Wie ich als Solo-Entwickler mit KI ein ganzes Produkt-Portfolio aufgebaut habe

Es gibt diesen Moment, den vermutlich jeder Solo-Entwickler kennt: Du sitzt um 2 Uhr nachts vor einem Terminal, hast drei Browser-Tabs mit StackOverflow offen, und fragst dich, ob das, was du da baust, eigentlich irgendjemand braucht. Ich hatte diesen Moment oft. Sehr oft.

Heute, zwei Jahre später, laufen sechs digitale Produkte – eine Haustier-Gesundheitsakte, ein Gehirntraining, ein Trading-Bot, eine Pferdewetten-Analyse, ein Lotto-Generator und ein Verkaufs-Coaching-Tool. Gebaut von einer Person. Mir.

Wie das geht? Kurze Antwort: KI. Lange Antwort: steht in diesem Artikel – und noch ausführlicher in meinem Buch „Mit AI zum erfolgreichen Unternehmer“.

Der Anfang: Zwei Boxer und eine kaputte Gesundheitsakte

Angefangen hat alles mit zwei Boxern: Elly und Gustav. Elly hat acht Allergien, Arthrose und eine komplizierte Krankengeschichte. Wir haben ständig den Überblick verloren – Impfungen, Medikamente, Tierarztbesuche. Also habe ich PawCare gebaut: eine digitale Gesundheitsakte für Haustiere. Erst für uns, dann für alle.

PawCare war mein erstes Produkt. Gebaut mit Next.js und Supabase, damals noch ohne KI. Der erste Prototyp war peinlich. Der zweite war besser. Der dritte war gut genug, um ihn anderen Hundebesitzern zu zeigen. Das Feedback war überwältigend – und hat mir gezeigt, dass echte Probleme die besten Produkte ergeben.

Der KI-Kipppunkt

Irgendwann habe ich angefangen, KI in meine Workflows einzubauen. Zuerst für kleine Aufgaben: E-Mails formulieren, Code dokumentieren, Recherche. Dann für größere: ganze Funktionen generieren, Daten analysieren, Architekturentscheidungen vorbereiten.

Der entscheidende Moment war, als ich realisierte: KI ist kein Spielzeug. KI ist ein Co-Developer, der nie schläft, nie motzt und nie Urlaub nimmt. Aber – und das ist der wichtige Teil – KI kann dich auch auf Abwege führen. Ich habe gelernt, wann ich der KI vertraue und wann ich jeden einzelnen Buchstaben ihres Outputs überprüfe. Diese Erfahrung war der Grundstein für mein Buch.

Vom Nebenprojekt zum Produkt-Portfolio

Nach PawCare kamen weitere Projekte dazu. BrainCare – kognitives Training und Alzheimer-Prävention. TradeAI – ein automatisierter Trading-Bot für MetaTrader 5. HorseOracle – KI-gestützte Pferderennen-Analyse. Lotto Oracle – Zahlenanalyse mit Korrelation zu Mondphasen und Wetterdaten. Dazu kamen kleinere Tools wie ein Schweinestall-Manager und ein KI-Verkaufs-Coach.

Jedes dieser Produkte hat seine eigene Geschichte. Manche waren Sofort-Erfolge, andere habe ich nach monatelanger Arbeit wieder eingestampft. Der Trading-Bot zum Beispiel hat mit KI-Unterstützung aktiv Geld verloren (Profitfaktor 0,51). Die reine Indikator-Version lief besser. Solche Fehler sind frustrierend – aber sie sind auch die besten Lehrer.

Was KI wirklich kann – und was nicht

Nach zwei Jahren intensiver Arbeit mit KI-Tools habe ich eine klare Meinung:

• KI kann fantastisch entwerfen und prototypen.Ein guter Prompt ersetzt Stunden von Boilerplate-Code.
• KI kann Mist bauen – mit maximaler Überzeugung.Code, der perfekt aussieht und komplett falsch ist. Das Erkennen lernt man nur durch Erfahrung.
• KI kann keine Produktentscheidungen treffen.Was Nutzer wirklich brauchen, versteht nur ein Mensch, der mit ihnen spricht.
• KI ist kein Ersatz für Handwerk.Aber sie ist der beste Handwerker-Beschleuniger, den ich kenne.

Die 3 größten Fehler, die ich gemacht habe

1. Zu früh skalieren

Nach dem ersten Erfolg von PawCare wollte ich sofort fünf weitere Produkte bauen. Ergebnis: drei halbfertige Projekte, die nie live gingen. Heute baue ich ein Produkt fertig, bevor ich das nächste anfange.

2. Der KI blind vertrauen

Ich habe einen ganzen Trading-Bot auf KI-generierte Strategien aufgebaut. Ergebnis: monatelange Verluste, weil ich die Logik nicht verstanden habe. Heute lasse ich mir von KI helfen – aber jede Zeile Code verstehe ich, bevor sie ins Repository kommt.

3. Keine echten Nutzer fragen

Mein erster Prototyp von PawCare hatte 47 Funktionen. Die Nutzer haben genau drei davon regelmäßig verwendet. Heute frage ich vor dem Bauen: „Was ist das eine Problem, das du wirklich hast?“

Mein Workflow heute

Mein aktueller Workflow sieht so aus: Morgens schreibe ich auf, was ich heute bauen will – ohne KI. Dann nutze ich KI als Sparringspartner: Architektur diskutieren, Code-Gerüste generieren, Testfälle entwerfen. Der Nachmittag gehört dem Feinschliff: Code-Review, Refactoring, Deployment. Abends schreibe ich auf, was ich gelernt habe – das ist der Rohstoff für meine Blog-Artikel und mein Buch.

Diesen Workflow, meine genauen Prompts und die Entscheidungen hinter jedem Produkt habe ich in meinem Buch detailliert aufgeschrieben. Kein Motivations-Blabla, sondern konkrete Anleitungen zum Nachbauen.

Geschrieben von Oliver Schwirz, Solo-Entwickler und Gründer von DogsCreationLab.