Die Landschaft des User Interface (UI)-Designs erlebte im Jahr 2025 einen Paradigmenwechsel, der maßgeblich durch die Verbreitung generativer KI-Plattformen angetrieben wurde. Diese Plattformen, die mit hochentwickelten Algorithmen ausgestattet sind, bieten beispiellose Möglichkeiten zur Automatisierung von Designprozessen, zur Beschleunigung von Produktentwicklungszyklen und zur Steigerung der Gesamteffizienz des Designs. Dieser Artikel bietet eine detaillierte Analyse der führenden KI-gestützten UI-Plattformen im Jahr 2025 und untersucht ihre Funktionalitäten, Stärken, Schwächen und strategische Positionierung innerhalb des sich schnell entwickelnden Marktes für generative UI-Systeme.
Der Aufstieg von Generative UI: Eine Marktübersicht
Der Markt für generative UIs erlebt ein bemerkenswertes Wachstum, angetrieben durch die steigende Nachfrage von Unternehmen, die digitale Produktentwicklung zu beschleunigen und die Designeffizienz zu steigern. Marktforschungsergebnissen zufolge wird das Segment “Generative KI im Design” im Jahr 2025 die Marke von 1,11 Milliarden US-Dollar überschreiten und eine robuste durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 38,0 % aufweisen. Diese zunehmende Verbreitung generativer KI im UI-Design spiegelt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise wider, wie digitale Produkte konzipiert, entworfen und entwickelt werden.
Die Transformation des Marktes zeigt sich in der Evolution der Designwerkzeuge. Traditionelle Designsoftware, die in erster Linie als passive Instrumente diente, wird nun von KI-gestützten “Co-Creation”-Begleitern verdrängt. Diese KI-Begleiter sind in der Lage, Absichten zu verstehen, Vorschläge zu machen und in wechselseitige Interaktionen mit Designern einzutreten. Diese Entwicklung gipfelt im Aufstieg von “Application Generation”- (AppGen-)Plattformen, die bestrebt sind, voll funktionsfähige und einsetzbare Anwendungen aus natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen zu erstellen, und damit die Beschränkungen der reinen Generierung von UI-Komponenten oder statischen Seiten überwinden.
Die rasante Weiterentwicklung der generativen UI-Plattformen erfordert einen überarbeiteten Bewertungsrahmen. Die Bewertung sollte über die Qualität des kreativen Outputs hinausgehen und technologische Zuverlässigkeit, Anwendbarkeit auf Unternehmensebene, Sicherheit und Einhaltung von Vorschriften umfassen. Zu den wichtigsten Bewertungskriterien gehören Codequalität, Workflow-Integration, fortgeschrittene technische Benchmarks wie semantische Genauigkeit und Einhaltung technischer Standards sowie Vertrauens- und Sicherheitsaspekte wie Datenschutz, Vermeidung von Verzerrungen und Inhaltssicherheit.
Die Übernahme von Galileo AI durch Google im Mai 2025 und die anschließende Umbenennung in Stitch ist ein wichtiges strategisches Manöver. Diese Akquisition signalisiert eine bedeutende Marktkonsolidierung und unterstreicht die strategische Bedeutung von KI-Bewertung, Zuverlässigkeit und Sicherheit. Die Hauptstärke von Galileo AI liegt in seinen integrierten automatisierten Bewertungs- und Echtzeitschutzmechanismen, die es über ein reines UI-Generierungstool zu einer Plattform erheben, die die Zuverlässigkeit von KI-Anwendungen schützt.
Der Markt für generative UIs ist derzeit in zwei unterschiedliche Kategorien unterteilt: “Accelerator-Tools”, die sich auf bestimmte Entwicklungsstadien wie Komponentengenerierung oder Ideenfindung konzentrieren, und “All-in-One-Plattformen”, die umfassende End-to-End-Lösungen anbieten. Führende Plattformen wie Vercel v0, Musho, Uizard, Stitch (ehemals Galileo AI), Framer und Webflow veranschaulichen diese Dichotomie.
Unternehmen sollten eine modulare Technologiestapelstrategie für “kreative Engines” verfolgen und verschiedene Tools einsetzen, die auf bestimmte Aufgabenphasen zugeschnitten sind, anstatt nach einer Universallösung zu suchen. Darüber hinaus liegt der Schlüssel zum Erfolg in der Investition in die Entwicklung interner Teamfähigkeiten, insbesondere in Bereichen wie Prompt Engineering, KI-Output-Bewertung und ethische Aufsicht. Die Plattformen, die Vertrauen priorisieren, robuste Bewertungsrahmen anbieten und sich nahtlos in Mainstream-Cloud-Ökosysteme integrieren, sind prädestiniert, die generative UI-Landschaft zu dominieren.
Der generative UI-Markt im Jahr 2025: Ein Paradigmenwechsel in der digitalen Produktentwicklung
Im Jahr 2025 hat der generative UI-Markt seine Position als treibende Kraft für Innovationen bei digitalen Produkten gefestigt, Entwicklungsprozesse umgestaltet und die Rollen von Design- und Entwicklungsexperten beeinflusst.
Marktdynamik und Wachstumsprognosen
Der Markt für KI-Design erlebt eine exponentielle Expansion, wobei verschiedene Prognosen ein substanzielles Wachstum anzeigen. Ein Bericht prognostiziert, dass der breitere Markt für “KI im Design” im Jahr 2025 20,085 Milliarden US-Dollar erreichen wird und bis 2030 auf 60,654 Milliarden US-Dollar mit einer CAGR von 24,93 % wächst. Ein anderer Bericht konzentriert sich auf den Nischenmarkt für “Generative KI im Design” und schätzt dessen Größe auf 1,11 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 mit einer CAGR von 38,0 % auf 4,01 Milliarden US-Dollar bis 2029.
Die Divergenz in diesen Prognosen unterstreicht die zunehmende Reife und Segmentierung des Marktes. Während der breitere Markt für “KI im Design” KI-gestützte Funktionen innerhalb traditioneller Software umfasst, bezieht sich der Markt für “Generative KI im Design” speziell auf Plattformen, die in der Lage sind, neuartige und originelle Designs zu generieren, wie z. B. UIs, Bilder und Code. Die höhere Wachstumsrate des letztgenannten Segments (38,0 %) spiegelt dessen dynamische und disruptive Natur wider. Dieses Wachstum wird durch den gesamten KI-Markt weiter untermauert, der im Jahr 2025 voraussichtlich zwischen 243,72 Milliarden und 757,58 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
Mehrere Faktoren treiben das Wachstum des Marktes an. Der zunehmende Bedarf, Produktentwicklungszyklen zu beschleunigen, Kosten zu senken und die Iterationsgeschwindigkeit zu verbessern, ist ein primärer Impuls. Die Verbreitung von Social-Media-Marketing zwingt Marken außerdem, fesselnde Designinhalte in großem Umfang zu generieren, was die Nachfrage nach KI-Designlösungen befeuert. Die weltweite Einführung von KI-Technologie in Unternehmen und staatlichen Stellen sorgt für nachhaltige Investitionen und Innovationen.
Nordamerika dominiert den Markt, beherbergt zahlreiche wichtige Technologieanbieter und weist eine hohe Akzeptanzrate in allen Branchen auf, insbesondere im Ingenieurwesen, Grafikdesign und in der Architektur.
Der Markt kann nach Anwendung, Bereitstellung und Endbenutzer segmentiert werden. Zu den Anwendungen gehören Produktdesign, Grafikdesign, Innenarchitektur, Modedesign und Architekturdesign. Zu den Bereitstellungsoptionen gehören Cloud-basierte und On-Premise-Lösungen. Die Endbenutzer reichen von Großunternehmen bis hin zu kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) und Einzelbenutzern. Diese Segmentierung ermöglicht es Unternehmen, Lösungen anzustreben, die genau auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind.
Von Designwerkzeugen zu Co-Creation-Partnern
Das Aufkommen von Generative UI bedeutet eine grundlegende Veränderung in der Mensch-Computer-Interaktion. Anstatt passive Werkzeuge zu sein, die auf explizite Anweisungen warten, sind sie nun proaktive und intelligente “Co-Creation-Partner”. Forschungsergebnisse deuten darauf hin, dass GenUI-Tools in eine “wechselseitige Kommunikation” mit Designern eintreten, mehrdeutige Absichten interpretieren, proaktiv Designlösungen vorschlagen und sich auf der Grundlage von menschlichem Feedback anpassen. Dieser Prozess, der als “Computational Co-Creation” bezeichnet wird, “erweitert die Exploration von Designräumen” erheblich und ermöglicht es Designern, schnell verschiedene Möglichkeiten zu erkunden.
Die zukünftige Entwicklung dieser Evolution ist “Application Generation” (AppGen), ein zukunftsweisendes Konzept, das von Forrester, einem Industrieanalyseunternehmen, vorgeschlagen wurde. Das AppGen-Paradigma zielt darauf ab, die Generierung von UI- oder Codefragmenten zu überwinden und voll funktionsfähige und einsetzbare Anwendungen zu erstellen. Es integriert verschiedene Phasen des Software Development Lifecycle (SDLC), von der Anforderungsanalyse und dem UI/UX-Design bis hin zu Backend-Logik, Sicherheitstests und der endgültigen Bereitstellung, während KI zur Unterstützung und Automatisierung eingesetzt wird. Das zentrale Erstellungserlebnis verlagert sich auf einen Dialog mit dem System durch natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen und iterative Verfeinerung über eine visuelle Oberfläche. Plattformen wie OutSystems leisten Pionierarbeit bei diesem Konzept, indem sie Low-Code-Entwicklungsplattformen mit Agentic AI kombinieren, um den gesamten DevSecOps-Prozess zu koordinieren und zu automatisieren und so die Zukunft der Softwareentwicklung einzuläuten.
Neugestaltung der Rollen von Designern und Entwicklern
Die weitverbreitete Einführung von GenUI verändert die Zusammensetzung und die Kompetenzanforderungen von Technologie-Teams grundlegend. Der bemerkenswerteste Trend ist die “Demokratisierung der User Experience (UX)”. Gartner prognostiziert, dass die Anzahl der UX-Designer in Produktteams bis 2027 um 40 % sinken wird, da UX-Aufgaben durch KI demokratisiert werden. KI-Tools ermöglichen es Nicht-Design-Experten, wie z. B. Softwareentwicklern, Produktmanagern und Business-Analysten, kritische UX-Aufgaben zu übernehmen, darunter Benutzerforschung, UI-Design und UX-Texterstellung, mit minimalem Schulungsaufwand.
Diese “Demokratisierung” ist jedoch ein zweischneidiges Schwert, das potenziell zu einer “Fähigkeitslücke” führen kann. Während KI die Barrieren für Designaufgaben reduziert, erfordert die effektive Nutzung dieser Tools und die Sicherstellung, dass ihr Output mit strategischen Zielen und realen Benutzerbedürfnissen übereinstimmt, tiefere UX-Expertise. Unternehmen, die “Demokratisierung” fälschlicherweise als “De-Skilling” interpretieren und in der Folge professionelle UX-Designer reduzieren, ohne den verbleibenden Ingenieuren und Produktmanagern ein systematisches Training in Design Thinking und KI-Bewertung anzubieten, riskieren katastrophale Folgen. Dies kann zu einer Flut von KI-generierten, aber schlecht konzipierten Produkten führen, die die Nutzerzufriedenheit und die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt untergraben.
Die Rollen von Designern und Entwicklern werden nicht geschmälert, sondern transformiert und aufgewertet. Die Kernkompetenzen der Zukunft verlagern sich von der manuellen Erstellung von Schnittstellen auf Pixelebene hin zu strategischen Aufgaben auf höherer Ebene. Dazu gehören:
- KI-Anleitung und -Kuration: Designer müssen zu “Direktoren” der KI werden und sie durch ein präzises Prompt Engineering anleiten, um Ergebnisse zu generieren, die den Erwartungen entsprechen.
- Kritische Bewertung: Durchführung professioneller, kritischer Bewertungen von KI-generierten Designlösungen, um festzustellen, ob sie den Standards für Benutzerfreundlichkeit, Barrierefreiheit und Markenkonsistenz entsprechen.
- Strategische Kuration: Auswählen und Verfeinern der vielversprechendsten Designrichtungen aus der Vielzahl der KI-generierten Optionen und Durchführung von KI-gestützter Verfeinerung und Optimierung.
Erfolgreiche Organisationen werden diese Transformation erkennen und erneut in die Förderung fortschrittlicher Designstrategien und KI-Beaufsichtigungsfähigkeiten innerhalb ihrer Teams investieren.
Ein umfassender Rahmen für die Bewertung generativer UI-Plattformen
Die Verbreitung von GenUI-Plattformen macht die Auswahl des am besten geeigneten Tools zu einer komplexen Aufgabe. Ein effektiver Bewertungsrahmen muss über oberflächliche Feature-Vergleiche hinausgehen und sich mit technischer Zuverlässigkeit, Anwendbarkeit auf Unternehmensebene und Sicherheitsaspekten befassen.
Grundlegende Fähigkeiten und Workflow-Integration
Der erste Schritt bei der Bewertung einer GenUI-Plattform ist die Beurteilung ihrer Kernfunktionen und ihrer Fähigkeit, sich nahtlos in bestehende Workflows zu integrieren.
Kernfunktionen: Die Plattform muss über eine Reihe grundlegender Automatisierungsfunktionen verfügen, darunter automatisierte Designvorschläge, wie z. B. die Empfehlung von harmonischen Farbpaletten, Schriftpaarungen und Seitenlayouts, sowie intelligente Bildbearbeitungsfunktionen, wie z. B. das Entfernen von Hintergründen mit einem Klick, die Verbesserung der Bildqualität und die automatische Größenänderung für verschiedene Plattformen. Die Generierung von hochwertigen UI-Texten ist ebenfalls eine wichtige Fähigkeit. Die Benutzerfreundlichkeit ist von größter Bedeutung, und die Plattform sollte ein operatives Erlebnis bieten, das für Benutzer aller Fähigkeitsstufen geeignet ist, von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Experten.
Workflow-Integration: Isolierte Tools haben einen begrenzten Wert. Eine ausgezeichnete GenUI-Plattform muss nahtlos mit dem bestehenden Tool-Ökosystem des Unternehmens interagieren, einschließlich Mainstream-Entwicklungsumgebungen (wie VS Code), Designsoftware (insbesondere Figma) und anderen Geschäftssystemen (wie CRM- oder Social-Media-Management-Tools). Für professionelle Teams ist die Möglichkeit, bestehende Designsysteme einfach zu importieren oder generierte Designassets (wie z. B. Code- oder Figma-Dateien) zu exportieren, eine wesentliche Anforderung, um die Workflow-Kohärenz zu gewährleisten.
Ausgabequalität und Anpassung: Die generierten Ausgaben müssen von professionellem Kaliber sein. Für entwicklerorientierte Tools bedeutet dies, dass hochwertiger, wartbarer und produktionsbereiter Code generiert wird, wie z. B. React- und Tailwind CSS-Komponenten, die Best Practices entsprechen. Ebenso wichtig ist die Fähigkeit der Plattform, kein “Black Box”-System zu sein. Benutzer müssen die Möglichkeit haben, KI-generierte Ausgaben fein abzustimmen und anzupassen, um sicherzustellen, dass das endgültige Design strikt den Markenrichtlinien und spezifischen User-Experience-Anforderungen entspricht.
Fortgeschrittene technische Benchmarks für Qualität und Zuverlässigkeit
Für objektivere und detailliertere Bewertungen ist die Einführung quantifizierter technischer Benchmarks erforderlich, um die Qualität der generierten Inhalte und die Zuverlässigkeit der Modelle zu messen.
Semantische und funktionale Genauigkeit (Microsoft Azure Model): Um subjektive ästhetische Urteile zu überwinden, kann man sich vom Bewertungssystem inspirieren lassen, das Microsoft für seine Azure AI-Dienste eingerichtet hat. Dieses System kombiniert KI-gestützte und traditionelle Natural Language Processing (NLP)-Metriken.
- KI-gestützte Metriken: Diese Metriken nutzen ein “Referee”-KI-Modell, um die Qualität der generierten Inhalte zu beurteilen. Zu den wichtigsten Metriken gehören: Groundedness, das bewertet, ob die Ausgabe vollständig auf den bereitgestellten Kontextinformationen basiert, um “Halluzinationen” zu verhindern; Relevanz, das den Grad der Relevanz zwischen der Ausgabe und der Benutzerabfrage misst; Kohärenz, das bestimmt, ob der Inhalt logisch konsistent und klar ist; und Fließfähigkeit, das bewertet, ob die Sprache der Grammatik entspricht und natürlich und fließend ist.
- NLP-Metriken: Dies sind traditionelle Metriken, die auf mathematischen Berechnungen basieren und typischerweise eine “Ground Truth” für den Vergleich erfordern. Zu den gängigen Metriken gehören ROUGE, BLEU und F1 score, die die Qualität quantifizieren, indem sie die Überschneidung und Genauigkeit zwischen dem generierten Text und der Ground Truth berechnen.
Engineering and Compliance Rigor (Autodesk DesignQA Model): Für GenUI-Plattformen, die in komplexen Szenarien (insbesondere B2B oder regulierten Branchen) eingesetzt werden müssen, ist die Fähigkeit, Regeln zu verstehen und einzuhalten, von größter Bedeutung.
- Bewertungsmethode: Der von Autodesk Research entwickelte DesignQA-Benchmark ist ein wertvolles Beispiel. Er wurde speziell entwickelt, um die Fähigkeit von Large Language Models (LLMs)