme bilden die Leitplanken, die KI helfen, stimmige Optionen im Sinne der Produktvision zu generieren. Natürliche Sprache ist nur der Anfang der Interaktion mit KI – künftige Interfaces werden neue, ausgefeiltere Wege zur Erkundung des Designraums bieten. Die Skalierungsgesetze moderner KI-Systeme deuten an, dass die Fähigkeiten weiterhin exponentiell wachsen werden – doch der Wettbewerbsvorteil entsteht nicht aus dem Zugang zur besten KI, sondern aus Geschmack und Vision, mit denen man sie im Sinne einer klaren Ästhetik einsetzt. Teams, die mächtige KI-Tools mit starken Designprinzipien, klarer Vision und diszipliniertem Geschmack verbinden, werden Produkte erschaffen, die herausragen. Die Zukunft der Kreation besteht nicht darin, menschliches Urteilsvermögen zu ersetzen – sondern es zu verstärken, den Möglichkeitsraum zu erweitern und Kreativen die Werkzeuge zu geben, gründlicher zu erkunden und bewusster zu verfeinern als je zuvor.