Lovable, Figma Make, Stitch & Co: Welches AI Design-Tool ist besser?
In der heutigen Designwelt geht ohne künstliche Intelligenz (KI) fast nichts mehr – besonders im B2B SaaS Bereich, wo Effizienz und Skalierbarkeit entscheidend sind. Als freiberuflicher UI/UX- und Webdesigner habe ich in den letzten Monaten verschiedene AI Design-Tools in der Praxis getestet. Ob Branding, Prototyping oder Content-Ideen: Die Tools versprechen, unseren Designprozess zu revolutionieren.
In diesem Artikel vergleiche ich fünf aktuelle Tools, die mir im Projektalltag mit dem SaaS-Produkt TEAMBOX begegnet sind: Lovable, Figma Make, Builder.io, ChatGPT und Stitch von Google. Du bekommst hier keine bloße Feature-Liste, sondern echte Erfahrungen aus der Designer-Perspektive – inklusive Stärken, Schwächen und konkreten Anwendungsfällen.
In diesem Artikel
Warum AI Design-Tools? – Chancen und Grenzen für Designer im B2B SaaS Umfeld
Lovable vs. Figma Make: Zwei unterschiedliche Ansätze für schnelle UI-Kreation
Builder.io und Stitch von Google: No-Code trifft auf smarte Automatisierung
ChatGPT als Design-Partner: UX-Texte, Ideenfindung und Prototyping-Support
Fazit: Welches Tool für welchen Zweck? Mein persönliches Ranking
AI Design Tools
1. Warum AI Design-Tools? – Chancen und Grenzen für Designer im B2B SaaS Umfeld
Die Designbranche erlebt gerade einen fundamentalen Wandel – ausgelöst durch den Einsatz von KI-gestützten Tools. Für B2B SaaS Produkte wie TEAMBOX, bei denen Geschwindigkeit, Konsistenz und Skalierbarkeit zählen, bieten AI Design-Tools enorme Vorteile. Aber sie bringen auch neue Herausforderungen mit sich, besonders für freiberufliche Designer*innen, die zwischen Kreativität und technischer Effizienz balancieren müssen.
Chancen: Schneller, smarter, skalierbarer
1. Effizienz im Workflow:
AI Tools automatisieren repetitive Aufgaben – vom Erstellen von Layouts bis zur Texterstellung. Das spart wertvolle Zeit im Projektalltag. Tools wie Figma Make oder Builder.io generieren direkt funktionale UI-Komponenten, was Mockup-Runden drastisch verkürzen kann.
2. Ideen- und Content-Boost:
Gerade in frühen Projektphasen liefern Tools wie ChatGPT oder Lovable inspirierende Vorschläge für UX-Texte, Microcopy oder Designmuster – eine Art Sparringpartner für die kreative Phase.
3. Konsistenz in großen Systemen:
B2B SaaS Produkte entwickeln sich kontinuierlich weiter. AI Tools helfen, konsistente Komponenten und Patterns zu bewahren – auch wenn mehrere Teams oder externe Freelancer beteiligt sind.
Grenzen: Zwischen Kontrolle und Kreativität
1. Eingeschränkte Individualität:
Viele Tools arbeiten mit Templates oder Mustern. Das beschleunigt zwar, kann aber auch zu uniformen Designs führen. Wer starke Markenidentitäten oder außergewöhnliche UX-Konzepte umsetzen will, stößt hier schnell an Grenzen.
2. Lernkurve & Setup-Zeit:
Nicht jedes Tool ist intuitiv. Besonders bei Lösungen wie Stitch von Google ist technisches Verständnis gefragt – was nicht jedem Designer liegt.
3. Fehlende Kontextintelligenz:
AI Tools verstehen selten das „Warum“ hinter einem Design. Entscheidungen aus Nutzerforschung, strategischen Zielen oder Businesskontexten lassen sich schwer abbilden.
Mein Praxis-Fazit:
AI Design-Tools sind im B2B SaaS Kontext kein Nice-to-have mehr, sondern echte Gamechanger – wenn man sie bewusst einsetzt. Sie ersetzen nicht das Designverständnis, aber sie erweitern es. Besonders bei wiederkehrenden Aufgaben, ersten Konzeptphasen und Systempflege können sie einen großen Mehrwert bieten.
Während der Arbeit für das TEAMBOX B2B SaaS Produkt von der everii Group
2. Lovable vs. Figma Make: Zwei unterschiedliche Ansätze für schnelle UI-Kreation
Wenn es um AI-gestützte UI-Generierung geht, bieten sowohl Lovable als auch Figma Make spannende Ansätze – aber mit sehr unterschiedlichen Philosophien. Beide Tools zielen darauf ab, Design schneller und zugänglicher zu machen, doch sie sprechen verschiedene Zielgruppen und Use-Cases an. Im Projekt mit TEAMBOX habe ich beide intensiv getestet und jeweils klare Stärken (und Schwächen) entdeckt.
Lovable: Der kreative Impulsgeber
Lovable ist ein AI-Tool, das sich auf kreative Impulse, Moodboards und visuelle Exploration konzentriert. Es richtet sich vor allem an Branding- und Webdesigner, die schnell visuelle Richtungen entwickeln möchten – mit Fokus auf Emotion, Stil und Atmosphäre.
Stärken:
Extrem intuitive Bedienung
Automatisierte Moodboards & visuelle Ideen
Ideal für Branding-Startphasen
Output wirkt oft inspirierend und unkonventionell
Schwächen:
Kein klassisches UI-Design-Tool (z. B. keine Komponentenlogik)
Keine Figma-Integration oder direkte Übergabe an Dev-Teams
Mehr Mood als Struktur
Fazit zu Lovable:
Wenn du ein visuelles Konzept brauchst – z. B. für Landing Pages oder Markenwelten – liefert Lovable in Minuten starke visuelle Vorschläge. Für konkrete UI-Arbeit ist es aber eher ein Ideengenerator als ein Produktionswerkzeug.
Figma Make: Automatisiertes UI in Sekundenschnelle
Figma Make (ehemals bekannt als „AI Plugin“ innerhalb von Figma) geht einen anderen Weg: Hier steht die schnelle Umsetzung von funktionalem UI im Mittelpunkt – direkt innerhalb der Design-Plattform. Du gibst eine Beschreibung ein („Dashboard mit Filter und Sidebar“) – und Make generiert daraus direkt ein Figma-kompatibles Layout.
Stärken:
Nahtlose Integration in Figma
Komponentendenke & Designsystem-freundlich
Spart viel Zeit bei repetitiven UI-Layouts
Bietet schnelle Prototypen für frühe Tests
Schwächen:
Output ist oft generisch
Erfordert Nacharbeit für visuelles Feintuning
Versteht Design-Kontext nur sehr begrenzt
Fazit zu Figma Make:
Für UX-Designer, die funktionale Interfaces entwickeln, ist Make ein starkes Tool. Es ersetzt nicht das UI Feintuning, hilft aber enorm beim schnellen Aufsetzen und Testen von Ideen – besonders im agilen SaaS-Umfeld.
Der Tool-Vergleich
Für ein Modal der TEAMBOX - ein B2B SaaS Produkt der everii Group - habe ich mit dem selben Prompt inkl. einem png meines Figma Designs, vier verschiedene AI Design Tools gefüttert und die Ergebnisse der Tools analysiert:
„Create a better version of the stepper for the create-project modal“
Lovable Ergebnis
Figma Make Ergebnis
3. Builder.io und Stitch von Google: No-Code trifft auf smarte Automatisierung
In der modernen Produktentwicklung verschwimmen die Grenzen zwischen Design und Development – genau hier setzen Tools wie Builder.io und Stitch (Google) an. Beide ermöglichen, UI-Strukturen ohne klassische Programmierung zu bauen, nutzen dabei aber unterschiedliche technische Ansätze und Zielsetzungen. Besonders im SaaS-Kontext, wo Skalierbarkeit und schnelle Iteration wichtig sind, können diese Tools entscheidend sein.
Builder.io: No-Code mit Entwicklerpower
Builder.io ist ein visuelles CMS und UI-Builder, der sich speziell an Entwickler-Teams UND Designer richtet. Die Plattform erlaubt es, dynamische Komponenten per Drag-and-Drop zu erstellen und direkt in produktive Systeme zu integrieren – inklusive API-Anbindung, Headless CMS und sogar A/B Testing.
Stärken:
Visuelle Oberfläche + Code-Zugriff für Devs
Ideal für Landing Pages, Feature-Experimente & Content-Module
Enge Integration mit Frameworks wie Next.js, Shopify, React
Super für Marketing-Teams & Growth-Experimente
Schwächen:
Komplexer Einstieg ohne technisches Verständnis
UX/UI-Details müssen oft manuell angepasst werden
Braucht klares Designsystem, sonst wird es schnell „wild“
Praxis-Fazit:
Im Projekt mit TEAMBOX konnten wir damit Landing Pages extrem schnell bauen und testen – mit voller Kontrolle über Komponenten, States und Performance. Für Design+Dev-Collaboration ein mächtiges Werkzeug.
Stitch (Google): Die KI schreibt Code
Stitch ist ein experimentelles AI-Tool von Google, das darauf abzielt, Figma-Designs automatisch in sauberen Code zu übersetzen – also eine echte „Design-to-Code“-Brücke zu schlagen. Es erkennt Komponenten, Strukturen und Styles, und erzeugt daraus Framework-kompatiblen Frontend-Code.
Stärken:
Automatisiert den Weg von UI zu Code
Spart viel Zeit im Dev-Handoff
Output ist überraschend strukturiert (HTML/CSS/React)
Gut geeignet für MVPs und schnelle Prototypen
Schwächen:
Noch Beta-Charakter, nicht 100% stabil
Komplexe Interaktionen nicht optimal abbildbar
Benötigt sauberes, komponentenbasiertes Figma-Design
Praxis-Fazit:
Stitch ist vielversprechend – besonders für standardisierte UI-Komponenten. Im TEAMBOX-Projekt konnten wir damit einen MVP-Screen sehr schnell zum Laufen bringen. Für komplexe UI-Logiken braucht es aber weiterhin Entwickler-Feinschliff.
Dann klickte ich auf die Schaltfläche „Vorschau“ in der oberen rechten Ecke.
Eine responsive, codegestützte Benutzeroberfläche wurde erstellt.
Zuerst wusste ich nicht, ob ich den Code von ChatGPT kopieren und auf einer Testumgebung selbst laufen lassen muss. Nach dem ich einen Medium Artikel zu der Erstellung las, hatte ich erst verstanden, dass man den “generieren” Button rechts oben klicken muss. Erst dann, wird der Code von ChatGPT als Live-Vorschau angezeigt.
Builder.io Ergebnis
Google Stitch Ergebnis
4. ChatGPT als Design-Partner: UX-Texte, Ideenfindung und Prototyping-Support
ChatGPT ist zwar kein klassisches Design-Tool, aber in der Praxis hat es sich als unverzichtbarer Co-Pilot im kreativen Workflow etabliert – vor allem im B2B SaaS Kontext. Ob UX-Texte, Naming, User Flows oder Content-Struktur: Das Sprachmodell kann in vielen Phasen des Designprozesses unterstützen – effizient, ideenreich und rund um die Uhr verfügbar.
UX-Texte & Microcopy – präzise, schnell, testbar
Besonders bei Microcopy, Onboarding-Flows oder Dialogtexten hilft ChatGPT dabei, schnell Varianten zu entwickeln. Im Projekt mit TEAMBOX haben wir Prompts genutzt wie:
„Schreibe drei Varianten für einen Tooltip zu einem komplexen Filterelement“
„Formuliere ein Call-to-Action für ein Enterprise SaaS Pricing-Modell“
Das Ergebnis: überzeugende Textbausteine, die wir anschließend im Usability-Test validiert haben.
Vorteile:
Sprachlich treffsicher (auch auf Deutsch & Englisch)
Unterstützt konsistente Tonalität im Produkt
Bietet sofort A/B-Varianten ohne lange Briefings
Ideenfindung & kreative Blockaden lösen
Wenn es im Kreativprozess hakt, hilft ChatGPT oft als Ideengeber. Gerade bei Landing Pages, Value Proposition Texten oder User Journey Mapping liefert es frische Impulse. Auch bei Präsentationen oder Pitch-Vorbereitungen bietet das Tool schnellen Input – inkl. Gliederung, Headlines, Argumentationsstrukturen.
Beispiel-Prompts, die sich bewährt haben:
„Erstelle ein Hero-Statement für ein Collaboration Tool für Teams“
„Was sind typische UX-Probleme bei SaaS Dashboards?“
Prototyping-Support & Developer-Brücke
Mit dem richtigen Prompting lässt sich ChatGPT auch für Prototyping- und Handoff-Aufgaben einsetzen:
Vorschläge für Designsystem-Namen & Token-Strukturen
Strukturierte Übergabetexte für Dev-Teams
API-Call-Dokumentationen aus User-Flows heraus
HTML/CSS-Vorschläge zur schnellen Visualisierung von Ideen
Grenzen von ChatGPT im Design-Kontext
Natürlich ersetzt ChatGPT kein visuelles Denken. Es „sieht“ kein Layout, versteht keine Hierarchie in einem Figma File und kann keine visuellen Kompositionen bauen. Es braucht deine Design-Kompetenz, um die Inhalte sinnvoll zu verarbeiten und umzusetzen.
Mein Fazit aus der Praxis:
ChatGPT hat sich als kreativer Assistent nur teilweise bewährt – besonders in der Phase zwischen Ideenfindung und konkreter Umsetzung. Es reduziert Denkblockaden, liefert teilweise Inspiration (wenn auch beschwerlich, je nach Prompt) und spart enorm Zeit beim Texten. Wer es gezielt einsetzt, profitiert im Designprozess auf vielen Ebenen – ohne visuelle Kontrolle abzugeben.
Auch hier war ich von der Verbesserung der Bilderzeugung von GPT-4o positiv überrascht.
Die drei Optionen sehen zwar immer noch recht ähnlich aus, aber wenn man genau hinsieht, gibt es kleine Details - wie das „Suchen“-Symbol, den Social Proof und den Text - die versuchen, jede Version von den anderen zu unterscheiden.
Das Ergebnis könnte allerdings noch verbessert werden. Da zum Beispiel sehr viele Informationen in ein Bild gepackt wurden, hatte ChatGPT Probleme mit der Präzision. Sie werden feststellen, dass ein Teil des Textes unkenntlich/verzerrt wurde.
OpenAI - ChatGPT Ergebnis
5. Fazit: Welches Tool für welchen Zweck? Mein persönliches Ranking
Nach mehreren Wochen intensiver Nutzung dieser AI Design-Tools im B2B SaaS Alltag – konkret im Projekt mit TEAMBOX – hat sich eines ganz klar gezeigt: Es gibt kein „bestes Tool“, sondern das richtige Tool für den jeweiligen Anwendungsfall. Jedes Tool hat seine eigenen Stärken – und wenn man sie gezielt kombiniert, entsteht ein wirkungsvoller Design-Stack.
Mein persönliches Ranking nach Use Case:
1. Für schnelle UI-Prototypen → Figma Make
Ein echter Turbo für MVPs, Layout-Varianten und schnelle Tests. Besonders hilfreich bei repetitiven Interfaces und wenn Geschwindigkeit gefragt ist.
2. Für Branding & kreative Richtungen → Lovable
Inspiration, Look & Feel, Stilfindung – Lovable ist wie ein kreativer Moodboard-Assistent mit Geschmack. Ideal für Markenentwicklung und visuelle Exploration.
3. Für Developer-nahe Umsetzung → Builder.io
Perfekt, wenn du zwischen Design und Code vermitteln musst. Für Landing Pages, Module oder Experimente ist es ein No-Code-Werkzeug mit Dev-Tiefe.
4. Für Text & UX-Inhalte → ChatGPT
Der wahrscheinlich vielseitigste Assistent. Von Microcopy bis zu User Flows liefert ChatGPT schnellen, hochwertigen Input – besonders stark bei Content- und Kommunikationsdesign.
5. Für Design-to-Code-Übergänge → Stitch
Noch nicht ganz ausgereift, aber vielversprechend. Gut geeignet für saubere Komponenten und schnelles MVP-Coding – vorausgesetzt, das Figma-Setup ist durchdacht.
Tool-Kombinationen, die für mich gut funktionieren:
Lovable → Figma Make: Erst visuell denken, dann schnell umsetzen.
Figma Make + ChatGPT: Layout + Texte in einem Rutsch testen.
Builder.io + ChatGPT: Live-Komponenten bauen + textlich direkt befüllen.
Stitch als Handoff-Tool: Wenn es schnell Richtung Frontend gehen muss.
Fazit aus Design-Freelancer-Sicht:
Für das B2B SaaS Tool teambox nutze ich seit Monaten Figma Make und Lovable für neue UI/UX Design Ideen sowie Design Anregung, weil z. B. dribbble, behance und co. nicht den spezifischen, häufig sehr komplexen B2B SaaS Designbereich abdeckt. ChatGPT ist besonders hilfreich für Benutzerinterview-Zusammenfassungen und Texte, damit die Designs realistische Inhalte haben.
Alle haben derzeit noch relativ lange Loading-Zeiten. Zuerst wird der Code geschrieben, dann wird ein Design ausgespuckt. Zudem lässt sich das Ergebnis häufig nicht in Figma kopieren, weshalb man es nachbauen muss.
Zugegebenermaßen haben alle Tools noch Optimierungsbedarf: es fehlt mal an Spacing, Icons sind doppelt, das Layout ist zerschossen. Mit den nächsten Updates wird aber auch das zukünftig kein Problem mehr sein.
AI Design Tool’s im Test
