08. Juli 2025·8 Min
Wie KI lose Ideen in Bildschirme, Logik und Flows verwandelt
Erfahre, wie KI Brainstorms in strukturierte App‑Bildschirme, Nutzerflüsse und einfache Logik verwandelt—so kommen Teams schneller von Ideen zu einem klaren Plan.
Erfahre, wie KI Brainstorms in strukturierte App‑Bildschirme, Nutzerflüsse und einfache Logik verwandelt—so kommen Teams schneller von Ideen zu einem klaren Plan.
Wenn Leute sagen „die Idee in Bildschirme, Logik und Flows verwandeln“, beschreiben sie drei verbundene Wege, einen Produktplan greifbar zu machen.
Bildschirme sind die Seiten oder Ansichten, mit denen ein Nutzer interagiert: eine Anmeldeseite, ein Dashboard, eine Einstellungsseite, ein „Aufgabe erstellen“-Formular. Ein Bildschirm ist nicht nur ein Titel—er umfasst, was darauf ist (Felder, Buttons, Meldungen) und wofür er da ist (die Absicht des Nutzers auf diesem Bildschirm).
Flows beschreiben, wie ein Nutzer sich zwischen Bildschirmen bewegt, um etwas abzuschließen. Denk an Flows als einen geleiteten Weg: was zuerst passiert, was als Nächstes passiert und wo der Nutzer landet. Ein Flow enthält normalerweise einen „Happy Path“ (alles läuft glatt) plus Varianten (Passwort vergessen, Fehlerzustand, zurückkehrender Nutzer usw.).
Logik ist alles, was das System hinter den Kulissen entscheidet oder durchsetzt (und oft auf dem Bildschirm erklärt):
Ein praktischer Produktplan verknüpft alle drei Ebenen:
KI ist hier hilfreich, weil sie chaotische Notizen (Funktionen, Wünsche, Beschränkungen) nehmen und einen ersten Entwurf dieser drei Ebenen vorschlagen kann—so könnt ihr reagieren, korrigieren und verfeinern.
Stell dir eine einfache Aufgaben-App vor:
Das ist die Kernbedeutung: was Nutzer sehen, wie sie sich bewegen und welche Regeln die Erfahrung steuern.
Rohe Produktideen erscheinen selten als ordentliches Dokument. Sie kommen als verstreute Stücke: Notizen in einer Phone-App, lange Chatverläufe, Meeting-Ergebnisse, schnelle Skizzen auf Papier, Sprachnachrichten, Support-Tickets und „noch eine Sache“-Gedanken kurz vor der Deadline. Jedes Stück kann wertvoll sein, aber zusammen sind sie schwer in einen klaren Plan zu verwandeln.
Sobald du alles an einem Ort sammelst, zeigen sich Muster—und Probleme:
Diese Probleme bedeuten nicht, dass das Team etwas falsch macht. Sie sind normal, wenn Inputs von verschiedenen Personen, zu verschiedenen Zeiten und mit unterschiedlichen Annahmen kommen.
Ideen bleiben stecken, wenn das „Warum" nicht klar ist. Ist das Ziel vage („Onboarding verbessern"), wird der Flow zu einer Sammlung von Bildschirmen: zusätzliche Schritte, optionale Umwege und unklare Entscheidungspunkte.
Vergleich das mit einem Ziel wie: „Neuen Nutzern helfen, ihr Konto zu verbinden und in unter zwei Minuten eine erfolgreiche Aktion abzuschließen." Jetzt kann das Team jeden Schritt bewerten: bringt er den Nutzer diesem Ergebnis näher oder ist es nur Rauschen?
Ohne klare Ziele diskutieren Teams Bildschirme statt Ergebnisse—und Flows werden kompliziert, weil sie mehrere Zwecke gleichzeitig erfüllen sollen.
Wenn Struktur fehlt, werden Entscheidungen aufgeschoben. Das fühlt sich zuerst schnell an („das klären wir im Design"), verschiebt aber meist den Schmerz nach hinten:
Ein Designer erstellt Wireframes, die fehlende Zustände offenbaren. Entwickler fragen nach Edge-Cases. QA findet Widersprüche. Stakeholder sind sich uneinig, was die Funktion tun sollte. Dann geht alle zurück—Logik wird umgeschrieben, Bildschirme neu gemacht, Tests wiederholt.
Nacharbeit ist teuer, weil viele Teile schon verbunden sind.
Brainstorming erzeugt Masse. Planung braucht Form.
Organisierte Ideen haben:
KI ist am nützlichsten an diesem festgefahrenen Punkt—nicht um noch mehr Vorschläge zu generieren, sondern um einen Haufen Input in einen strukturierten Ausgangspunkt zu verwandeln, an dem das Team weiterarbeiten kann.
Die meisten frühen Produktnotizen sind eine Mischung aus halben Sätzen, Screenshots, Sprachnachrichten und „vergiss das nicht"-Gedanken über verschiedene Tools hinweg. KI ist nützlich, weil sie dieses Durcheinander in etwas verwandeln kann, das man wirklich diskutieren kann.
Zuerst kann KI rohe Eingaben in klare, konsistente Bullet-Points verdichten—ohne die Absicht zu verändern. Sie tut typischerweise:
Dieses Aufräumen ist wichtig, denn man kann Ideen nicht gut gruppieren, wenn sie in zehn verschiedenen Stilen geschrieben sind.
Als Nächstes kann KI ähnliche Notizen in Themen clustern. Denk an automatisches Sortieren von Haftnotizen an einer Wand—und Vorschläge für Etiketten jeder Gruppe.
Zum Beispiel könnte sie Cluster wie „Onboarding", „Suche & Filter", „Benachrichtigungen" oder „Abrechnung" erstellen, basierend auf wiederkehrender Absicht und geteiltem Vokabular. Gutes Clustering hebt auch Beziehungen hervor („diese Punkte betreffen alle den Checkout") statt nur Schlüsselwörter abzugleichen.
Beim Brainstorming tritt dieselbe Anforderung oft mehrfach mit kleinen Abweichungen auf. KI kann markieren:
Statt etwas zu löschen, bewahre die Originalformulierungen und schlage eine zusammengeführte Version vor, damit ihr wählen könnt, was korrekt ist.
Zur Vorbereitung von Bildschirmen und Flows kann KI Entitäten herausziehen wie:
Clustering ist ein Ausgangspunkt, keine finale Entscheidung. Ihr müsst Gruppennamen prüfen, bestätigen, was in/außerhalb des Umfangs ist, und falsche Zusammenführungen korrigieren—denn eine falsche Annahme hier kann sich später in euren Bildschirmen und Flows fortpflanzen.
Sobald eure Ideen geclustert sind (z. B.: „Inhalte finden", „Speichern", „Konto", „Zahlungen"), ist der nächste Schritt, diese Cluster in eine erste Produkt-Map zu überführen. Das ist Informationsarchitektur (IA): eine praktische Übersicht, was wo lebt und wie sich Menschen bewegen.
KI kann jeden Cluster nehmen und eine kleine Menge von Top-Level-Bereichen vorschlagen, die für Nutzer natürlich wirken—oft die Dinge, die man in einer Tab-Leiste oder dem Hauptmenü sehen würde. Beispielsweise könnte ein „Discover"-Cluster zu Home oder Explore werden, während „Identität + Einstellungen" zu Profil wird.
Das Ziel ist nicht Perfektion; es geht darum, stabile „Buckets" zu wählen, die Verwirrung reduzieren und spätere Flow-Arbeit vereinfachen.
Aus diesen Bereichen kann KI eine Bildschirmliste in Alltagssprache generieren. Du erhältst typischerweise:
Diese Inventarliste ist nützlich, weil sie den Umfang früh sichtbar macht: du siehst, was „im Produkt" ist, bevor jemand Wireframes zeichnet.
KI kann auch vorschlagen, wie Navigation funktionieren könnte, ohne zu designlastig zu werden:
Diese Vorschläge könnt ihr anhand der Prioritäten eurer Nutzer prüfen—nicht anhand von UI-Trends.
KI kann Bildschirme markieren, die Teams oft vergessen, wie Leere-Zustände (keine Ergebnisse, nichts gespeichert), Fehlerzustände (offline, Zahlung fehlgeschlagen), Einstellungen, Hilfe/Support und Bestätigungsbildschirme.
Beginnt breit: wählt eine kleine Anzahl von Bereichen und eine kurze Bildschirmliste. Verfeinert dann die Grenzen—teilt „Home" in „Home" und „Explore" auf oder verschiebe „Benachrichtigungen" unter Profil—bis die Map zu echten Nutzererwartungen und euren Produktzielen passt.
Ein nützlicher Nutzerflow startet mit Absicht, nicht mit Bildschirmen. Wenn du KI mit chaotischem Brainstorming fütterst, fordere sie zuerst auf, Nutzerziele zu extrahieren—was die Person erreichen will—und die Aufgaben, die sie dafür erledigen muss. Das rückt die Diskussion von „Was sollten wir bauen?" zu „Was muss passieren, damit der Nutzer Erfolg hat?"
Lass KI die Top 3–5 Ziele für einen bestimmten Nutzertyp auflisten (Neuer Nutzer, zurückkehrender Nutzer, Admin etc.). Wähle dann ein Ziel und bitte um einen eng gefassten Flow (ein Ergebnis, ein Kontext). So verhinderst du „alles fließt"-Flows, die niemand umsetzen kann.
Bitte KI, einen Happy Path Schritt-für-Schritt zu erstellen: die simpelste Abfolge, in der alles klappt. Die Ausgabe sollte sich wie eine Geschichte lesen mit nummerierten Schritten (z. B. „Nutzer wählt Plan → Eingabe Zahlung → Bestätigt → sieht Erfolgsbildschirm").
Sobald der Happy Path stabil ist, füge gängige Alternativen ein:
Bitte sie, Schritte als Nutzerentscheidungen (Buttons, Auswahl, Bestätigungen) vs automatische Schritte (Validierung, Speichern, Sync) zu kennzeichnen. Diese Unterscheidung hilft Teams zu entscheiden, was UI braucht, was Messaging braucht und was als Hintergrundlogik läuft.
Zum Schluss konvertiere den Flow in eine einfache Diagrammbeschreibung, die dein Team in Docs oder Tickets einfügen kann:
Start: Goal selected
1. Screen: Choose option
2. Screen: Enter details
3. System: Validate
- If invalid -> Screen: Error + Fix
4. Screen: Review & Confirm
5. System: Submit
- If fail -> Screen: Retry / Cancel
6. Screen: Success
End
Das hält Gespräche auf derselben Seite, bevor jemand Figma öffnet oder Anforderungen schreibt.
Ein Nutzerflow zeigt wohin sich jemand bewegen kann. Logik erklärt warum er dorthin kann (oder nicht) und was das Produkt tun soll, wenn etwas schiefgeht. Hier verlieren Teams oft Zeit: Flows sehen „fertig" aus, aber Entscheidungen, Zustände und Fehlerbehandlung sind noch implizit.
KI ist hier nützlich, weil sie einen visuellen oder geschriebenen Flow in eine verständliche „Logikschicht" übersetzen kann, die nicht-technische Stakeholder prüfen können, bevor Design und Entwicklung beginnen.
Fang damit an, jeden Schritt als kleine Menge von If/Then-Regeln und Berechtigungsprüfungen neu zu schreiben. Ziel ist Klarheit, nicht Vollständigkeit.
Beispiele für Schlüsselentscheidungen, die den Flow ändern:
Wenn KI diese Regeln entwirft, versehe sie mit menschenfreundlichen Namen (z. B. „R3: Anmeldung erforderlich, um zu speichern"). Das erleichtert Diskussionen in Review-Meetings.
Jeder Bildschirm in einem Flow sollte explizite Zustände haben. Bitte um eine Checkliste pro Bildschirm:
Flows werden real, wenn du die dahinterliegenden Daten spezifizierst. KI kann eine erste Version extrahieren wie:
Liste „Unhappy Paths" in Alltagssprache:
Um die Logik für nicht-technische Stakeholder lesbar zu halten, formatiere es als kurze „Entscheidung + Ergebnis"-Tabelle und vermeide Jargon. Wenn du ein leichtes Template brauchst, verwende dieselbe Struktur über Features hinweg, damit Reviews konsistent bleiben (siehe /blog/prompt-templates-for-flows).
Hast du eine Entwurf-Map und ein paar Flows, ist das nächste Risiko: „jeder Bildschirm wirkt wie eine Neuentwicklung." KI kann als Konsistenzprüfer dienen: sie erkennt, wenn dieselbe Aktion drei Namen hat, ähnliche Bildschirme unterschiedliche Layouts nutzen oder Microcopy den Ton wechselt.
Schlage eine kleine Komponentenliste vor, basierend auf dem, was sich in deinen Flows wiederholt. Statt pro Bildschirm zu designen, standardisiere Bausteine:
Das beschleunigt Wireframes und spätere UI-Arbeit—und reduziert Logikfehler, weil dieselbe Komponente dieselben Regeln wiederverwendet.
Normalisiere eure Vokabel in ein einfaches Namenssystem:
Erstelle ein Glossar und markiere Abweichungen über Bildschirme und Flows hinweg.
Schon früh entwerfe Basis-Microcopy:
Füge Erinnerungen pro Komponente an: Tastatur-Fokuszustände, klare Sprache und Kontrastanforderungen. Markiere außerdem, wo Muster zu euren bestehenden Markenrichtlinien passen sollten (Terminologie, Tonfall, Button-Hierarchie), damit neue Bildschirme nicht von Bekanntem abweichen.
KI beschleunigt Zusammenarbeit nur, wenn alle dasselbe „aktuelle Wahr" sehen. Das Ziel ist nicht, das Modell vorpreschen zu lassen—sondern es als strukturierten Editor zu verwenden, der deinen Plan lesbar hält, während mehr Menschen Feedback geben.
Beginne mit einem Master-Dokument und generiere dann Sichten für jede Gruppe, ohne die zugrunde liegenden Entscheidungen zu ändern:
Beziehe dich auf konkrete Abschnitte (z. B. „Basierend auf 'Flow A' und 'Rules' unten, schreibe eine Exec Summary"), damit die Ausgaben verankert bleiben.
Wenn Feedback in chaotischer Form kommt (Slack-Threads, Meeting-Notizen), kopiere es rein und erzeuge:
Das reduziert das klassische „wir haben darüber gesprochen, aber nichts hat sich geändert"-Problem.
Jede Iteration sollte ein kurzes Changelog enthalten. Generiere eine Diff-artige Zusammenfassung:
Setze explizite Checkpoints, an denen Menschen die Richtung genehmigen: nach der Bildschirm-Map, nach den Hauptflows, nach Logik/Edge-Cases. Zwischen Checkpoints soll KI nur vorschlagen, nicht finalisieren.
Veröffentliche das Master-Dokument an einem Ort (z. B. /docs/product-brief-v1) und verlinke von Tasks darauf. Betrachte KI-generierte Varianten als „Views", während das Master-Dokument die Referenz bleibt, an der sich alle orientieren.
Validierung ist der Moment, in dem „schick aussehende Flowcharts" zu etwas Verlässlichem werden. Bevor jemand Figma öffnet oder zu bauen beginnt, solltest du den Flow so testen, wie echte Nutzer ihn erleben würden.
Erstelle kurze, glaubwürdige Aufgaben, die zu deinem Ziel und Publikum passen (inklusive einer „messy"-Aufgabe). Zum Beispiel:
Führe jedes Szenario Schritt für Schritt durch euren vorgeschlagenen Nutzerflow. Wenn du nicht narrativ beschreiben kannst, was passiert, ohne zu raten, ist der Flow nicht bereit.
Erstelle für jeden Bildschirm im Flow eine Checkliste:
Das bringt fehlende Anforderungen ans Licht, die sonst erst in QA auftauchen.
Scanne den Flow nach:
Schlage einen „kürzesten Pfad" vor und vergleiche ihn mit dem aktuellen Flow. Wenn du zusätzliche Schritte brauchst, mache sie explizit (warum sie existieren, welches Risiko sie reduzieren).
Generiere gezielte Fragen wie:
Nimm diese Fragen in dein Review-Dokument auf oder verlinke sie zu deinem nächsten Abschnitt über Prompt-Templates unter /blog/prompt-templates-turning-brainstorms-into-screens-and-flows.
Ein guter Prompt geht weniger darum, „clever" zu sein, sondern eher darum, der KI denselben Kontext zu geben, den du einem Teammitglied geben würdest: was du weißt, was du nicht weißt und welche Entscheidungen du als Nächstes brauchst.
Verwende dies, wenn du chaotische Notizen aus einem Workshop, Anruf oder Whiteboard hast.
You are my product analyst.
Input notes (raw):
[PASTE NOTES]
Task:
1) Rewrite as a clean, structured summary in plain English.
2) Extract key terms and define them (e.g., “account”, “workspace”, “project”).
3) List any contradictions or duplicates.
Constraints:
- Platform: [iOS/Android/Web]
- Timeline: [date or weeks]
- Must-haves: [list]
- Non-goals: [list]
Output format: headings + short bullets.
Das wandelt „alles, was wir gesagt haben" in Buckets um, die du in Bildschirme übertragen kannst.
Cluster the items below into 5–8 themes.
For each theme: name it, include the items, and propose a goal statement.
Important:
- If you infer anything, put it under “Assumptions (AI)” and label each A1, A2...
- Also output “Open Questions” we must answer to confirm/deny assumptions.
Items:
[PASTE LIST]
Bitte um mindestens zwei Ebenen, damit Stakeholder zwischen Komplexitätsstufen wählen können.
Based on these themes and goals:
[PASTE THEMES/GOALS]
Create:
1) An initial screen list grouped by area (IA draft).
2) Two user flow options:
- Option A: simplest viable flow
- Option B: advanced flow with power-user paths
3) For each option: entry points, success end state, and failure/edge paths.
4) Output an “Open Questions” list for the next meeting.
Constraints:
Platform: [ ]
Must-haves: [ ]
Compliance/permissions: [ ]
Wenn ihr dieselben Templates wiederverwendet, beginnt das Team, Inputs in einem konsistenten Format zu liefern—das macht AI-Ausgaben leichter vergleichbar und iterierbar.
Wenn euer Endziel nicht nur Planung, sondern Auslieferung ist, hilft es, diese Artefakte (Bildschirme, Flows und Logik) mit der Implementierung zu verbinden. Koder.ai ist eine Vibe-Coding-Plattform, die einen strukturierten Plan nehmen und euch helfen kann, von „Draft-Flows" zu funktionierenden Web-, Backend- oder Mobile-Apps per Chat zu gelangen—besonders wenn ihr das KI-Output zuerst als prüfbare Spezifikation behandelt und dann schrittweise generiert. Features wie Planungsmodus, Snapshots und Rollback sind nützlich, wenn ihr Flows und Logik iteriert und eine klare Historie behalten wollt.
KI ist großartig, um Struktur zu beschleunigen—chaotische Notizen in Entwurfs-Bildschirme, Regeln und Flows zu verwandeln. Sie füllt aber auch selbstbewusst Lücken, wenn Informationen fehlen. Die sicherste Haltung ist simpel: KI schlägt vor, euer Team entscheidet.
Die meisten Probleme entstehen durch versteckte Annahmen. KI kann:
Behandle jede Ausgabe als Hypothese—insbesondere alles, was wie eine Anforderung klingt („Nutzer werden…", „Das System sollte...").
Beim Brainstormen mit KI füge nicht ein:
Stattdessen anonymisiere und fasse zusammen („Nutzer A", „Enterprise-Kunde", „Refund-Szenario") und bewahre sensible Kontexte in euren Team-Dokumenten auf.
Benenne einen klaren Owner für Flow und Logik (oft PM oder Designer). Nutze KI-Entwürfe, um das Schreiben zu beschleunigen, aber speichere Entscheidungen im Kanon (PRD, Spec oder Ticketsystem). Wenn gewünscht, verlinke unterstützende Docs mit relativen Links wie /blog/flow-walkthrough-checklist.
Eine leichte Checkliste verhindert „schön, aber falsch"-Outputs:
Ein guter KI-unterstützter Flow ist:
Wenn das nicht erfüllt ist, promptet erneut—nutze eure Korrekturen als neuen Input.
Bildschirme sind die einzelnen Ansichten, mit denen ein Nutzer interagiert (Seiten, Modale, Formulare). Eine nützliche Definition eines Bildschirms enthält:
Wenn du nicht beschreiben kannst, was der Nutzer auf dem Bildschirm erreichen will, ist es meistens noch kein echter Bildschirm—nur ein Label.
Ein Flow ist der schrittweise Pfad, den ein Nutzer nimmt, um ein Ziel zu erreichen—typischerweise über mehrere Bildschirme hinweg. Fang so an:
Schreib dann einen nummerierten Happy Path und füge erst danach Verzweigungen hinzu (überspringen, bearbeiten, abbrechen, erneut versuchen).
Logik sind die Regeln und Entscheidungen, die bestimmen, was das System erlaubt und was der Nutzer sieht. Übliche Kategorien sind:
Weil frühe Eingaben oft verstreut und inkonsistent sind—Notizen, Chats, Skizzen, letzte Ideen—enthalten sie häufig:
Ohne Struktur schieben Teams Entscheidungen in Design/Entwicklung, was später zu viel Nacharbeit führt, wenn Lücken sichtbar werden.
Ja—AI ist besonders nützlich für einen ersten „Aufräum-Pass“:
Beste Praxis: Bewahre die Originalnotizen, und betrachte die AI-Version als editierbaren Entwurf, den ihr überprüft und korrigiert.
KI kann ähnliche Einträge in Themen clustern (wie Haftnotizen sortieren) und hilft dir:
Menschliche Kontrolle ist wichtig: nicht automatisch zusammenführen, solange das Team nicht bestätigt, dass es wirklich dieselbe Anforderung ist.
Wandle Cluster in einen Entwurf der Informationsarchitektur (IA) um, indem du bittest um:
Ein guter IA-Entwurf macht Umfang sichtbar und deckt oft vergessene Bildschirme auf (Leere-Zustände, Fehler, Einstellungen, Hilfe).
Verwende eine zielorientierte Anfrage:
So bleiben Flows implementierbar und verhindern, dass „alles fließt“ und dadurch unpraktikabel wird.
Wandle den Flow in prüfbare Logik um, indem du bittest um:
Formatiere es als „Entscheidung → Ergebnis“, damit es auch für nicht-technische Stakeholder lesbar bleibt.
Nutze KI, um „Views“ desselben Master-Plans zu erzeugen, aber behalte eine Quelle der Wahrheit:
Das verhindert, dass verschiedene Personen unterschiedlichen KI-generierten Versionen folgen.
Wenn ein Flow sagt, wohin Nutzer gehen, erklärt die Logik warum und was passiert, wenn es fehlschlägt.