Ein praktischer Leitfaden zu häufigen Fehlern beim Aufbau von Apps mit KI — unklare Ziele, schwache Prompts, fehlende Evaluationen und UX‑Lücken — und wie man sie vermeidet.
KI‑Apps wirken oft zuerst einfach: Sie verbinden eine API, schreiben ein paar Prompts, und die Demo sieht beeindruckend aus. Dann kommen echte Nutzer mit chaotischen Eingaben, unklaren Zielen und Edge‑Cases — und plötzlich ist die App inkonsistent, langsam oder überzeugt falsch.
Ein „Anfängerfehler“ bei KI ist keine Frage von Kompetenz. Es geht darum, mit einer neuen Art von Komponente zu bauen: einem Modell, das probabilistisch ist, kontextsensitiv und manchmal plausible Antworten erfindet. Viele frühe Fehler entstehen, weil Teams dieses Bauteil wie einen normalen Bibliotheksaufruf behandeln — deterministisch, vollständig steuerbar und bereits auf das Geschäft abgestimmt.
Dieser Leitfaden ist so strukturiert, dass er Risiken schnell reduziert. Beheben Sie zuerst die heftigsten Problemfelder (Problemwahl, Baselines, Evaluation und UX für Vertrauen), dann wenden Sie sich der Optimierung zu (Kosten, Latenz, Monitoring). Wenn Sie nur Zeit für ein paar Änderungen haben, priorisieren Sie die, die lautlose Fehler verhindern.
Betrachten Sie Ihre KI‑App als Kette:
Wenn Projekte früh scheitern, ist die Ursache meist nicht „das Modell ist schlecht.“ Sondern ein Glied der Kette ist undefiniert, ungetestet oder nicht auf reale Nutzung ausgerichtet. Die folgenden Abschnitte zeigen die häufigsten schwachen Glieder — und praxisnahe Fixes, die Sie anwenden können, ohne alles neu zu bauen.
Ein praktischer Tipp: Wenn Sie schnell vorankommen wollen, nutzen Sie eine Umgebung, in der Sie sicher iterieren und sofort zurückrollen können. Plattformen wie Koder.ai können hier helfen, weil Sie Abläufe schnell prototypen, Änderungen klein halten und auf Snapshots/Rollbacks zurückgreifen können, wenn ein Experiment die Qualität verschlechtert.
Ein häufiger Fehler ist, mit „lass uns KI einbauen“ zu starten und erst danach eine Stelle zu suchen, wo man sie einsetzen kann. Das Ergebnis ist ein Feature, das in der Demo beeindruckt, im echten Einsatz aber irrelevant (oder nervig) ist.
Bevor Sie ein Modell wählen oder Prompts entwerfen, schreiben Sie in einfacher Sprache auf: Was versucht der Nutzer zu erreichen, in welchem Kontext, und was macht es heute schwer?
Definieren Sie dann Erfolgskriterien, die Sie messen können. Beispiele: „Reduziere die Zeit zum Entwurf einer Antwort von 12 auf 4 Minuten“, „senke Erstantwort‑Fehler unter 2 %“ oder „erhöhe die Abschlussrate eines Formulars um 10 %.“ Wenn Sie es nicht messen können, können Sie nicht feststellen, ob KI geholfen hat.
Anfänger versuchen oft, einen allwissenden Assistenten zu bauen. Für v1 wählen Sie einen einzigen Workflow‑Schritt, in dem KI klaren Mehrwert bringt.
Gute v1s haben meist:
Genauso wichtig: listen Sie ausdrücklich auf, was nicht Bestandteil von v1 ist (zusätzliche Tools, mehrere Datenquellen, Edge‑Case‑Automatisierung). Das hält den Scope realistisch und beschleunigt das Lernen.
Nicht jede Ausgabe braucht das gleiche Genauigkeitsniveau.
Ziehen Sie diese Grenze früh. Sie entscheidet, ob Sie strikte Guardrails, Zitate, menschliche Freigabe brauchen oder ob ein „Draft‑Assist“ ausreicht.
Erstaunlich viele KI‑Projekte starten mit „lasst uns ein LLM einbauen“ und beantworten nie die Grundfrage: verglichen mit was?
Wenn Sie den aktuellen Workflow nicht dokumentieren (oder eine Nicht‑KI‑Version erstellen), können Sie nicht sagen, ob das Modell hilft, schadet oder einfach Arbeit verschiebt. Teams diskutieren dann Meinungen statt gemessene Ergebnisse.
Starten Sie mit dem einfachsten, was funktionieren könnte:
Diese Baseline wird Ihr Maßstab für Genauigkeit, Geschwindigkeit und Nutzerzufriedenheit. Sie zeigt auch, welche Teile der Aufgabe wirklich „language hard“ sind und welche nur Struktur vermissen.
Wählen Sie ein paar messbare Outcomes und tracken Sie sie für Baseline und KI:
Wenn die Aufgabe deterministisch ist (Formatierung, Validierung, Routing, Berechnungen), sollte KI vielleicht nur einen kleinen Teil übernehmen — z. B. den Ton anpassen — während Regeln den Rest erledigen. Eine starke Baseline macht das offensichtlich und verhindert, dass Ihr „KI‑Feature“ zu einem teuren Workaround wird.
Ein häufiger Anfänger‑Pattern ist „prompt bis es funktioniert“: man tweakt einen Satz, bekommt einmal eine bessere Antwort und denkt, das Problem ist gelöst. Das Problem ist, dass unstrukturierte Prompts sich bei unterschiedlichen Nutzern, Edge‑Cases und Modell‑Updates anders verhalten. Was wie ein Erfolg aussieht, kann unvorhersehbare Ausgaben produzieren, sobald echte Daten in die App kommen.
Anstatt zu hoffen, dass das Modell „es versteht“, spezifizieren Sie die Aufgabe klar:
Das macht aus einer vagen Anfrage etwas Testbares und Zuverlässiges.
Für knifflige Fälle fügen Sie ein paar gute Beispiele hinzu („wenn Nutzer X fragt, antworte wie Y“) und mindestens ein Gegenbeispiel („tu nicht Z“). Gegenbeispiele helfen besonders, selbstbewusste, aber falsche Antworten zu reduzieren — z. B. das Erfinden von Zahlen oder das Zitieren nicht existierender Dokumente.
Behandeln Sie Prompts als Assets: legen Sie sie in Versionenkontrolle, geben Sie ihnen Namen und führen Sie ein kurzes Changelog (was geändert wurde, warum, erwartete Wirkung). Wenn die Qualität schwankt, können Sie schnell zurückrollen — und hören auf, aus dem Gedächtnis über „den Prompt von letzter Woche" zu streiten.
Ein häufiger Anfängerfehler ist, ein LLM nach unternehmensspezifischen Fakten zu fragen, die es schlicht nicht hat: aktuelle Preisregeln, interne Policies, den neuesten Produkt‑Roadmap‑Stand oder wie Ihr Support Team tatsächlich Edge‑Cases behandelt. Das Modell kann trotzdem selbstbewusst antworten — und so werden falsche Anleitungen ausgeliefert.
Betrachten Sie ein LLM als stark bei Sprachmustern, Zusammenfassen, Umformulieren und Reasoning über bereitgestellten Kontext. Es ist kein Live‑Datenbestand Ihrer Organisation. Auch wenn es während des Trainings ähnliche Firmen gesehen hat, kennt es nicht Ihre aktuelle Realität.
Ein nützliches Denkmodell:
Wenn die Antwort mit Ihrer internen Wahrheit übereinstimmen muss, müssen Sie diese Wahrheit bereitstellen.
Wenn Sie RAG hinzufügen, behandeln Sie es wie ein „Arbeitsnachweis“-System. Rufen Sie konkrete Passagen aus genehmigten Quellen ab und verlangen Sie, dass der Assistent sie zitiert. Wenn Sie es nicht zitieren können, stellen Sie es nicht als Fakt dar.
Das ändert auch das Prompting: statt „Was ist unsere Rückerstattungspolitik?“ fragen Sie „Erkläre anhand des angehängten Policy‑Auszugs die Rückerstattungs‑Regel und zitiere die relevanten Zeilen.“
Bauen Sie explizites Verhalten für Unsicherheit ein: „Wenn du die Antwort in den bereitgestellten Quellen nicht findest, sag, dass du es nicht weißt und schlage nächste Schritte vor.“ Gute Fallbacks sind Verlinkung zur menschlichen Übergabe, eine Suchseite oder eine kurze Klärungsfrage. Das schützt Nutzer — und Ihr Team vor der nachträglichen Aufräumarbeit selbstbewusster Fehler.
RAG (Retrieval‑Augmented Generation) kann eine KI‑App schnell „smarter“ erscheinen lassen: Dokumente anschließen, ein paar relevante Chunks abrufen und das Modell antworten lassen. Die Anfängerfalle ist, anzunehmen, dass Retrieval automatisch Genauigkeit bedeutet.
Die meisten RAG‑Fehler sind nicht, dass das Modell „aus dem Nichts halluziniert“ — sondern dass das System ihm den falschen Kontext liefert.
Häufige Probleme: schlechtes Chunking (Text mitten in einer Idee geteilt, Definitionen verloren), irrelevante Retrievals (Top‑Ergebnisse passen an Keywords, nicht an Bedeutung) und veraltete Docs (das System zitiert die Policy vom letzten Quartal). Wenn der abgerufene Kontext schwach ist, liefert das Modell trotzdem eine selbstbewusste Antwort — nur verankert in Rauschen.
Behandeln Sie Retrieval wie Suche: es braucht Qualitätskontrollen. Einige praktische Muster:
Wenn Ihre App für Entscheidungen genutzt wird, müssen Nutzer das Überprüfen können. Machen Sie Zitationen zum Produkt‑Requirement: jede faktische Behauptung sollte auf einen Quellenauszug, Dokumenttitel und Aktualisierungsdatum verweisen. Zeigen Sie Quellen in der UI und machen Sie es einfach, die referenzierte Stelle zu öffnen.
Zwei schnelle Tests fangen viel auf:
Wenn das System nicht zuverlässig abruft und zitiert, bringt RAG nur Komplexität — nicht Vertrauen.
Viele Anfängerteams liefern ein KI‑Feature nach ein paar „sieht gut aus für mich“-Demos aus. Ergebnis: die ersten echten Nutzer treffen auf Edge‑Cases, Formatierungsfehler oder das Modell antwortet selbstbewusst falsch — und Sie haben keine Messung, wie schlimm es ist oder ob es besser wird.
Wenn Sie kein kleines Testset und ein paar Metriken definieren, ist jede Prompt‑Änderung oder Modell‑Upgrade ein Glücksspiel. Sie können ein Szenario lösen und fünf andere stillschweigend brechen.
Sie brauchen keine Tausende Beispiele. Beginnen Sie mit 30–100 realistischen Fällen, die Nutzeranfragen abbilden, inklusive:
Speichern Sie das erwartete „gute“ Verhalten (Antwort + erforderliches Format + was zu tun ist, wenn unsicher).
Starten Sie mit drei Prüfungen, die dem Nutzererlebnis entsprechen:
Fügen Sie ein einfaches Release‑Gate hinzu: keine Prompt/Model/Config‑Änderung geht live, wenn sie das Evaluationsset nicht besteht. Schon ein leichtes Skript in CI reicht, um „wir haben es gefixt … und kaputt gemacht“‑Schleifen zu verhindern.
Wenn Sie einen Startpunkt brauchen, bauen Sie eine einfache Checkliste und legen Sie sie neben Ihren Deployment‑Prozess (siehe /blog/llm-evaluation-basics).
Viele Anfänger‑Entwicklungen sehen in der Demo toll aus: ein sauberer Prompt, ein perfektes Beispiel, eine ideale Ausgabe. Das Problem: Nutzer verhalten sich nicht wie Demo‑Skripte. Testen Sie nur Happy Paths, liefern Sie etwas, das zusammenbricht, sobald es echte Eingaben trifft.
Produktionsnahe Szenarien beinhalten messy Daten, Unterbrechungen und unvorhersehbare Zeiten. Ihr Testset sollte die tatsächliche Nutzung abbilden: echte Nutzerfragen, echte Dokumente und reale Einschränkungen (Token‑Limits, Kontextfenster, Netzwerkprobleme).
Edge‑Cases zeigen zuerst Halluzinationen und Zuverlässigkeitsprobleme. Testen Sie unbedingt:
Eine einzelne Anfrage zu testen reicht nicht. Probieren Sie hohe Parallelität, Retries und langsamere Modellantworten. Messen Sie p95‑Latenz und bestätigen Sie, dass die UX noch sinnvoll ist, wenn Antworten länger brauchen.
Modelle können timeouts haben, Retrieval kann nichts zurückgeben und APIs können rate‑limiten. Entscheiden Sie, was Ihre App in jedem Fall tut: „Kann nicht antworten“-Zustand zeigen, zu einer einfacheren Lösung fallbacken, eine Klärungsfrage stellen oder den Job in die Queue legen. Wenn Fehlerzustände nicht gestaltet sind, interpretiert der Nutzer Stille als „die KI liegt falsch“ statt als „es gab ein Systemproblem“.
Viele Anfänger‑KI‑Apps scheitern nicht, weil das Modell „schlecht“ ist, sondern weil die Oberfläche so tut, als sei die Ausgabe immer korrekt. Wenn die UI Unsicherheit und Grenzen verbirgt, vertrauen Nutzer entweder zu sehr (und werden enttäuscht) oder verlieren komplett das Vertrauen.
Designen Sie die Erfahrung so, dass Überprüfen einfach und schnell ist. Nützliche Muster:
Wenn Ihre App keine Quellen liefern kann, sagen Sie das deutlich und verschieben Sie die UX hin zu sichereren Ausgaben (z. B. Entwürfe, Vorschläge, Optionen), nicht zu autoritativen Aussagen.
Wenn die Eingabe unvollständig ist, erzwingen Sie keine selbstbewusste Antwort. Fügen Sie einen Schritt ein, der 1–2 Klärungsfragen stellt („Welche Region?“, „Welcher Zeitraum?“, „Welcher Ton?“). Das reduziert Halluzinationen und lässt Nutzer fühlen, dass das System mit ihnen arbeitet, nicht trickst.
Vertrauen wächst, wenn Nutzer vorhersagen können, was passiert, und sich von Fehlern erholen können:
Ziel ist nicht, Nutzer zu verlangsamen — sondern Korrektheit zum schnellsten Weg zu machen.
Viele Anfänger‑KI‑Apps scheitern nicht, weil das Modell schlecht ist, sondern weil niemand entschieden hat, was nicht passieren darf. Wenn Ihre App schädliche Anleitungen geben, private Daten offenlegen oder sensible Behauptungen erfinden kann, haben Sie mehr als ein Qualitätsproblem — Sie haben Vertrauens‑ und Haftungsrisiken.
Beginnen Sie mit einer einfachen „ablehnen oder eskalieren“‑Policy in klarer Sprache. Was soll die App ablehnen (Anleitungen zu Selbstschädigung, illegale Aktivitäten, medizinische oder rechtliche Direktiven, Belästigung)? Was soll eine menschliche Überprüfung auslösen (Account‑Änderungen, hochriskante Empfehlungen, alles, was Minderjährige betrifft)? Diese Policy sollte im Produkt durchgesetzt werden, nicht dem Zufall überlassen.
Gehen Sie davon aus, dass Nutzer persönliche Daten einfügen werden — Namen, E‑Mails, Rechnungen, Gesundheitsdaten.
Minimieren Sie, was Sie sammeln, und vermeiden Sie das Speichern roher Eingaben, wenn es nicht notwendig ist. Redigieren oder tokenisieren Sie sensible Felder vor dem Loggen oder Senden an nachgelagerte Systeme. Holen Sie klare Einwilligung, wenn Daten gespeichert, für Training genutzt oder Dritten geteilt werden.
Sie werden Logs zum Debuggen wollen, aber Logs können zur Leckage werden.
Setzen Sie Aufbewahrungsfristen, beschränken Sie, wer Konversationen sehen darf, und trennen Sie Umgebungen (Dev vs. Prod). Für höher‑riskante Apps fügen Sie Audit‑Trails und Prüfroutinen hinzu, damit Sie nachvollziehen können, wer was warum einsehen durfte.
Sicherheit, Datenschutz und Compliance sind keine Bürokratie — sie sind Produktanforderungen.
Eine typische Anfängerüberraschung: die Demo wirkt instant und günstig, aber echte Nutzung wird langsam und teuer. Das passiert meist, weil Token‑Verbrauch, Retries und „einfach auf ein größeres Modell wechseln“ unkontrolliert bleiben.
Die größten Treiber sind oft vorhersehbar:
Legen Sie früh Budgets fest, auch für Prototypen:
Gestalten Sie auch Prompts und Retrieval so, dass Sie nicht unnötigen Text senden. Beispielsweise ältere Gesprächsabschnitte zusammenfassen und nur die wichtigsten Snippets anhängen statt ganzer Dateien.
Optimieren Sie nicht „Kosten pro Anfrage“. Optimieren Sie Kosten pro erfolgreicher Aufgabe (z. B. „Ticket gelöst“, „Entwurf akzeptiert“, „Frage mit Quelle beantwortet“). Eine billigere Anfrage, die zweimal fehlschlägt, ist teurer als eine etwas teurere, die einmal funktioniert.
Wenn Sie Preisstufen planen, skizzieren Sie Limits früh (siehe /pricing), damit Performance und Unit‑Economics nicht erst im Nachhinein auftauchen.
Viele Anfänger tun das „Verantwortliche“ und sammeln Logs — und schauen sie dann nie an. Die App verschlechtert sich langsam, Nutzer finden Workarounds, und das Team bleibt im Rätselmodus.
Monitoring sollte beantworten: Was wollten Nutzer erreichen, wo ist es schiefgelaufen und wie haben sie es behoben? Tracken Sie einige High‑Signal‑Events:
Diese Signale sind handlungsfähiger als nur „verwendete Tokens“.
Fügen Sie eine einfache Möglichkeit hinzu, schlechte Antworten zu markieren (Daumen runter + optionaler Grund). Machen Sie es dann operational:
Im Laufe der Zeit wird Ihr Eval‑Set zum „Immunsystem“ Ihres Produkts.
Erstellen Sie einen leichten Triage‑Prozess, damit Muster nicht verloren gehen:
Monitoring ist keine Zusatzarbeit — es ist, wie Sie aufhören, denselben Bug in neuer Form auszuliefern.
Wenn Sie Ihr erstes KI‑Feature bauen, versuchen Sie nicht, das Modell zu „überlisten“. Treffen Sie Produkt‑ und Engineering‑Entscheidungen offensichtlich, testbar und wiederholbar.
Enthalten Sie vier Dinge:
Starten Sie mit dem kleinsten Workflow, der korrekt sein kann.
Definieren Sie erlaubte Aktionen, verlangen Sie strukturierte Ausgaben wenn möglich, und fügen Sie „Ich weiß es nicht / Mehr Infos nötig“ als gültiges Ergebnis hinzu. Wenn Sie RAG nutzen, halten Sie das System eng: wenige Quellen, strenge Filterung und klare Zitationen.
Wenn Sie in Koder.ai bauen, ist ein nützliches Muster im Planning Mode zu starten (so sind Workflow, Datenquellen und Ablehnungsregeln explizit), dann mit kleinen Änderungen iterieren und sich auf Snapshots + Rollback verlassen, wenn ein Prompt‑ oder Retrieval‑Tweak Regressionen einführt.
Vor dem Shipping verifizieren Sie:
Wenn die Qualität niedrig ist, beheben Sie in dieser Reihenfolge:
Das macht Fortschritt messbar — und verhindert, dass „zufällige Prompt‑Tweaks“ Ihre Strategie werden.
Wenn Sie schneller ausliefern wollen, ohne jedes Mal den Stack neu zu bauen, wählen Sie Tools, die schnelle Iteration und sauberen Handover an Produktion unterstützen. Zum Beispiel kann Koder.ai React‑Frontends, Go‑Backends und PostgreSQL‑Schemas aus Chat generieren und erlaubt es gleichzeitig, Quellcode zu exportieren sowie mit Custom‑Domains zu deployen — praktisch, wenn Ihr KI‑Feature vom Prototyp zur Produktfunktion wird.
Beginnen Sie damit, den „Job-to-be-done“ in einfacher Sprache zu formulieren und messenbare Success-Kriterien zu definieren (z. B. Zeitersparnis, Fehlerquote, Abschlussrate). Wählen Sie dann einen engen v1‑Schritt in einem vorhandenen Workflow und listen Sie ausdrücklich auf, was Sie nicht bauen werden.
Wenn Sie nicht messen können, ob es „besser“ wird, optimieren Sie wahrscheinlich Demos statt echter Ergebnisse.
Eine Baseline ist Ihre Nicht‑KI‑(oder Minimal‑KI) „Kontrolle“, mit der Sie Genauigkeit, Geschwindigkeit und Nutzerzufriedenheit vergleichen können.
Praktische Baselines sind zum Beispiel:
Ohne Baseline können Sie den ROI nicht nachweisen — oder nicht einmal sagen, ob KI den Workflow verschlechtert hat.
Schreiben Sie Prompts wie Produktanforderungen:
Fügen Sie ein paar Beispiele und mindestens ein Gegenbeispiel hinzu. So wird das Verhalten testbar statt auf „Gefühl“ basiert.
Gehen Sie davon aus, dass das Modell Ihre aktuellen Policies, Preise, Roadmap oder Kundendaten nicht kennt.
Wenn eine Antwort mit interner Wahrheit übereinstimmen muss, liefern Sie diese Wahrheit über genehmigte Kontextquellen (Dokumente, DB‑Ergebnisse, abgerufene Passagen) und verlangen Sie, dass das Modell zitiert. Andernfalls erzwingen Sie einen sicheren Fallback wie „Ich weiß das anhand der bereitgestellten Quellen nicht — so können Sie es prüfen.“
Weil Retrieval nicht automatisch Relevanz bedeutet. Häufige Fehler sind schlechtes Chunking, Keyword‑Matching statt Bedeutungsabgleich, veraltete Dokumente und das Einspeisen zu vieler minderwertiger Chunks.
Verbessern Sie Vertrauen mit:
Wenn Sie es nicht zitieren können, stellen Sie es nicht als Fakt dar.
Starten Sie mit einer kleinen, repräsentativen Evaluationsmenge (30–100 Fälle), die umfasst:
Messen Sie konsistent:
Demos zeigen „Happy Paths“, echte Nutzer bringen aber:
Definieren Sie explizite Fehlerzustände (keine Retrieval‑Ergebnisse, Timeouts, Rate‑Limits), damit die App elegant degradieren kann statt Unsinn zurückzugeben oder stumm zu bleiben.
Machen Sie Verifikation zur Default‑Erfahrung, damit Nutzer schnell prüfen können:
Das Ziel: das sicherste Verhalten soll auch der schnellste Weg für den Nutzer sein.
Entscheiden Sie früh, was nicht passieren darf, und erzwingen Sie es produktseitig:
Betrachten Sie diese Punkte als Produktanforderungen, nicht als spätere Compliance‑Arbeit.
Die größten Kostentreiber sind Kontextlänge, Tool‑Roundtrips, mehrstufige Chains und Retries/Fallbacks.
Setzen Sie harte Limits im Code:
Optimieren Sie Kosten pro erfolgreicher Aufgabe, nicht Kosten pro Anfrage — fehlgeschlagene Retries sind oft die eigentlichen Kostenfallen.
Führen Sie diese Prüfung vor jeder Prompt/Model/Config‑Änderung aus, um stille Regressionen zu vermeiden.
