Die KI-Falle: Mehr Funktionen, weniger Wert

In der heutigen Zeit, in der künstliche Intelligenz es ermöglicht, Software schneller als je zuvor zu entwickeln, geraten viele Teams in eine Falle. Statt sich auf echten Fortschritt zu konzentrieren, richten sie ihren Fokus darauf, wie viele Funktionen sie produzieren können. Doch was, wenn diese Geschwindigkeit lediglich zu einer Illusion des Erfolgs führt? Sehen wir uns das genauer an, denn dieses Thema betrifft jeden, der an der Entwicklung digitaler Produkte beteiligt ist.

Kritisches Denken bleibt Ihre Aufgabe, nicht die der KI

Wenn Sie sich ansehen, was Jeff Patton in seinem Buch über das User Story Mapping schreibt, wird deutlich, dass Ihre Aufgabe nicht nur darin besteht, schneller mehr Software zu entwickeln. Es geht darum, die Wirkung dessen zu maximieren, was Sie erschaffen. KI hilft Ihnen, innerhalb weniger Stunden Prototypen zu erstellen, stellt aber nicht sicher, dass diese Prototypen echte Probleme der Nutzer lösen. Wenn ein Team beispielsweise mithilfe von Tools wie ChatGPT oder Gemini schnell eine neue Funktion entwickelt, jedoch ohne die Bedürfnisse der Kunden genauer zu verstehen, endet dies häufig in unnötigem Ballast.

Hier kommt kritisches Denken ins Spiel. Sie müssen mehrere Möglichkeiten in Betracht ziehen, bewerten, was funktioniert und was nicht, und Signale vom Rauschen unterscheiden. KI ist ein hervorragender Copilot, aber Sie sind derjenige, der sie steuert. Andernfalls riskieren Sie, lediglich zu einem Prompt-Meister zu werden, der die Verantwortung auf eine Maschine überträgt. Und das führt dazu, dass Lösungen ohne ein klar definiertes Problem entwickelt werden – beispielsweise Funktionen, die beeindruckend aussehen, aber von niemandem genutzt werden.

Output ist nicht dasselbe wie Ergebnis

Einer der größten Fehler besteht darin, die Menge des Outputs mit der tatsächlichen Wirkung zu verwechseln. KI beschleunigt Entwicklungszyklen, sodass Teams in kürzerer Zeit mehr Prototypen und Funktionen erstellen können. Doch wie Erfahrungen aus der Produktentwicklung zeigen, führt diese Einfachheit häufig zu „Softwaremüll“ – zu Dingen, die niemand benötigt. Wenn sich ein Team beispielsweise darauf konzentriert, schnell KI-Elemente wie die automatische Generierung von Inhalten hinzuzufügen, ohne sie bei Nutzern zu validieren, kann dies in kostspieligen Fehlern enden.

Ash Maurya betont in seinem Buch Running Lean, dass Ihre Lerngeschwindigkeit Ihr größter Vorteil ist. Fragen Sie nicht: „Wie schnell können wir es entwickeln?“, sondern: „Wie schnell können wir schlechte Ideen erkennen?“ Denn Ideen entstehen leicht, und KI kann sie heute im Handumdrehen in Lösungen verwandeln. Ohne Validierung führt dies jedoch zu einer Illusion des Fortschritts, bei der scheinbar viel geschieht, tatsächlich aber nur unnötige Dinge perfektioniert werden.

Wie lässt sich diese Falle vermeiden?

Um dies zu vermeiden, beginnen Sie mit Experimenten. Filtern Sie zunächst Ihre Ideen: Fragen Sie sich, wie sehr Ihre Idee mit Ihrer Vision und Strategie übereinstimmt. Wenn sie das nicht tut, verwerfen Sie sie. Gehen Sie anschließend zum Testen über. Beginnen Sie mit einfachen Experimenten, die Ihnen innerhalb weniger Stunden Signale liefern – etwa Umfragen oder Landingpages (Seiten zum Testen des Interesses). Erstellen Sie beispielsweise eine einfache Seite, die eine Funktion beschreibt, und beobachten Sie, wie viele Menschen sich registrieren.

Sobald Sie über mehr Erkenntnisse verfügen, investieren Sie in komplexere Tests, etwa Nutzerinterviews oder interaktive Prototypen, die sich innerhalb weniger Tage umsetzen lassen. Setzen Sie bei vielversprechenden Ideen auf robustere Methoden wie den „Wizard of Oz“ (die manuelle Simulation einer Funktion, bevor sie tatsächlich entwickelt wird). Messen Sie den Erfolg anhand konkreter Kriterien: Wenn Sie beispielsweise eine neue Funktion testen, legen Sie fest, dass Erfolg mindestens 50 positive Reaktionen von 100 Befragten bedeutet.

KI kann Ihnen dabei helfen, diese Experimente zu konzipieren – versuchen Sie es mit einem Prompt, in dem Sie nach 15 Testvarianten fragen, die nach Zeitaufwand (4 Stunden, 2 Tage, 4 Tage) gegliedert sind und jeweils Methode, Stichprobengröße und Erfolgskriterien enthalten. Auf diese Weise lernen Sie schnell und vermeiden es, unnötige Dinge zu entwickeln.

Nutzerforschung – die Grundlage, die KI nicht ersetzen kann

Die Geschwindigkeit der KI ändert nichts daran, dass erfolgreiche Produkte auf einem tiefen Verständnis der Nutzer beruhen. Interviews, Umfragen und Usability-Tests bleiben entscheidend. Ohne sie riskieren Sie, ein „Fortschrittstheater“ zu inszenieren, bei dem alte Systeme um KI-Elemente erweitert werden, ohne tatsächliche Probleme zu lösen. KI kann beispielsweise Trends vorhersagen, doch nur Nutzerforschung bestätigt, ob dies sinnvoll ist.

Wenn Sie KI intelligent einsetzen – beispielsweise zur Automatisierung der Prototypenerstellung oder zur Datenanalyse –, reduziert dies Fehler und erhöht die Effizienz. Allerdings nur in Kombination mit Validierung. Teams, die so vorgehen, erzielen nachhaltiges Wachstum, weil sie Geschwindigkeit mit Prioritäten und tatsächlicher Wirkung in Einklang bringen.

Letztlich ist eine schnellere Entwicklung mit KI nicht automatisch besser. Sie kann sowohl gute als auch schlechte Entscheidungen verstärken. Wenn Sie sich auf Lernen und Wert konzentrieren, werden Sie zu einem Team, das die Spielregeln wirklich verändert. Und genau das entscheidet am Ende über den Erfolg.