AI in design: wat echt werkt en wat nog steeds wordt overdreven

Steven Heine, oprichter van de ontwerptool Paper, heeft maandenlang anonieme interviews gehouden met ontwerpers bij Atlassian, Shopify, Notion en vergelijkbare bedrijven. Daaruit bleek dat de praktijk verschilt van het publieke discours. AI blijkt het sterkst in auditing en documentatie: met behulp van Cursor en Figma MCP bouwde Kirk van UI Collective een systeem dat ontwerpcomponenten controleert tegen token-tabellen, wat een versnelling van ongeveer 50x oplevert ten opzichte van handmatige controles. Pogingen om dashboards te genereren via Figma Make leveren echter visueel vergelijkbare resultaten op die geen echte variabelen gebruiken wanneer ze terug in Figma worden geplaatst. Een ander patroon is dat ontwerpers hun eigen forks van productierepositories krijgen om te prototypen tegen echte code in plaats van verzonnen mock-ups, al merkt Heine op dat niemand met zekerheid kon zeggen dat dit sneller is. Het AI in Design Report 2026, gebaseerd op een enquête onder meer dan 900 ontwerpers in meer dan 60 landen en casestudy's van teams bij Anthropic, Framer, Linear, Notion, Shopify, Sierra en Stripe, laat zien dat peer learning steeg van 24% naar 70%, terwijl het vertrouwen in top-down aanbevelingen jaar op jaar daalde van 32% naar 16%. Alexey Kirdyaev schrijft op Habr dat AI blootlegt of er vertrouwen is binnen een team; een productmanager die een werkend dashboard-prototype bouwt in Claude Code test de bereidheid van het team om verantwoordelijkheden te herverdelen. Het meest concrete voorbeeld komt van X5Tech, waar ControlNet, LoRA en style transfer generatie veranderden van een loterij naar voorspelbare variaties, waarbij 40-45% van de visuele content voor de merken Pyaterochka en Chizhik nu met AI wordt gemaakt, delen van teams stockfoto's laten vallen en de ontwerpsnelheid bijna verdubbelt. Over het algemeen is AI ingebed waar taken smal en verifieerbaar zijn, maar faalt het waar het creëren van nieuwe structuren nodig is; de grens tussen soepele en chaotische adoptie wordt bepaald door organisatorisch vertrouwen.