Produktdesign ist die erste Rolle in der v1-Capability-Matrix, in der das anteilsgewichtete Bild einen nennenswerten Replaceable-Keil aufweist — aber die Rolle selbst ist nicht ersetzbar. Beide Tatsachen bestehen nebeneinander, weil sich Design sauber in Arbeit zerlegt, die das Modell bewältigt, und Arbeit, die es nicht bewältigt. Der Replaceable-Keil liegt genau auf der Zelle für die Erstellung visueller Assets, der seit 2023 sichtbarsten KI-verdrängten Fläche.
Dieser Beitrag liest die sechs repräsentativen Aufgaben aus der v1-Capability-Matrix für Produktdesigner und leitet daraus das anteilsgewichtete Bild für eine typische Tier-2-mid-Zelle ab.
Aufgabenebene im Detail
Visuelle Assets erzeugen. Capability 85, Reliability 80, Fehlerkosten 1, Aufsicht 10 Min. Klassifiziert als Replaceable. Dies ist die einzige Replaceable-Aufgabe über alle 15 v1-Rollen hinweg, bei der der Capability-Wert über 80 und der Reliability-Wert über 75 liegt. Frontier-Bildmodelle erzeugen Marketing-Visuals in Produktionsqualität, Icon-Varianten und Asset-Familien für Designsysteme. Die Fehlerkosten sind in der Rolle die niedrigsten, weil ein falsches Visual günstig neu zu erstellen ist und kein tragendes Artefakt darstellt.
Die ehrliche Einordnung: Früher waren das 10–25 % der Arbeitsstunden eines Designers. Bis 2026 sind es eher 5 % — und der Großteil dieser 5 % ist Kuratierung, nicht Erzeugung. Die ökonomische Substitution ist hier real und in Unternehmen, die ihr Personalmodell aktualisiert haben, bereits in die Teamgröße eingepreist.
Wireframes / Hi-Fi-Mockups gestalten. Cap 65, Rel 55, Fehler 2, Aufsicht 30 Min. AI-augmented. Frontier-Modelle können Screens aus einem mündlichen Briefing grob anlegen, besonders vor dem Hintergrund etablierter Designsysteme. Der Cap-Wert liegt unter der Zelle für visuelle Assets, weil Mockups Produktentscheidungen tragen — was auf den Screen gehört und was nicht. Reliability 55 erfasst, dass „sieht richtig aus" und „ist richtig" hier auf eine Weise auseinandergehen, wie es bei visuellen Assets nicht der Fall ist.
Design-QA + Handoff. Cap 65, Rel 60, Fehler 2, Aufsicht 25 Min. AI-augmented. Das Erstellen von Handoff-Spezifikationen, Redline-Annotationen und Design-Token-Dokumentation ist strukturell ein Transformationsproblem. Modelle bewältigen es gut. Die Aufsicht besteht darin zu prüfen, dass nichts verloren ging, nicht darin, von Grund auf zu erzeugen.
Designsystem-Pflege. Cap 55, Rel 50, Fehler 3, Aufsicht 40 Min. Human-led, AI-assisted. KI kann Komponentenvarianten vorschlagen und Inkonsistenzen in einer Figma-Bibliothek markieren, aber die Entscheidung „was diese Komponente sein soll" bleibt beim Verantwortlichen für das Designsystem. Reliability 50 ist das Nadelöhr: KI-vorgeschlagene Systemänderungen sehen oft richtig aus und erzeugen subtile Abweichungen, die sich über Hunderte nachgelagerter Verwendungen aufsummieren.
Nutzerforschung durchführen. Cap 30, Rel 35, Fehler 3, Aufsicht 75 Min. Human-critical. KI ist nützlich, um Transkriptstapel zu synthetisieren (wo der Input Text und der Output Themen sind), aber sie kann das Interview nicht führen, keine Beziehung zu einer fremden Person halten und nicht erkennen, wann eine teilnehmende Person gerade etwas gesagt hat, das ihrem eigenen Verhalten drei Minuten zuvor widerspricht. Der 75-minütige Aufsichtsdurchgang ist die analytische Arbeit, die KI-Synthese gegen die Originalaufnahmen aufzudröseln. Cap 30 erfasst die begrenzte Fläche, auf der KI hilft — nicht den Großteil der Arbeit.
Stakeholder-Design-Reviews. Cap 25, Rel 25, Fehler 3, Aufsicht 60 Min. Human-critical. Dies ist die Zelle, in der Designer gegen vom PM gewünschte Muster argumentieren, die das System kompromittieren, gegen Entwickler-Einwände zurückschieben, wenn das System richtig liegt, und den Raum lesen für „was das Leadership hier eigentlich will". Gleiche Form wie die Stakeholder-Zellen in Engineering und PM — niedriger Cap, niedrige Rel, teuer, wenn falsch.
Anteilsgewichtete Zusammenfassung
Für einen typischen Tier-2-mid-Produktdesigner mit standardmäßiger Aufgaben-Stunden-Verteilung: ~10 % Replaceable (visuelle Assets), ~35 % AI-augmented (Wireframes + Handoff), ~25 % Human-led-AI-assisted (Designsystem-Pflege), ~30 % Human-critical (Nutzerforschung + Stakeholder-Reviews).
Der 10-%-Replaceable-Keil ist das, was diese Rolle in populären Darstellungen als „von KI verdrängt" erscheinen lässt. Er ist real — diese 10 % der Stunden sind spürbar geschrumpft. Aber das anteilsgewichtete Bild sagt, dass die übrigen 90 % intakt sind und 30 % davon an Bedeutung gewinnen, während KI alles drumherum beschleunigt.
Die operativen KI-Kosten für den AI-augmented-Anteil liegen bei 2.400–3.100 $ pro Monat bei typischem Aufgabenvolumen. Gegen ein vollständig belastetes Jahresgehalt von 130.000 $ ergibt das ein Kostenverhältnis von eins zu drei auf dem substituierbaren Anteil — gleiche Form wie bei Engineering- und Datenarbeit. Der Replaceable-Keil (800–1.100 $/Monat KI-Kosten, die rund 1.500 $/Monat Designer-Zeit ersetzen) ist der einzige Punkt, an dem KI schlicht günstiger ist.
Die Geschichte der visuellen Assets ist übergewichtet
Die Fachpresse hat gründlich dokumentiert, wie einzelne Designer Arbeit an visuellen Assets an KI verlieren. Diese Geschichten stimmen. Sie sind aber ein 10-%-Keil der Rolle, nicht die Rolle.
Die interessante Geschichte ist, was Designer mit den 10 % zurückgewonnener Zeit tun. Zwei Muster aus Unternehmen, die ihre Arbeitsabläufe aktualisiert haben:
- Zeit verlagert sich in die Nutzerforschung — die Zelle mit der höchsten Human-critical-Wertigkeit und der längsten Warteschlange in den meisten Unternehmen.
- Zeit verlagert sich in die Designsystem-Pflege — die Zelle, in der KI nützlich genug ist, um verlockend zu sein, aber unzuverlässig genug, um menschliches Urteil als letzte Instanz zu brauchen.
Beides sind Verbesserungen gegenüber „Icon-Varianten für das Marketing-Team produzieren".
Was man damit anfängt
Die Frontier der visuellen Assets erschließen. Wenn Ihr Designteam noch Stunden gegen Icon-Varianten, Marketing-Material oder die Erweiterung von Asset-Familien abrechnet, sollten diese Stunden bis Ende 2026 zu 70 %+ auf KI-Tooling laufen. Die Ökonomie geht auf — und Widerstand kostet Design-Moral, nicht nur Budget.
Das Designsystem nicht auslagern. Capability 55 / Reliability 50 bei der Designsystem-Pflege ist die richtige Zahl — nützlich, nicht zuverlässig. Das Muster, das Designsysteme zerbricht, sind KI-vorgeschlagene Komponenten, die korrekt aussehen und nachgelagerte Inkonsistenz erzeugen. Halten Sie Menschen bei der finalen Entscheidung.
Forschungsstunden nach oben umverteilen. Die Human-critical-Zellen dieser Rolle sind Forschung und Stakeholder-Reviews. Beide potenzieren sich — je besser Ihre Forschung, desto mehr Hebel erzeugt jede weitere Designstunde. Cap 30 bedeutet, KI ist ein Junior-Assistent bei der Synthese, kein Ersatz dafür, mit Nutzern zu sprechen.
Siehe die Einzelzellen-Lesart unter /roles/product-designer für die Tier-2-mid-Aufschlüsselung, /insights/product-designer für die zellenübergreifende Verteilung, während sich Wagecards ansammeln, und /methodology für die Herleitung des Capability-Scores.