Software-Produkte, gebaut mit KI-Coding.

Eine Digital Audio Workstation: Agenten konfigurieren mir die Plugins, weil ich kein Mixing-Produzent bin. Die großen DAWs haben keine MCP-Anbindung, also selbst nachgebaut. Ein Bedarf, ein klassisches Software-Produkt.

Automatisierungen mit Agenten darin.

Nicht nur n8n zusammenklicken: Datenbanken anbinden, Information herausholen, Agenten im Prozess entscheiden den nächsten Schritt und müssen nachweisen, warum. Halluzinationen ausgeschlossen.

Die agentischen Systeme selbst.

• Wie Bauagenten miteinander sprechen
• Wie Memory aufgebaut ist und wie darauf zugegriffen wird
• Wie Entscheide aus dem Zeitverlauf abgelegt werden, wie das Retrieval läuft
• Welcher Agent auf welches Wissen zugreifen darf
• Richtersysteme, die prüfen, ob das Abgelieferte gut ist
• Wie die Systeme lernen, Kostenbücher, die mitprotokollieren

Agentische Systeme, RAG, Orchestrierung stehen inzwischen in jedem Profil.

Der Unterschied liegt woanders: nicht darin, was jemand einmal gebaut hat, sondern wie er baut, nach welchen Prinzipien, wie schnell, wie intuitiv die Entscheidungen fallen und wie alles im Gesamtbild zusammenhängt, sodass es für Menschen Mehrwert schafft.

Vier grundlegende Prinzipien.

• Spezifikation, bevor es losgeht
• Kein Maschinenraum vorne
• Abreißen und neu bauen
• Der Mensch

Nicht sofort losrennen. Nicht nur ein MVP bauen.

MVP ist wunderbar, wenn Unnötiges weggeschnitten wird und nur bewusste Platzhalter bleiben. Aber ohne ausreichende Spezifikation für Backend und Frontend wird es Flickenwerk: einmal Compact gedrückt, und der Agent baut an die falsche Stelle. Lieber am Anfang so viel wie möglich reden.

Der Mensch will keinen Maschinenraum vorne sehen.

Auf Hackathons und bei Unternehmen: so viele Anwendungen, deren Oberfläche aussieht wie ein Maschinenraum. Kein Endnutzer will das. Es schreckt ab, ist unübersichtlich, und so entsteht keine Akzeptanz von KI im Unternehmen.

Das Ganze muss produktionsreif werden.

Ich bringe das Wissen mit, viel schneller an Ergebnisse zu kommen, weil ich diesen Weg so oft gelaufen bin und so oft selbst auf die Schnauze gefallen bin: wie man schnell schöne Frontends baut.

Sich erlauben, Dinge abzureißen und von Grund auf neu zu bauen.

Man lernt mit jedem Schritt, in jedem Bereich. Dinge verändern sich. Gerade beim Bauen mit KI entstehen Flickenwerke, weil immer wieder Neues drangeklebt wurde und nicht alle Spezifikationen am Anfang bekannt waren.

Schneller und präziser, ohne am emotionalen Wert zu hängen.

„Da habe ich vier Wochen dran gebaut“ zählt nicht, wenn es sich mit dem neuen Wissen in drei Tagen neu bauen lässt.

Für wen machen wir das?

Gewinnmaximierung ist schön, aber selbst die dient am Ende Menschen. In meinem Umfeld sehe ich viel Ablehnung gegenüber KI. Ein riesiger Teil der Aufgabe ist nicht technisch, sondern menschlich: erklären, welche Rolle der Mensch neben dem System und mit dem System behält, wo Geschmack hineinkommt, wie sich Positionen verschieben.

Menschen auf diesen Weg mitnehmen, ohne sie zu überfahren.

Wer diesen Weg schon weit gegangen ist, wird von den täglichen Neuigkeiten nicht mehr überfahren. Deshalb habe ich mich bewusst gegen die Selbstständigkeit und für eine Firma entschieden: Dieser Umbruch passiert in sehr kurzer Zeit, und ich will ihn mit Menschen zusammen gestalten.

Der Code bleibt lesbar, auch wenn die KI ihn schreibt.

Jeder Entwickler hat Material von vor der KI. Darin steht schon, wie er schreibt. Damit lassen sich dem Modell Vorgaben geben, und das Review wird viel einfacher, weil das Modell die Syntax des Menschen gelernt hat, der den Code am Ende wieder liest.