Designsysteme gehören seit einigen Jahren zu den zentralen Werkzeugen moderner Produktentwicklung und effektivem Designmanagement. Sie versprechen Konsistenz, Effizienz und Skalierbarkeit. Gleichzeitig verändert sich gerade die technologische Landschaft rasant. KI-gestützte Design-Tools und automatisierte Design-to-Code-Pipelines stellen viele bisherige Annahmen und etablierte Designprozesse infrage.
Aus genau diesem Grund habe ich kürzlich ein kleines Mini-Barcamp zum Thema Designsysteme organisiert. An diesem haben 24 UX-Professionals bzw. UX-Manager:innen teilgenommen, die Designsysteme verantworten oder daran arbeiten.
In mehreren Sessions haben wir gemeinsam diskutiert, welche Rolle Designsysteme heute spielen – und wie sie sich in einer Welt entwickeln müssen, in der KI zunehmend Design- und Entwicklungsprozesse automatisiert.
Die Diskussionen waren offen, teilweise kontrovers und vor allem sehr erkenntnisreich. Im Folgenden habe ich Dir die wichtigsten Gedanken aus den Sessions zusammengefasst.
Von Komponenten zu Kontext: Designsysteme für generative UI
Eine der spannendsten Diskussionen des Barcamps beschäftigte sich mit der Frage, wie Designsysteme aufgebaut sein müssen, damit sie in generativen Entwicklungsprozessen funktionieren.
Die Designysteme der teilnehmenden Organisationen arbeiten derzeit mit einem relativ ähnlichen Setup aus Komponentenbibliotheken, Design-Tokens und Dokumentationssystemen wie Storybook oder Zeroheight.
Gleichzeitig wird immer deutlicher, dass generative KI-Systeme andere Anforderungen an die Struktur und Verfügbarkeit von Designinformationen stellen. Mehrere Teams experimentieren deshalb damit, Designsystem-Dokumentation stärker in maschinenlesbaren Formaten bereitzustellen. Markdown-basierte Dokumentationen oder strukturierte Datenquellen werden zunehmend interessant, weil sie sich leichter von KI-Systemen verarbeiten lassen als visuelle Dokumentationsplattformen.
In diesem Zusammenhang wurde auch über neue technische Architekturen diskutiert. Einige Teams arbeiten daran, Designsystem-Informationen über spezielle Schnittstellen oder Serverstrukturen bereitzustellen, sodass KI-Systeme gezielt auf Komponenten, Richtlinien oder Designregeln zugreifen können. Dadurch soll sichergestellt werden, dass generierte Interfaces tatsächlich auf den vorhandenen Designsystem-Kontext zugreifen.
Ein weiteres Thema war die organisatorische Verantwortung für solche Entwicklungen. Die Integration von KI in Designsysteme ist kein isoliertes Thema für einzelne Designer oder einzelne Teams. Vielmehr entsteht hier eine neue Schnittstelle zwischen Design, Entwicklung und Infrastruktur. Viele Teilnehmer waren sich einig, dass diese Aufgabe nur in enger Zusammenarbeit zwischen mehreren Disziplinen gelöst werden kann.
Parallel dazu wurde auch die Rolle etablierter Design-Tools diskutiert. Während Tools wie Figma aktuell sehr stark in den Designprozessen verankert sind, überlegen viele Teams, ihre Systeme langfristig stärker tool-unabhängig aufzubauen. Ziel ist es, zentrale Designinformationen so zu strukturieren, dass sie unabhängig von einzelnen Plattformen genutzt werden können.
Looks like, but isn’t – KI liefert schnell Ergebnisse, aber verstärkt aktuell Brüche in der Wertschöpfungskette?
Viele erleben aktuell, dass KI sehr schnell Interfaces generieren kann. Allerdings sind diese Ergebnisse häufig nur auf den ersten Blick mit bestehenden Produkten kompatibel.
In der Praxis entstehen dadurch Prototypen, die auf den ersten Blick sehr überzeugend wirken. Sie orientieren sich visuell an bestehenden Produkten und übernehmen grundlegende Stilmerkmale. Bei genauerer Betrachtung zeigt sich jedoch häufig, dass diese Interfaces nicht auf den tatsächlichen Komponenten des Designsystems basieren.
Das führt zu einem Bruch in der Wertschöpfungskette. Anstatt bestehende Komponenten zu verwenden oder referenzieren, erzeugen KI-Systeme neue Varianten, die qualitätsgesichert unnd anschließend manuell angepasst werden müssen. Der vermeintliche Effizienzgewinn kann dadurch schnell verloren gehen.
Dieser Effekt kann auch zu einer neuen Form von Designschulden führen. Wenn generierte Interfaces nicht sauber mit dem Designsystem verbunden sind, entsteht zusätzlicher Aufwand in der Weiterverarbeitung. Eine strukturierte Aufbereitung der Designinformationen ist notwendig, um eine solide Grundlage für die UI-Generierung und die dafür notwendige QS zu schaffen. Design-Linting oder ähnliche Verfahren könnten künftig automatisch überprüfen, ob Interfaces Designsystem-Regeln einhalten.
Parallel dazu gewinnen strukturierte Design-Tokens zunehmend an Bedeutung, weil sie eine technische Grundlage für Design-to-Code-Prozesse und das Designmanagement bilden. (Siehe W3C-Standard für Design Tokens)
In der Diskussion wurden auch Erfahrungen zu Figma Make geteilt. Die Runde war sich einig, dass die UI-Generierung mit Figma Make nicht per se beschleunigt. Teilweise sind mehrere Hundert Prompt-Durchläufe notwendig, um zu guten Ergebnissen zu kommen. Bei der Integration von Figma-Make in die Softwareentwicklung sollte man sich die Frage stellen, wie stark Figma in den Entwicklungsprozess integriert werden soll, da es sehr teuer ist und Figma nach einem Lock-in für seine Kund:innen strebt. Die Souveränität über den Designprozess bzw. Design2Code-Prozess sollte im eigenen Unternehmen bleiben.
Der Einsatz von KI-Tools wurde für die Phasen Delivery und Production unterschiedlich bewertet. Besonders im frühen Stadium der Produktentwicklung – etwa in Discovery-Phasen oder bei der Exploration von Ideen – können KI-generierte Prototypen sehr hilfreich sein.
Werden Oberflächen überhaupt noch eine Rolle spielen?
Diese Session drehte sich um die Zukunft von Benutzeroberflächen. Der Ausgangspunkt war die Beobachtung, dass viele Unternehmen derzeit bestehende Produktlandschaften modernisieren müssen. Alte Systeme werden in neue Plattformen überführt, während gleichzeitig immer mehr Automatisierung in die Produkte integriert wird.
Diese Entwicklung hat direkte Auswirkungen auf die Gestaltung von Interfaces. Wenn Prozesse zunehmend automatisiert werden, müssen Nutzer:innen weniger manuelle Interaktionen durchführen. Dadurch werden viele Oberflächen einfacher, standardisierter und stärker auf Effizienz ausgerichtet.
Gleichzeitig bleiben bestimmte Arten von Interfaces weiterhin relevant. Besonders in Situationen, in denen Menschen Entscheidungen überprüfen, kontrollieren oder bewerten müssen, spielen Benutzeroberflächen weiterhin eine wichtige Rolle.
Aus dieser Perspektive stellte sich die Frage, ob Designsysteme in Zukunft überhaupt noch so detailliert und umfangreich sein müssen wie heute. Wenn Interfaces stärker automatisiert entstehen, könnte sich der Fokus von pixelgenauer Gestaltung hin zu grundlegenden Systemregeln verschieben.
In dieser Session wurde noch ein anderer Effekt diskutiert. Wenn KI-Systeme eine grundlegende ästhetische Qualität automatisch erzeugen, könnte sich die Differenzierung zwischen Produkten stärker auf andere Faktoren verlagern. Unternehmen, die sich visuell oder gestalterisch unterscheiden wollen, benötigen weiterhin klare Designsysteme, um ihre Markenidentität umzusetzen. In diesem Sinne könnten Designsysteme in Zukunft eine noch wichtigere Rolle als Steuerungsinstrument für generative Produktentwicklung spielen.
Multibrand-Designsysteme im Enterprise
Eine weitere Session beschäftigte sich mit der Herausforderung, Designsysteme in großen Organisationen mit mehreren Marken aufzubauen. Viele Unternehmen stehen vor der Situation, dass bereits mehrere Designsysteme existieren. Diese wurden häufig unabhängig voneinander entwickelt und basieren auf unterschiedlichen technischen Grundlagen. Wenn Organisationen versuchen, diese Systeme zusammenzuführen, entstehen komplexe Integrationsfragen.
Ein zentraler Faktor ist dabei der Tech-Stack der jeweiligen Produkte. Unterschiedliche Frontend-Technologien, Frameworks oder Content-Management-Systeme können dazu führen, dass ein einheitliches Designsystem schwer umzusetzen ist.
Neben technischen Herausforderungen spielen auch organisatorische Aspekte eine wichtige Rolle. In großen Unternehmen arbeiten oft zahlreiche Teams, Agenturen und internationale Delivery-Einheiten parallel an Produkten. Ohne klare Governance-Strukturen entstehen schnell individuelle Lösungen und inkonsistente Designs. Ein möglicher Ansatz zur Steuerung solcher Systeme besteht darin, Designsysteme stärker mit Markenrichtlinien oder Compliance-Anforderungen zu verknüpfen. Wenn Designsysteme Teil der Marken- oder Accessibility-Governance werden, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sie organisationweit genutzt werden.
Weiterhin wurden Schriftlizenzen als Schmerzpunkt beim Betrieb von Designsystemen identifiziert.
Design System – Quellen & Daten
In dieser Session ging es um die Frage, wie Designsystem-Daten künftig organisiert werden müssen und welche Rolle Designsysteme in automatisierten Entwicklungsprozessen spielen.
Ein klarer Trend besteht darin, dass Designsysteme zunehmend als technische Infrastruktur verstanden werden. Statt ausschließlich visuelle Richtlinien oder Komponentenbibliotheken bereitzustellen, liefern sie strukturierte Daten, die direkt in Entwicklungsprozesse integriert werden können. Ein zentrales Element dabei sind standardisierte Design-Tokens. In mehreren Teams werden durch Designer:innen W3C-konforme Tokens im JSON-Format bereitgestellt, die Entwickler:innen direkt in ihre Implementierungen übernehmen können.
Gleichzeitig zeigte sich, dass die technische Struktur eines Designsystems stark von der Qualität seiner Systematik abhängt. Eine der größten Herausforderungen ist dabei das Naming von Tokens und Komponenten. Die Entwicklung konsistenter und skalierbarer Namenskonventionen wird von vielen Teams als eine der schwierigsten Aufgaben im Designsystem-Team beschrieben.
Parallel dazu verändern sich auch die Arbeitsweisen der Designer:innen. In vielen Organisationen nähern sich Designprozesse zunehmend den Praktiken der Softwareentwicklung an. Designer:ionnen arbeiten mit Versionierung, Branching-Modellen und Qualitätssicherungsprozessen, ähnlich wie Entwickler in klassischen Softwareprojekten.
In diesem Zusammenhang entsteht eine weitere Entwicklung: UI-Designer:innen beginnen zunehmend selbst Komponenten zu generieren oder zu entwickeln, indem sie mit KI-Systemen arbeiten und entsprechende Prompts formulieren. Dadurch verschiebt sich die Rolle der Designer:innen teilweise in Richtung einer stärker technischen Arbeitsweise.
Diese Veränderungen werfen jedoch auch neue organisatorische Fragen auf. Wenn Design und Entwicklung enger zusammenrücken, stellt sich die Frage, wer künftig Verantwortung für bestimmte Prozessschritte oder Deliverables übernimmt.
Ein weiterer Aspekt betrifft die technischen Werkzeuge. Während Designsysteme traditionell stark in Design-Tools wie Figma verankert waren, experimentieren einige Teams bereits mit alternativen Ansätzen. Dabei werden Designsystem-Informationen zunehmend direkt in Entwicklungsumgebungen oder Code-Tools integriert, etwa über Systeme wie Claude Code oder Cursor.
Auch die technische Organisation der Designsystem-Arbeit verändert sich. Einige Teams arbeiten bereits mit gemeinsamen Repositories für Designsystem-Development-Teams, in denen Design- und Entwicklungsartefakte gemeinsam verwaltet werden. In diesem Kontext wird auch die Dokumentation neu gedacht. Statt ausschließlich für Menschen lesbar zu sein, soll sie zunehmend über API-Strukturen zugänglich gemacht werden, sodass andere Systeme – etwa KI-Tools – direkt darauf zugreifen können.
Eine offene Frage bleibt dabei die Struktur komplexerer Designartefakte und Design-Daten. Während Design-Tokens relativ gut standardisiert sind, ist noch unklar, wie komplexere Design-Patterns oder Templates vergleichbar strukturiert und automatisiert bereitgestellt werden können.
Interessant war auch eine Gegenbewegung zur zunehmenden technischen Komplexität. Einige Teilnehmer beobachteten, dass mit der wachsenden Automatisierung möglicherweise wieder ein stärkerer Fokus auf Einfachheit entsteht. Statt komplexe visuelle Spezifikationen zu definieren, könnten einfache Wireframes oder textbasierte Beschreibungen wieder wichtiger werden, um Anforderungen klar zu formulieren.
In diesem Zusammenhang wurde auch ein möglicher Effekt für den UX-Prozess diskutiert. Wenn Entwicklungsprozesse schneller werden und Interfaces schneller generiert werden können, könnte User Research eine noch größere Bedeutung im frühen Produktprozess erhalten, um Fehlentwicklungen frühzeitig zu vermeiden.
Kann jetzt jeder UX-Designer sein?
Eine der lebhaftesten Diskussionen des Barcamps beschäftigte sich mit einer provokanten Frage: Wenn KI zunehmend Interfaces generieren kann, wird UX-Design dann zu einer Fähigkeit, die jeder ausüben kann?
Die Mehrheit der Teilnehmer sah das nicht so. Zwar ermöglichen moderne KI-Tools inzwischen erstaunlich schnell funktionierende und visuell überzeugende Interfaces. Gleichzeitig wurde aber deutlich, dass gutes UX-Design weit mehr umfasst als die Gestaltung einzelner Oberflächen.
Ein wichtiger Aspekt ist das Verständnis menschlicher Bedürfnisse und Nutzungskontexte. UX-Designer:innen übersetzen diese Bedürfnisse in sinnvolle Interaktionen und strukturieren komplexe Systeme so, dass sie für Menschen verständlich und nutzbar werden.
Ein weiterer Gedanke betraf die Zusammenarbeit verschiedener Disziplinen. Gute Produkte entstehen häufig durch das Zusammenspiel von Produktmanagement, Technologie und Design. Die Reibung zwischen diesen Perspektiven führt oft zu besseren Lösungen.
Gleichzeitig wurde diskutiert, dass KI-Tools zu einer stärkeren Vereinheitlichung von Interfaces führen können. Wenn generative Systeme ähnliche Muster und Gestaltungsprinzipien verwenden, könnten viele Produkte visuell ähnlicher werden. Gerade deshalb könnten Designsysteme künftig eine doppelte Rolle spielen. Sie sorgen einerseits für Konsistenz, andererseits ermöglichen sie Differenzierung durch Markenidentität, Tonalität und Experience-Design.
Eine weitere interessante Perspektive war die mögliche Kurzlebigkeit zukünftiger Designsysteme. Wenn die Erstellung von Interfaces durch KI stark beschleunigt wird, könnten Designsysteme schneller entstehen, sich häufiger verändern und stärker auf einzelne Produkte zugeschnitten sein.
Aktuelle Best Practices für Designsysteme
Die Diskussion zu aktuellen Best Practices zeigte sehr deutlich, dass sich viele Teams derzeit in einer Phase intensiver Exploration befinden. Es gibt noch keine etablierten Vorgehensweisen für den Einsatz von KI in Designsystemen, stattdessen experimentieren viele Organisationen parallel mit unterschiedlichen Tools und Arbeitsweisen.
Ein wichtiges Thema war die Zusammenarbeit zwischen Design und Entwicklung beim Einsatz von KI-Tools. Mehrere Teilnehmer berichteten von positiven Erfahrungen mit Pairing-Ansätzen, bei denen Designer und Entwickler gemeinsam Prompts formulieren, generierte Ergebnisse analysieren und anschließend in bestehende Systeme integrieren. Diese Form der Zusammenarbeit hilft dabei, sowohl technische als auch gestalterische Aspekte frühzeitig zu berücksichtigen.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, KI-Systeme nicht nur als Produktionswerkzeug zu nutzen, sondern auch als Analyseinstrument. Einige Teams lassen sich von der KI erklären, warum sie bestimmte Designentscheidungen getroffen hat, und überprüfen diese anschließend gemeinsam mit Entwicklern. Dadurch entsteht ein zusätzlicher Reflexionsschritt im Designprozess.
Auch der Umgang mit generiertem Code war ein zentrales Thema. Wenn KI-basierte Tools Interfaces oder Komponenten erzeugen, müssen diese Ergebnisse häufig wieder in bestehende Designsysteme integriert werden. Einige Teams experimentieren deshalb mit Workflows, bei denen generierter Code wieder zurück in Design-Tools überführt wird, um daraus neue Komponenten oder Muster abzuleiten.
Insgesamt wurde deutlich, dass der derzeit wichtigste Erfolgsfaktor darin besteht, aktiv zu experimentieren. Viele Teams testen unterschiedliche Kombinationen aus Tools, Arbeitsweisen und Datenstrukturen, um herauszufinden, welche Ansätze langfristig tragfähig sind. Gleichzeitig wurde mehrfach betont, dass eine klar definierte „Single Source of Truth“ für Designinformationen immer wichtiger wird – idealerweise unabhängig von einzelnen Tools.
Roundtable zu Designsystemen
Nach dem großen Interesse am ersten Roundtable zu “Revolution der Designsysteme” wird es dazu weitere Termine geben. Wenn Du dabei sein möchtest (und ein Designsystem verantwortest), findest Du die weiteren Informationen hier:
KI-Hinweis zum Bild: Das Bild zum Beitrag wurde mit ChatGPT 5.2 generiert.
