AI-Integration

Lesbar für Mensch und Maschine

KI-Werkzeuge sind nur so gut wie der Kontext, den sie bekommen. Klassische Designsysteme liefern Pixel und Markdown — wir liefern strukturierte Tokens, semantische Komponenten und maschinenlesbare Patterns. Generierung wird reproduzierbar, Audit wird belastbar, Compliance dokumentierbar.

Arbeitspakete

Machine-readable Foundation

DTCG-Token-Architektur · Komponenten-API & Taxonomie · Build-Pipeline

Knowledge-Base-Architektur

Information Architecture & Content Model · Multi-Audience-Rendering · Versioning & Provenance

Content-Produktion

Komponenten-Dokumentation · Pattern- und Decision-Records (ADRs) · Brand-Voice- und Tone-Codification

AI Access Layer

Retrieval-Architektur · MCP-Server / Tool-Interface · System-Prompts & Skills

Brand Compliance Layer (Guardrails)

Regel-Formalisierung · Validation-Engine · Pre- und Post-Checks im Agent-Flow · CI/CD-Integration · Eskalations- und Ausnahme-Workflow

Tooling-Integration

Figma-Anbindung · IDE-Integration · Design-to-Code-Agent-Workflow

Fragen

Fragen, die AI-Integration beantwortet.

  • Kontext

    Sehen KI-Tools Ihr Designsystem als strukturiertes Schema — oder nur als Screenshot?

  • Generierung

    Welche KI-Outputs würden Sie heute ohne menschliches Review in Production lassen?

  • Audit-Pfad

    Können Sie nachweisen, welche KI welches Artefakt generiert und freigegeben hat?

  • AI Act

    Sind Hochrisiko-KI-Anwendungen in Ihrem Produkt klassifiziert, dokumentiert und freigegeben?

  • Datenhoheit

    Welche Trainings- und Kontextdaten füttern Ihre interne KI — und wer hat die Hoheit darüber?

  • Brand-Konformität

    Generiert KI für Sie Brand-konform — oder generisch nach Standard-Stack?

Reden wir über
Ihre AI-Strategie.

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