Aus der Dashboard-Perspektive: Design im Zeitalter der KI

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Nachdem KI in den letzten Jahren kontinuierlich in Arbeitsabläufe integriert und immer mehr KI-Funktionen in Produkte integriert wurden, revolutioniert KI das Design bereits. Ich glaube, dass jeder im Jahr 2026 ein tieferes Verständnis dafür haben wird.

Nehmen wir das Dashboard, das Designer am liebsten in ihren Portfolios präsentieren. Die prächtigen Diagramme aller Art, die Daten visuell darstellen, scheinen erst gestern gewesen zu sein. Sie eignen sich auch hervorragend zur Präsentation der Ergebnisse von Designsystemen, aber das Aufkommen der KI hat alles auf den Kopf gestellt.

(Ein Dashboard, das der Designer Michal vor einigen Jahren in monatelanger Arbeit sorgfältig erstellt hat)

Jetzt kann KI mit nur wenigen einfachen Stilrichtlinien und Schriftgestaltungsregeln Code-fähige Dashboards generieren. Es kann vorhergesagt werden, dass eintönige Designs die Benutzer visuell ermüden werden. Wir müssen personalisiertere Designlösungen in Betracht ziehen.

(KI-generiertes, direkt verwendbares Dashboard)

Das Designsystem von Werkzeugprodukten steht zwar nicht vor dem Zusammenbruch, aber haben Sie im realen Projekt nicht auch schon unzählige Male das Gefühl gehabt, dass ein zu detailliertes Designsystem und feste Designvorlagen das Produktdesign langweilig machen und viele Produktoberflächen dazu neigen, gleich auszusehen? Gerade diese Einheitlichkeit ist zu einer Art Standardvorlage geworden, sodass KI natürlich schnell lernen und in großem Umfang angewendet werden kann. Designsysteme können zwar für einheitliche Oberflächen sorgen, aber das Ergebnis ist kontraproduktiv, und ein Design, dem die Vitalität fehlt, wird auch langweilig.

(KI-generiertes Dashboard-Design)

(KI-generiertes Dashboard-Design)

Ich mache seit 15 Jahren UI-Design und jetzt Produktdesign. Am Anfang habe ich PS für die Gestaltung von Oberflächen verwendet, dann Sketch für die Erstellung von Komponenten und dann Figma Variant (Varianten) und Auto-layout, bis jetzt KI-Tools direkt Anforderungen eingeben können, um gute Demos zu erstellen. Das Design wird immer einfacher und schneller, so einfach, dass es scheinbar jederzeit durch KI ersetzt werden kann.

Vielleicht wird ein Trend zu humanisiertem und personalisiertem Design wieder aufleben. Nachdem wir die Effizienz mit KI gesteigert haben, können wir mehr Zeit in Innovation und Kreativität investieren, die Designqualität verbessern, sie sorgfältig für die Benutzer gestalten und die Leute sie genießen lassen!

Auf der anderen Seite sind die Benutzer nicht mehr damit zufrieden, die von uns ausgewählten Daten und Diagramme auf dem Dashboard zu betrachten, sondern möchten, dass KI ihnen direkt sagt, warum das so ist, was sie tun sollen, Vorschläge macht, was ein Muss ist oder was schön wäre, und sogar noch weiter geht und entsprechende Agents hat, die sich um die nächsten Probleme kümmern, z. B. ob Jira verknüpft werden kann, um ein Ticket zu erstellen, um den Arbeitsablauf nahtlos zu integrieren usw.

Ein Projekt, an dem ich kürzlich gearbeitet habe, geht in diese Richtung. Die aktuelle Situation ist natürlich, dass die Daten im Vordergrund stehen und an einer prominenten Stelle platziert werden, und KI hilft. Zum Beispiel verwenden wir Pendo, um die Produktnutzung zu verfolgen und Benutzerdaten anzuzeigen. Kürzlich wurden auf der Dashboard-Liste KI-Funktionen zur Verfügung gestellt.

(Februar 2026, Pendo fügt dem Dashboard die KI-Analyse "Why" hinzu)

Führende Unternehmen haben bereits ihre eigenen KI-Agenten entwickelt. Die Produkte unseres Unternehmens haben bereits vor drei Jahren mit der Einführung von KI-Funktionen begonnen. Zum Beispiel ist Pendo Listen, das das Benutzerverhalten jederzeit überwacht und KI zur Datenanalyse verwendet, in der Tat ein großes Verkaufsargument für das Produkt.

Und dieser Verkaufspunkt wird dem Unternehmen einen enormen kommerziellen Wert bringen. Sie werben bereits massiv dafür, wie gut die KI-Funktionen sind. Wer wird in Zukunft kein Datenanalyseexperte sein! Daher sollten wir als Designer auch mehr über den kommerziellen Wert nachdenken.

Vor 20 Jahren haben viele Designer auch Frontend-Code geschrieben. Jetzt können wir direkt in Figma make, Cursor, GitHub Demos und Code generieren, und Leute, die ein wenig Code-Kenntnisse haben, können den Demo schnell anpassen, indem sie den Code ändern, anstatt immer wieder mit der KI-Sprache zu kommunizieren. Nach der Effizienzsteigerung muss die Fähigkeit natürlich auch mithalten, sonst was tun nach der Effizienzsteigerung?

Google hat kürzlich A2UI herausgebracht. Unser Team forscht daran. Wir werden später ausführlicher darüber sprechen. Interessierte Studenten können sich auch zuerst informieren: https://developers.googleblog.com/introducing-a2ui-an-open-project-for-agent-driven-interfaces/

UI agent haben wir schon gemacht, Dashboard-Design ist ein Kinderspiel