In this thesis, an augmented reality-supported, user-centered workplace concept for snowgroomer operators is developed in the face of technologization, skills shortages and climatic challenges. Innovative methods of participatory futurology and design futuring are analyzed theoretically and applied and evaluated practically in pilot tests and workshops with the target group. The needs and experiences of the drivers are systematically incorporated into the design process. To this end, workshop results are evaluated using qualitative content analysis and transformed into requirements for a low-fidelity prototype using methods such as scenario-based design and pa-per prototyping. The results show that participatory future methods enable the user-centered development of innovative working environments in the off-highway sector. The methods used and their sequence have provided valuable insights for the design of future workplaces and the user-centered development of a low-fidelity prototype. The methods and their use were rated very positively by the target groups. In der vorliegenden Arbeit wird ein Augmented-Reality-gestütztes, nutzerzentriertes Arbeitsplatzkonzept für Snowgroomer-Bedienende angesichts Technologisierung, Fachkräftemangel und klimatischer Herausforderungen entwickelt. Innovative Methoden der partizipativen Zukunftsforschung und des Design Futurings werden sowohl theoretisch analysiert als auch praktisch in Pilottest und Workshops mit der Zielgruppe angewendet und evaluiert. Die erhobenen Bedürfnisse und Erfahrungen der Fahrenden fließen systematisch in den Gestaltungsprozess ein. Dazu werden Workshop-Ergebnisse mittels qualitativer Inhaltsanalyse ausgewertet und mit Methoden wie Scenario Based Design und Paper Prototyping zu Anforderungen für einen Low-Fidelity-Prototypen überführt. Daraus hervorgehende Ergebnisse zeigen, dass partizipative Zukunftsmethoden die nutzerzentrierte Entwicklung innovativer Arbeitsumgebungen im Off-Highway-Bereich ermöglichen. Die eingesetzten Methoden und ihre Reihenfolge haben wertvolle Erkenntnisse für die Gestaltung zukünftiger Arbeitsplätze und die nutzerzentrierte Entwicklung eines Low-Fidelity-Prototyp ermöglicht. Von den Zielgruppen wurden die Methoden und ihr Einsatz sehr positiv bewertet.