Was es wirklich bedeutet, wenn KI „eine App baut“ (und was nicht)

Warum die Formulierung verwirrend ist

Sie ist verwirrend, weil sie sehr unterschiedliche Setups beschreiben kann:

• Ein Chat‑Tool, das Beispielcode generiert, den du in ein echtes Projekt kopierst
• Ein „KI‑App‑Builder“, der aus einer Eingabe eine einfache App erstellt
• Eine No‑Code‑Plattform, die KI‑Funktionen (z. B. Textgenerierung) in deine App einbaut
• Ein Entwickler, der KI im IDE nutzt, um schneller zu schreiben und besser zu debuggen

All das involviert KI, aber die resultierenden Grade an Kontrolle, Qualität und langfristiger Wartbarkeit unterscheiden sich stark.

Was du aus diesem Artikel mitnimmst

Du erfährst, wobei KI realistisch helfen kann, wo sie oft Fehler macht und wie du dein Vorhaben so absteckst, dass du eine schnelle Demo nicht mit einem auslieferbaren Produkt verwechselst.

Was dieser Artikel nicht verspricht: dass du einen Satz tippst und sofort eine sichere, konforme, polierte App erhältst, die für echte Nutzer bereit ist.

Die echten Schritte von Idee bis Launch

Egal wie viel KI du einsetzt: Die meisten Apps folgen trotzdem dem gleichen Ablauf:

1. Problem und Ziel‑Nutzer definieren
2. Kernfunktionen (MVP) festlegen
3. Grundlegende Abläufe und Screens entwerfen
4. Frontend und Backend bauen
5. Testen, Fixen und Verfeinern
6. Hosting, Analytics und Sicherheitsbasis einrichten
7. Launch, dann Wartung und Weiterentwicklung

KI kann mehrere dieser Schritte beschleunigen — aber sie ersetzt sie nicht.

„Bauen" kann mehrere sehr verschiedene Dinge bedeuten

Wenn jemand sagt „KI hat meine App gebaut“, kann das alles Mögliche heißen — von „KI hat eine nette Idee vorgeschlagen“ bis zu „wir haben ein funktionierendes Produkt für echte Nutzer ausgeliefert“. Das sind sehr unterschiedliche Ergebnisse — und wer sie vermischt, erlebt Enttäuschungen.

1) „Bauen" als generieren (Ideen und Entwürfe)

Manchmal bedeutet „bauen“, dass die KI generiert hat:

• Eine App‑Idee oder Feature‑Liste
• Beispiel‑Screens in Textform („Login, Dashboard, Einstellungen“)
• Einen groben User‑Flow
• Entwurfstexte für Onboarding oder Marketing

Das ist besonders am Anfang nützlich, ähnelt aber eher Brainstorming und Dokumentation als Entwicklung.

2) „Bauen" als Code schreiben (Teile einer App)

Manchmal meint „bauen“, dass die KI Code geschrieben hat: ein Formular, einen API‑Endpoint, eine Datenbankabfrage, eine UI‑Komponente oder ein kurzes Script.

Das spart Zeit, ist aber nicht dasselbe wie eine kohärente Anwendung. Code muss geprüft, getestet und in ein echtes Projekt integriert werden. „KI‑generierter Code“ wirkt oft fertig, kann aber Probleme verbergen wie fehlende Fehlerbehandlung, Sicherheitslücken oder inkonsistente Struktur.

3) „Bauen" als zusammenbauen (AI‑App‑Builder oder No‑Code)

Mit einem KI‑App‑Builder (oder einer No‑Code‑Plattform mit KI‑Funktionen) kann das Tool Vorlagen zusammenfügen und Dienste verbinden.

Das liefert schnell eine funktionierende Demo. Der Kompromiss: du baust innerhalb fremder Beschränkungen — begrenzte Anpassung, Datenmodell‑Restriktionen, Performance‑Deckel und Plattform‑Lock‑in.

4) „Bauen" als Produkt ausliefern (die volle Realität)

Ausliefern umfasst alle unglamourösen Teile: Authentifizierung, Datenspeicherung, Zahlungen, Datenschutzerklärung, Analytics, Monitoring, Bugfixes, Geräte/Browser‑Kompatibilität, App‑Store‑Einreichung und laufende Wartung.

Kern: KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein verantwortlicher Eigentümer. Wenn etwas kaputtgeht, Daten leaken oder Compliance‑Checks fehlschlagen, ist die KI nicht verantwortlich — du und dein Team sind es.

Demo vs. Produktion: die wichtigste Unterscheidung

Ein Prototyp kann in Minuten beeindrucken. Eine produktionsreife App muss echte Nutzer, Edge‑Fälle und Sicherheitsanforderungen überstehen. Viele „KI hat meine App gebaut“‑Geschichten sind tatsächlich „KI hat mir geholfen, eine überzeugende Demo zu erstellen."

Was KI in der App‑Entwicklung tatsächlich gut kann

KI „versteht" dein Geschäft nicht so wie ein Teammitglied. Sie sagt wahrscheinliche Ausgaben basierend auf Mustern in Trainingsdaten und den Details, die du gibst. Bei spezifischen Vorgaben kann KI exzellent sein, um erste Fassungen schnell zu produzieren und bei Iterationen zu helfen.

Häufige Outputs, die KI zuverlässig erzeugen kann

Du kannst erwarten, dass KI liefert:

• Textanforderungen: User Stories, Akzeptanzkriterien, Edge‑Fälle, einfache PRDs
• UI‑Entwürfe: Bildschirmbeschreibungen, Layoutvorschläge, Beispiel‑Microcopy, einfache Flows
• Code‑Snippets: Komponenten, API‑Handler, Datenbankabfragen, Glue‑Code zwischen Diensten
• Tests: Unit‑Test‑Skelette, Beispieltestfälle, einfache Mock‑Daten
• Docs: README, Setup‑Anleitungen, Endpoint‑Referenzen, Release‑Notes

Wichtig: Das sind Startpunkte. Jemand muss sie gegen echte Nutzer und Einschränkungen validieren.

Geschwindigkeit und Iteration sind die Superkräfte

KI ist stark bei repetitiver, eng umrissener und leicht prüfbarer Arbeit. Sie kann dir helfen:

• Mehrere Versionen von Onboarding‑Texten und Fehlermeldungen zu erzeugen und die passende Tonalität auszuwählen.
• Eine Feature‑Liste in ein grobes Backlog mit Prioritäten und Abhängigkeiten zu überführen.
• Ein einfaches CRUD‑Feature zu scaffolden, damit ein Entwickler es verfeinern kann.
• Testfälle für einen Zahlungsablauf zu entwerfen („erfolgreiche Abbuchung“, „Karte abgelehnt“, „Netzwerk‑Timeout").

Was sie nicht leistet

Selbst wenn das Ergebnis poliert wirkt, bringt KI keine echten Nutzer‑Insights mit. Sie kennt nicht deine Kunden, deine rechtlichen Verpflichtungen, interne Systeme oder das, was in sechs Monaten wartbar ist — es sei denn, du gibst diesen Kontext und jemand prüft die Ergebnisse.

Was KI (noch) nicht für dich tun kann

KI kann schnell Screens, APIs und eine lauffähige Demo erzeugen — aber eine Demo ist nicht dasselbe wie eine produktionsreife App.

„Produktionsreif“ ist mehr als „läuft auf meinem Laptop"

Eine produktionsreife App braucht Sicherheit, Zuverlässigkeit, Monitoring und Wartbarkeit. Dazu gehören sichere Authentifizierung, Rate‑Limiting, Secrets‑Management, Backups, Logging, Alerting und ein klarer Upgrade‑Pfad bei Abhängigkeitsänderungen. KI kann Teile davon vorschlagen, aber nicht konsistent ein vollständiges, verteidigungsfähiges Setup Ende‑zu‑Ende entwerfen und validieren.

Edge‑Fälle und echte Daten brechen Happy‑Path‑Builds

Die meisten KI‑generierten Apps sehen auf dem Happy Path gut aus: saubere Beispieldaten, perfektes Netzwerk, eine Nutzerrolle und keine unerwarteten Eingaben. Echte Nutzer tun das Gegenteil. Sie melden sich mit seltsamen Namen an, fügen riesige Texte ein, laden die falschen Dateien hoch, verlieren die Verbindung während des Checkouts oder stoßen seltene Timing‑Fehler aus.

Edge‑Case‑Handling erfordert Entscheidungen zu Validierungsregeln, Nutzerkommunikation, Retries, Datenbereinigung und dem Umgang mit Ausfällen Dritter. KI kann Szenarien brainstormen, aber nicht zuverlässig deine tatsächlichen Nutzer und den operativen Alltag vorhersagen.

Verantwortung verschwindet nicht

Wenn die App einen Bug hat, wer behebt ihn? Bei einem Ausfall, wer wird gerufen? Wenn eine Zahlung fehlschlägt oder Daten falsch sind, wer untersucht und unterstützt Nutzer? KI kann Code liefern, aber nicht die Konsequenzen tragen. Jemand muss Debugging, Incident Response und laufenden Support übernehmen.

Rechtliche und Datenschutz‑Entscheidungen sind nicht automatisch ausgefüllt

KI kann Richtlinien entwerfen, aber sie kann nicht entscheiden, was du rechtlich tun musst — oder welches Risiko du akzeptierst. Datenaufbewahrung, Einwilligung, Zugriffskontrollen und der Umgang mit sensiblen Daten (Gesundheit, Zahlungen, Kinder) erfordern bewusste Entscheidungen, oft mit fachlicher Beratung.

Wo Menschen weiterhin die entscheidenden Entscheidungen treffen

KI kann das App‑Development beschleunigen, aber Urteilskraft bleibt nötig. Die wichtigsten Entscheidungen — was gebaut wird, für wen und wie „gut“ aussieht — bleiben menschlich. Wenn du diese Entscheidungen an eine KI delegierst, bekommst du oft ein technisch „fertiges“ Produkt, das strategisch falsch ist.

Anforderungen: KI kann entwerfen, Menschen müssen Prioritäten und Beschränkungen bestätigen

KI hilft bei einem ersten Entwurf von User Stories, Screens oder MVP‑Scope. Sie kennt aber nicht deine realen Geschäftsrahmen: Deadlines, Budget, rechtliche Regeln, Teamfähigkeiten oder was du bereit bist zu opfern.

Menschen entscheiden, was zählt (Geschwindigkeit vs Qualität, Wachstum vs Umsatz, Einfachheit vs Features) und was auf keinen Fall passieren darf (sensible Daten speichern, von einer Dritt‑API abhängig sein, etwas bauen, das später nicht unterstützt werden kann).

Design: KI kann Layouts vorschlagen, Menschen sichern Usability und Markenfit

KI kann UI‑Ideen, Copy‑Varianten und Komponenten vorschlagen. Die menschliche Entscheidung ist, ob das Design für deine Nutzer verständlich und zur Marke passend ist.

Usability ist der Punkt, an dem „sieht gut aus“ trotzdem scheitern kann: Button‑Platzierung, Barrierefreiheit, Fehlermeldungen und der Gesamtflow. Menschen entscheiden auch, welches Gefühl das Produkt haben soll — vertrauenswürdig, verspielt, premium — das ist nicht bloß ein Layout‑Problem.

Engineering: KI kann Code generieren, Menschen sichern Architektur und Qualität

KI‑generierter Code kann beschleunigen, besonders bei Standardmustern (Formulare, CRUD, einfache APIs). Menschen wählen jedoch die Architektur: wo Logik liegt, wie Daten fließen, wie skaliert wird, wie geloggt wird und wie man aus Fehlern wiederherstellt.

Hier wird auch die langfristige Kostenbasis festgelegt. Entscheidungen zu Abhängigkeiten, Sicherheit und Wartbarkeit lassen sich selten „später beheben“ ohne Rework.

QA: KI kann Tests vorschlagen, Menschen validieren auf realen Geräten und Szenarien

KI kann Testfälle, Edge‑Bedingungen und automatisierte Testbeispiele vorschlagen. Menschen müssen aber bestätigen, dass die App in der unordentlichen Realität funktioniert: langsame Netze, ungewöhnliche Geräte, partielle Berechtigungen, unerwartetes Nutzerverhalten und „es funktioniert, fühlt sich aber kaputt an“‑Momente.

Launch: KI kann Checklisten entwerfen, Menschen tragen Genehmigungen und Compliance

KI kann Release‑Notes entwerfen, eine Launch‑Checkliste erstellen und an Store‑Anforderungen erinnern. Menschen tragen jedoch die Verantwortung für Genehmigungen, App‑Store‑Einreichungen, Datenschutzerklärungen und Compliance.

Wenn nach dem Launch etwas schiefgeht, beantwortet nicht die KI Kunden‑Mails oder entscheidet über ein Rollback. Diese Verantwortung bleibt klar menschlich.

Die versteckte Arbeit: Klare Prompts brauchen klare Anforderungen

Die Qualität der KI‑Ausgabe hängt stark von der Eingabequalität ab. Ein „klarer Prompt" ist kein schicker Text — es sind klare Anforderungen: was du baust, für wen und welche Regeln immer gelten.

Wenn du Ziel, Nutzer und Einschränkungen nicht beschreiben kannst, füllt das Modell die Lücken mit Vermutungen. Dann entsteht Code, der plausibel wirkt, aber nicht zu dem passt, was du wirklich brauchst.

Wie „klare Eingaben" aussehen

Schreib zuerst auf:

• Ziel: wie Erfolg aussieht (z. B. „Support‑Tickets um 20 % reduzieren“)
• Nutzer: wer es nutzt und was sie erreichen wollen
• Regeln: Geschäftslogik, Berechtigungen, Daten, die du speicherst oder auf keinen Fall speichern darfst
• Einschränkungen: Budget, Zeitrahmen, Tech‑Stack, Compliance‑Anforderungen

Eine kurze „guter Prompt"‑Vorlage

Nutze das als Ausgangspunkt:

Wer: [primärer Nutzer]
Was: baue [Feature/Screen/API], damit der Nutzer [Aktion]
Warum: damit er [Ergebnis] erreicht, gemessen durch [Metrik]
Einschränkungen: [Plattform/Stack], [muss/muss nicht], [Datenschutz/Sicherheit], [Performance], [Deadline]
Akzeptanzkriterien: [Stichliste von Pass/Fail‑Checks]

Vage Idee in messbare Anforderungen verwandeln

Vage: „Mach eine Buchungs‑App."

Messbar: „Kunden können ein 30‑minütiges Zeitfenster buchen. Das System verhindert Doppelbuchungen. Admins können Termine blockieren. Bestätigungs‑E‑Mail wird innerhalb 1 Minute versendet. Bei fehlgeschlagener Zahlung wird die Buchung nicht angelegt."

Häufige Prompt‑Fehler

Fehlende Edge‑Fälle (Stornierungen, Zeitzonen, Retries), unklare Scope („volle App“ vs. ein Flow) und keine Akzeptanzkriterien („funktioniert gut“ ist nicht prüfbar). Wenn du Pass/Fail‑Kriterien ergänzt, wird KI deutlich nützlicher — und dein Team spart Nacharbeit.

KI‑App‑Builder vs No‑Code vs Custom Development

Wenn jemand „KI hat meine App gebaut“ sagt, kann das drei sehr verschiedene Wege meinen: ein KI‑App‑Builder, ein No‑Code‑Tool oder Custom‑Development mit KI‑Unterstützung. Die richtige Wahl hängt weniger vom Hype als davon ab, was du ausliefern musst und was du besitzen willst.

Option 1: KI‑App‑Builder (Prompt‑to‑App‑Plattformen)

Diese Tools generieren Screens, einfache Datenbanken und Logik aus einer Beschreibung.

Am besten geeignet für: schnelle Prototypen, interne Tools, einfache MVPs, bei denen Plattform‑Limits akzeptabel sind.

Tradeoffs: Anpassung stößt schnell an Grenzen (komplexe Berechtigungen, ungewöhnliche Workflows, Integrationen). Du bist meist an Hosting und Datenmodell der Plattform gebunden.

Ein praktischer Mittelweg sind „vibe‑coding“ Plattformen wie Koder.ai, wo du per Chat baust, aber am Ende eine echte Anwendungsstruktur bekommst (Web‑Apps oft mit React; Backends häufig Go + PostgreSQL; Flutter für Mobile). Die wichtige Frage ist nicht, ob KI etwas generieren kann — sondern ob du das Ergebnis iterieren, testen und besitzen kannst (inkl. Source‑Code‑Export, Rollbacks und sicherer Deploys).

Option 2: No‑Code‑Builder (Drag‑and‑Drop)

No‑Code‑Tools geben dir mehr explizite Kontrolle als reine Prompt‑Builder: du setzt Seiten, Workflows und Automatisierungen selbst zusammen.

Am besten geeignet für: Business‑Apps mit Standardmustern (Formulare, Freigaben, Dashboards) und Teams, die ohne Code schnell vorwärtskommen wollen.

Tradeoffs: Fortgeschrittene Features erfordern oft Workarounds, und Performance kann bei Wachstum leiden. Manche Plattformen erlauben Teilexporte von Daten; die wenigsten lassen dich die App vollständig mitnehmen.

Option 3: Custom Development (mit KI‑Assistenz)

Hier baust du (oder ein Entwickler) in einem normalen Code‑Repository und nutzt KI, um Scaffolding, UI‑Generierung, Tests und Docs zu beschleunigen.

Am besten geeignet für: Produkte, die einzigartige UX, langfristige Flexibilität, hohe Sicherheit/Compliance oder komplexe Integrationen brauchen.

Tradeoffs: höhere Anfangskosten und mehr Projektmanagement, aber du besitzt den Code und kannst Hosting, DB und Vendoren wechseln.

Lock‑in: die Frage, die du früh stellen musst

Wenn du auf einer Plattform baust, kann ein Wechsel später ein kompletter Neuaufbau bedeuten — selbst wenn du Daten exportieren kannst. Mit Custom‑Code ist ein Vendor‑Wechsel meist eine Migration, nicht ein Rewrite.

Wenn Code‑Eigentum wichtig ist, suche gezielt nach Plattformen, die Source‑Code‑Export, vernünftige Deploy‑Optionen und Betriebs‑Kontrollen wie Snapshots und Rollbacks unterstützen (so dass Experimentieren nicht zum Risiko wird).

Kurze Entscheidungs‑Checkliste

• Brauchst du in Tagen etwas Nutzbares? → KI‑App‑Builder oder No‑Code.\n- Brauchst du individuelle Features, komplexe Rollen oder tiefe Integrationen? → Custom (KI‑assistiert) oder eine Plattform, die mitwächst.\n- Wird die App ein Kernprodukt, das du jahrelang pflegst? → Eher Custom, oder sicherstellen, dass Export und Betrieb möglich sind.\n- Ist „Code‑Besitz" nicht verhandelbar? → Custom oder ein Builder mit vollem Export.\n- Kannst du Plattform‑Preis‑Änderungen und Limits akzeptieren? → Plattform‑Tools sind in Ordnung.