Was der Canvas heute kann
Seit einigen Wochen beobachten wir in unserem Alltag eine Verschiebung, die sich schwer in eine Schlagzeile packen lässt – aber in der Praxis deutlich spürbar ist: Das Designwerkzeug ist nicht mehr nur ein Zeichenbrett. Es fängt an mitzudenken.
Was das konkret bedeutet, zeigen die Neuigkeiten der letzten Wochen aus der Designwelt – und warum das auch für Sie als Unternehmen relevant ist, erklären wir hier.
Figma öffnet den Canvas für KI-Agenten
Am 24. März 2026 hat Figma eine Funktion angekündigt, die das Verhältnis zwischen Mensch und Designwerkzeug grundlegend verändert: KI-Agenten dürfen jetzt direkt auf dem Canvas arbeiten – nicht nur lesend, sondern schreibend. Sie können Komponenten erstellen, Variablen anwenden und Designsystemregeln einhalten, ohne dass ein Mensch jeden Schritt steuert.
Die technische Grundlage dafür ist Figmas MCP-Server (Model Context Protocol), über den Agenten wie Claude Code, Cursor oder OpenAI Codex direkt auf Figma-Dateien zugreifen. Das neue use_figma-Tool erlaubt es diesen Agenten, Designs zu generieren und zu verändern – verknüpft mit dem bestehenden Designsystem des Teams.
Was uns daran besonders interessiert: die sogenannten Skills. Das sind einfache Markdown-Dateien, in denen ein Team festhält, wie der Agent vorgehen soll – welche Konventionen gelten, welche Reihenfolge einzuhalten ist, welche Intentionen hinter Entscheidungen stecken. Der Agent liest diese Regeln, bevor er arbeitet, und wendet sie konsistent an. Kurz gesagt: Das institutionelle Wissen eines Designteams wird portierbar.
Für unsere Projekte bedeutet das: Routineaufgaben wie die Erstellung von Variantenseiten, das Befüllen von Templates oder das Übertragen von Komponenten in neue Kontexte können zunehmend delegiert werden – ohne Qualitätsverlust, sofern das Designsystem gut gepflegt ist.
Slots: Flexibilität ohne Systembruch
Bereits am 5. März hat Figma eine weitere, etwas unauffälligere Neuerung veröffentlicht: Slots. Damit lassen sich Komponenten anpassen, ohne die zugrundeliegende Systemstruktur zu beschädigen.
Das klingt technisch, hat aber eine sehr konkrete Auswirkung: In der Vergangenheit war es oft ein Kompromiss – entweder hält man strikt am Designsystem fest und verliert Flexibilität, oder man bricht aus dem System aus und riskiert Inkonsistenzen. Slots lösen dieses Dilemma, indem sie definierte Einsteckstellen schaffen, an denen individuelle Inhalte ohne Systemkonflikt eingefügt werden können.
Gerade bei Projekten mit komplexen Komponentenbibliotheken – wie wir sie für Kunden im E-Commerce oder in der Unternehmenskommunikation aufbauen – ist das eine willkommene Verbesserung. Weniger manuelle Sonderlocken, mehr strukturierte Anpassungsfähigkeit.
Figma und OpenAI Codex: Design-to-Code als durchgehender Workflow
Ende Februar wurde bekannt, dass Figma eine Integration mit OpenAI Codex umsetzt, die den Weg vom fertigen Design zum lauffähigen Code deutlich verkürzt. Was bislang ein manueller Übergabeprozess war – Designer übergibt Specs, Entwickler übersetzt sie in Code – kann nun weitgehend automatisiert ablaufen.
Das ist nicht neu als Idee, aber neu in der Zuverlässigkeit. Frühere Design-to-Code-Tools haben oft Code geliefert, den man kaum verwenden konnte. Die Kombination aus einem gepflegten Figma-Designsystem und einem Sprachmodell, das die Designlogik versteht, erzeugt erstmals Code, der dem echten Entwickler-Output nahekommt.
Wir nutzen in unserem Workflow bereits Cursor und Claude Code für die Entwicklung – die Verbindung mit Figma schließt eine Lücke, die bisher viel manuelle Abstimmung erfordert hat. Für unsere Kunden heißt das konkret: kürzere Iterationszyklen, weniger Rückfragen zwischen Design und Entwicklung, schnellere Lieferzeiten.
Vibe Coding: wenn Designerinnen Code deployen
Der Begriff Vibe Coding hat sich in den letzten Wochen in Designkreisen verbreitet und beschreibt einen Workflow, der vor zwei Jahren undenkbar gewesen wäre: Designerinnen und Designer nutzen KI-gestützte Entwicklungstools – etwa GitHub Copilot oder Cursor – um Änderungen direkt in die Produktion zu bringen, ohne den Umweg über ein separates Entwicklungsteam.
Die AI Design Systems Conference 2026 Mitte März hat diesem Thema breiten Raum gegeben. Teams aus Figma, Atlassian und GitHub berichteten von 30–40 % weniger Zeitaufwand für Produktionsaufgaben – durch konsequenten Einsatz von KI im Designprozess. Nicht weil die Qualität gesunken wäre, sondern weil Reibungsverluste zwischen den Disziplinen wegfallen.
Was wir daraus mitnehmen: Die klassische Trennung zwischen Design und Entwicklung löst sich nicht auf – aber die Übergabepunkte verschieben sich. Teams, die früh lernen, KI-Tools in beide Disziplinen zu integrieren, gewinnen an Geschwindigkeit, ohne an Qualität zu verlieren. Das ist kein Luxus mehr, sondern wird zunehmend zum Standard in professionellen Digitalagenturen.
Was das für Ihre digitalen Projekte bedeutet
Wir sind der Überzeugung, dass diese Entwicklungen keine Gefahr für gute Designarbeit sind – im Gegenteil. KI übernimmt die repetitiven, fehleranfälligen Teile. Was bleibt, ist das, was Erfahrung und Urteilsvermögen erfordert: die richtige Frage stellen, das System richtig aufbauen, die Entscheidung treffen, die dem Nutzer nützt.
Für unsere Kunden bedeutet das, dass wir Projekte künftig noch enger verzahnt umsetzen können – Design und Entwicklung nicht mehr als sequenzielle Phasen, sondern als parallele, KI-unterstützte Prozesse, die sich gegenseitig informieren.
Wenn Sie wissen möchten, wie das in Ihrem nächsten Webprojekt aussehen könnte – wir freuen uns auf das Gespräch.