Tokens raus, Gehirn rein
Notizen von einer Podiumsdiskussion, bei der niemand die KI hat ausreden lassen
München, ein Abend, ein Raum voller Designer, Entwickler und Gründer. Die Veranstalter – das Projector Institute aus der Ukraine und TU Design, die selbsternannte erste UI UX-Klasse Deutschlands – hatten sich für ein Panel-Format entschieden. Drei Sprecher auf der Bühne, eine Moderatorin mit echten Fragen, ein Publikum, das bereitwillig die Hände hob.
Und bevor es losging, eine kleine Handzeichen-Abstimmung, die mehr enthüllte als manche Studie: Wer macht sich Sorgen, mit der KI-Entwicklung nicht Schritt halten zu können? Fast alle Hände gingen hoch. Wer glaubt, KI wird seinen Job obsolet machen, bevor er in Rente geht? Auch da: bemerkenswert viele.
Man merkt: Die Stimmung in der Branche ist komplizierter als LinkedIn uns glauben machen will.
Die drei auf der Bühne
Michael Stockerl – Mickey – Direktor der Digital Product School an der TU München und Initiator von Social Impact Republic, brachte die Gründer-Perspektive mit. Und die Ehrlichkeit, zuzugeben, dass er eigentlich heute beim Kindergeburtstag hätte bleiben sollen.
Misha Rybachuk – Misha – Gründer des ukrainischen Projector Institute und selbst Produktdesigner, war der mit dem vielleicht ungefiltersten Verhältnis zur KI: „Ich habe noch nie so viele Schimpfwörter benutzt wie in meiner Kommunikation mit KI.“ Und doch: Er hat kürzlich ein MVP für eine Web-App gebaut – ohne einen einzigen Entwickler hinzuzuziehen.
Jens Rusitschka baut Websites seit 1996. Er hat alles gesehen – Web-Developer, UX-Designer, Product Manager, Frontend-Entwickler. Sein Einstieg ins Thema: Als er zum ersten Mal Code von einer KI schreiben ließ und ein Konzept visualisiert bekam, hat es ihn „komplett gehooked“. Seitdem hat er nicht aufgehört.
Was KI nicht kann
Die erste große Frage war programmatisch: Was kann KI nicht ersetzen?
Misha antwortete mit einem Gedanken, der sich durch den ganzen Abend zog: „KI kann den Menschen nicht verstehen.“ Nicht im tiefen Sinne. LLMs seien buchstäblich eine andere Form des Denkens – eine fremdartige Intelligenz, die Muster verarbeitet, aber keine echte Empathie kennt. Er empfahl das Buch „The Case Against Superintelligent AI“ – optimistisch ist das nicht, aber ehrlich.
Jens sah es pragmatischer: Verlässlichkeit ist das eigentliche Problem. Systeme auf etwas aufzubauen, das sich schnell verändert und gelegentlich halluziniert, ist eine Ingenieursdisziplin für sich. Seine Antwort: Konzepte verstehen, nicht Tools vergöttern. Wer weiß, wie man gut promptet und flexibel baut, überlebt jeden Modellwechsel.
Speed kills – oder doch nicht?
Effizienz, Geschwindigkeit, Skalierung – das Versprechen von KI-Tools in der Produktentwicklung ist immer dasselbe. Aber ist Speed wirklich das Wichtigste?
Jens schob eine interessante Perspektive nach: Für ihn geht es nicht um Tempo, sondern darum, Probleme lösen zu können, die er vorher schlicht nicht lösen konnte. Die Komplexität in der Softwareentwicklung ist in 20 Jahren explodiert – Security, Tests, Deployments, Abstimmungen. KI gibt ihm das Gefühl zurück, eine Idee in einer Woche umsetzen zu können.
Mickey ergänzte: Der eigentliche Vorteil von Start-ups war immer Geschwindigkeit. Wenn jetzt alle schnell sind, verschwindet dieser Vorteil. Das ist keine Kleinigkeit.
Misha brachte den persönlichsten Beweis: Er hat ein funktionierendes MVP gebaut – als Designer, ohne Coding-Background. Für einen Investor-Pitch. Das ist kein Speed-Argument, das ist ein Demokratisierungs-Argument.
Und die Qualitätsfrage? Jens hat sie auf unerwartete Weise beantwortet: Code, den niemand nutzt, ist schlechte Qualität. Code, dem auch nur eine Handvoll Menschen regelmäßig vertrauen, ist bereits Qualität. Vielleicht müssen wir umdenken, was „gut“ bedeutet.
Kreativität: Verstärker oder Konvergenzmaschine?
Das Publikum war gespalten – etwa gleich viele sahen KI als Kreativitätsverstärker wie als -bremse.
Misha blieb bei seinem Bild vom „coolen Intern“: Nützlich als Spiegel, als Perspektivgeber – aber 70 Prozent der Outputs hält er für verwendbar wie abgestandenes Leitungswasser. Trotzdem: Neue Blickwinkel auf alte Ideen – das leistet KI.
Mickey sah es aus Gründersicht positiver: Mehr Ideen im Funnel bedeutet statistisch mehr gute Ideen. Ob das Kreativität ist oder Quantität – darüber lässt sich streiten.
Jens’ Einwurf war der poetischste: Die wirklich guten Ideen kommen oft, wenn man einen Tag nicht hinschaut. Wenn man schläft. Wenn man mit Menschen redet. KI liefert Rohstoff. Kreativität braucht Zeit, die außerhalb des Prompts passiert.
Was Junior-Designer jetzt (nicht) lernen sollten
Eine der praktisch relevantesten Fragen des Abends.
Misha war deutlich: Vergesst die Pixel. Vergesst das stundenlange Tool-Mastering. „Design ist nicht das Verschieben von Pixeln – es ist eine Denkweise.“ Wer sich auf Problemstruktur, Nutzerforschung und Entscheidungslogik konzentriert, ist zukunftsfähiger als jemand, der Figma-Shortcuts auswendig kennt.
Mickey formulierte es so: Wenn dein Ziel ist, Durchschnitt zu produzieren, macht KI das bereits besser als du. Wer keine durchschnittliche Karriere will, braucht echte Grundlagen.
Und der Jobmarkt? Nicht rosig. Weniger Junior-Stellen, mehr Seniors, die KI einsetzen. Aber: Wer frühzeitig mit KI-Haltung arbeitet, ist nach drei Jahren vielleicht schneller Senior als jemand, der fünf Jahre ohne KI gearbeitet hat. Das war eine der hoffnungsvolleren Thesen des Abends – und eine, für die Misha ein unerwartetes Beispiel nannte: seine 70-jährige Mutter, die inzwischen Deep Research nutzt, um die nächste Apotheke zu finden.
Wohin das alles führt – und wann die Blase platzt
Hier wurde es ehrlich, fast ernüchternd.
Misha glaubt, dass die aktuelle Bewertung vieler KI-Startups nicht haltbar ist. Zu viele Versprechen, zu wenig echte Rendite. Mickey stimmte zu: Er hat den ersten Dot-com-Hype erlebt, die autonomen Fahrzeuge, die in zwei Jahren kommen sollten – und jetzt ist er grau und wartet noch immer. Er erwartet kleinere, graduelle Verbesserungen statt den einen großen Schlag.
Jens machte den nüchternsten Punkt: Die großen LLMs – ChatGPT, Claude, Gemini – sind Produkte. Sie haben dieselben Metriken wie Social Media: Sie wollen, dass du so lange wie möglich drin bleibst. Der Zweck, die Menschheit besser zu machen, ist nicht ihr primäres Geschäftsmodell. Das sollte man nicht vergessen.
Was bleibt
Ein Satz von Misha klingt nach, weil er so untypisch ist für eine Tech-Diskussion:
„Halte inne. Strukturiere zuerst das Problem. Geh nicht zur Lösung, bevor du das Problem wirklich verstanden hast.“
Das ist kein KI-Ratschlag. Das ist Handwerk. Das ist Design-Thinking, bevor es so hieß. Und es gilt jetzt, mit allen Tools zur Verfügung, mehr denn je.
Wer mit KI arbeitet, ohne zu wissen, was er eigentlich will, verbrennt Tokens und Zeit. Wer denkt, bevor er promptet, bekommt etwas zurück, das sich lohnt.
Die Maschine ist beeindruckend. Der Mensch, der sie führt, ist entscheidend.
Dieser Post basiert auf einer Podiumsdiskussion des Projector Institute und TU Design in München. Infos zur Veranstaltung hier: Digital Products Creation in the AI Era
Erstellt mit folgenden Tools:
Tonmitschnitt: Smartphone
Transkription: Whisper Notes
Geschrieben mit Unterstützung von Claude
