Ratgeber
Sie haben einen Prototyp mit einem KI-App-Baukasten gebaut. Was muss sich ändern, bevor er live geht?
Ein Prototyp aus einem KI-App-Baukasten oder einem KI-Coding-Tool eignet sich gut, um zu zeigen, was Sie meinen, und das Interesse auszuloten. Bevor er Zahlungen annimmt, Kundendaten speichert oder an Ihre Abläufe angebunden wird, muss jemand für Geschäftslogik, Sicherheit, Daten und die Zeit nach dem Launch verantwortlich sein. Zuerst aber sollte jemand entscheiden, ob sich eine produktionsreife Version überhaupt lohnt.
Was ein Prototyp beweist und was nicht
| Ein Prototyp zeigt | Er zeigt noch nicht |
|---|---|
| Was das Produkt tut und wie es aussieht | Wer zahlt und ob die Zahlen tragen |
| Dass ein Ablauf für einen Nutzer funktionieren kann | Dass er für viele Nutzer gleichzeitig funktioniert, mit Berechtigungen |
| Dass sich die Idee erklären lässt | Dass Daten geschützt und dort gespeichert sind, wo sie hingehören |
| Dass Sie schnell vorankommen | Wer nach dem Launch um zwei Uhr nachts den Fehler behebt |
Die Lücke zwischen einer Demo und einem Produkt, das sich betreiben lässt
Bevor echte Nutzer und echtes Geld ins Spiel kommen, braucht meist Folgendes einen Verantwortlichen:
- Anmeldung, Rollen und Berechtigungen;
- Zahlungen, Erstattungen und Rechnungen;
- personenbezogene Daten: was gespeichert wird, wo, wie lange und auf Basis welcher Verträge;
- Integrationen mit Ihrem CRM, Ihrer Buchhaltung oder Ihren Abläufen;
- getrennte Umgebungen für Tests und Releases;
- Monitoring, Backups und Wiederherstellung;
- Support, Updates und Sicherheitskorrekturen;
- die monatlichen Betriebskosten;
- Konten und Eigentum: Code-Repositories, Cloud-Konten und Domains, auf die Sie selbst Zugriff haben.
Unabhängige Studien zeigen, warum das wichtig ist. Laut dem 2026 GenAI Code Security Report von Veracode liegt die durchschnittliche Bestehensquote von KI-generiertem Code bei Sicherheitstests bei 56 %, über alle bisher untersuchten Modelle und ohne sicherheitsspezifische Prompts. Im 2025 Stack Overflow Developer Survey sank das Vertrauen von Entwicklern in die Genauigkeit von KI-Ergebnissen von 40 % auf 29 %.
Drei mögliche Wege
- Behalten und produktionsreif machen. Die Struktur des Prototyps trägt; die Arbeit steckt in Sicherheit, Daten, Integrationen und Betrieb rund um den Prototyp.
- Neu bauen, mit dem Prototyp als Spezifikation. Der Prototyp zeigt genau, was Sie meinen, und daneben entsteht eine Produktionsversion.
- Anhalten und zuerst die Nachfrage testen. Wenn Sie noch nicht wissen, ob Menschen dafür zahlen, ist der Prototyp vorerst das richtige Werkzeug. Kommen Sie wieder, wenn Sie es wissen.
Welcher Weg passt, hängt vom Produkt ab, nicht vom Werkzeug, mit dem es gebaut wurde.
Wie wir vorgehen
Schicken Sie uns den Link: Ein funktionierender Prototyp zeigt schneller als jedes Briefing, was Sie meinen. Wir nutzen dieselben KI-Tools in unserer eigenen Entwicklung; was wir übernehmen, ist die Verantwortung für das Ergebnis. Bei einem neuen Produkt, das passt, kommt zuerst die Bau-Entscheidung: fortfahren, umgestalten oder ablehnen, schriftlich und begründet, innerhalb von 48 Stunden an Arbeitstagen. Geht es weiter, steht im Angebot, was wir vom Prototyp behalten, was wir neu bauen und warum. Sie zahlen ab 45.000 € zzgl. MwSt., und Logics7 erhält für die zusätzliche Entwicklung eine Beteiligung von 30 %.
Ist Ihr Produkt bereits mit zahlenden Nutzern live und das Wachstum stockt, ist Existing Product Review möglicherweise die passendere Route.
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