Abstract English

In a time when generative code and design tools can turn ideas into functioning products within hours, the role of the designer is shifting from crafting interfaces to orchestrating entire product ecosystems. Designers are now positioned between creativity, technology and strategy able to prototype full experiences while also thinking like entrepreneurs and product managers.

This thesis explores how these new AI-assisted workflows, such as vibe coding and prompt-to-code tools, can accelerate prototyping while also posing the risk of bypassing the most essential part of the design process: understanding the problem.

The research proposes a problem-first workflow that emphasises human interaction, user research, and validation before moving into rapid AI-supported prototyping.

Through case studies, self-initiated experiments, and analysis of startup methodologies such as the Lean Startup, Design Sprint and Foundation Sprint, this project investigates how designers can use AI not to replace their creative or strategic roles, but to free time for deeper engagement with people and problems.

The goal is to illustrate how modern designers can work faster without losing focus on what truly matters - building meaningful, human-centred products based on real needs rather than assumptions.

Abstrakt Deutsch

In einer Zeit, in der generative Code- und Design-Tools Ideen innerhalb weniger Stunden in funktionierende Produkte verwandeln können, verschiebt sich die Rolle von Designer:innen zunehmend – weg vom reinen Gestalten von Interfaces hin zur Orchestrierung gesamter Produktökosysteme. Designer:innen bewegen sich heute an der Schnittstelle von Kreativität, Technologie und Strategie und sind in der Lage, vollständige Produkterlebnisse zu prototypisieren, während sie gleichzeitig wie Unternehmer:innen und Product Manager denken.

Diese Arbeit untersucht, wie neue KI-gestützte Workflows – wie Vibe Coding und Prompt-to-Code-Tools – das Prototyping beschleunigen können, dabei jedoch auch das Risiko bergen, den essenziellsten Teil des Designprozesses zu überspringen: das Verständnis des eigentlichen Problems.

Die Forschung schlägt daher einen problemzentrierten Workflow vor, der menschliche Interaktion, Nutzerforschung und Validierung in den Mittelpunkt stellt, bevor in schnelle, KI-gestützte Prototyping-Phasen übergegangen wird.

Anhand von Fallstudien, selbst initiierten Experimenten sowie der Analyse von Startup-Methoden wie Lean Startup, Design Sprint und Foundation Sprint untersucht diese Arbeit, wie Designer:innen KI nicht als Ersatz für ihre kreative oder strategische Rolle nutzen können, sondern als Werkzeug, um Zeit für eine tiefere Auseinandersetzung mit Menschen und Problemen zu gewinnen.

Ziel ist es zu zeigen, wie moderne Designer:innen schneller arbeiten können, ohne den Fokus auf das Wesentliche zu verlieren – nämlich sinnvolle, menschenzentrierte Produkte zu entwickeln, die auf realen Bedürfnissen und nicht auf Annahmen basieren.

The Thesis

*The file is split to 2 because of uploading size limits

Theoretical part (part 1)

Practical part (part 2)

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