KI-Kompetenz ist noch nicht das Ziel

der Produktentwickler*innen sagen, dass Kompetenzen im Umgang mit KI für ihre zukünftigen Rollen entscheidend sind. Im KI-Bericht von Figma erfährst du, was sie sonst noch sagen.

Meine LinkedIn- und X-Feeds sind voller Beiträge über KI, die in etwa so lauten: Wenn du dich nicht mit den Tools vertraut machst, wirst du zurückbleiben. Natürlich ist die Beherrschung von Tools wichtig. Diese Kompetenzen können dir helfen, eingestellt zu werden, schneller zu arbeiten und dich in einem dynamischen Umfeld sicherer zu fühlen. Der KI-Bericht 2026 von Figma macht das deutlich: Die überwältigende Mehrheit der von uns befragten Designer*innen, Entwickler*innen und PMs ist der Meinung, dass das Erlernen von Kompetenzen im Umgang mit KI-Tools entscheidend ist. Doch was ist mit all den Aspekten der Arbeit, die über die eigentlichen Tools hinausgehen – der Aufbau gemeinsam genutzter Systeme, die jeder verwenden kann, der Austausch von Gedanken und Ideen mit den richtigen Leuten und die Zusammenarbeit auf ein gemeinsames Ziel hin? Diese Kompetenzen werden noch wichtiger, wenn KI unsere Arbeitsweise verändert. Und so kannst du sie verbessern.

Lade den KI-Bericht 2026 von Figma herunter, um mehr über Design und KI zu erfahren.

Werde Fachperson für die interne Produktentwicklung

KI-Tools können Einzelpersonen helfen, schneller als je zuvor voranzukommen, aber diese Geschwindigkeit ist umso wichtiger, wenn das gesamte Team zusammenarbeitet. Hier kommen maßgeschneiderte interne Tools ins Spiel. Mit einem Agenten zum Erstellen von Prototypen, einem Marken-Plugin oder einer gemeinsamen Prompt-Bibliothek wird das Wissen einer Person zu etwas, das ein ganzes Team verstehen und vertrauensvoll nutzen kann.

Bei der Entwicklung unseres KI-Berichts hat der Figma-Forscher Shane Johnston zum Beispiel eine interaktive Website für die Befragungsdaten programmiert, damit Stakeholder aus allen Bereichen diese Daten leichter durchsuchen können. „Der Kontext und die Daten waren nicht nur in meinem Kopf oder auf meinem Computer gespeichert“, sagt er. „Wir haben KI genutzt, um die Kollaborationskapazität des Teams zu beschleunigen.“ Und als das Figma Brand Studio-Team in diesem Jahr neue visuelle Effekte für Config entwarf, erstellten sie einen Bildeffekt-Generator in Figma Make, mit dem alle Teammitglieder mit nur einem Klick zu jedem Foto oder Design eine kundenspezifische, markenkonforme Textur hinzufügen konnten. Wir haben auch gesehen, dass Prototyping-Testumgebungen immer beliebter werden. Eine von uns befragte Person für Designmanagement baute ein gemeinsames Tool zum Erstellen von Prototypen, in dem alle Personen unabhängig von ihrer Rolle etwas coden und mit Kunden testen können.

Für gute Produktarbeit bedurfte es schon immer eines Instinkts, der erkennt, wo Menschen auf Probleme stoßen, und zu einer Lösung führt, die diesen Reibungspunkt beseitigt. Mit KI können mehr Menschen diese Instinkte nutzen, um benutzerdefinierte Tools zu erstellen, die ihren Teamkolleg*innen helfen und einen echten Einfluss auf das gesamte Team haben. Dadurch ist nicht nur eine einzelne Person alleine 10-mal schneller – sondern das gesamte Team kann gemeinsam 10-mal schneller vorankommen.

Führe das Team zu einer Entscheidung

Wenn KI die Möglichkeit bietet, mühelos Dutzende mögliche Richtungen zu generieren, wird die Fähigkeit, aus diesen Richtungen eine Entscheidung zu treffen, zu einer eigenen Kompetenz. Die Kompetenz zum Führen wichtiger Gespräche war schon immer wichtig, aber jetzt ist sie wichtiger denn je. Dazu müssen die richtigen Personen aus der gesamten Organisation einbezogen werden – nicht nur die Projektleiter*innen. Welche Stakeholder haben konträre Meinungen, die die Arbeit in eine stärkere Richtung lenken könnten? Wer hat historischen Kontext, der eine Richtung vollständig ausschließen könnte? Wer kann Risiken erkennen, bevor sie auftreten? Ich habe mit einer leitenden Person gesprochen, deren Team eine interne App per Vibe-Coding erstellt hat und dann bemerkte, dass Mitarbeiter*innen über Unternehmensprojekte Bescheid wussten, die sie nicht kennen sollten. So erkannte das Team, dass die App sensible Informationen preisgab. Wenn sie zu einem früheren Zeitpunkt eine Fachperson für Daten-Governance einbezogen hätten, hätten sie dies verhindern können.

Doch zu wissen, wer bei Entscheidungen involviert werden sollte, ist nur ein Teil einer guten Moderation. Damit die Entscheidung getroffen werden kann, müssen die Stakeholder über die richtigen Optionen informiert werden. Zudem benötigen sie den erforderlichen Kontext, bevor es zu einer Live-Überprüfung kommt. Bei Figma zeichnen beispielsweise PMs ein Loom-Video auf, um jeden Flow in einem Prototyp zu demonstrieren, oder sie teilen eine kommentierte FigJam-Datei, die veranschaulicht, wie jede Richtung funktionieren könnte. Wenn sich die Stakeholder zum Diskutieren der Kompromisse in der Gruppe treffen, muss das Team nicht mehr jede Richtung erklären, sondern kann sich stärker auf das Treffen der richtigen Entscheidung konzentrieren.

Während des Meetings besteht die Aufgabe darin, die Gruppe zu einer Entscheidung zu bringen, anstatt die Unterhaltung im Kreis laufen zu lassen, ohne jemals eine Entscheidung zu treffen. Frage einzelne Personen, die sich noch nicht geäußert haben, gezielt nach ihrer Meinung. Fasse bei unklaren Empfehlungen nach und stelle Fragen, die die Diskussion voranbringen. Stelle vor Abschluss des Meetings sicher, dass alle Beteiligten über die nächsten Schritte informiert sind. Nichts davon ist neu – aber die Grundlagen sind umso wichtiger, wenn die Möglichkeiten grenzenlos sind.

Teile auch schlechte Ideen

der Befragten geben an, dass ihre Teams und Führungskräfte KI nicht mit der gleichen Geschwindigkeit übernehmen: 20 % sagen, dass ICs ohne organisatorische Unterstützung vorangehen. Gleichzeitig sagen 27 %, dass die Führung die KI-Nutzung vorantreibt, während die Teams Mühe haben, Schritt zu halten.

Nicht jedes Teammitglied nutzt KI im gleichen Tempo – einige experimentieren bereits mit Tools, die auf den allerersten LLMs basieren, während andere noch dabei sind, ihren Weg zu finden. Wenn diese Unterschiede ignoriert werden, wird diese Lücke wachsen: Diejenigen mit Vorsprung bewegen sich schneller, während alle anderen aufzuholen versuchen. Zum Schließen dieser Lücke bedarf es einer gemeinsamen Neugier und der Offenheit, aus allen – auch aus gescheiterten – Experimenten zu lernen.

Der Weg dorthin ist einfach: Sprich über deine Arbeit, berichte auch regelmäßig über deine Nebenprojekte und sieh dir deine halbgaren Prototypen an. Das könntest du in einem größeren Maßstab als Hackathon oder KI-Woche umsetzen, bei denen die Teilnehmer*innen Prompts teilen, Erkenntnisse austauschen und voneinander lernen. Bei Figma werden Teams im gesamten Unternehmen ermutigt, ihre KI-Herausforderungen, Erkenntnisse und Tipps in einem speziellen Slack-Kanal und bei All-hands-Meetings zu teilen. Diese Offenheit kann die Entdeckung einer Person in den Erfolg eines gesamten Teams verwandeln.

All dies macht die Beherrschung von KI-Tools nicht weniger wichtig und ist nur ein Teil des großen Ganzen. Die Tools sind die Grundlage – und die damit zusammenhängenden Kompetenzen machen den Unterschied aus.

Lies den KI-Bericht 2026 von Figma, um mehr über den Einfluss von KI auf Produktentwicklungsteams zu erfahren.