Vi testade samma idé i 5 AI-designverktyg - Resultaten var långt ifrån lika

AI-drivna design- och utvecklingsverktyg utvecklas i en otrolig takt. Varje ny plattform lovar samma sak: snabbare prototyper, polerade gränssnitt och möjligheten att förvandla en idé till en produkt på några minuter.

Men hur olika är dessa verktyg när de får exakt samma uppgift?

För att ta reda på det testade vi fem populära AI-verktyg med exakt samma prompt. Vårt mål var inte att utse en vinnare—det var att förstå var varje verktyg tillför mest värde under design- och produktutvecklingsprocessen.

Testet: En prompt, fem verktyg

För att göra jämförelsen så rättvis som möjligt använde vi samma prompt i varje verktyg:

Skapa en modern landningssida för en UX/UI-byrå som riktar sig till beslutsfattare i medelstora företag. Sidan ska förmedla förtroende, expertis och mätbart affärsvärde. Inkludera en hero-sektion, tjänster, fallstudier, kundomdömen och tydliga uppmaningar till handling. Använd en modern och professionell designstil.

Vi testade prompten i:

• Figma Make
• Lovable
• Google Stitch
• Replit
• Relume

Varje resultat utvärderades baserat på:

• Informationsarkitektur och sidstruktur
• Visuell kvalitet
• Innehåll och budskap
• Möjlighet att iterera och förfina
• Hur enkelt resultatet kunde gå vidare till en verklig produktionsprocess

Första intryck: Varje verktyg var överraskande snabbt

Det första som stack ut var hastigheten.

Inom bara några minuter hade varje verktyg genererat:

• En komplett landningssida
• Strukturerade sidsektioner
• UI-koncept
• Marknadsföringstexter
• Uppmaningar till handling

Om ditt mål är att gå från en tom sida till ett första koncept är dagens AI-verktyg anmärkningsvärt kapabla.

Skillnaderna blev dock mycket tydligare när vi började granska resultaten och utveckla dem bortom första generationen.

Resultat verktyg för verktyg

Relume

Relume närmade sig utmaningen mer som en UX-strateg än en generator av visuella designer.

Istället för att bara producera en landningssida genererade det också:

• En sitemap
• Informationsarkitektur
• Wireframes
• Innehållsstruktur

Resultatet kändes mindre som en färdig design och mer som en solid UX-grund för en större webbplats.

Styrkor

• Utmärkt informationsarkitektur
• Tydliga användarresor
• Stark grund för större webbprojekt

Svagheter

• Mindre visuellt polerad än vissa konkurrenter
• Behöver fortfarande UI-designarbete

Bäst lämpad för

UX-designprocesser, webbplatsplanering och team som prioriterar struktur före visuellt uttryck.

Lovable

Lovable levererade några av de starkaste visuella koncepten direkt från start.

Layouterna kändes moderna, polerade och presentationsklara med mycket liten ansträngning.

Styrkor

• Högkvalitativ visuell design
• Snabb konceptgenerering
• Stark förståelse för modern webbästetik

Svagheter

• Innehållsstrukturen kan bli generisk
• Budskapet var inte alltid i linje med affärsmålen
• Mindre kontroll över UX-logik och hierarki

Bäst lämpad för

Snabb konceptutveckling, MVP:er och visuell utforskning.

Figma Make

Figma Make kändes som den mest naturliga förlängningen för designers som redan arbetar inom Figma-ekosystemet.

De genererade gränssnitten var balanserade och lätta att fortsätta förfina.

Styrkor

• Smidig integration i befintliga designarbetsflöden
• Användbara UI-förslag
• Bekant miljö för designers

Svagheter

• Generisk copywriting
• Det krävde flera iterationer för att skapa ett unikt resultat, vilket blev tidskrävande.

Bäst lämpad för

Designteam som redan använder Figma som sin primära designplattform.

Replit

Replit tog en något annorlunda väg jämfört med övriga verktyg.

Fokus låg mer på fungerande kod än på designpresentation.

Styrkor

• Snabb väg till fungerande lösning
• Bra för tekniska experiment
• Möjlighet att bygga vidare direkt

Svagheter

• Designkvaliteten varierade
• Mindre fokus på UX och innehåll

Bäst lämpad för

Utvecklare som vill gå snabbt från koncept till fungerande applikation.

Google Stitch

Google Stitch fokuserar på utforskning snarare än att generera en enda lösning. Den stora arbetsytan gör det enkelt att skapa, jämföra och iterera på flera designkoncept.

Den föreslår också typografi, färgpaletter och visuella stilar, vilket hjälper till att etablera en tidig designriktning.

Styrkor

• Utforska flera designkoncept
• Förslag på typografi, färger och styling
• Lätt att jämföra och iterera

Svagheter

• Behöver förfinas innan produktion
• Begränsad UX- och interaktionskontroll

Passar bäst för

Tidig designutforskning, workshops och konceptutveckling.

Var AI började brista

Kanske var den mest intressanta delen av experimentet inte vad verktygen gjorde bra—utan där de hade svårigheter.

När vi gick bortom första utkastet dök liknande utmaningar upp på nästan alla plattformar:

• CTA:er blev generiska
• Affärsnyttan kommunicerades otydligt
• Komponentlogiken brast
• Spacing och hierarkier blev inkonsekventa
• Copy saknade ibland trovärdighet och precision

Det som vid första anblick såg imponerande ut krävde ofta betydande förfining innan det kunde stödja en verklig produkt eller ett affärsmål.

Jämförelse vid en överblick

Den största insikten

Efter testet blev en sak tydlig:

AI är idag mycket starkt i början av processen.

Dagens verktyg är utmärkta på att:

• generera idéer
• utforska riktningar
• skapa första versioner
• accelerera konceptarbete

Men de är fortfarande betydligt svagare när det gäller:

• affärslogik
• prioriteringar
• användarbeteenden
• strategiska beslut
• konsekvens över tid

Två personer kan använda samma AI-verktyg och uppnå helt olika resultat beroende på hur väl de förstår användarna, affärsmålen och problemet de försöker lösa.

Slutliga tankar

Inget av dessa verktyg ersätter produktdesigners eller UX-proffs.

Istället påskyndar de delar av designprocessen, vilket gör att team kan lägga mindre tid på att skapa första utkast och mer tid på att lösa meningsfulla problem.

Det verkliga värdet uppstår när AI kombineras med mänsklig expertis och erfarenhet inom UX, produktstrategi, affärstänkande och design. Det är där koncept utvecklas till produkter som inte bara ser bra ut—utan faktiskt presterar i verkliga världen.

Vilka AI-verktyg ska vi testa härnäst?

Vi fortsätter att utforska hur AI förändrar digital produktdesign och skulle gärna vilja höra vilka verktyg du vill att vi jämför i vårt nästa experiment.