Sie lernen, KI-Werkzeuge in Ihren täglichen UI/UX-Workflow zu integrieren. Sie setzen KI für Konzepte und Personas ein, nutzen sie zur Erstellung von Bildmaterial und zur Unterstützung bei Layouts und Komponenten-Management. Ziel ist es, wiederkehrende Aufgaben zu beschleunigen und Projektlaufzeiten zu verkürzen. Die vermittelten Methoden können Sie mit unterschiedlichen KI-Werkzeugen anwenden.
Überblick: Generative KI und assistierende KI im Design-Kontext.
Ethische Aspekte: Urheberrecht, Datenschutz und der Wert menschlicher Kreativität.
Werkzeugauswahl: Zusammenspiel geeigneter KI-Assistenten, Bildgeneratoren und KI-Funktionen im Design-Editor.
2. UX Research und Strategie mit KI
Persona-Generierung: Erstellung von Nutzerprofilen basierend auf Marktsegmenten.
User Stories und Flows: Automatisierte Erstellung von Szenarien und Aufgabenlisten.
UX Copywriting: Microcopy, Fehlermeldungen und Content-Platzhalter.
3. Visuelle Exploration mit KI
Moodboarding: Schnelle visuelle Richtungen durch präzises Prompting finden.
Asset-Erstellung: Generierung von Icons, Illustrationen und fotorealistischen UI-Elementen.
Style-Consistency: Techniken wie Referenzbilder und werkzeugabhängige Einstellungen, um einen einheitlichen Look zu wahren.
4. KI-gestützte Automatisierung im Design-Editor
Auto-Layout und Struktur: KI-gestützte Organisation von Ebenen und Frames.
Inhaltliche Füllung: Realistische Daten und Bilder statt „Lorem Ipsum“.
Komponenten-Management: Unterstützung bei der Benennung und Organisation von Design-System-Elementen.
5. Rapid Prototyping: Vom Text zum Wireframe
Text-to-Design: Nutzung geeigneter KI-Funktionen zur Erstellung erster Layoutentwürfe aus Prompts.
Iterative Sprints: Schnelle Variantenbildung von UI-Komponenten durch KI-Vorschläge.
User-Flow-Visualisierung: Automatisierte Diagrammerstellung für komplexe Pfade.
6. Barrierefreiheit und Testing mit KI-Unterstützung
Accessibility Check: KI-gestützte Prüfung von Kontrasten und Screenreader-Tauglichkeit.
Prädiktive Heatmaps: KI-basierte Vorhersage der Nutzeraufmerksamkeit.
Feedback-Analyse: Auswertung von Nutzertests durch Sprachmodelle zur Identifikation von Pain Points.
7. Skalierung von Design-Systemen
Dokumentation: KI-generierte Guidelines für Farbsysteme und Typografie.
Token-Management: Automatisierung der Benennungskonventionen für Entwickler-Handoffs.
Pattern-Erkennung: Konsistenzprüfung über zahlreiche Screens hinweg.
8. Prompt Engineering für Designer
Frameworks: Effektive Prompts für visuelle und strukturierte Ergebnisse.
Ergebnissteuerung: Präzisierung von Anweisungen und Nutzung werkzeugabhängiger Einstellungen.
Markdown-Dateien und Skills: Projektkontext und Arbeitsanweisungen in .md-Dateien strukturieren und wiederkehrende Aufgaben als Skills beschreiben.
Multimodale Workflows: Bilder als Kontext bereitstellen und von geeigneten KI-Werkzeugen analysieren oder erweitern lassen.
9. Praxis-Simulation: Der „Turbo-Design-Sprint“
Workshop: Entwicklung eines Web- oder App-Projekts, beispielsweise einer Website, Landingpage oder App, von der Persona über das Moodboard bis zum interaktiven Prototyp mit geeigneten KI- und Design-Werkzeugen.
Efficiency Challenge: Vergleich zwischen klassischem Workflow und KI-gestütztem Prozess.
Refinement: Manuelle Verfeinerung der KI-Ergebnisse für den professionellen Einsatz.
Handoff-Check: Vorbereitung der KI-generierten Designs für die Entwicklung.
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
UI/UX-Designer, die ihre Arbeitsabläufe mit KI unterstützen möchten.
Product Designer, die Prototyping und Ideenfindung beschleunigen möchten.
Art Directors, die KI für Storyboarding und visuelle Konzepte nutzen möchten.
Creative Leads, die die Zusammenarbeit und Effizienz ihres Teams durch KI-gestützte Workflows verbessern möchten.
Teilnahmevoraussetzungen
Sie benötigen grundlegende Kenntnisse im UI/UX-Design und Erfahrung mit den üblichen Abläufen der Konzeption, Gestaltung oder Prototypenentwicklung.
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