Der klassische Weg

Einer der wesentlichen Use Cases für KI ist die Automatisierung von Geschäftsabläufen. Programme wie Zapier oder N8N sind die Kandidaten, wenn die Microsoft-Bordmittel am Ende sind.

Allerdings: Das ist alles andere als plug and play. Die Struktur und Interfaces aller Input- und Output-Programme muss man im Detail kennen. Die Extraktion und Konvertierung der Daten braucht auch den ein oder anderen Codeblock.

Die Alternative

Warum dann die KI nicht gleich ein ganzes Programm für den gewünschten Ablauf schreiben lassen?

Praxisbeispiel: ImPhoto

ImPhoto heißt das Projekt für Sigloch-Immobilien im Nachbar-Büro.

Aufgabe

Die Fotos aus dem Fotoshooting für das Exposé:

  • Einlesen
  • Den richtigen Räumen zuordnen
  • Basische Korrekturen vornehmen
  • Ordentlich benannte Fotos im richtigen Format in den Exposé-Ordner schieben

Zeitaufwand (geplant)

  • 1h Spec erstellen mit Claude.ai
  • 1h Autarke Softwareerstellung durch claude-flow’s Agentenschwarm
  • 8h Debugging und Nachschärfen
  • 8h Dokumentieren und verpacken als “echte” App

Realität

Hat natürlich so nicht funktioniert - es waren dann doch 24h Debugging und Nachschärfen.

Ergebnis

Programm läuft. Von den 34h kann man mit etwas mehr Erfahrung sicher noch einiges abziehen.

Resümee

Ich glaube, dass “Software on Demand” eine Nische hat. Mindestens aber kann man so schnell einen brauchbaren Prototypen mit Hausmitteln zusammenbekommen:

  • Zum Testen, ob die eigene Spec etwas taugt
  • Oder den MVP als Spec definieren

Wichtig: Damit es funktioniert, ist eine minimale Spec Voraussetzung. Mindestens die Use Cases sauber beschreiben. Auch da hilft die KI natürlich.

Das Ganze verkaufsfähig zu machen mit User-Authentifizierungen etc. sollte man besser Profis überlassen.

Versuch macht klug.


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