Bauen ist jetzt leicht. Zu wissen, was man bauen soll, nicht
Neulich habe ich einen Beitrag einer Produktdesignerin gelesen, der dir wahrscheinlich bekannt vorkommt. Ein Freund von ihr ist dem Vibe Coding verfallen, also dem Bauen von Apps, indem man eine KI in normaler Sprache darum bittet. In ein paar Stunden hat er etwas, das gut aussieht, funktioniert und sich wie Magie anfühlt. Er zeigt es Leuten, die keine Designer sind, und alle sind ehrlich beeindruckt.
Sie versteht das auch. Aber wenn sie auf diesen Bildschirm schaut, sieht sie alles, was dahinter steckt und was noch niemand geklärt hat:
- Warum lösen wir dieses Problem?
- Für wen?
- Was passiert vor und nach diesem Bildschirm?
- Was sollte der Nutzer zuerst sehen?
- Was passiert, wenn etwas schiefgeht?
- Wie passt das ins Geschäft?
- Woran erkennen wir, ob es funktioniert hat?
„Die Frage ist nicht nur, ob du es bauen kannst, sondern ob du weißt, was es überhaupt wert ist, gebaut zu werden.“
Sie hat es mit einem sehr klaren Bild gezeigt: Für Nicht-Designer besteht Produktdesign aus zwei Teilen, der Oberfläche und „hübsch machen“. Für Designer ist es ein Turm aus fünfzehn: Nutzerforschung, das Problem richtig formulieren, Strategie, Informationsarchitektur, Abläufe, Tests, Zusammenarbeit mit der Entwicklung, Daten, Markteinführung und ganz unten die Wirkung aufs Geschäft. Die Oberfläche ist nur eines dieser Teile.
Wie es von außen aussieht
- Oberflächendesign
- Hübsch machen
Was es wirklich ist
- Nutzerforschung
- Problem formulieren
- Strategie und Roadmap
- Informationsarchitektur
- Abläufe und Wireframes
- Oberflächendesign
- Interaktionsdesign
- Designsystem
- Prototypen und Tests
- Stakeholder-Management
- Zusammenarbeit mit der Entwicklung
- Daten und Kennzahlen
- Iterieren mit Feedback
- Markteinführung
- Wirkung aufs Geschäft
Ich kenne es von der anderen Seite
Ich bin kein Designer, aber ich erkenne mich in beiden Seiten dieser Geschichte wieder. Ich gehöre zu denen, die sich begeistern, wenn sie mit KI etwas bauen: Genau so ist diese Website entstanden. Und es stimmt, die erste Version steht an einem Nachmittag.
Aber bei BMW habe ich gelernt, dass das beste Bauteil nichts nützt, wenn der Prozess drumherum nicht funktioniert. Und bei Laborai habe ich es jeden Tag gesehen. Interne Werkzeuge mit KI zu bauen ging schnell. Schwer war die Entscheidung, welche sich lohnten: Welche Aufgabe kostete das Team am meisten Zeit, was passierte, wenn die KI sich bei der Steuererklärung eines Kunden irrte, und wie maßen wir, ob wir wirklich etwas gespart hatten? Die Werkzeuge, die gescheitert sind, sind nicht am Code gescheitert. Sie lösten ein Problem, das niemand hatte, oder lösten es für die falsche Person.
Und direkt danach kommt ein Problem, das sich vervielfachen wird. Wenn Bauen so leicht ist, baut sich am Ende jeder seine eigenen Werkzeuge: hier eine Tabelle mit Makros, dort ein Skript und jetzt eine App, die an einem Nachmittag mit KI entstanden ist. Für den, der sie gebaut hat, ergibt jede davon Sinn. Aber niemand schaut auf das Gesamtbild und entscheidet, welche die besten sind, welche es verdienen, weiterentwickelt zu werden, und welche für das ganze Team oder Unternehmen zentralisiert werden sollten. Das Ergebnis sind zehn Versionen derselben Arbeit, keine gepflegt und keine geteilt.
Genau das musste ich bei MEWS Partners lösen. Ich habe das bestehende Ökosystem an Werkzeugen untersucht, wer was wofür nutzte, und ein Governance-Modell vorgeschlagen: klare Regeln, um zu entscheiden, welche Werkzeuge unterstützt und weiterentwickelt werden, welche für alle zentralisiert werden und welche man einstellt. Es ging nicht darum, den Leuten das Bauen zu verbieten, sondern dafür zu sorgen, dass das Beste davon bei allen ankommt.
Wohin das meiner Meinung nach führt
In den nächsten Monaten werden wir, glaube ich, vier Dinge sehen:
- Eine Flut von Prototypen. Eine Demo zu bauen wird fast nichts kosten, also wird es sehr viele davon geben. Etwas Funktionierendes zu zeigen wird niemanden mehr beeindrucken, so wie heute niemand beeindruckt ist, weil eine Präsentation Diagramme hat.
- Der Wert wandert im Turm nach oben. Die Fragen von oben, warum, für wen und woran wir den Erfolg erkennen, werden mehr wert sein denn je. Wer sie stellen kann, ob Designer, Ingenieur oder jemand aus dem Operations-Bereich, wird am gefragtesten sein.
- Steuern, was gebaut wird. Unternehmen werden von einer Handvoll offizieller Werkzeuge zu Hunderten kommen, die ihre eigenen Mitarbeitenden gebaut haben. Am meisten davon haben die, bei denen jemand dieses ganze Ökosystem im Blick hat und entscheidet, was zum Standard für alle wird.
- Mehr aufgegebene Produkte. Wenn Starten billig ist, ist es auch billig, Dinge zu starten, die niemand braucht. Gewinnen werden nicht die Firmen, die am schnellsten bauen, sondern die, die am frühesten verwerfen, was sich nicht lohnt.
Für mich ist das Fazit einfach: Die KI hat uns einen unglaublich starken Motor gegeben. Aber ein Motor ohne Pilot, ohne Flugplan und ohne Ziel ist noch kein Flugzeug.
Eine Frage an dich: Als du zuletzt etwas mit KI gebaut hast, wie viel Zeit hast du damit verbracht zu überlegen, was du baust, und wie viel mit dem Bauen selbst?
Die Idee und das Bild vom Turm stammen nicht von mir: Eine Produktdesignerin hat sie geteilt. Die Meinung und die Prognosen sind meine.
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