KI har ikke gitt UX-design en helt ny prosess. Behovet for å forstå problemet, undersøke brukerne, strukturere informasjon, utvikle løsninger og teste dem er fortsatt det samme.

Det som har endret seg, er hvor raskt vi kan bevege oss mellom disse aktivitetene, og hvor tidlig en idé kan bli til noe som faktisk kan prøves.

For webdesign er forskjellen særlig tydelig. En skisse trenger ikke lenger stoppe som en statisk skjerm. Den kan raskere utvikles til navigasjon, filtre, skjemaer, produktvisninger og andre interaksjoner som ligger nærmere den ferdige løsningen.

Fra skjermbilde til fungerende hypotese

En statisk prototype kan være tilstrekkelig når spørsmålet handler om hierarki, innhold eller en enkel brukerflyt.

Problemet oppstår når selve interaksjonen er det vi trenger å forstå.

Hvordan oppfører et produktfilter seg når flere valg kombineres? Hva skjer når handlekurven oppdateres? Hvordan fungerer en meny på mobil? Hva ser brukeren mens data lastes? Hva skjer når et skjema inneholder feil?

Slike situasjoner har mange tilstander, og de kan være tidkrevende å modellere manuelt.

Nielsen Norman Group har testet KI-baserte prototypeverktøy i reelle designscenarier. Deres vurdering er nyansert: verktøyene kan følge overordnede instrukser og produsere overbevisende grensesnitt raskt, men de mangler ofte den faglige vurderingen som kreves for å håndtere vanskelige designavveininger uten tett menneskelig styring.

Det er nettopp derfor den fungerende prototypen er interessant. Den kan gjøre hypotesen mer konkret tidligere, uten å gjøre vurderingen overflødig.

Webdesign får et nytt mellomledd

Figma Make er et konkret eksempel på utviklingen. Figma beskriver verktøyet som en KI-drevet «prompt-to-app»-løsning som kan gjøre eksisterende design og beskrivelser om til funksjonelle prototyper, webapper og interaktive grensesnitt.

Det betyr at skillet mellom design og utvikling blir mindre absolutt i tidlig fase.

En designer kan undersøke responsiv oppførsel, overganger, filtrering, navigasjon og systemtilstander uten først å bygge hele løsningen manuelt. En utvikler kan samtidig få en mer realistisk modell å diskutere enn en serie stillbilder.

I mitt eget arbeid med web- og netthandelskonsepter har dette vært nyttig når løsningen inneholder flere interaksjoner. Produktfiltre, karuseller, mobile menyer og produktvisninger kan prøves tidligere enn før.

Det gjør også feil mer synlige. Noe kan se riktig ut i ett skjermbilde og likevel fungere dårlig når brukeren faktisk klikker, drar, går tilbake eller bruker mobilen.

Raskere produksjon flytter problemet

Når det blir enklere å produsere grensesnitt, blir selve produksjonen en mindre del av utfordringen.

Det vanskeligste spørsmålet blir oftere hvilken løsning som bør bygges videre.

Et grensesnitt kan se ferdig ut lenge før informasjonsarkitektur, prioritering, tilgjengelighet og brukerflyt er godt nok vurdert.

En rask prototype gir derfor flere muligheter til å stille gode spørsmål. Den gir ikke svarene automatisk.

KI brukes mest der brukeren ikke er til stede

I 2026 undersøkte Nielsen Norman Group 521 UX-fagfolk. KI ble brukt mest i skrivebordsarbeid som kode, desk research og analyse av eksisterende researchdata. Bruken var lavest i brukerintervjuer og testing med faktiske brukere.

Blant respondentene som utførte de ulike oppgavene, oppga 73 prosent at de ofte eller alltid brukte KI til å skrive eller redigere kode. Tilsvarende tall var 69 prosent for desk research og 67 prosent for analyse av egne researchdata.

For brukerintervjuer og testing med brukere var bruken klart lavere.

Undersøkelsen er et convenience sample og beskriver ikke hele UX-bransjen. Mønsteret er likevel nyttig: KI passer godt til å bearbeide materiale, generere alternativer og hjelpe med produksjon, men oppgaver som krever direkte kontakt med faktiske brukere lar seg ikke redusere på samme måte.

Det skiller produksjon fra validering.

Tilgjengelighet må fortsatt testes

Det samme gjelder universell utforming.

W3C understreker at automatiske evalueringsverktøy kan finne en del tilgjengelighetsproblemer, men ikke avgjøre om en løsning er tilgjengelig. Menneskelig vurdering er fortsatt nødvendig.

Dette blir særlig relevant når KI kan generere store deler av et grensesnitt raskt.

At komponenten finnes, betyr ikke at tastaturnavigasjonen fungerer. At kontrasten ser god ut, betyr ikke at hele oppgaven kan gjennomføres. At en meny åpner seg, betyr ikke at fokus og skjermleseroppførsel er riktig.

Jo raskere vi bygger, desto viktigere blir kontrollpunktene.

Kortere sløyfer, ikke nødvendigvis flere steg

Det er derfor misvisende å fremstille KI som om den har gjort en femtrinns UX-prosess til en titrinnsprosess.

UX har aldri vært helt lineær i praksis.

Research kan endre problemforståelsen. En prototype kan avdekke behov for mer research. En brukertest kan sende løsningen tilbake til informasjonsarkitekturen. Et teknisk problem kan gjøre at designet må vurderes på nytt.

KI gjør først og fremst disse sløyfene kortere.

En idé kan undersøkes, bygges, prøves og justeres med mindre produksjonsarbeid mellom hvert steg.

Den nye flaskehalsen er vurdering

Når det blir raskere å lage flere alternativer, flytter mer av verdien over på utvalg og kontroll.

Det blir mindre avgjørende å kunne produsere én skjerm raskt. Det blir viktigere å kunne forklare hvorfor én løsning er bedre enn en annen, hvilke antakelser den bygger på, og hva som fortsatt må undersøkes.

KI kan gjøre avstanden mellom idé og fungerende prototype kortere. Den kan også gjøre det lettere å bygge noe som ser overbevisende ut før vi egentlig vet om det er riktig.

Derfor er KI best forstått som en akselerator inne i UX- og webprosessen, ikke som en erstatning for prosessen.