Dein Kurs
AI Driven Design Methods Weiterbildung
Die meisten nutzen KI im Design wie eine bessere Suchmaschine. Du lernst hier, sie wie ein Werkzeug zu nutzen: für Research, Konzeption und Prototyping – strukturiert, wiederholbar und in einem Tempo, das ohne KI nicht möglich wäre. In nur drei Tagen.
Kursinhalte
Deine Weiterbildung im Überblick
Keyfacts
✔ Dauer: 3 Tage / 09.00 – 17.00 Uhr
✔ Teilnehmer*innen: max. 12
✔ Trainer: Experte aus der freien Wirtschaft
✔ Standorte:
Hamburg, Frankfurt, München, Stuttgart oder remote (Live Online)
✔ Kurssprache: Deutsch
✔ Abschluss: "AI Driven Designer"
Dein Trainer
Luigi Bucchino, M.A.
Head Trainer AI Driven Design Methods
Tech Tools
Für wen eignet sich die Weiterbildung AI Driven Design Methods?
Die Weiterbildung „AI Driven Design Methods" vermittelt dir praxisnahe Strategien, um Künstliche Intelligenz als integralen Bestandteil moderner Designprozesse einzusetzen – von AI-gestützter UX Research über Context Engineering und Vibe Coding bis hin zu AI-Prototyping mit Tools wie Figma Make, v0, Lovable und Bolt.new. Sie richtet sich an Grafikdesigner:innen, UX/UI-Designer:innen, Browser App Designer, Frontend Developer und Product Owner, die KI als echten Produktivitätshebel in ihren Arbeitsalltag integrieren wollen.
Neben Theorie zu Themen wie dem Model Context Protocol (MCP), AI Agents, Ethik und veränderten Rollen im AI-Design-Feld erarbeitest du in Zweierteams ein AI-gestütztes Prototyping-Konzept für ein smartes Digitalprodukt. Du wendest dabei Methoden führender Expert:innen wie Josh Clark, Maggie Appleton, John Maeda, Andrej Karpathy und Yuhki Yamashita an. Die Abschlusspräsentation am dritten Tag rundet die Weiterbildung ab.
Foundations: Was bedeutet AI Driven Design – und wo stehen wir wirklich?
Du lernst, was „AI Driven Design" bedeutet und wie KI den Designprozess von der Recherche bis zur Umsetzung transformiert – eingeordnet mit aktuellen Daten. Du erhältst einen Überblick über die aktuelle Tool-Landschaft – vom Figma-Ökosystem über AI Builder wie v0, Lovable und Bolt.new bis hin zu LLM-Plattformen und Bildgenerierungs-Tools – und verstehst, was das Model Context Protocol (MCP) und „AI first"-Produkte auszeichnet. In Gruppen entwickelst du eine erste AI basierte App-Konzeptidee als Grundlage für die Kursaufgabe.
Co-Creation, Context Engineering & AI Prototyping
Du lernst, warum der gesamte Kontext – System-Prompts, Design Tokens, Memory und Tool-Konfiguration – wichtiger ist als der einzelne Prompt, und baust dir eine eigene Prompt- und Context-Library auf. In einer Vibe-Coding-Session erstellst du per natürlicher Sprache einen ersten funktionalen Screen in Lovable, Bolt.new oder v0 und vergleichst verschiedene AI-Prototyping-Ansätze. Ergänzend lernst du, wie du mit Midjourney, Adobe Firefly, etc. markenkonforme Assets erstellst – und reflektierst Ethik, Bias und die „Tactile Rebellion" als Gegentrend zu generischer AI-Ästhetik.
Integration, neue Realitäten & Abschlusspräsentation
Am Abschlusstag lernst du, wie du AI Design Methoden nachhaltig in agile Teams und Entscheidungsprozesse integrierst – mit Praxisbeispielen von Unternehmen wie Stripe und Notion. Du verstehst, wie AI Agents den Workflow verändern, welche neuen Rollen wie „AI-Orchestrator:in" oder „Context Engineer" entstehen und wie du AI-gestützte Designs intern überzeugend präsentierst. Die Weiterbildung endet mit der Vorstellung eures Tandem-Projekts, einem Ausblick auf kommende Entwicklungen.
Warum sich eine Weiterbildung bei der UIX Academy lohnt
Digitale Produkte, die sitzen.
Mobile Apps, Web- und SaaS-Anwendungen, Websites: Hier gestaltest du digitale Produkte von der ersten Idee bis zum klickbaren Prototyp – mit UX/UI-Patterns, die im echten Produktalltag funktionieren. Als Designer:in verantwortest du die Screens, als Frontend Developer durchschaust du das Design bis ins letzte Detail und setzt es sauberer um, als Product Owner sprichst du endlich dieselbe Sprache wie dein Designteam.
Immer einen Schritt voraus.
KI verändert, wie wir designen – und Interfaces verlassen zunehmend den Bildschirm. In diesen Kursen machst du dir beides zunutze: Du setzt KI als echten Produktivitätshebel für Ideation, Varianten und Prototyping ein und lernst, räumliche AR-Erlebnisse nutzerzentriert zu denken. Designer:innen erweitern ihr Repertoire, Developer erkennen früh, was technisch trägt, und Product Owner sehen Chancen, bevor die Konkurrenz sie sieht.
Erst verstehen, dann gestalten.
Gutes Design ist kein Bauchgefühl – es ist Methode. Vom richtigen Definieren des Problems bis zur sauber strukturierten, getesteten Lösung lernst du, deine Entscheidungen begründbar zu machen. Designer:innen können ihre Entwürfe verteidigen, Developer bekommen klarere Vorgaben, und Product Owner senken das Risiko in der Roadmap – weil getestet wird, bevor gebaut wird.
Kursanmeldung
Nächste Termine für die AI Driven Design Methods Weiterbildung
By the way: Auch Remote-Teilnehmer:innen können unsere Trainings besuchen. Wir bieten unsere Kurse in Präsenz und ebenfalls Live Online an!
Unsere Preise sind Bruttopreise, die MwSt. ist bereits inkludiert.
Live Online
2. – 4. Sep. '26
Early Bird Tarif
1.340,00 €
Live Online
19. – 21. Okt. '26
Early Bird Tarif
Bis 19. Aug. '26
1.160,00 €
1.340,00 €
Live Online
7. – 9. Dez. '26
Early Bird Tarif
Bis 7. Okt. '26
1.160,00 €
1.340,00 €
Curriculum
Das lernst du in unserem AI Driven Design Methods Kurs
Tag 1
Einführung in AI Driven Design
Begriffe, Einordnung, Hype vs. Realität mit aktuellen Daten
Themengebiete
- Was ist AI Driven Design? Definition, Abgrenzung, Einordnung
- Status von AI
- Wie KI den Designprozess transformiert
- Nutzung von KI in Designphasen
AI Driven UX Research
Nutzerforschung beschleunigen mit Künstlicher Intelligenz
Themengebiete
- AI für Desk Research & Wettbewerbsanalyse (Perplexity, ChatGPT, Claude)
- Interview-Transkription & Feedback-Clustering (Dovetail, Granola)
- AI-gestütztes User Testing & Sentiment-Analyse (Maze, UserTesting AI)
AI Design Tool Landschaft
Überblick über alle relevanten Tool-Kategorien im AI-Design
Themengebiete
- Figma-Ökosystem & AI Plugins
- AI Prototyping & App-Builder: v0 (Vercel), Lovable, Bolt.new, Framer AI
- AI Driven IDEs & Coding-Tools: Cursor, Replit Agent, Claude Code, GitHub Copilot
- Bildgenerierung & Assets: Midjourney, Adobe Firefly, DALL·E, Stable Diffusion
- LLM-Plattformen für Designarbeit: ChatGPT, Claude, Gemini
Model Context Protocol (MCP) & Infrastruktur
MCP als „USB-C für AI-Integrationen“ verstehen
Themengebiete
- Definition Model Context Protocol und Relevanz
- MCP als offener Standard: Figma, v0 und andere Tools kommunizieren nahtlos mit AI-Modellen
- Grundverständnis AI-Design-Workflows
Intelligente Interfaces & AI-first Produkte
Was ein AI-first Produkt ausmacht
Themengebiete
- ChatGPT als neues Interface-Paradigma
- Perplexity als AI-first-Suche, Figma Make als AI-first-Prototyping
- Adaptive Interfaces und ihre Designimplikationen
Vordenker:innen im AI Design
Theorieinput zu führenden Expert:innen und ihren Kernaussagen
Themengebiete
- Josh Clark & „Designing with AI“
- Maggie Appleton & AI-augmented UX
- John Maeda & Design als Differenzierungsmerkmal im AI-Zeitalter
- Andrej Karpathy & Vibe-Coding
Kursaufgabe Kickoff
Entwicklung einer eigenen AI App Konzeptidee
Themengebiete
- Zielgruppe und Problemdefinition erarbeiten
- AI Feature Ideen für das Digitalprodukt skizzieren
Tag 2
Von Prompt Engineering zu Context Engineering
Grundprinzipien, Strukturen, Iteration und der gesamte Informationskontext
Themengebiete
- Kontext vs. Prompting
- Prompt- und Context-Patterns für UX-Artefakte: Personas, User Stories, UI-Copy, User Flows
- Design System Prompts
- Figma-zu-Code-Prompts (für v0/Figma Make)
- Evaluations-Prompts
- Multi-turn Co-Creation Patterns
Vibe Coding für Designer:innen
Von der Designidee zum funktionalen Prototyp per Natural Language
Themengebiete
- Bedeutung Vibe Coding
- fast 50% des weltweiten Codes ist AI-generiert – Implikationen für Designer:innen
- Live-Demo: Prototyp in Lovable oder Bolt.new
AI als Co-Creator
Human-in-the-Loop, AI-Orchestration und die Rolle des Designers
Themengebiete
- Designer:in als kuratierende Instanz
- Mensch-AI-Orchestrierung
AI-Prototyping: Methoden & Werkzeuge
Verschiedene Ansätze für verschiedene Anforderungen
Themengebiete
- Figma Make
- v0 für React-Komponenten
- Lovable für Full-Stack-MVPs
- new für schnelle Browser-Prototypen
- Design-to-Code Pipelines
Visual Design & Assets mit AI
Bildgenerierung und markenkonformes Asset-Design
Themengebiete
- AI Tools & Bildgenerierung: Midjourney, Adobe Firefly etc.
- Markenkonformität sichern
- Skalierbare Marketing-Assets mit Figma Buzz und AI-Plugins
- Illustrationen, Icons und UI-Grafiken AI-gestützt erstellen
- AI vs. menschlicher Arbeit
Ethik, Bias & Verantwortung im AI Design
Verantwortungsvoller Einsatz von KI-generierten Inhalten
Themengebiete
- Fairness, Repräsentation, Transparenz gegenüber Nutzer:innen
- Das „Sameness Problem“: AI-generierte Designs sehen alle gleich aus
- Die „Tactile Rebellion“: Bewusste Abkehr von steriler AI-Perfektion
Kursaufgabe: AI-Prototyp erstellen
Wireframe / Lo-Fi-Prototyp mit AI-Tools bauen
Themengebiete
- Wireframes & Flows für das Projekt erstellen
- Visuelles Konzept mit Figma Make oder AI-Builder
Tag 3
AI Design in der Praxis
Integration in agile Teams und Entwicklungsprozesse
Themengebiete
- Integration vonn Stripe, Notion u.a. AI in Design-Workflows integrieren
- Erkenntnisse und AI Status
Veränderte Rollen und Kompetenzen
Zukunftsperspektiven für AI-affine Designer:innen
Themengebiete
- Designer:in als AI-Orchestrator:in
- Context Engineer
- Product Architect
- Realitätscheck
AI Driven Entscheidungsprozesse
Wann KI sinnvoll ist – und wann nicht
Themengebiete
- METR-Studie
- Realistische Erwartungshaltung als Schlüsselkompetenz
Stakeholder-Kommunikation
Überzeugend präsentieren: AI Driven Designs intern verkaufen und verteidigen
Themengebiete
- Mit Daten argumentieren, Stakeholder-Bedenken adressieren
- Transparenz über AI-Einsatz als Vertrauensfaktor
- Value Proposition und Impact-Argumentation
Ausblick: Was kommt als Nächstes?
Trends und Entwicklungen für die nächsten 12–24 Monate
Themengebiete
- AI Agents als autonome Design-Assistenten
- Design-to-Production Pipelines
- AI Governance & Compliance
- Konsolidierung des Tool-Marktes
- Die „Tactile Rebellion“
Ausarbeitung & Abschlusspräsentationen
AI-Prototyping-Konzept fertigstellen und Abschlusspitch vorbereiten
Themengebiete
- Feinschliff am Prototyp und Konzept
- Konstruktives Trainer- und Peer-Feedback
- Reflexion der wichtigsten Learnings
FAQ
Häufige Fragen zur AI Driven Design Methods Weiterbildung
Noch Fragen rund um Weiterbildung, Kosten oder Finanzierung? Stöbere hier durch die Infos oder schreib uns direkt an.
Welche Vorteile bietet AI bzw. KI (künstliche Intelligenz) im UX/UI-Design?
In unserer Weiterbildung zeigen wir dir, wie KI deinen Designprozess von der Recherche über die Konzeption bis zur Umsetzung spürbar beschleunigt und strukturierter macht. Konkret nutzt du AI unter anderem für UX Research (Desk Research, Interview-Analyse, Sentiment-Analyse), Context Engineering, Vibe Coding, Bildgenerierung und AI-gestütztes Prototyping mit Tools wie Figma Make, v0, Lovable und Bolt.new – immer mit dem Ziel, schneller zu belastbaren Designentscheidungen zu kommen, ohne die Nutzerzentrierung zu verlieren.
Wie integrieren erfolgreiche Designer bereits heute KI in ihren Workflow?
Wir arbeiten im Kurs so, wie es moderne Teams heute tun: Human-in-the-Loop statt Autopilot. Du lernst, KI gezielt als Co-Creator einzusetzen – über Context Engineering mit System-Prompts, Design Tokens und Evaluations-Prompts, Vibe Coding per natürlicher Sprache in AI-Buildern sowie Design-to-Code Pipelines von Figma über MCP zu v0/Cursor. Gleichzeitig zeigen wir dir anhand von Praxisbeispielen von Unternehmen wie Stripe und Notion, wie du diese Methoden sauber in agile Teams und Entscheidungsprozesse integrierst.
Welche Tools werden im AI Driven Design Methods Kurs behandelt?
Wir arbeiten mit einem umfassenden, aktuellen Tool-Stack, den du direkt in deinen Alltag übernehmen kannst. Dazu gehören das Figma-Ökosystem (Figma Make, Figma Sites, Figma Draw, Figma Buzz, AI Plugins wie Magic Patterns und Magician), AI-Prototyping-Builder (v0, Lovable, Bolt.new, Framer AI), AI-gestützte IDEs (Cursor, Replit Agent, Claude Code, GitHub Copilot), Bildgenerierungs-Tools (Midjourney, Adobe Firefly, DALL·E, Stable Diffusion), LLM-Plattformen (ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity) sowie UX-Research-Tools wie Dovetail, Granola und Maze.
Wie verändert KI die Rolle des Designers in der Zukunft?
Wir vermitteln dir, wie sich die Rolle vom reinen Screen-Designer hin zu neuen Kompetenzprofilen entwickelt: Designer:in als AI-Orchestrator:in, Context Engineer oder Product Architect – Rollen, in denen du Systeme steuerst, den richtigen Kontext für AI-Tools gestaltest und AI-gestützte Produktentscheidungen verantwortest. Dabei behalten wir den Realitätscheck im Blick: Die meisten Unternehmen schaffen keine neuen Jobtitel, sondern bestehende Rollen verändern sich – 96 % der Designer:innen lernen AI bisher autodidaktisch. Im Kurs bekommst du dazu konkrete Einblicke für deinen Transfer in den Arbeitsalltag.
Warum ist Ethik im AI Design besonders wichtig?
Weil KI-Systeme nicht nur Designprozesse beschleunigen, sondern Verhalten beeinflussen – und dabei reale Risiken entstehen können. Wir behandeln in der Weiterbildung Bias, Fairness, Repräsentation und Transparenz gegenüber Nutzer:innen ganz konkret. Darüber hinaus diskutieren wir das „Sameness Problem" – die Tendenz, dass AI-generierte Designs alle gleich aussehen – sowie die „Tactile Rebellion" als bewusste Gegenbewegung hin zu menschlicher, handwerklicher Qualität. Du lernst, AI-Funktionen verantwortungsvoll zu gestalten und den AI-Einsatz transparent gegenüber Stakeholdern zu kommunizieren.
