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Startup · 3 Monate

AKARA Launchpad

Schnelle Erstellung von echten Prototypen - AI gestütztes Rapid Prototyping

NodeJS React Claude Opus 4.6 Gemini 3.1 Pro Multi Layer Pipeline

Die Herausforderung

Jede Software beginnt mit derselben Frage: Was genau soll gebaut werden?

Requirements Engineering ist das systematische Erheben, Dokumentieren und Validieren von Anforderungen. Dies ist die kritischste Phase jeder Softwareentwicklung. Studien zeigen seit Jahrzehnten: Die teuersten Fehler entstehen nicht beim Programmieren, sondern wenn Anforderungen unvollständig, widersprüchlich oder falsch verstanden sind.

Der klassische Prozess sieht so aus: Eine Woche Workshop mit Stakeholdern, Whiteboards voller Post-its, Design-Thinking-Sessions, Protokolle, die niemand liest, und am Ende ein 40-seitiges Pflichtenheft, das bereits veraltet ist, wenn es fertig wird.

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Was daran wirklich schwer ist

Das Problem ist nicht der Aufwand, sondern die Unsicherheit. Kunden wissen oft nicht, was sie wollen. Sie können Probleme beschreiben, aber keine Lösungen spezifizieren. Ein Stakeholder sagt: "Wir brauchen ein Dashboard", meint aber drei verschiedene Dinge je nachdem, ob man den CEO, den Vertriebsleiter oder den Entwickler fragt.

Klassisches Requirements Engineering versucht diese Unsicherheit durch Gespräche aufzulösen. Das funktioniert, aber es dauert Wochen, kostet 10.000 bis 50.000 Euro an Beratungsleistung und das Ergebnis ist ein Dokument, das der Kunde nicht anfassen kann. Kein Prototyp. Kein klickbares Interface. Nur Text.

Die Alternative "einfach mal loslegen und schauen, was passiert" ist teurer. Jede Iteration, die auf falschen Annahmen basiert, kostet ein Vielfaches dessen, was eine gute Spezifikation gekostet hätte.

Das Dilemma für Dienstleister

Für eine Softwareagentur wie AKARA Solutions ist das ein betriebswirtschaftliches Problem. Investiert man eine Woche in Workshops bevor eine Zeile Code geschrieben wird, sinkt die Marge. Überspringt man die Anforderungsanalyse, steigt das Risiko von Fehlentwicklung. Beide Optionen skalieren nicht.

Was fehlt: Ein Weg, Kunden innerhalb von Minuten mit einem haptischen, testbaren Ergebnis zu konfrontieren nicht mit einem Dokument, sondern mit einem funktionierenden Prototypen. Nicht um das Gespräch zu ersetzen, sondern um es auf ein anderes Niveau zu heben: weg von "Was meinen Sie damit?" hin zu "Klicken Sie hier — ist es das was Sie brauchen?"

Beispiel: Die Designphase des Apollo-Programms

In der Anforderungserhebung gibt es ein grundlegendes Problem, das sich hartnäckig durch Projekte jeder Größenordnung zieht: Die Annahme, dass eine vollständige, formal korrekte Spezifikation ausreicht, um sicherzustellen, dass das Richtige gebaut wird. Eine Episode aus dem Apollo-Programm illustriert, warum das nicht stimmt und was stattdessen funktioniert.

Während der Designphase der Apollo-Kapsel arbeiteten Ingenieure an der Spezifikation der Sichtfenster. Die Anforderungen lagen in der Form vor, die man erwarten würde: Maße, Positionskoordinaten, Materialstärke, Toleranzen, thermische Belastungswerte. Jede Zeile war technisch korrekt, geprüft und freigegeben.

Ein Ingenieur entschied sich, die Spezifikation auf einem anderen Weg zu validieren. Er baute aus Pappe einen simplen Mockup der Kapselwand mit dem Fensterausschnitt in exakt den spezifizierten Maßen und an der vorgesehenen Position. Dann bat er die Astronauten, sich hineinzusetzen.

Das Ergebnis war eindeutig: Das Sichtfeld reichte nicht aus. Für Andockmanöver, visuelle Lagekontrolle und Navigation fehlte der Überblick. Die Astronauten konnten sofort zeigen, wo die Probleme lagen. Etwas, das ihnen beim Lesen der Spezifikation nicht möglich gewesen war. Position, Größe und Winkel der Fenster mussten grundlegend überarbeitet werden.

Apollo Mockup

Die Lösung

Requirements Engineering als Algorithmus

AKARA Launchpad überführt den Prozess der Anforderungserhebung in eine systematische, KI-gestützte Pipeline, um mit unseren Kunden schnell zu gemeinsamen Prototypen zu kommen. Statt wochenlanger Workshops generiert die Plattform in Minuten vollständige Spezifikationen und Prototypen inklusive Marktanalyse, Wettbewerbsrecherche und Feature-Priorisierung. Diese Prototypen können wir gemeinsam mit unseren Kunden verbessern und auf dieser Basis die Software entwickeln, die unsere Kunden am Ende auch einsetzen möchten.

Das oben beschriebene Apollo-Fenster-Beispiel zeigt keine Schwäche eines bestimmten Ingenieurteams. Es zeigt eine strukturelle Grenze des dokumentengetriebenen Requirements Engineering: Spezifikationen beschreiben Eigenschaften. Anforderungen beschreiben Bedürfnisse. Zwischen beiden liegt eine Übersetzungslücke, die sich nicht durch präzisere Formulierungen schließen lässt, sondern nur durch Validierung am erlebten Ergebnis.

AKARA Launchpad schafft dieses Ergebnis.

Designprinzipien

Unsere Kunden bekommen kein Dokument zum Lesen, sondern einen Prototypen und ein Ergebnis zum Bewerten. In 20 Minuten steht ein differenzierter Prototyp. Nicht um "fertig" zu sein, sondern um Divergenzen aufzudecken. Das Gespräch verlagert sich von "Beschreiben Sie, was Sie brauchen" zu "Klicken Sie hier und sagen Sie, was falsch ist."

Specs als ausführbare Algorithmen

Das Launchpad nutzt KI-Templates zur Erstellung von Prototypen.

Jeder Projekttyp, ob Webseite, Mobile App oder Browser Extension, wird anhand von Schablonen entwickelt. Diese Templates sind keine Formulare. Templates sind Zustandsmaschinen. Feature-Extraktion, Prompt-Injection, Validierungs-Scoring sind in den Flow eingebaut. Jede Spezifikation wird gegen definierte Kriterien validiert und mit einem Qualitäts-Score bewertet, bevor sie an Entwickler (oder Agenten) übergeben wird.

Marktintelligenz als Default

Jede Spezifikation enthält automatisch Wettbewerbsdaten. Nicht weil der Benutzer danach gefragt hat, sondern weil kein Produkt im Vakuum existiert. Die Research Pipeline stellt sicher, dass jede Lösung mit einem kleinen Blue-Ocean-Vorteil startet. Dieser Vorteil wird durch echte Marktdaten statt durch Bauchgefühl.

KI beschleunigt, entscheidet nicht

Der Mensch kuratiert die Feature-Liste. Der Mensch reviewt die Spezifikation. Der Mensch entscheidet was für unsere Prototypen gebaut wird. Die KI nimmt die Recherche-, Strukturierungs- und Formulierungsarbeit ab. Die reduziert die Aufwände, die bei klassischem Requirements Engineering 80% der Zeit frisst.

Die Ergebnisse

Klassische Anforderungserhebung bedeutet in der Regel einen einwöchigen Workshop mit zahlreichen Stakeholdern mit dem Launchpad reduziert sich das auf zehn Minuten im geführten Wizard.

Wo nach dem klassischen Ansatz erste testbare Ergebnisse frühestens nach vier bis acht Wochen vorliegen, weil zunächst die Spezifikation fertiggestellt und dann implementiert werden muss, liefert der Launchpad bereits nach zwanzig Minuten einen funktionsfähigen Prototyp.

Die Markt- und Wettbewerbsanalyse, die klassisch separat beauftragt wird und zwischen 5.000 und 15.000 Euro kostet, ist bei jeder Launchpad-Spec automatisch enthalten. Auch bei den Kosten der Spezifikation selbst ist der Unterschied drastisch: Klassische Beratung schlägt mit 10.000 bis 50.000 Euro zu Buche. Und während am Ende des klassischen Prozesses ein PDF-Pflichtenheft steht, das manuell interpretiert werden muss, liefert Launchpad eine maschinenlesbare Spezifikation inklusive einer priorisierten Feature-Liste, welche innerhalb von Minuten in einen echten Prototypen umgesetzt wird.

Quantitativ

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3000 Spezifikationen
130 Micro-Tools live
10 Minuten von der Idee zum Prototypen
1.674 automatisierte Tests