Die Effizienz wird um das Zehnfache gesteigert. Künstliche Intelligenz revolutioniert die Softwareentwicklung. Diese fünf Erfahrungen sind der entscheidende Wendepunkt.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die grundlegende Paradigma der Softwareentwicklung.

Wir befinden uns in einem technologisch getriebenen Paradoxon: KI - Tools beschleunigen den Entwicklungsprozess mit einer bisher nie dagewesenen Geschwindigkeit, offenbaren aber auch enorme Leistungsunterschiede - bei gleichen Tools können die Ergebnisse verschiedener Teams um das Zehn - oder Hundertfache variieren.

Das bedeutet, dass die sogenannte "KI - native Entwicklung" weit mehr ist als nur das Einbinden von Tools in den Prozess. Es ist vielmehr eine Neugestaltung des gesamten Forschungs - und Entwicklungssystems: Von der Prototypentwicklung über die Zusammenarbeit bis hin zur Implementierung muss jeder Schritt neu für die Einbindung von KI konzipiert werden.

In dieser Publikation über die "KI - getriebene Full - Stack - Entwicklungsmethodik" versuchen wir, von Grund auf eine Frage zu beantworten: Was tun diejenigen Entwickler richtig, die wirklich verstehen, wie man mit KI zusammenarbeitet?

Kürzlich hat Bessemer (eine der spezialisierten Investmentgesellschaften im US - SaaS - Bereich) mit Cedric Ith, dem Gründungsdesigner von Perceptron AI, gesprochen. Perceptron ist ein Pionierunternehmen, das sich der Entwicklung von KI - nativen Produkten widmet und sich auf die Integration von generativen Modellen in die Entwicklungswerkzeugkette konzentriert, um eine Entwicklungsplattform mit automatischer Optimierung und Selbstlernfähigkeit zu schaffen.

Nach Cedrics Meinung ist KI kein Tool, das an einem bestimmten Punkt des Prozesses eingesetzt wird, sondern sollte in die "Semantikebene" des gesamten Designsysterns integriert werden. In jedem Schritt der Codierung, Interaktion, Fehlersuche und Implementierung soll sie aktiv generieren, urteilen und iterieren.

In diesem Artikel werden die fünf Schlüsselempfehlungen von Cedric geteilt, um Ihnen zu helfen, die Rolle zu verstehen, die KI in modernen Entwicklungsprozessen tatsächlich spielen sollte: Von der "Vibe - Coding" bis zur Geschmacksführung, vom natürlichen Sprachprototyp bis zur Full - Stack - Lieferung. Dies ist ein Zeichensignal für eine Ära, in der Menschen und KI gemeinsam Produkte entwickeln.

01 Geschmack ist die Schutzmauer, Designthinking ist die neue Superkraft

In einer Ära, in der KI in Sekundenschnelle Code schreiben kann, liegt der Unterschied nicht mehr darin, "wer etwas entwickeln kann", sondern darin, "wer weiß, was man entwickeln sollte".

Cedric hat einmal festgestellt, dass wir in eine Welt eintreten, in der Softwareressourcen überaus reichlich vorhanden sind und die Schaffensschwelle äußerst niedrig ist. Das bedeutet, dass die Technologie selbst keine Schutzmauer mehr darstellt. Die eigentliche Wettbewerbsfähigkeit liegt nun im Designthinking und im Produktintuition.

Wenn alle mit natürlicher Sprache Funktionsprototypen generieren können, hat derjenige den Vorteil, der präzise Problemdefinitionen, elegante Lösungswege und ein angenehmes Benutzererlebnis vorschlagen kann. Die Ausführungsgeschwindigkeit, das Produktempfinden und die UI/UX - Details werden zur neuen Schutzmauer in der KI - Ära.

Zur gleichen Zeit definiert KI auch den Designprozess neu. Neue Generierungsalgorithmen ermöglichen es Designern, mit einer bisher nie dagewesenen Geschwindigkeit eine Vielzahl von Designkonzepten zu erkunden. Dies dient nicht nur dazu, "schneller Grafiken zu erstellen", sondern auch dazu, dass Teams unter den vom Benutzer definierten Parametern automatisch Lösungen generieren, bewerten und iterieren können, die besser auf die menschliche Natur zugeschnitten sind.

Es geht also nicht mehr darum, "ob man Code schreiben kann", sondern darum, "ob man gute Fragen stellen und schnell ein beeindruckendes Produkt entwickeln kann".

Die endgültigen Sieger sind nicht die Teams mit der stärksten Technologie, sondern diejenigen, die die Ausführungsfähigkeit der KI am natürlichsten mit dem menschlichen Geschmack und Urteilsvermögen verbinden können. Sie sind die neuen "Produktschöpfer".

02 Natürliche Sprache ist eine neue Designoberfläche

In Cedrics Arbeitsablauf haben wir eine sehr tiefgreifende Veränderung beobachtet: Er verlässt sich nicht mehr auf herkömmliche Designwerkzeuge, sondern nutzt natürliche Sprache als Hauptdesignmedium. Er sagt: "Die Schlüsselkompetenz besteht nicht mehr darin, Code zu schreiben, sondern darin, wie man seine Ideen und Änderungen klar und präzise ausdrückt, damit die KI versteht, was man meint."

Diese Veränderung definiert die Kernkompetenz von Designern neu. Designer wandeln sich von "Zeichnern" zu "Menschen, die die Produktstruktur mit Sprache steuern".

Die aufkommende Schlüsselkompetenz nennt Cedric "Designvokabular" - dies bezieht sich nicht darauf, ob man Code schreiben kann, sondern darauf, ob man moderne Frameworks, CSS - Eigenschaften und Interaktionslogik mit präziser Sprache beschreiben kann. Beispielsweise verwendet er Begriffe wie "4 - Pixel - Abrundung", "0,2 Transparenz", "Hover - Zustand", um mit v0 zu interagieren und innerhalb von Minuten einen Prototypen für eine Interaktion mit einem koordinatenverfolgenden Begrenzungsrahmen über Hinweise zu generieren, was in der Vergangenheit Tage eines Ingenieurs gefordert hätte.

Hinter diesem verbirgt sich eine neue Fähigkeit, Hinweise zu geben: Klarheit, Konsistenz und geteilte Sprache.

Klarheit: Zerlegen Sie komplexe Anfragen in einfache, ausführbare Sprache. Beispielsweise sagen Sie nicht "Fügen Sie ein Label zum Bild hinzu", sondern "Fügen Sie für jedes Begrenzungsrahmen im Bild links oben einen fetten weißen Text hinzu, der die Rahmennummer anzeigt (z. B. Box 1, Box 2)".

Konsistenz: Wenn Sie eine Funktion einmal "Segmentierungsmodus" nennen, verwenden Sie diesen Begriff konsequent und ersetzen ihn nicht in späteren Hinweisen durch andere Wörter.

Geteilte Sprache: Genau wie traditionelle Teams mit Standardbegriffen zusammenarbeiten, müssen Sie nun auch die KI "Ihr Vokabular beibringen". Cedric führt bereits in der frühen Designphase Schlüsselbegriffe ein und verwendet sie wiederholt, damit die KI auch "die gleiche Sprache spricht wie Sie".

Die Designer, die sich am besten an diese Veränderung anpassen, haben in der Regel zwei Dinge gemeinsam: Eine starke Lernfähigkeit und die Fähigkeit, zwischen Werkzeugen zu wechseln. Sie können nahtlos zwischen Werkzeugen wie Figma, V0 und Cursor wechseln, sich ständig an neue Schnittstellen anpassen, die Fähigkeiten der KI schnell erlernen und die Produktlogik mit "Sprache" statt "Code" aufbauen.

Wie Cedric zeigt: Zukünftige Designer müssen nicht unbedingt Ingenieure sein, aber sie müssen Systembauer mit hoher Sprachauflösung sein.

03 Der "Designingenieur" ist auf dem Vormarsch

Wir erleben, wie die traditionelle Grenze zwischen Design und Technik schnell verschwindet. Cedrics Arbeitsablauf ist ein typisches Beispiel: Es beginnt mit Figma, dann wird ein interaktiver Prototyp in V0 erstellt und schließlich werden die endgültigen Anpassungen direkt im Code - Repository mit Cursor vorgenommen.

Dies verbessert nicht nur die Effizienz, sondern definiert auch die Produktionsweise von Produkten neu:

Die geschlossene Kreislaufführung wird zum neuen Standard

Designer sind nicht mehr nur Anbieter von visuellen Lösungen, sondern können direkt im gesamten Technologiestapel tätig werden und das Produkt vorantreiben. Wie Cedric sagt: "Ich kann direkt Code beisteuern und PRs in das Code - Repository einreichen. Dies ist ein geschlossener Kreislauf, über den ich als Designer nie zuvor eine solche Kontrolle gehabt habe." Die Designabsicht muss nicht mehr von Ingenieuren "wiederhergestellt" werden, sondern wird vom Designer selbst über den gesamten Prozess hinweg umgesetzt.

Statische Modelle werden veraltet

Das alte lineare Übergabemodell - Designer liefern Grafiken, Ingenieure übersetzen sie - wird durch eine kollaborativere Arbeitsweise ersetzt. Die heutige Designlieferung ist nicht mehr eine statische Grafik, sondern ein hochauflösender Prototyp mit Interaktionslogik oder sogar ein Code - Framework mit Integrationsfähigkeit. Ingenieure haben es nicht mehr mit einer Reihe von kommentierten Grafiken zu tun, sondern mit fast direkt einsatzfähigen Komponenten.

Die Iterationsgeschwindigkeit von Design und Entwicklung wird stark reduziert

Früher dauerte es Tage, um Stile zu ändern oder Funktionen anzupassen. Heute können Designer diese Änderungen direkt auf Codeebene vornehmen, ohne dass es immer wieder zu Screenshots, Kommentaren und Kommunikationen kommt. Der Zeitraum zwischen Designüberprüfung und Funktionsumsetzung wird von Tagen auf Stunden verkürzt, was die schnelle Verbesserung und den schnellen Markteintritt von Produkten ermöglicht.

Diese Paradigmenverschiebung hat einen tiefgreifenden Einfluss auf die Teamstruktur und die Einstellungslogik. Die effizientesten Teams verfügen in der Regel über interdisziplinäre Kompetenzen - sie können Code schreiben und verstehen auch das Produkt und das Benutzererlebnis. Diejenigen Talente, die sich reibungslos zwischen Design und Technik bewegen, Prototypen erstellen und die Umsetzung vorantreiben können, werden in der von KI getriebenen neuen Produktionsparadigmen hervortreten. Die Zukunft gehört den hybriden Teams, die sowohl technisches Geschick als auch Geschmack und Urteilsvermögen haben.

04 Vier Prinzipien für die KI - native Gestaltung

Mit der beschleunigten Umsetzung von KI - Anwendungen werden auch die Gestaltungsprinzipien für KI - Produkte immer klarer. Cedric hat einige neue Schlüsselpunkte zusammengefasst, die sich von der traditionellen Softwaregestaltung unterscheiden und von immer mehr erfolgreichen Teams übernommen werden. Hier sind die vier am meisten beachtenswerten Prinzipien:

Reduzieren Sie die kognitive Belastung und lassen Sie die KI den Benutzer verstehen

Das beste KI - Erlebnis sollte wie ein "natürliches Gespräch mit einem intelligenten Menschen" sein. Das bedeutet, dass Benutzer nicht ständig klicken, Parameter einstellen oder über die Befehlsstruktur nachdenken müssen, sondern sich auf die Äußerung ihrer Absichten konzentrieren können und die KI den Kontext und die Details automatisch verarbeitet. Beispielsweise zeigen Recall AI und Granola dies sehr gut. Sie können ohne vorherige Einstellungen des Benutzers automatisch Schlüsselinformationen und Erkenntnisse aus Gesprächen extrahieren und so eine "reibungslose Bedienung" ermöglichen.

Akzeptieren Sie die Unsicherheit und behandeln Sie "Abweichungen" elegant

Im Gegensatz zu herkömmlicher Software ist die Ausgabe von KI - Systemen oft offen und hat mehrere Wege. Es kann zu Instabilitäten oder Abweichungen von der Absicht kommen. Ein gutes Design vermeidet diese Eigenschaft nicht, sondern bietet eine angemessene "Überwachungsschiene". Beispielsweise unterstützt OpenAI über Temporal die Unterbrechung und Wiederholung von Langzeitaufgaben. Cursor und V0 führen "Ausführungsbäume" und "Rücksetzpunkte" ein, die es Benutzern ermöglichen, schnell zurückzukehren und den Weg zu wechseln, wenn die KI von der erwarteten Richtung abweicht, und so die Frustration zu vermeiden, "hilflos zuzusehen, wie sie falsch läuft".

Lassen Sie die KI zeigen, was sie "denkt"

Obwohl das zugrunde liegende Modell möglicherweise ein Black - Box - Modell ist, sollte die Interaktionslogik und der Inferenzprozess so transparent wie möglich sein. Perplexity zeigt ein ausgezeichnetes Zitierungsverfahren, das es Benutzern ermöglicht, zu wissen, woher die Informationen stammen. Deepseek zeigt den mehrstufigen Inferenzweg. Anthropic setzt die Visualisierung der "Denkweise" fort. Diese Vorgehensweisen erhöhen nicht nur das Vertrauen der Benutzer, sondern helfen ihnen auch, die Ausgabe der KI besser zu kalibrieren, um so die "Kontrollierbarkeit" und die "Erklärbarkeit" zu verbinden.

Entwerfen Sie für die Überwachung, nicht für die Bedienung

Mit zunehmender Autonomie der KI werden Benutzer von "Ausführern" zu "Anleitern". Dies erfordert, dass das Design um die "Koordination mehrerer intelligenter Agenten" herum aufgebaut wird, anstatt um die traditionelle Schaltfläche und den Bedienfluss. Es gibt bereits erste Ansätze, wie die "Hintergrundforschungsmeldungen" von Perplexity, die Mehrfach - Thread - Fortschrittsleisten von Codex und die generativen Formularinteraktionen von Comet. Diese bilden ein neues Interaktionsparadigma: Benutzer steuern nicht mehr Schritt für Schritt, sondern es entsteht ein geschlossener Kreislauf aus Hoch - Level - Befehlen und intelligenter Rückmeldung.

Diese Prinzipien entwickeln sich ständig, aber eins ist sicher: Die Teams, die bereits heute Produkte um diese Dimensionen herum entwickeln, werden zuerst ein natürlichereres und vertrauenswürdigeres KI - Erlebnis schaffen. Zukünftige KI - Produkte sollen nicht nur "benutzbar" sein, sondern auch "benutzerfreundlich".

05 In der aufstrebenden KI - Ära ist Geschwindigkeit alles

In einer Ära, in der KI - Werkzeuge sich tagtäglich verändern, ist die Geschwindigkeit der Veränderungen erstaunlich. Wie Cedric sagt: "Vielleicht ist v0 bereits nicht mehr das beste Werkzeug, wenn unsere Diskussion zu Ende ist." Dies ist keine Scherzhaftigkeit, sondern die realste Beschreibung der gegenwärtigen Produktumgebung. Die schnell wechselnde Ökosystem zwingt Unternehmen dazu, von der "Entwicklung des perfekten Produkts" zur "Entwicklung eines schnell lernfähigen Unternehmens" überzugehen.

Aus unserem Gespräch mit Cedric können wir einige Merkmale von Organisationen ableiten, die in dieser Umgebung hervortreten:

Erlauben Sie es Teams, neue Werkzeuge aktiv zu testen und werten Sie nicht nur die technische Stabilität als Kriterium.

Setzen Sie die "Lieferung und anschließende Optimierung" priorisiert um und legen Sie den Schwerpunkt auf die Lern - und Rückmeldungsgeschwindigkeit.

Entwickeln Sie eine modulare, API - getriebene Architektur, damit das System schnell integriert werden kann.

Betonen Sie, dass die "Lerngeschwindigkeit" genauso wichtig ist wie die "berufliche Erfahrung" und ermutigen Sie dazu, sich aktiv an Veränderungen anzupassen.

Für große Unternehmen ist diese Veränderung besonders wichtig. Cedrics Rat ist sehr praktisch: Selbst wenn Sie nicht direkt Einfluss auf das Produktionssystem nehmen können, können Sie mit KI - Werkzeugen schnell hochauflösende interaktive Prototypen erstellen und so die Zustimmung innerhalb der Organisation gewinnen. Die Gestaltung ist nicht mehr nur "Gestaltung", sondern ein Experimentierfeld für die Organisationstransformation.

Diese Beschleunigung ist kumulativ - Designer können schneller Prototypen erstellen, Ingenieure können Funktionen schneller umsetzen und Teams können schneller Benutzerfeedback erhalten. Der gesamte Produktentwicklungsprozess wird verkürzt und die Innovationsdichte wird höher als je zuvor.

Cedrics KI - Gestaltungsstapel ist das Abbild dieses Trends:

Figma: Ist immer noch die "Wahrheitsquelle" für die visuelle Gestaltung und wird für die Layoutung, Struktur und den ersten Rahmen verwendet, hat aber Einschränkungen bei der Behandlung von dynamischen Interaktionen und Zustandsverwaltung.

v0/Lovable/Bolt.new: Übernimmt die Ausgabe von Figma und unterstützt die Definition dynamischer Verhaltensweisen durch natürliche Sprache. Beispielsweise können Sie durch Dialoghinweise Koordinatenbegrenzungsrahmen zeichnen und Echtzeit - Interaktionslogik implementieren.

Cursor/Windsurf: Passt direkt auf Codeebene Stile und Interaktionen fein ein, beispielsweise "Setzen Sie den Eckradius auf