Anforderungen visualisieren: Von der Idee zum klickbaren Prototyp (4/5)

Eine gute Anforderung besteht nicht nur aus Text. Oft wird eine Idee erst verständlich, wenn sie sichtbar oder skizziert wird. Visualisierungen helfen dabei, ein gemeinsames Verständnis der Lösung zu schaffen, Anforderungen gemeinsam zu diskutieren, Missverständnisse früh zu erkennen und Ideen iterativ weiterzuentwickeln. Das spart Zeit, verhindert teure Änderungen während der Entwicklung und reduziert Risiken beim Ausrollen der Anwendung.
healthinal nutzt Visualisierungen gezielt in der Solution Ideation und in der Concept Iteration. Unsere Projekte in unterschiedlichsten Bereichen haben immer wieder deren Wichtigkeit bestätigt. Beispiele sind die «Meine Praxis» App oder der UPD Notfallchat.
Heute entstehen Prototypen schneller als je zuvor. Während früher viele Mockups von Hand erstellt wurden, unterstützen heute AI-Tools und Vibe Coding den gesamten Designprozess. Trotzdem gilt: Nicht jedes Werkzeug passt zu jeder Projektphase.

Warum visualisieren wir Anforderungen?

Der wichtigste Grund ist einfach: Damit alle über dasselbe sprechen.
Eine User Story oder eine lange Anforderungsspezifikation beschreibt eine Idee mit Worten. Ein Mockup oder ein Prototyp machen diese Idee sichtbar. Oft erkennen an der Lösungsdefinition beteiligte Personen erst dann, ob die Lösung wirklich ihren Erwartungen entspricht.
Diese Erfahrung machen Unternehmen in ihren Projekten immer wieder , denn Jira Tickets oder umfangreiche Spezifikationen sind abstrakt und erhalten oft nur wenig Feedback. Darum setzt healthinal auf den Softwareentwicklung-Prozess mit Fokus auf Solution Ideation und Concept Iteration und setzt auf frühe Visualisierung von Anforderungen. Sobald eine Benutzeroberfläche gezeigt wird, reagieren Stakeholder sofort. Plötzlich fallen fehlende Funktionen auf, Abläufe werden hinterfragt oder neue Ideen entstehen.
Genau das ist der Zweck einer Visualisierung: Sie schafft eine gemeinsame Diskussionsgrundlage und macht Anforderungen greifbar.
Auch Endnutzer:innen können früh eingebunden werden. Mittels Prototoypen können sie früh wertvolles Feedback geben, lange bevor eine Zeile Code geschrieben wird. Dadurch lassen sich Anforderungen Schritt für Schritt verbessern und validieren.

Mockups schaffen ein gemeinsames Verständnis

Für erste Ideen braucht es kein perfektes Design, ein einfaches Mockup reicht oft aus, um die Struktur einer Anwendung zu besprechen. Wo befinden sich die wichtigsten Funktionen? Welche Informationen werden angezeigt? Wie navigieren die Nutzenden durch die Anwendung?
Je einfacher und simpler ein Mockup ist, desto leichter fällt es, über die eigentliche Idee zu sprechen statt über Farben oder Details des Designs.
Für erste Entwürfe eignen sich Werkzeuge wie Balsamiq oder sogar PowerPoint. Noch einfacher geht es mit Papier und Stift. Eine schnelle Handskizze ist häufig der schnellste Weg, um eine Idee sichtbar zu machen.

Hi-Fi Prototypen zeigen das spätere Produkt

Sind die Anforderungen klarer, entstehen detaillierte Prototypen.
High-Fidelity Prototypen zeigen das spätere Erscheinungsbild möglichst realistisch. Farben, Schriften, Icons und Interaktionen vermitteln bereits einen guten Eindruck der fertigen Anwendung.
Tools wie Figma oder Axure ermöglichen klickbare Prototypen, die sich beinahe wie die spätere Software bedienen lassen. Sie eignen sich ideal für Workshops, zum Einholen von Nutzerfeedback, Usability-Tests oder Präsentationen.

Prototypen als Referenz für die Entwicklung

Visualisierungen helfen bei weit mehr als nur bei der Analyse und im UX-Design.
Besteht bereits ein Hi-Fi Prototyp, kann dieser direkt mit einem Jira Ticket verknüpft werden. Entwickler:innen erhalten dadurch eine klare Vorstellung davon, wie eine Funktion aussehen und sich verhalten soll.
Wichtig ist dabei, dass User Story, Akzeptanzkriterien und Visualisierung dieselben Anforderungen beschreiben. Gerade in längeren Projekten ändern sich Anforderungen regelmässig. Deshalb sollte immer klar ersichtlich sein, welche Version für die Umsetzung verbindlich ist.

Rapid Prototyping mit AI

Noch nie war es so einfach, Ideen in kurzer Zeit zu testen.
Ein effizienter Ansatz verbindet klassische Skizzen mit modernen AI-Tools. Zuerst werden dabei die wichtigsten Funktionen auf Papier gezeichnet und der Hauptworkflow festgehalten. Anschliessend werden die Skizzen fotografiert und beispielsweise mit Figma Make oder Claude in digitale Oberflächen umgewandelt.
Innerhalb kurzer Zeit entsteht ein klickbarer Prototyp, der direkt mit Kund:innen oder Benutzer:innen getestet werden kann. Dieser Ansatz ermöglicht sehr schnelle Feedbackzyklen. Dadurch kann man schneller und öfter iterieren, was zu besseren und mehrfach validierten Lösungen führt, bevor die Anwendung überhaupt entwickelt wird.

Vibe Coding: Von der Idee zum Prototyp

Mit Vibe Coding lässt sich eine Idee auch per Prompt innerhalb weniger Minuten mittels KI visualisieren. Dabei übernimmt die KI einen grossen Teil der Umsetzung. Aus einer Beschreibung entstehen Benutzeroberflächen, Navigationen oder sogar erste funktionierende Anwendungen.
Auch einzelne Funktionen lassen sich mit geringem Aufwand visualisieren, wofür vor wenigen Jahren ein UX-Designer noch einen Tag Arbeit investiere, generiert die KI heute in wenigen Minuten.

Wofür eignet sich Vibe Coding?

Vibe Coding entfaltet seine Stärken überall dort, wo Ideen schnell sichtbar werden sollen.
Es eignet sich besonders für:

• Prototypen
• Usability-Tests
• Sales Demos und Präsentationen
• Visualisierung neuer Ideen
• Konkretisierung von Anforderungen
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So können Teams früh erkennen, ob eine Lösung den Bedürfnissen der Nutzenden entspricht, bevor Zeit und Budget in die eigentliche Entwicklung investiert werden.

Wo liegen die Grenzen?

So hilfreich Vibe Coding für Prototypen ist, ersetzt es keine professionelle Softwareentwicklung.

Vibe Coding eignet sich nicht für:

• produktionsreifen Code
• Softwarearchitektur
• langfristig wartbare Anwendungen
• Engineering komplexer Systeme
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Ein weiterer Aspekt wird häufig unterschätzt: KI erstellt Prototypen oft mit mehr Funktionen als tatsächlich nötig. Das wirkt zunächst beeindruckend, führt aber häufig zu unnötiger Komplexität. Gute Software zeichnet sich nicht durch möglichst viele Funktionen aus, sondern durch den Fokus auf das Wesentliche. Gerade für eine gute User Experience gilt: Weniger ist oft mehr.

Hinzu kommt, dass KI-generierte Anwendungen häufig einem ähnlichen Designmuster folgen. Für ein geschultes Auge ist schnell erkennbar, ob eine App lediglich dem typischen KI-Einheitsstil entspricht oder ob hinter ihr ein durchdachtes, bewusst gestaltetes Design mit klarer Benutzerführung und eigener Identität steckt.
KI kann den kreativen Prozess erheblich beschleunigen. Welche Funktionen jedoch tatsächlich einen Mehrwert bieten und wie Design- sowie Markensprache gestaltet sein sollten, sollte immer in Zusammenarbeit mit Fachpersonen, Kund:innen und Endnutzer:innen erarbeitet und validiert werden.

Fazit

Visualisierung hilft dabei, Ideen früh greifbar zu machen, um diese gemeinsam zu diskutieren und mit Kund:innen sowie Endnutzer:innen zu testen. Ziel ist nicht, möglichst viele Funktionen zu entwerfen, sondern die richtigen Lösungen für die tatsächlichen Bedürfnisse zu finden. Erst wenn diese Anforderungen klar und mit allen Beteiligten abgestimmt und validiert sind, beginnt die eigentliche Softwareentwicklung. Bei healthinal legen wir Wert darauf einen echten Mehrwert für die Menschen im Gesundheitswesen zu liefern. Dies erreichen wir mit unserem Softwareentwicklung-Prozess, indem wir iterativ vorgehen und Anforderungen zuerst visualisieren und validieren, bevor wir sie entwickeln.
In nächsten Blogartikel gehen wir auf die Validierung von Anforderungen detaillierter ein.

Mehr zu dieser Blogreihe und unserem Ansatz erfährst du in den vorhergehenden Blogbeiträgen «Anforderungen spezifizieren: Die richtige Methode zur richtigen Zeit (3/5)», «Anforderungen erheben und priorisieren. Oder: System statt Wunschkonzert (2/5)» und «Requirement Engineering: Gute Healthcare-Software beginnt lange vor dem ersten Code (1/5)».