Figma hat sein KI-angetanter App-Erstellungswerkzeug von App, Figma Make, in die allgemeine Verfügbarkeit für alle Benutzer verschoben und die Art und Weise verwandelt, wie Designer und Nicht-Koder funktionelle Prototypen erstellen können. Das am 24. Juli angekündigte Tool ermöglicht es jedem, Anwendungen aus Eingabeaufforderungen und visuellen Referenzen natürlicher Sprache zu generieren. Diese strategische Veröffentlichung ist in Figma in der Lage, direkt mit einem wachsenden Bereich von KI-Design-und Codierungswerkzeugen von Konkurrenten wie Google und Microsoft zu konkurrieren. src=”https://winbuzer.com/wp-content/uploads/2025/07/figma-make.jpg”>
von der Beta zu öffentlich: Neue Ebenen und KI-Credits
mit dem 24. Juli Ankündigung , Figma make ist jetzt für alle Benutzer zugänglich, aber seine vollen Funktionen sind an Integration in Backend-Dienste wie Supabase können Benutzer reichere Prototypen erstellen, die mit echten Daten interagieren. Dieser Start ist Teil eines breiteren KI-Feature-Rollouts für Figma, bei dem auch die Tools für generatives”Make and bearbeiten”und”Boost-Auflösung”am selben Tag BETA beenden. Indem Figma jedem ermöglicht wird, Ideen in realistische, interaktive Artefakte mit natürlicher Sprache umzuwandeln, befähigt sie Produktmanager, Forscher und Vermarkter, ihre eigenen funktionalen Modelle aufzubauen. Diese Verschiebung beschleunigt interne Arbeitsabläufe und fördert eine experimentellere Kultur. Wie Figmas Designdirektor Gui Seiz erklärte:”Es ist eine Denkweise, die Sie zum Spielen ermutigt, Risiken eingeht und interessantere Lösungen entwickelt.”
Diese Demokratisierung ist nicht nur theoretisch. Figma hebt mehrere interne Fallstudien hervor, bei denen Make bereits Workflows verändert hat. Beispielsweise verwendete der Figma-Forscher Rie McGwier das Tool, um einen komplexen Umfragemaschinenrechner zu erstellen, eine Aufgabe, die in der Regel statische Diagramme oder technische Unterstützung erfordert. Durch das Erstellen eines funktionalen Modells könnten sie sofort Feedback und Ausrichtung von Datenwissenschaftlern und Ingenieuren erhalten. Rie bemerkte, dass „Figma Make Ihre Arbeit aufladen kann, ein Buy-in-In-In-Einsatz und neue Möglichkeiten zur Zusammenarbeit freischalten kann. Der interaktive Prototyp diente als materielles Artefakt, das es dem gesamten Team ermöglichte, sich auf eine Richtung auszurichten, bevor eine formelle Spezifikation geschrieben wurde.”Mit einem Prototyp werden wir alle Benutzer unseres eigenen Produkts und so werden wir überzeugt darüber, was wir bauen sollen”, erklärte sie. Dieser Prozess ergab sogar früh, dass ein Onboarding-Modul frühzeitig erforderlich ist, ein Detail, das häufig bis zur Polierstufe verließ. Das Tool tritt als direkter Rivale von Googles Stitch ein, ein KI-Tool, das im Mai gestartet wurde, das auch UI-Designs und Front-End-Code von Eingabeaufforderungen generiert. Beide Plattformen zielen auf den Raum zwischen reinem Design und Funktionscode ab. Microsoft entwickelt Github Copilot weiterhin zu einem leistungsstärkeren Agenten, der kürzlich seine Chat-Erweiterung zum Aufbau von Community Trust aufbaut. Amazon startete inzwischen seinen Kiro-Agenten, um die Struktur in Ai-generierten Code durchzusetzen.
Dieser grundlegende Unterschied in der Philosophie ist der Schlüssel. Während Microsoft und Amazon Entwickler effizienter machen möchten, zielt Figma darauf ab, Designer zu Bauherren zu machen. Ziel ist es nicht nur, Code schneller zu schreiben, sondern den herkömmlichen Übergabeprozess zwischen Design und Engineering vollständig zu beseitigen. Im Gegensatz dazu ist Figma Make im Grunde genommen ein Design-Tool. Es priorisiert visuelle Erstellung und Benutzererfahrung, wobei die Codegenerierung eher als Ausgabe als den zentralen Fokus ist. Durch die Stärkung seiner vorhandenen Benutzerbasis der Designer setzt Figma auf seine Community, um die Akzeptanz voranzutreiben. Durch das Erstellen eines Tools, das die Sprache der Designer spricht und sich in ihre vorhandenen Workflows integriert, schafft das Unternehmen einen leistungsstarken Wassergraben. Entwickler haben viele AI-Codierungsoptionen, aber Designer haben nur wenige Plattformen von Design-zu-App-Plattformen mit hohem Fidelity. Diese Strategie zur Nutzung ihrer Design-zentrierten Wurzeln könnte in einer Branche, die zunehmend von Agenten-KI dominiert wird, ein wesentlicher Vorteil sein, der komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom erledigen kann.