Gedanken: 1. In der Zukunft wird die Wahrscheinlichkeit, dass etwas vollständig von KI generiert wird, umgekehrt proportional zu seiner beabsichtigten Lebensdauer sein. 2. Bei konzeptionell einfachen Artefakten, die für kurze Lebensdauern gedacht sind, werden Menschen weiterhin beteiligt sein, jedoch auf einer anderen Abstraktionsebene. Zum Beispiel bin ich super aufgeregt über @Weavy_ai (Figma Weave), weil es zeigt, was möglich ist, wenn man die KI-Generierung wie Ton behandelt, den man formen kann, anstatt das endgültige Ergebnis. Der Aufbau von Workflows ist eine neue Fähigkeit, die es zu erkunden und zu lernen gilt. 3. Wenn du beabsichtigst, dass ein Artefakt eine lange Lebensdauer hat (z. B. Software, ein Roman, ein Film), dann kann KI dir möglicherweise in deinem kreativen Prozess helfen. Aber du wirst große Absicht in die Arbeit einbringen. Du wirst viele verschiedene Ansätze durchdenken. Du wirst auf die kleinsten Details achten. Du wirst dich dem Handwerk widmen. Denn wenn du das nicht tust, wird es nicht gut genug sein, um zu bestehen. Es wird nicht bemerkt. Es wird nicht geliebt. Es wird nicht wichtig sein. 4. Wenn wir uns jetzt nur auf Software konzentrieren... die Leute mögen es nicht, wenn sich Software ändert. Jeder, der ein Redesign veröffentlicht hat, weiß das! Du könntest also häufig neue Inhalte innerhalb eines Softwarestücks generieren, aber natürlich würdest du nicht ständig das grundlegende UX der Software redesignen. Die Benutzer würden es hassen. Als veranschaulichende Metapher betrachte ein Haus. Ja, du könntest die Fotos und Papiere und Magnete, die an deinem Kühlschrank hängen, ein paar Mal pro Woche ändern. Ab und zu reorganisierst du Dinge oder bewegst Möbel herum. Nachdem du eine Weile in dem Haus gelebt hast, bemerkst du vielleicht Probleme damit, wie du den Raum nutzt und – mit großer Absicht – beginnst du mit einer Renovierung. Einige Teile des Hauses, wie der Kühlschrank, ändern sich viel. Aber die Gesamtstruktur des Hauses ändert sich weniger. Wenn du fragst, was von KI generiert wird, verwirre nicht das Ganze mit den Teilen, das Langfristige mit dem Vergänglichen. 5. Es ist intellektuell interessant zu überlegen, ob eine Marke ihre Software auf einer Nutzerbasis anpassen möchte. (Sicherlich werden Einzelpersonen in der Lage sein, mehr Software für sich selbst zu erstellen, wenn sie dazu geneigt sind. Zum Beispiel, siehe Figma Make.) Das gesagt, mein starkes Bauchgefühl ist, dass wir nicht in einer Welt enden werden, in der Marken Software auf einer pro Nutzer-Basis anpassen. Die Leute lernen, wie man Software von anderen Menschen benutzt. Snapchat ist ein großartiges Beispiel. Für einen neuen Benutzer ist Snapchat etwas verwirrend. Man kann dies als Designproblem oder als Vorteil sehen... ich argumentiere, es ist ein Vorteil. Indem man sich auf benutzerdefinierte Muster und eine erlernbare (aber arguably nicht-intuitive) Benutzeroberfläche einlässt, wird das resultierende Netzwerk zu einem absichtlicheren Raum. Wenn du jung bist, wirst du lernen, wie man Snapchat benutzt, indem du zuschaust, wie deine Freunde Snapchat benutzen. Und wenn du älter bist, nun, vielleicht bist du nicht die beabsichtigte Zielgruppe. 6. Um abzuschließen... wir leben in einer Welt, in der die Menge an Software exponentiell wächst. Wenn du gewinnen willst, ist Design der Differenzierer. Investiere in Design, Handwerk, Geschichtenerzählen und einen mutigen Standpunkt. Nutze KI als Werkzeug, aber erwarte nicht, dass sie das nächste große Ding für dich allein baut. Erwarte nicht, dass sie etwas erschafft, das noch nie zuvor gesehen oder vorgestellt wurde. Das ist dein Job.

Etwas, das ich sehen wollte, ob Claude Opus 4.5 es tun könnte: ein voll funktionsfähiges Billionen-Dollar-SAAS-Produkt klonen und es mindestens 100x günstiger machen. Das erste Produkt, das mir in den Sinn kam, war TypeForm, weil es sehr beliebt, sehr teuer und theoretisch sehr einfach ist. Das Ergebnis ist OpenForm: ein polierter + funktionaler und Open Source Typeform-Klon zu ~100x geringeren Kosten, der in ~15 Minuten eingerichtet und bereitgestellt werden kann. Der Agent, der dies erstellt hat, lief etwa 35 Minuten. Hier sind die Details, die Technik und der Code: