Figma Make. Lovable. Claude Design. Cursor.
Mit einem Prompt entsteht ein interaktiver Prototyp in Stunden. Personas werden synthetisiert, Mockups generiert, Code geschrieben. Wer im Design arbeitet, erledigt gleich die Arbeit der Entwicklung – und umgekehrt. Es ist beeindruckend wie schnell die Arbeit der anderen plötzlich machbar erscheint. Die Produktivität steigt. Der Flow setzt ein. Die Begeisterung auch.
Das ist real. Und es ist ein Gewinn – solange klar ist, was dabei auf dem Spiel steht.
Das Risiko liegt nicht in der KI. Es liegt im unreflektierten Einsatz.
Kahnemans Modell des schnellen und langsamen Denkens hilft zu erklären, was dabei passiert: Hohe Geschwindigkeit, unmittelbare Resultate und kognitive Leichtigkeit fördern intuitives Denken – und erhöhen damit das Risiko oberflächlicher Bewertung.
KI-Outputs werden anders betrachtet als Outputs die mühsam von Hand oder im Team erarbeitet wurden. Zu viel Detailverliebtheit kostet die Geschwindigkeit – dann wird es mühsam mit der KI. Also lässt man es. Man scrollt durch das Ergebnis, nickt, und geht weiter.
Und hier liegt der eigentliche Kern: Wir sind bereit, bewusst Abkürzungen zu nehmen – im Wissen um mehr Unschärfe. Das ist keine Nachlässigkeit. Es ist eine Entscheidung. Aber es ist eine Entscheidung die direkte Konsequenzen für die Qualität hat – und die selten explizit ausgesprochen wird.
KI macht es möglich, dass Designende gleich den Code schreiben und Entwickelnde gleich das Design machen. Das klingt nach Effizienz.
Es ist eine Falle – aber nicht weil die Fähigkeiten fehlen. Sondern weil die Qualitätsmassstäbe fehlen.
KI setzt Komponenten ein die sie kennt. Wer nicht in einer Disziplin ausgebildet ist, hat nicht die Fähigkeit zu erkennen, dass etwas anderes besser wäre – oder was «besser» in diesem Kontext überhaupt bedeutet. Fehlendes Testing, fehlende Systemdokumentation, fehlende Architekturkenntnisse: das wird nicht sichtbar weil es klickt. Wenn es klickt, funktioniert es – das ist der Massstab.
KI senkt die Einstiegshürde in fremde Disziplinen. Sie senkt nicht den Qualitätsanspruch der nötig wäre um gute Arbeit abzuliefern. Dieser Unterschied verschwindet im Flow – und zeigt sich erst später, im Betrieb.
Synthetisierte Personas sind nett. Für einen Checkout-Prozess einer Website können sie ausreichend sein. Für spezifische B2B-Cases – Industrieprozesse, komplexe Workflows, stark regulierte Umfelder – hat die KI keine eigene Erfahrung. Sie weiss was in Texten steht. Sie weiss nicht was ein Schichtleiter in einer Produktionshalle wirklich meint wenn er sagt «das ist zu kompliziert». Sie weiss nicht welche Workarounds seit Jahren im Einsatz sind – und nie jemandem gezeigt wurden.
Echter Research liefert Überraschungen. Synthetisierter Research liefert Bestätigung.
Und Überraschungen sind oft das Wertvollste was Research liefern kann.
Die Frage ist nicht ob KI genutzt werden soll. Die Frage ist: Haben wir die Maturität dafür – als interdisziplinäres Team, nicht als Einzelperson?
KI-gestützte Produktentwicklung braucht Teams die Abkürzungen nicht einfach nehmen, sondern sie bewusst und explizit machen. Das bedeutet: aussprechen was weggelassen wird, entscheiden ob das Risiko vertretbar ist – und wenn nicht, definieren wie und wann es später aufgefangen wird. Eine bewusste Abkürzung ist keine Nachlässigkeit. Eine unausgesprochene ist eine Zeitbombe.
Das setzt voraus, dass die Qualitätsmassstäbe der eigenen Disziplin bekannt sind – und respektiert werden. Kein Tool ersetzt dieses Wissen. Kein Prompt ersetzt die Erfahrung die nötig ist um zu erkennen, dass etwas nicht stimmt.
Was früher als Witz galt – «der Kunde ist kein Beta-Tester» – wird zur Realität, wenn KI-Geschwindigkeit ohne ausreichende Validierung in Produkte fliesst.
Im Consumer-Bereich gibt es eine gewisse Toleranz dafür. Im B2B- und Enterprise-Umfeld ist das anders. Systeme sind eingebettet in Prozesse, Verträge, Organisationsstrukturen. Ein Produkt das nicht hält was es verspricht, verursacht nicht nur Frustration – es verursacht Aufwand, Kosten, Vertrauensverlust.
Kundenvertrauen ist eine endliche Ressource. Es wird über Jahre aufgebaut. Ich bin nicht sicher wie lange Kunden mitmachen, wenn sie zum Crashtest-Dummy werden.
KI beschleunigt. Die Frage bleibt: Was genau beschleunigen wir – und mit welchem Bewusstsein für die Abkürzungen die dabei genommen werden?