10. Mai 2025·8 Min
Wie nicht‑technische Gründer SaaS mit KI‑Workflows ausliefern
Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung für nicht‑technische Gründer, ein echtes SaaS mit KI zu liefern: Scope definieren, Specs erstellen, bauen, testen, deployen und iterieren.
Schritt‑für‑Schritt‑Anleitung für nicht‑technische Gründer, ein echtes SaaS mit KI zu liefern: Scope definieren, Specs erstellen, bauen, testen, deployen und iterieren.
KI kann dich bei einem SaaS‑Produkt überraschend weit bringen — auch ohne Code‑Schreiben — weil sie UI‑Screens entwerfen, Backend‑Endpoints generieren, Datenbanken verbinden und erklären kann, wie man deployt. Was sie nicht kann: entscheiden, was wichtig ist, Korrektheit verifizieren oder Verantwortung für Produktionsausfälle übernehmen. Du musst weiterhin lenken.
In diesem Beitrag bedeutet ausliefern: ein nutzbares Produkt in einer realen Umgebung, in das sich echte Menschen einloggen und das sie verwenden können. Abrechnung ist anfangs optional. „Ausgeliefert“ ist keine Figma‑Datei, kein Prototyp‑Link und kein Repo, das nur auf deinem Laptop läuft.
KI ist stark bei schneller Ausführung: sie erzeugt Gerüste, schlägt Datenmodelle vor, schreibt CRUD‑Funktionen, entwirft E‑Mail‑Vorlagen und liefert erste Tests.
KI braucht weiterhin Steuerung und Prüfungen: sie kann APIs halluzinieren, Randfälle übersehen, unsichere Defaults setzen oder stillschweigend vom Anforderungsprofil abdriften. Behandle sie wie eine extrem schnelle Junior‑Assistenz: hilfreich, aber nicht autoritativ.
Du durchläufst eine einfache Schleife:
In der Regel besitzt du die Produktidee, die Marke, Kundendaten und den in deinem Repo gespeicherten Code — aber überprüfe die Nutzungsbedingungen deiner KI‑Tools und Lizenzbedingungen für Abhängigkeiten, die du übernimmst. Gewöhne dir an, Outputs in deinem Projekt zu speichern, Entscheidungen zu dokumentieren und keine proprietären Kundendaten in Prompts zu kopieren.
Du brauchst: klares Schreiben, grundlegendes Produktdenken und Geduld zum Testen und Iterieren. Du kannst überspringen: tiefe Informatik, komplexe Architektur und „perfekten“ Code — zumindest bis Nutzer zeigen, dass es wichtig ist.
Wenn du KI zur Hilfe hast, ist Klarheit dein größter Hebel. Ein enges Problem reduziert Unklarheiten, was weniger „fast richtige“ Features und mehr nutzbare Ergebnisse bedeutet.
Starte mit einer einzelnen Person, die du dir vorstellen kannst, nicht mit einem breiten Marktsegment. „Freiberufliche Designer, die Kunden abrechnen“ ist besser als „kleine Unternehmen“. Nenne dann die eine Aufgabe, die sie bereits zu erledigen versuchen — idealerweise repetitiv, stressig oder zeitkritisch.
Ein schneller Test: wenn dein Nutzer nicht in 10 Sekunden sagen kann, ob dein Produkt für ihn ist, ist es noch zu breit.
Halte es knapp und messbar:
„Hilf [Zielnutzer] [Aufgabe erledigen] durch [wie] damit sie [Ergebnis] erreichen.“
Beispiel: „Hilf freiberuflichen Designern, in unter 2 Minuten korrekte Rechnungen zu senden, indem Zeilen aus Projektnotizen automatisch erstellt werden, damit sie schneller bezahlt werden."
Metriken verhindern, dass KI‑gestütztes Bauen zu Feature‑Sammlung wird. Wähle einfache Zahlen, die du wirklich verfolgen kannst:
Liste nur die Schritte, die ein Nutzer durchlaufen muss, um das versprochene Ergebnis zu erreichen — keine Extras. Wenn du es nicht in 5–7 Schritten beschreiben kannst, kürze es.
Scope Creep ist die Hauptursache, warum KI‑Projekte ins Stocken geraten. Notiere verlockende Ergänzungen (Mehrbenutzer‑Rollen, Integrationen, Mobile App, Dashboards) und markiere sie explizit mit „not now“. Das gibt dir die Erlaubnis, die einfachste Version zuerst auszuliefern und anhand realer Nutzung zu verbessern.
KI kann schnell Code schreiben, aber sie kann nicht raten, was du meinst. Eine einseitige Spezifikation (denk an ein „Mini‑PRD“) gibt dem Modell eine einzige Quelle der Wahrheit, die du in Prompts, Reviews und Iterationen wiederverwenden kannst.
Bitte die KI, eine einseitige PRD zu erstellen, die enthält:
Wenn du eine einfache Struktur willst, nutze:
Konvertiere jede MVP‑Funktion in 3–8 User Stories. Für jede Story fordere:
Bitte die KI, unklare Annahmen und Randfälle aufzulisten: leere Zustände, ungültige Eingaben, Berechtigungsfehler, Duplikate, Wiederholungen und „was, wenn der Nutzer mitten drin abbricht?“. Entscheide, welche davon in v0.1 behandelt werden müssen.
Definiere Schlüsselbegriffe (z. B. „Workspace“, „Member“, „Project“, „Invoice status“). Verwende dieses Glossar in jedem Prompt, damit das Modell Begriffe nicht umbenennt.
Beende deine einseitige Spezifikation mit einer strengen MVP v0.1 Checkliste: was enthalten ist, was ausdrücklich ausgeschlossen ist und was „done“ bedeutet. Das ist die Spezifikation, die du in deinen KI‑Workflow jedes Mal einfügst.
Du brauchst keine perfekten Screens oder ein „echtes“ Datenbankdesign, um zu starten. Du brauchst ein gemeinsames Bild davon, was das Produkt tut, welche Informationen es speichert und was jede Seite verändert. Dein Ziel ist, Unklarheit zu beseitigen, damit KI (und später Menschen) konsistent implementieren können.
Bitte die KI um einfache Wireframes in Textform: Seiten, Komponenten und Navigation. Halte es grundlegend — Kästen und Beschriftungen.
Beispielprompt: „Erstelle Low‑Fidelity‑Wireframes für: Login, Dashboard, Projektliste, Projektdetail, Einstellungen. Füge Navigation und Hauptkomponenten pro Seite hinzu.“
Schreibe 3–6 Objekte, die du speichern wirst, als Sätze:
Dann bitte die KI, ein Datenbankschema vorzuschlagen und es einfach zu erklären.
Das verhindert, dass „zufällige“ Features während des Builds auftauchen.
Ein einfaches Mapping:
Halte eine kurze „UI‑Regeln“‑Liste:
Wenn du nur eines tust: stelle sicher, dass jede Seite eine klare primäre Aktion hat und jedes Datenobjekt einen klaren Owner (meist der Nutzer oder die Organisation).
Ein einfacher Stack ist weniger eine Frage des „coolen“ Techs und mehr eine Frage dessen, was langweilig, gut dokumentiert und leicht wiederherstellbar ist, wenn etwas schiefgeht. Für v1 wähle Defaults, die tausende Teams nutzen und die KI‑Assistenten zuverlässig erzeugen können.
Wenn du keine starken Einschränkungen hast, ist diese Kombination ein sicherer Startpunkt:
Wenn du lieber per Chat‑First‑Workflow statt vielem manuellen Wiring bauen willst, können Plattformen wie Koder.ai eine React‑UI plus Go‑Backend mit PostgreSQL generieren, Deployment/Hosting übernehmen und den Quellcode exportierbar machen, wenn du volle Kontrolle willst.
Wähle eines:
Wenn du Zahlungen oder sensible Daten verarbeitest, plane frühe Audits ein.
Setze auf Managed‑Services mit Dashboards, Backups und sinnvollen Defaults. „Funktioniert an einem Nachmittag“ schlägt „theoretisch anpassbar“. Managed Postgres (Supabase/Neon) + Managed Auth spart Wochen Einrichtung.
Habe drei:
Mache „Staging‑Deploys bei jedem Merge in main“ zur Regel.
Behalte eine einseitige Checkliste, die du in jedes neue Projekt kopierst:
Diese Checkliste wird zu deinem Geschwindigkeitsvorteil beim Projekt #2.
Guten Code von KI zu bekommen ist nicht primär Frageformulierung — es ist ein wiederholbares System, das Unklarheiten reduziert und dich in Kontrolle hält. Ziel: die KI soll wie ein fokussierter Auftragnehmer agieren: klare Briefing, klare Deliverables, klare Akzeptanzkriterien.
Verwende stets die gleiche Struktur, damit du keine wichtigen Details vergisst:
Das reduziert „mysteriöse Änderungen“ und macht Outputs leichter anwendbar.
Bevor etwas geschrieben wird, lasse die KI eine Aufgabenaufteilung vorschlagen:
Wähle ein Ticket, fixiere dessen Definition of Done und fahre dann fort.
Fordere immer nur ein Feature, einen Endpoint oder einen UI‑Flow gleichzeitig an. Kleinere Prompts liefern genaueren Code, und du kannst Verhalten schnell verifizieren (und revertieren, wenn nötig).
Wenn dein Tool es unterstützt, nutze einen „Planungsmodus“ (zuerst Outline, dann Implementierung) und verlasse dich auf Snapshots/Rollback, um schlechte Iterationen schnell rückgängig zu machen — genau das bieten Plattformen wie Koder.ai als Sicherheitsnetz.
Pflege ein einfaches laufendes Dokument: was du gewählt hast und warum (Auth‑Methode, Datenfelder, Namenskonventionen). Füge relevante Einträge in Prompts ein, damit die KI konsistent bleibt.
Für jedes Ticket fordere: demo‑fähiges Verhalten + Tests + eine kurze Notiz in den Docs (auch nur ein README‑Snippet). Das hält den Output auslieferbar, nicht nur „codeförmig".
Geschwindigkeit heißt nicht mehr Code schreiben — es heißt die Zeit zwischen „Änderung gemacht“ und „echte Person kann es ausprobieren“ zu verkürzen. Ein täglicher Demo‑Loop hält das MVP ehrlich und verhindert Wochen unsichtbarer Arbeit.
Bitte die KI, die kleinste App zu generieren, die bootet, eine Seite lädt und deployed werden kann (auch wenn sie hässlich ist). Ziel ist eine funktionierende Pipeline, nicht Features.
Wenn es lokal läuft, mache eine winzige Änderung (z. B. Schlagzeile ändern), um zu bestätigen, wo Dateien liegen. Committe früh und oft.
Authentifizierung ist später schwer nachzurüsten. Füge sie hinzu, solange die App noch klein ist.
Definiere, was ein eingeloggter Nutzer darf und was ein ausgeloggter sieht. Halte es einfach: E‑Mail + Passwort oder Magic Link.
Wähle das eine Objekt, um das deine SaaS sich dreht (z. B. „Project“, „Invoice“, „Campaign“) und implementiere den kompletten Flow.
Mach es dann nutzbar, nicht perfekt:
Demo täglich die App, als würde sie bereits verkauft.
Bitte sie, zu beschreiben, was sie erwarten, bevor sie klicken. Verwandle ihre Verwirrung in die Tasks für den nächsten Tag. Wenn du ein Ritual willst, führe eine laufende „Morgen“‑Checkliste im README und behandle sie als Mini‑Roadmap.
Wenn KI große Teile deines Codes schreibt, verschiebt sich deine Rolle von „Tippen“ zu „Verifizieren“. Eine kleine Struktur — Tests, Checks und ein wiederholbares Review‑Flow — verhindert das häufigste Versagen: etwas auszuliefern, das fertig aussieht, aber mit echten Nutzern kaputt geht.
Bitte die KI, ihre eigenen Änderungen vor der Abnahme gegen diese Liste zu prüfen:
Du brauchst keine perfekte Coverage. Du brauchst Vertrauen in die Teile, die Geld oder Vertrauen kosten könnten.
Unit‑Tests für Kernlogik (Preisregeln, Berechtigungsprüfungen, Datenvalidierung).
Integrationstests für Schlüssel‑Flows (Signup → Objekt erstellen → bezahlen → Ergebnis sehen). Bitte die KI, diese anhand deiner einseitigen PRD zu generieren und jede Testabsicht in einfachem Deutsch zu erklären.
Füge automatisches Linting/Formatting hinzu, damit jeder Commit konsistent bleibt. Das reduziert „KI‑Spaghetti“ und macht spätere Änderungen günstiger. Wenn CI schon existiert, lasse Formatierung + Tests bei jedem Pull Request laufen.
Wenn ein Bug auftaucht, protokolliere ihn immer gleich:
Dann füge die Vorlage in deinen KI‑Chat und frage nach: wahrscheinliche Ursache, minimaler Fix und einem Test, der Regression verhindert.
Ein MVP zu launchen ist spannend — dann kommen die ersten echten Nutzer mit echten Daten, Passwörtern und Erwartungen. Du musst kein Security‑Experte werden, aber du brauchst eine kurze Checkliste, die du tatsächlich befolgst.
Behandle API‑Keys, DB‑Passwörter und Signatur‑Secrets als „niemals im Repo“.
.env.example mit Platzhaltern, niemals echte Werte.Die meisten frühen Lecks sind simpel: eine Tabelle oder Endpoint, die/der jeder lesen kann.
user_id = current_user).Auch kleine Apps werden von Bots attackiert.
Du kannst nicht beheben, was du nicht siehst.
Schreibe eine kurze, leicht lesbare Seite: was du sammelst, warum, wo es gespeichert wird, wer darauf zugreifen kann und wie Nutzer ihre Daten löschen können. Halte die Aufbewahrung standardmäßig minimal (z. B. Logs 30–90 Tage, sofern nicht nötig).
Ausliefern ist nicht „läuft auf meinem Laptop“. Ein sicherer Launch bedeutet, dass deine SaaS wiederholt deploybar ist, in Produktion überwacht wird und schnell zurückgerollt werden kann, wenn etwas schiefgeht.
Richte Continuous Integration ein, das Tests bei jeder Änderung ausführt. Ziel: niemand kann code mergen, der Checks nicht besteht. Starte einfach:
Hier hilft KI auch: bitte sie, fehlende Tests für die geänderten Dateien zu erzeugen und Fehler in einfachem Deutsch zu erklären.
Erstelle eine Staging‑Umgebung, die Produktion spiegelt (gleicher DB‑Typ, gleiche Env‑Var‑Struktur, gleicher E‑Mail‑Provider — aber mit Test‑Credentials). Vor jedem Release prüfe:
Ein Runbook verhindert „Panic‑Deploys“. Halte es kurz:
Füge Analytics/Event‑Tracking für Schlüsselaktionen hinzu: Signup, deine Haupt‑Aktivierung, und den Upgrade‑Klick. Kombiniere das mit Error‑Monitoring, damit du Abstürze siehst, bevor Nutzer dich anschreiben.
Mach einen finalen Durchgang bei Performance, mobilen Layouts, E‑Mail‑Vorlagen und Onboarding. Wenn etwas wackelig ist, verschiebe den Launch um einen Tag — das ist günstiger als frühes Vertrauen zu verlieren.
Ein „Launch“ ist kein Einzelereignis — es ist der Beginn des Lernens mit echten Nutzern. Dein Ziel ist (1) Menschen schnell zum ersten Erfolg zu bringen und (2) klare Wege für Feedback und Bezahlung bereitzustellen, wenn es Sinn macht.
Wenn du das Problem noch validierst, starte ohne Zahlungen (Warteliste, begrenzte Beta, „Zugang anfragen“) und fokussiere auf Aktivierung. Wenn du bereits starke Nachfrage hast (oder ein bestehender bezahlter Workflow ersetzt wird), nimm Zahlungen früh, damit du nicht falsche Schlüsse ziehst.
Praktische Regel: Charge, wenn das Produkt zuverlässig Wert liefert und du Nutzer unterstützen kannst, wenn etwas kaputtgeht.
Entwerfe Preis‑Hypothesen, die Outcomes widerspiegeln, nicht ein Feature‑Gitter. Beispiel:
Bitte die KI, Tarif‑Optionen und Positionierungen zu generieren, und bearbeite sie, bis ein nicht‑technischer Freund sie in 20 Sekunden versteht.
Verberge den nächsten Schritt nicht. Füge hinzu:
Wenn du „Kontakt Support“ sagst, mache es klickbar und schnell.
Nutze KI, um Onboarding‑Screens, leere Zustände und FAQs zu entwerfen, und schreibe sie dann für Klarheit und Ehrlichkeit um (besonders zu Limitierungen).
Für Feedback kombiniere drei Kanäle:
Tracke Themen, nicht Meinungen. Deine beste frühe Roadmap ist wiederkehrende Reibung im Onboarding und wiederkehrende Gründe, warum Leute zögern zu zahlen.
Die meisten KI‑gebauten SaaS‑Projekte scheitern nicht, weil der Gründer nicht „coden“ kann. Sie scheitern, weil die Arbeit unscharf wird.
Overbuilding. Du fügst Rollen, Teams, Billing, Analytics und ein Redesign hinzu, bevor jemand das Onboarding abgeschlossen hat.
Fix: Freeze den Scope für 7 Tage. Liefere nur den kleinsten Flow, der Wert beweist (z. B. „upload → process → result → save"). Alles andere kommt ins Backlog.
Unklare Specs. Du sagst der KI „baue ein Dashboard“ und sie erfindet Features, die du nicht wolltest.
Fix: Schreibe die Aufgabe als einseitige Spezifikation mit Eingaben, Ausgaben, Randfällen und messbarer Erfolgsmessung.
KI blind vertrauen. Die App „läuft auf meinem Rechner“, bricht aber mit echten Nutzern oder unterschiedlichen Daten.
Fix: Behandle KI‑Output als Entwurf. Fordere Reproduktionsschritte, einen Test und eine Review‑Checkliste vor dem Merge.
"Shipping" bedeutet ein echtes, nutzbares Produkt in einer realen Umgebung, bei dem sich echte Menschen einloggen und es verwenden können.
Es ist nicht eine Figma‑Datei, kein Prototyp‑Link und kein Repo, das nur auf deinem Laptop läuft.
KI ist besonders stark bei schneller Ausführung, z. B.:
Sie ist schwach bei Urteilsaufgaben und Verantwortung: Sie kann APIs halluzinieren, Randfälle übersehen und unsichere Standard‑Einstellungen erzeugen, wenn du nicht prüfst.
Folge einer engen Schleife:
Beginne mit einer Zielperson und einer einzelnen, schmerzhaften Aufgabe.
Ein kurzer Filter:
Wenn eine Antwort „nein“ ist, verenge den Umfang, bevor du die KI fragst.
Nutze eine einfache, messbare Vorlage:
„Hilf [Zielnutzer], [Aufgabe erledigen] durch [wie] damit sie [Ergebnis] erreichen.“
Füge eine Zeit‑/Qualitätsvorgabe hinzu (z. B. „in unter 2 Minuten“, „ohne Fehler“, „mit einem Klick“), damit es testbar wird.
Wähle Metriken, die du schnell verfolgen kannst:
Das verhindert „Feature‑Sammeln“ und hält den Bau fokussiert.
Kurz, spezifisch und wiederverwendbar in Prompts:
Beende die Seite mit einer „MVP v0.1 Checkliste“, die du in jeden Prompt einfügst.
Behandle Prompts wie das Managen eines Auftragnehmers.
Nutze eine wiederholbare Vorlage:
Bitte außerdem um eine Ticket‑Aufschlüsselung vor dem Code, und implementiere dann ein Ticket nach dem anderen.
Für v1: langweilige, bewährte Defaults, die KI zuverlässig erzeugen kann:
Definiere früh Umgebungen: local, staging, production, und mache Staging‑Deploys bei jedem Merge zur Regel.
Du besitzt in der Regel die Idee, Marke, Kundenbeziehungen und den Code in deinem Repo — aber überprüfe:
Operativ: speichere Outputs in deinem Projekt, dokumentiere Entscheidungen und vermeide das Einfügen proprietärer Kundendaten in Prompts.
Der Schlüssel ist kleine Teile + ständige Verifikation.