Use Cases

Ein Prototyp an einem Abend: unsere Working Session

Kurz gesagt

In einer Working Session unserer Community haben zwölf Leute ohne Programmierkenntnisse an einem Abend mit Lovable eine kleine App gebaut, die läuft. Der Engpass war nicht das Bauen, sondern das genaue Beschreiben des Ablaufs: Was ist eine Anmeldung, wann gilt jemand als bezahlt, was passiert bei Absagen. Ein Prototyp ist kein fertiges Produkt, aber eine Entscheidungsgrundlage, die früher eine Offerte über 20'000 Franken gekostet hätte und jetzt einen Abend kostet.

Working Session der KI-Hafen Community: eine Gruppe baut abends gemeinsam einen App-Prototyp.

Zwölf Leute, drei Stunden, kein einziger Programmierer im Raum. Am Ende des Abends lief eine App, die es um 18 Uhr noch nicht gab. Das ist keine Zukunftsvision, das war ein Dienstagabend in Baar. Und die wichtigste Lektion des Abends war nicht, was die Werkzeuge können. Sondern wo ihre Grenze liegt.

Working Sessions sind das Herzstück unserer Community: ein Abend, ein echtes Problem von einem Teilnehmer, alle bauen mit. Diesmal kam das Problem von einer Teilnehmerin, die ein Kursgeschäft führt. Ihre Anmeldungen liefen über Mail, die Übersicht über ein Excel, das nur sie versteht, und vor jedem Kursstart verbrachte sie einen halben Tag mit Zusammensuchen: Wer kommt, wer hat bezahlt, wer braucht eine Bestätigung.

Ihr Wunsch, auf eine Serviette gepasst: eine simple Übersicht. Kurse links, Teilnehmende rechts, Status auf einen Blick.

Von der Serviette zum Klickbaren

Wir haben mit Lovable gearbeitet, einem Werkzeug, bei dem du beschreibst, was die App tun soll, und die KI baut sie. Es gibt vergleichbare Werkzeuge, das Prinzip ist bei allen gleich: Du redest, sie bauen.

Der Anfang ging schneller, als die Gruppe erwartet hatte. Beschreibung rein, zwei Minuten warten, und eine erste Version stand: Kursliste, Teilnehmerliste, Status-Spalten. Optisch sauber, klickbar, auf dem Beamer sah es aus wie ein fertiges Produkt. Im Raum wurde es kurz still. Dann kam von hinten der Satz des Abends: «Dafür habe ich letztes Jahr eine Offerte über 20'000 Franken abgelehnt.»

Danach begann die eigentliche Arbeit, und die war lehrreicher als der Zauber vom Anfang. Die erste Version war hübsch, aber sie dachte falsch. Sie hatte Anmeldungen und Zahlungen in einen Topf geworfen, den Warteliste-Fall gab es nicht, und Kurse mit mehreren Terminen konnte sie nicht abbilden. Nicht weil die KI schlecht gebaut hätte, sondern weil unsere Beschreibung diese Fälle nicht enthielt.

Also der gleiche Kreislauf, den man vom Prompten kennt, nur mit einer App: anschauen, den Fehler benennen, nachschärfen. «Eine Anmeldung ist noch keine Zahlung, das sind zwei Schritte.» «Wenn der Kurs voll ist, kommt die Person auf eine Warteliste.» Version drei konnte es. Version fünf konnte auch Bestätigungsmails als Entwurf erzeugen. Um kurz nach neun tippte die Teilnehmerin ihre echten Kurse ein, auf ihrem eigenen Laptop, in ihrer eigenen App.

Was der Abend gezeigt hat

Die erste Erkenntnis: Der Engpass ist nicht mehr das Bauen. Er ist das genaue Beschreiben. Die Gruppe hat an dem Abend mehr über das Kursgeschäft der Teilnehmerin diskutiert als über Software. Was ist eine Anmeldung, wann gilt jemand als bezahlt, was passiert bei Absagen: Das Ringen um diese Antworten war die eigentliche Arbeit. Die KI hat sie nur unbestechlich sichtbar gemacht, weil jede unklare Antwort sofort als falsches Verhalten auf dem Bildschirm stand. Wer sein Geschäft klar beschreiben kann, kann jetzt bauen. Wer nicht, merkt es wenigstens sofort.

Die zweite Erkenntnis: Ein Prototyp ist kein Produkt, und das ist völlig in Ordnung. Was an so einem Abend entsteht, ist ein funktionierendes Anschauungsmodell mit echtem Nutzwert für eine Person. Was es nicht ist: eine Lösung, der du Kundendaten von hundert Leuten anvertraust, ohne die Fragen zu klären, die dann kommen. Wo liegen die Daten? Wer kommt ran? Was passiert bei einem Fehler, wenn niemand da ist, der ihn versteht? Für die Teilnehmerin heisst der nächste Schritt: entscheiden, ob der Prototyp als persönliches Werkzeug reicht oder ob daraus etwas Solides werden soll, dann mit den Datenschutz-Hausaufgaben, die dazugehören.

Der Prototyp ist die Entscheidungsgrundlage, nicht das Endprodukt. Vor einem Jahr hätte diese Entscheidungsgrundlage eine Offerte über 20'000 Franken gekostet. Jetzt kostete sie einen Abend. Das verändert, welche Ideen ein KMU überhaupt ausprobieren kann: Vieles, was früher «zu klein für ein IT-Projekt» war, ist jetzt einen Dienstagabend wert.

Probier es mit deinem eigenen Fall

Wenn du so etwas mit deinem eigenen Problem erleben willst: Genau dafür gibt es die Working Sessions in der KI-Hafen Community. Bring ein echtes Ärgernis aus deinem Alltag mit, so konkret wie möglich. Die besten Abende entstehen aus den unspektakulärsten Problemen: eine Liste, die nervt, ein Ablauf, der klemmt, ein Excel, das nur einer versteht.

Und falls du denkst, dein Problem sei zu banal für einen ganzen Abend: Das dachte die Teilnehmerin mit dem Kurs-Excel auch.

Häufige Fragen

Kann ich ohne Programmierkenntnisse eine App bauen?

Ja. Mit Werkzeugen wie Lovable beschreibst du in normaler Sprache, was die App tun soll, und die KI baut sie. Die Grenze liegt nicht beim Programmieren, sondern beim präzisen Beschreiben deines Ablaufs: Fälle, die du nicht benennst, kann die App nicht richtig behandeln. In unserer Working Session stand die erste klickbare Version nach wenigen Minuten, die brauchbare nach drei Stunden Nachschärfen.

Ist ein No-Code-Prototyp für den echten Geschäftseinsatz geeignet?

Als persönliches Werkzeug oder Entscheidungsgrundlage: ja, sofort. Als Lösung mit Kundendaten und mehreren Nutzern erst, wenn Datenhaltung, Zugriffe und Wartung geklärt sind. Der Prototyp beantwortet die Frage, ob sich die Idee lohnt, bevor du in eine solide Umsetzung investierst. Genau das ist sein Wert.

Was kostet es, einen App-Prototyp mit KI zu bauen?

Die Werkzeuge kosten in den Einstiegsstufen wenige Dutzend Franken pro Monat, manche bieten Gratis-Kontingente zum Ausprobieren. Die eigentliche Investition ist ein Abend konzentrierter Arbeit an der Beschreibung deines Ablaufs. Zum Vergleich: Ein vergleichbares Anschauungsmodell aus einer Agentur kostete bis vor Kurzem einen vier- bis fünfstelligen Betrag.

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