Wie Aleksandr Loginov Design im Zeitalter der KI neu definiert

Die jüngsten Veröffentlichungen machten den Designwandel unübersehbar. Nano Banana Pro von Google DeepMind zeigte, wie weit sich die Bilderzeugung in Richtung einer präzisen, kontrollierbaren Bearbeitung entwickelt hat, mit Tools, mit denen Entwickler Kamerawinkel, Fokus, Tiefe und Farbbehandlung anpassen können. Für Videos kombinierte Seedance 2.0 die audiovisuelle Erzeugung mit einer viel direkteren Kontrolle über Leistung, Beleuchtung, Schatten und Kamerabewegung.

„Diese Werkzeuge verwandeln Design in ein kontrollierbares Produktionssystem, sodass sich die Rolle des Designers in Richtung der eines Systemarchitekten verschiebt“, sagt Aleksandr Loginov, ein Produktdesigner und kreativer Leiter, der visuelles Können für die Übertragung, technische Beherrschung und Produktdenken vereint. Als Chief Design Officer bei Prequel, einem Consumer-App-Unternehmen für Foto- und Videobearbeitung, dessen vier Apps in Märkten wie den USA, Großbritannien, Frankreich und Kanada wiederholt Platz 1 in der App Store-Kategorie „Foto & Video“ erreichten, half er bei der Gestaltung der Strategie hinter der schnellen Expansion des Unternehmens. Bevor er sich dem Produkt- und KI-Design zuwandte, war Aleksandr Broadcast-Designer bei STS, einem beliebten russischen Unterhaltungsfernsehsender, wo er sein Team 2015 in Großbritannien zu einem silbernen PromaxBDA-Award für erstklassige Arbeit in TV-Promotion und Broadcast-Design führte. Nachdem er gerade als Art Director für agentenbasierte KI-Produktschnittstellen zur Agentur Lazarev gewechselt ist, wechselt er zu einem preisgekrönten B2B-Designunternehmen mit mehr als 600 ausgelieferten Produkten, das sich auf komplexe, datenintensive Plattformen wie KI-Copiloten, Entscheidungsmaschinen und vertikales SaaS konzentriert.

Bei all diesen Rollen beobachtete Aleksandr, dass sich der eigentliche Wettbewerbsvorteil mit der zunehmenden Übernahme manueller Tätigkeiten durch die KI anderswo verlagert: hin zu Urteilsvermögen, Systemdesign und der Nutzbarmachung komplexer Werkzeuge.

Die neue Kreativ-Engine

Um den Wandel im Design zu verstehen, beginnen Sie mit dem Stapel selbst. Kreativteams verwenden keine isolierten Tools mehr. Sie bauen einen Serienmotor zusammen. Wie Aleksandr bemerkt, ist Nano Banana Pro besonders stark, wenn das Ziel ein ausgefeiltes Bild mit besserer Beleuchtung, Komposition, lokalisierten Bearbeitungen und filmischer Textur ist. Die Konsistenz der Gesichter ist jedoch nicht ihr Hauptvorteil. Hier ist Seedream stärker. Der klarste Vorteil ist derzeit die Identitätsübertragung: Gesichter bleiben bei allen Ausgaben besser erkennbar und konsistent als bei jedem anderen Modell im Stapel. Kling und Seedance fügen die Kinematografieebene hinzu und ermöglichen die Erstellung von Videos mit synchronisiertem Ton, kontrollierter Bewegung und kohärenteren Aufnahmesequenzen. ElevenLabs fügt die Sprachebene hinzu und verleiht den Bildern eine glaubwürdige mehrsprachige Erzählung.

„Mir ist bereits aufgefallen, dass selbst ein geringes Maß an Programmierkenntnissen mittlerweile für Designer unerlässlich wird. Nicht um sie zu Ingenieuren zu machen, sondern um ihnen zu helfen, Modelle in der richtigen Reihenfolge zu verbinden, die Iteration zu beschleunigen und mit weitaus weniger Abhängigkeit von langen Entwicklungszyklen zu arbeiten“, sagt Aleksandr. Sobald der Stack fotorealistische Bilder, Identitätskonsistenz, Bewegung und Sprache bereitstellen kann, besteht der Vorteil darin, dass diese Funktionen in eine zuverlässige Pipeline umgewandelt werden können.

Dieser Wandel wird leichter zu erkennen, wenn Sie Produkte in großem Maßstab führen mussten. Bei Prequel, wo Aleksandr als Chief Design Officer fungierte, war er nicht nur für die visuelle Qualität verantwortlich, sondern auch für den Workflow hinter Bild-, Video- und Audiotechnologien in Forschung und Entwicklung, Datenwissenschaft, Kunst und wichtigen Teilen von Mobile und Backend. Ein Teil der Aufgabe bestand darin, gleichzeitig Qualität, Geschwindigkeit, Kosten und Markteinführungszeit zu verbessern. Ein Ergebnis, wie er es beschreibt, war ein Workflow, der schließlich den Veröffentlichungszyklus für KI-Funktionen von etwa drei Monaten auf 30 Minuten verkürzte und dem Unternehmen eine viel schnellere Möglichkeit gab, auf Signale aus dem Marketing zu reagieren. Sobald ein kreativer Stapel fotorealistische Bilder liefern, die Identität wahren und mit Bewegung und Stimme umgehen kann, liegt der eigentliche Vorteil darin, diese Komplexität in eine Pipeline umzuwandeln, die Menschen tatsächlich nutzen können.

Was verblasst und was steigt

Die manuelle Designarbeit gerät zunehmend in Vergessenheit. Wenn Ihr Wert davon abhängt, wie schnell Sie ein Bild maskieren oder durch ein komplexes Softwaremenü navigieren können, schrumpft der Markt.

Was verblasst

• Beherrschung technischer Werkzeuge: Die Kenntnis jeder Verknüpfung in Photoshop ist kein Wettbewerbsvorteil mehr. Die Software ist jetzt eine Leinwand für natürliche Sprache und Absichten.
• Stock Curation: Das stundenlange Durchsuchen von Bibliotheken nach dem „richtigen“ Bild ist überflüssig. Wenn es nicht existiert, generieren Sie es in 15 Sekunden.
• Grundlegende Asset-Produktion: Routineaufgaben wie Größenänderung, Farbkorrektur und grundlegendes Layout sind jetzt Hintergrundprozesse.

Was steigt

• Intent Engineering: Das ist mehr als nur eine Aufforderung. Es geht um die Fähigkeit, ein Geschäftsziel in eine technisch-ästhetische Beschreibung zu übersetzen, also das Verständnis von Beleuchtung, Linsen und Psychologie.
• Kuratorisches Urteil: Wenn eine Maschine 50 perfekte Optionen bietet, ist der Designer derjenige, der weiß, welche davon tatsächlich das menschliche Herz anspricht.
• Ethische und rechtliche Aufsicht: Navigieren Sie durch die Komplexität des KI-Urheberrechts und stellen Sie sicher, dass generierte Inhalte unvoreingenommen und originell bleiben.

Aleksandr hat diesen Wandel beim Aufbau von Systemen miterlebt, die die Rolle des Designers neu definieren. In einem Multi-Agenten-Workflow für das Marketing konzentrierte er sich nicht darauf, jedes Asset von Hand zu erstellen. Er definierte die kreative Logik, strukturierte die Abfolge der Modelle und entschied, wo das menschliche Urteilsvermögen auf dem Laufenden bleiben musste. Anstatt den Output durch die Einstellung Dutzender Designer zu skalieren, bauten Aleksandr und sein Team ein System rund um Gemini und Nano Banana auf, bei dem der Designer zunächst das Bild und die Kriterien, die es erfüllen musste, beschrieb. Das Modell generierte dann 10 bis 20 Optionen. Ein separates Vision-Sprach-Modell überprüfte diese Ergebnisse, identifizierte diejenigen, die am ehesten dem ursprünglichen Auftrag entsprachen, und zeigte dem Designer die stärksten Kandidaten zur Bewertung auf.

Auf diese Weise gestaltete Aleksandr die nächste Stufe des Arbeitsablaufs. Nachdem der Designer eine Auswahl getroffen hatte, animierte das Team die ausgewählten Bilder in Kling und fügte sie zu einem einzigen Creative oder einem größeren Paket von Creatives zusammen. Anschließend testeten sie diesen Satz entweder in Facebook-Werbekonten oder über SplitMetrics, um herauszufinden, welche Ansätze die Nutzer am effektivsten anzogen. Aleksandr betrachtete diese Phase nicht als letzten Kontrollpunkt, sondern als Teil des Systems selbst: Das Team gab die Leistungsdaten zurück in den Workflow, sodass die nächste kreative Runde auf dem aufbauen konnte, was sich bereits als effektiv erwiesen hatte.

In der Praxis steigerte dieser Workflow den kreativen Output um ein Vielfaches und reduzierte gleichzeitig die manuelle Arbeitsbelastung des Designers erheblich. Unter Aleksandrs Führung befanden sich die nach wie vor wesentlichen Arbeiten auf einer höheren Ebene: Absicht festlegen, Qualität definieren, Ergebnisse bewerten und das System während seiner Iteration steuern. Dorthin bewegt sich für ihn der Beruf. Der Wert des Designers liegt nicht mehr hauptsächlich darin, jedes Element von Hand herzustellen, sondern darin, den Prozess zu gestalten, der starke kreative Ergebnisse in großem Maßstab hervorbringen kann.

Er argumentiert, dass dies auch der Grund ist, warum Konsistenz zu einer der härtesten Anforderungen im KI-Design wird:

„Wenn ein System viele Versionen derselben Person produziert, ist die Frage nicht, ob es ein Bild erzeugen kann, sondern ob es Identität, Wiedererkennbarkeit und Stabilität über die Ausgaben hinweg bewahren kann. Hier ändert sich die Rolle des Designers am meisten. Die Aufgabe besteht nicht mehr nur darin, die Dinge gut aussehen zu lassen, sondern den Prozess zu definieren, die Grenzfälle zu kontrollieren und sicherzustellen, dass das System konsistent genug ist, um es zu vertrauen und zu versenden“, sagt er.

Von T-förmigen bis hin zu Blob-förmigen Designern

Der ideale Kreativprofi war jahrelang T-förmig: breit gefächert in allen Disziplinen, mit einer tiefgreifenden Spezialisierung. Beim generativen Design beginnt sich dieses Modell zu lockern. Die Rolle wird fließender. Ein Designer kann von der visuellen Richtung zur Produktlogik wechseln, von der Schnittstellenstruktur zum Inhaltsverhalten, je nachdem, was das System in diesem Moment benötigt. Das Handwerk verschwindet nicht, aber es hört auf, an einem festen Ort zu leben.

Aleksandrs eigener Werdegang hilft, den Wandel zu erklären. Zu Beginn seiner Karriere arbeitete er in einem Fernsehmedium, bei dem Bilder sofort erfasst werden mussten (mit Präzision, Klarheit und emotionaler Kraft), und diese Arbeit führte sein Team zu einem silbernen PromaxBDA in Großbritannien. Später, bei Prequel, konzentrierte er sich nicht mehr nur auf Bilder oder Kampagnen. Er konzentrierte sich auf Produktsysteme, die Millionen von Benutzerinteraktionen standhalten und gleichzeitig intuitiv genug bleiben mussten, um den Apps des Unternehmens dabei zu helfen, in wichtigen Märkten immer wieder an die Spitze der Foto- und Videokategorie des App Stores zu gelangen. Die Rolle hatte sich von der Erstellung von Bildern auf die Definition der Funktionsweise der Kreativität im Produkt ausgeweitet.

Als Art Director für agentenbasierte KI-Produktschnittstellen bei der Agentur Lazarev ist er nicht auf eine Designlinie beschränkt. Eine Woche lang geht es in der Arbeit darum, zu verstehen, welche KI-Funktionen in einem Produkt realistisch unterstützen können. Im nächsten Schritt geht es darum, diese Funktionen mit den richtigen Steuerelementen, Überprüfungspunkten und Produktlogik in einen nutzbaren Ablauf zu verwandeln. Dann verlagert sich der Fokus wieder auf die kreative Richtung: die Definition, wie die Qualität aussehen soll, wenn Bilder, Videos und Audio in großem Maßstab generiert werden. Das ist die neue Realität generativer Designteams. Tiefe ist immer noch wichtig, aber sie bedeutet jetzt die Fähigkeit, Systeme disziplinübergreifend zu gestalten, zu verbinden und zu steuern, und nicht nur die Beherrschung eines statischen Handwerks.

Der zukünftige Horizont der Karriere eines Designers

Aleksandr ist sich sicher, dass der nächste Wandel im Design nicht nur bessere Medien, sondern auch eine andere Art von Benutzeroberfläche sein wird.

Eine Richtung ist generative UX. Anstatt feste Seiten zu entwerfen, werden Designer zunehmend Regeln, Zustände und Prioritäten definieren. Das System stellt basierend auf der Absicht und dem Kontext des Benutzers in Echtzeit die richtige Schnittstelle zusammen. In diesem Modell ähnelt die Software weniger einer Reihe von Bildschirmen, sondern eher einer temporären Bedienoberfläche, die bei Bedarf angezeigt wird.

Aleksandr hat bereits die Logik in der Produktarbeit gesehen, die auf normale Benutzer und nicht auf Spezialisten ausgerichtet ist. Eine der zentralen Ideen, die er bei Prequel voranbrachte, war, dass die Bearbeitung den Menschen helfen sollte, das Gefühl eines Augenblicks auszudrücken, ohne sie zu zwingen, die Mechanismen dahinter zu beherrschen. Er argumentiert, dass dasselbe Prinzip die nächste Generation von Schnittstellen prägen kann: Systeme, die auf Absichten schließen, die richtigen Steuerelemente im richtigen Moment anzeigen und nur dann um Bestätigung bitten, wenn viel auf dem Spiel steht:

„Wenn eine komplexe Funktion auf eine einfache Aktion reduziert wird, verbessert sich die Akzeptanz, da Benutzer das System nicht erst erlernen müssen. Das gleiche Prinzip kann die nächste Generation von Produkten prägen: Schnittstellen, die auf Absichten schließen, die richtigen Steuerelemente im richtigen Moment anzeigen und nur dann um Bestätigung bitten, wenn viel auf dem Spiel steht“, sagt er.

In der Zukunft könnte sich der Beruf erneut ändern. Neuronale Schnittstellen könnten es ermöglichen, Ideen direkt aus dem Gedanken in den digitalen Raum zu übertragen. Gleichzeitig kann vollständig von Menschenhand geschaffenes Design als Zeichen der Urheberschaft und Authentizität einen hohen Stellenwert erlangen.

KI eliminiert Designer nicht. Es entzieht den reproduzierbarsten Teilen des Handwerks den Wert. Wertvoll bleibt das Urteilsvermögen: die Fähigkeit, Arbeitsabläufe zu strukturieren, Kohärenz zu wahren, Grenzen zu definieren und ein Produkt zu steuern, wenn das Modell instabil wird. Aleksandr ist genau in diese Richtung gegangen. Er begann damit, selbst Visuals zu erstellen. Er begann mit Visuals. Jetzt arbeitet er an Systemen, die bestimmen, wie kreative Arbeit produziert, skaliert und erlebt wird. Das ist auch die Richtung, die er bewusst einschlägt: die Entwicklung von Tools, die es Menschen ohne Designausbildung ermöglichen, überzeugende Inhalte zu erstellen, während erfahrenen Entwicklern die Möglichkeit gegeben wird, schneller voranzukommen und viel mehr zu produzieren. Für ihn geht es nicht um Automatisierung als Selbstzweck. Es soll den kreativen Ausdruck auf der einen Seite zugänglicher und auf der anderen Seite kraftvoller machen.