In diesem Sommer habe ich ziemlich viel Zeit mit Dingen verbracht, die nur bedingt nach Sommer aussehen: Datenbanken, Schnittstellen, Web-Apps, WordPress-Funktionen und erstaunlich vielen Fehlermeldungen.

Und es machte Spaß.

Ich bin klassische Designerin mit digitaler Spezialisierung. In der Programmierung bin ich weniger erfahren – aber schon lange neugierig. In den vergangenen Jahren habe ich mich immer wieder mit Programmiersprachen und Technologien wie JavaScript, jQuery oder React beschäftigt. Meistens nutzte ich dieses Wissen, um technische Probleme auf Websites zu lösen oder sie ein wenig aufzurüsten.

Ich hätte gerne mehr daraus gemacht. Keine Zeit.

Inzwischen ist das KI-Zeitalter offensichtlich da und hat sich einigermaßen etabliert. Also bekam ich allmählich Lust, damit zu arbeiten: Web-Apps entwickeln, WordPress-Plugins schreiben, Websites bauen und vielleicht irgendwann sogar Apps für iOS und Android.

Schließlich wird überall versprochen: Mit KI kannst du das alles innerhalb weniger Minuten umsetzen.

Haha. Das ist eine Lüge.

Es waren viele intensive Tage und Nächte, die ich mit unterschiedlichen KI-Werkzeugen verbracht habe. ChatGPT und Codex, Claude, Cursor – ich habe einiges ausprobiert und damit tatsächlich einiges erreicht.

Innerhalb von eineinhalb Monaten entstanden mit ihrer Hilfe ein umfangreiches WordPress-Plugin, eine Web-App als mögliche Grundlage für eine spätere iOS- und Android-App und meine neue Website mit React und Next.js.

Das ist erstaunlich gut – wenn man weiß, was man will.

Leicht und magisch? Eher nicht.

Ist das wirklich so leicht und magisch, wie häufig behauptet wird? Nein. Absolut nicht.

KI neigt dazu, zunächst den einfachsten Weg vorzuschlagen. Der einfachste Weg ist aber nicht automatisch der beste. Deshalb musste ich bereits bei der Planung immer wieder eingreifen, Lösungen hinterfragen und andere Strukturen verlangen.

Wer sich in einem Gebiet überhaupt nicht auskennt, wird deshalb auch mit KI nur schwer eine professionelle Website oder App entwickeln können. Man muss vielleicht nicht mehr jede Zeile Code selbst schreiben. Man sollte aber beurteilen können, ob eine Lösung sinnvoll, stabil und langfristig brauchbar ist.

Das Schöne an der Arbeit mit KI ist, dass ich mir Vorschläge machen lassen und jederzeit nachfragen kann, warum sie diesen und nicht einen anderen Weg empfiehlt. Dadurch lerne ich selbst ständig dazu.

Trotzdem sage ich nicht zu jeder vorgeschlagenen Lösung einfach Ja. Ich recherchiere die verwendeten Werkzeuge, lese Erfahrungsberichte in Foren und prüfe, ob ein Hosting-Anbieter, eine Plattform oder eine App vertrauenswürdig ist. Schließlich möchte ich nicht erst im Nachhinein feststellen: Das hätte ich eigentlich besser wissen sollen.

Geholfen haben mir besonders meine Kenntnisse in UI und UX, Typografie, Farbsystemen und der Arbeit mit Klassen, Komponenten und Variablen. Vor jedem größeren Projekt habe ich ein Designsystem vorbereitet und klare Regeln definiert.

Trotzdem musste ich die Ergebnisse oft korrigieren. Eine KI weiß schließlich nicht automatisch, was ich meine – auch wenn sie manchmal sehr überzeugend so tut.

Mitunter kam es mir vor, als würde ich mit kleinen Kindern arbeiten. Ich sage A, sie machen B daraus, und ich darf hinterherlaufen, nachsehen, nachbauen und nachkorrigieren.

Anstrengend.

Was hilft dagegen? Gar nichts. Streng sein. Richtlinien aufstellen. Weiter korrigieren. Und testen, testen, testen.

Mit der Zeit entwickelt sich zumindest eine gemeinsame Sprache. Die KI kennt den Stil, die Struktur und die Regeln des Projekts zunehmend besser. Dafür muss aber klar sein, was beispielsweise ein Entwurf, ein Test, eine Freigabe oder ein Deployment ist. Sonst landen halbfertige Experimente plötzlich im bestehenden System – und dann entsteht ein Chaos, das niemand bestellt hat.

Technik braucht ebenfalls Entscheidungen

Bei einer Website lässt sich vieles noch relativ schnell im Browser beurteilen. Bei Apps, Schnittstellen und WordPress-Plugins reicht es nicht, dass die Oberfläche gut aussieht. Daten müssen sinnvoll strukturiert, Eingaben geprüft und Fehler behandelt werden. Außerdem sollte das System später erweitert werden können, ohne bei jeder neuen Funktion auseinanderzufallen.

Genau dabei hilft mir mein gestalterischer Hintergrund mehr, als ich anfangs erwartet hatte. Aus UI und UX kenne ich klare Abläufe, wiederkehrende Komponenten und die Frage, was Menschen an welcher Stelle tatsächlich brauchen. Dieses Denken lässt sich auch auf technische Systeme übertragen.

KI kann mögliche Architekturen erklären, Funktionen entwickeln und verschiedene Lösungswege vergleichen. Sie entscheidet aber nicht zuverlässig, welche davon langfristig zum Projekt passt. Dafür muss ich Zusammenhänge verstehen, testen und notfalls ziemlich hartnäckig nachfragen.

Das kostet mehr Zeit als die versprochenen wenigen Minuten. Dafür entstehen nicht nur einzelne Experimente, sondern Anwendungen, die tatsächlich benutzt und weiterentwickelt werden können.

Trotz allem – oder vielleicht gerade deshalb – ist es sehr spannend, all das zu lernen.

Und nebenbei wird gelaufen

Zwischen Datenbanken, Interfaces und Fehlersuche läuft außerdem mein Training für den Frankfurt Marathon. An manchen Tagen steht Code auf dem Programm, an anderen ein langer Lauf. Manchmal auch beides.

Geduld hilft bei beidem. Leider macht sie weder Fehlermeldungen noch die letzten Kilometer automatisch leichter.

Langweilig war dieser Sommer jedenfalls nicht. Und während ich diesen Artikel schreibe, sind mir schon wieder ein paar neue Ideen gekommen.

Herrlich.