Mein Prozess: Vom Geschäftsproblem zum funktionierenden Modul mit KI

Als Gründer von formspace.design habe ich einen langen Weg zurückgelegt, von der manuellen Buchhaltung in den 90er Jahren bis zur eigenständigen Entwicklung komplexer Systeme mithilfe künstlicher Intelligenz. Dieser Weg begann mit einem akuten Problem: dem Mangel an effektiven Tools für die Verwaltung von Landschaftsprojekten und dem Geschäft im Allgemeinen. Heute baue ich formspace.design auf und nutze KI als meinen wichtigsten Partner, um jahrelange Erfahrung in funktionierende Module zu verwandeln, die jedem zugänglich sind.

Wie ein Geschäftsproblem zur Modulidee wird

Meine Geschäftserfahrung begann bereits in den 90er Jahren bei NPF „Alkar“, wo ich als stellvertretender Direktor mit der Notwendigkeit konfrontiert war, Buchhaltung und Projektmanagement praktisch manuell zu erledigen. In jenen Jahren entwickelten wir Software für Trainings, aber die internen Prozesse erforderten ständige Aufmerksamkeit und einen enormen Zeitaufwand. Später, in der Firma „Dom i Sad“, die ich im Jahr 2000 gründete und über 20 Jahre leitete, wurde das Problem der Buchhaltung und Automatisierung noch akuter.

Diese ständige Routine, die Kraft raubte und mich daran hinderte, mich auf kreative Arbeit zu konzentrieren, wurde zum Ausgangspunkt für die Entwicklung jedes neuen Moduls in formspace.design. Ich wollte die Zeit für die Erstellung von Kostenvoranschlägen und die Kundenverwaltung um 70 % reduzieren und die Auswahl von Pflanzen für ein 15 Ar großes Grundstück automatisieren. Wenn Sie daran interessiert sind, wie das am Anfang aussah, können Sie dies im Artikel „Die 90er: Wie ich die Buchhaltung bei „Alkar-Invest“ manuell ohne ein einziges Programm führte“ nachlesen.

KI als Brücke zur Umsetzung ohne Programmiererteam

Lange Zeit versuchte ich, das Automatisierungsproblem mit klassischen Methoden zu lösen: Ich stellte Programmierer ein, gab ihnen Aufgaben. Da ich selbst kein Programmierer bin, stieß ich jedoch oft auf Schwierigkeiten, meine Ideen und Anforderungen zu erklären, was zu Missverständnissen und Verzögerungen führte. Über diese Erfahrung habe ich im Artikel „Wie ich Programmierer einstellte, ohne zu verstehen, was ich ihnen erklären sollte“ berichtet. Mit 61 Jahren, als ich begann, die Möglichkeiten der KI aktiv zu erforschen, erkannte ich, dass dies meine Chance sein könnte, mein Traumwerkzeug selbst zu bauen.

KI ist für mich nicht nur ein Helfer, sondern ein vollwertiger Partner. Sie ermöglicht es mir, als Person mit tiefgreifendem Fachwissen in Landschaftsarchitektur und Betriebswirtschaft, aber ohne formale Programmierausbildung, meine Ideen direkt in Code umzusetzen. KI übernimmt die Routine des Schreibens von Syntax, während ich mich auf Logik, Funktionalität und Benutzererfahrung konzentriere, was eine enorme Beschleunigung und Beseitigung von Barrieren mit sich bringt.

Mein Prozess: Von der Idee zum Prototyp mit KI

Wenn eine Idee für ein neues Modul oder eine Verbesserung eines bestehenden Moduls entsteht, sieht mein Prozess ungefähr so aus:

1. Klare Definition des Problems und des Ziels: Ich formuliere, welches spezifische Problem das Modul lösen soll und welches Ergebnis ich erwarte.
2. Entwurf von Logik und Daten: Ich zeichne Diagramme, beschreibe Algorithmen und definiere, welche Daten verwendet werden und wie sie interagieren. Meine Erfahrung als Unternehmensberater ist hier von unschätzbarem Wert.
3. Erstellung detaillierter Prompts für die KI: Dies ist eine entscheidende Phase. Ich zerlege die Aufgabe in kleine Teile und schreibe möglichst präzise Anfragen für die KI, wobei ich die Programmiersprache, die gewünschte Codestruktur und die erforderlichen Funktionen angebe. Zum Beispiel schreibe ich statt „schreibe Code für einen Kostenvoranschlag“: „Erstelle eine React-Komponente für eine interaktive Kostenvoranschlags-Tabelle, die die Felder 'Bezeichnung', 'Menge', 'Maßeinheit', 'Preis pro Einheit' und 'Gesamtkosten' enthält, mit automatischer Berechnung der Gesamtsumme, der Möglichkeit, Zeilen hinzuzufügen/zu entfernen und Daten im JSON-Format zu speichern.“
4. Codegenerierung und -analyse: Die KI generiert Code, den ich dann sorgfältig analysiere. Ich kopiere nicht blind, sondern überprüfe jede Zeile, vergleiche sie mit meiner Logik und suche nach möglichen Ungenauigkeiten oder suboptimalen Lösungen.

Geheimnisse effektiver Prompts und Iterationen

Die Effizienz der Arbeit mit KI hängt direkt von der Qualität der Prompts ab. Ich habe festgestellt, dass das Ergebnis umso besser ist, je strukturierter und spezifischer die Anfrage ist. Die Verwendung von Beispielen, die Angabe des gewünschten Ausgabeformats und sogar die Bitte, die Logik des generierten Codes zu erklären, erhöhen die Genauigkeit erheblich. Bei der Entwicklung eines Moduls zur Berechnung von Erdarbeiten habe ich beispielsweise die Volumenformeln, das spezifische Gewicht des Bodens und die Verdichtungsfaktoren klar beschrieben, damit die KI einen präzisen Algorithmus generieren konnte. Ohne diese Details wäre das Ergebnis zu allgemein und unbrauchbar gewesen.

Der iterative Ansatz ist mein Hauptprinzip. Ich versuche nicht, beim ersten Mal perfekten Code zu erhalten. Stattdessen erstelle ich ein kleines, aber funktionierendes Fragment, teste es, identifiziere Mängel und passe dann die Prompts für die nächste Iteration an. Dies ermöglicht es mir, schnell voranzukommen und Fehler in frühen Phasen zu beheben. Manchmal bedeutet dies 5-10 Verfeinerungen für eine kleine Komponente, aber letztendlich spart dies Wochen an Arbeit im Vergleich zur traditionellen Entwicklung.

Typische Fehler und wie man sie vermeidet

Der häufigste Fehler bei der Arbeit mit KI in der Entwicklung ist übermäßiges Vertrauen und unzureichend detaillierte Prompts. Viele erwarten, dass die KI selbst „errät“, was sie brauchen, aber KI ist ein Werkzeug, das präzise Anweisungen erfordert. Wenn ich die KI beispielsweise bat, ein Designkonzept für ein Grundstück zu generieren, ohne dessen Größe (z. B. 10 Ar oder 50 Ar), Klimazone oder Kundenpräferenzen anzugeben, wäre das Ergebnis zu abstrakt und nutzlos gewesen.

Ein weiterer Fehler ist die Missachtung der Notwendigkeit manueller Überprüfung und Fehlersuche. KI kann syntaktisch korrekten, aber logisch fehlerhaften Code generieren. Einmal erhielt ich Code zur Berechnung der Fläche einer unregelmäßigen Form, der makellos aussah, aber bei bestimmten Eingabedaten aufgrund eines nicht offensichtlichen mathematischen Fehlers falsche Ergebnisse lieferte. Nur eine sorgfältige manuelle Überprüfung und Tests in verschiedenen Szenarien ermöglichen es, solche „versteckten“ Fehler aufzudecken.

Wie ich formspace.design zur Konzeptprüfung nutze

Obwohl ich selbst Entwickler von formspace.design bin, nutze ich dessen Prinzipien und sogar Modulprototypen aktiv, um meine eigenen Konzepte und Ideen zu überprüfen. Dies ermöglicht es mir, das Produkt aus der Sicht des Benutzers zu betrachten und es ständig zu verbessern.

Wenn ich beispielsweise über eine neue Funktion wie ein erweitertes Zonierungstool nachdenke, verwende ich zunächst den Ansatz unseres Moduls 1.x „Plan/Zonen/Objekte“, um gedanklich oder in einer Skizze zu bestimmen, wie Benutzer mit dieser Funktion interagieren werden. Ich stelle mir vor, welche Zonen sie erstellen werden (z. B. eine 20 m² große Ruhezone oder einen Gemüsegarten auf 3 Ar), welche Objekte sie platzieren und wie sich dies auf die Gesamtlogik auswirkt. Anschließend kann ich die Prinzipien von 2.1 „KI-Konzept“ anwenden, um schnell grundlegende Ideen für die Benutzeroberfläche oder sogar Codefragmente zu generieren, die diese Zonierungslogik implementieren. Dieser Ansatz verkürzt die Prototyping-Zeit erheblich und gibt mir die Gewissheit, dass jedes neue Modul die realen Aufgaben unserer Benutzer löst.

Häufig gestellte Fragen

Ist es möglich, ein komplexes Produkt ohne ein Team von Programmierern zu erstellen?

Ja, ich bin überzeugt, dass dies möglich ist, insbesondere mit modernen KI-Tools. Meine eigene Erfahrung mit formspace.design bestätigt dies. Das Wichtigste ist tiefgreifendes Fachwissen, ein klares Verständnis der Aufgabe und die Fähigkeit, effektiv mit KI als intelligentem Assistenten und nicht nur als Codegenerator zu interagieren.

Welche Rolle spielt KI in Ihrem Entwicklungsprozess?

KI ist für mich ein Werkzeug, das es ermöglicht, Routineaufgaben beim Codieren zu automatisieren, Lösungen vorzuschlagen und das Prototyping zu beschleunigen. Sie befreit mich von der Notwendigkeit, Syntax und Sprachnuancen auswendig zu lernen, und erlaubt mir, mich auf Architektur, Logik und Benutzererfahrung zu konzentrieren, basierend auf meiner langjährigen Erfahrung in Landschaftsgestaltung und Wirtschaft.

Was sind die häufigsten Fehler bei der Arbeit mit KI in der Entwicklung?

Die häufigsten Fehler sind unzureichende Spezifität in den Prompts und blindes Vertrauen in den generierten Code. KI erfordert präzise Anweisungen und eine anschließende sorgfältige Überprüfung der Ergebnisse. Ohne kritische Analyse und Tests kann man eine funktional falsche oder suboptimale Lösung erhalten, deren Korrektur wesentlich mehr Zeit in Anspruch nimmt.

Wie lange dauert die Entwicklung eines neuen Moduls?

Die Entwicklungszeit variiert stark je nach Komplexität des Moduls. Eine einfache Komponente kann in wenigen Stunden erstellt und getestet werden, während ein großes Modul, das mehrere Funktionen integriert (z. B. ein Kostenvoranschlagsmodul mit Material- und Arbeitsberechnungen, das etwa 50-70 verschiedene Positionen und Formeln umfasst), mehrere Wochen iterativer Arbeit in Anspruch nehmen kann. Das Wichtigste ist der ständige Fortschritt und die Bereitschaft zur Überarbeitung.

Muss man ein Programmierexperte sein, um KI zur Softwareentwicklung zu nutzen?

Nein, man muss kein Experte im traditionellen Sinne sein. Mein Weg ist ein klares Beispiel dafür. Es ist jedoch äußerst wichtig, über tiefgreifendes Fachwissen in dem Bereich zu verfügen, für den Sie Software entwickeln. Dieses Fachwissen ermöglicht es Ihnen, der KI die richtigen Aufgaben zu stellen, die Qualität ihrer Antworten zu bewerten und den Entwicklungsprozess in die richtige Richtung zu lenken.

Was ist die wichtigste Eigenschaft für einen Einzelentwickler mit KI?

Die wichtigste Eigenschaft ist meiner Meinung nach Disziplin und kritisches Denken. Disziplin ist für konsequente Arbeit und Iterationen erforderlich, und kritisches Denken für die Bewertung der KI-Ergebnisse und die eigenständige Fehlerbehebung. Wichtig ist auch die Fähigkeit zum Selbststudium und zur ständigen Aneignung neuer Technologien, da sich die Welt der KI sehr schnell verändert.

Können Sie ein Beispiel für ein konkretes Geschäftsproblem nennen, das formspace.design gelöst hat?

Ein anschauliches Beispiel ist die Automatisierung der Kostenvoranschlagsberechnung. Bei „Dom i Sad“ dauerte die Erstellung eines detaillierten Kostenvoranschlags für ein Landschaftsprojekt, einschließlich Materialien, Arbeiten und Technik, bis zu 3-4 Stunden manueller Arbeit für ein Grundstück von 15-20 Ar. Mit dem formspace.design-Modul, das ich unter Beteiligung von KI entwickelt habe, dauert dieser Prozess jetzt 15-20 Minuten, einschließlich der Möglichkeit, Positionen und Preise schnell anzupassen. Dies hat es uns ermöglicht, die Bearbeitungsgeschwindigkeit von Kundenanfragen erheblich zu steigern und die Gesamteffizienz zu erhöhen.

Mein Weg zur Schaffung von formspace.design ist ein ständiges Lernen und Anwenden neuer Ansätze. Ich glaube, dass jeder, der in seiner Arbeit auf Ineffizienz stößt, eine Lösung finden kann, indem er sich mit modernen Werkzeugen und seinem eigenen Fachwissen ausstattet. Ich lade Sie ein, die Möglichkeiten von formspace.design zu erkunden und sich selbst davon zu überzeugen, wie Technologien Ihr Leben und Ihre Arbeit vereinfachen können.