Wie man eine KI-App baut, ohne ein KI-Modell zu bauen

Um eine KI-App zu entwickeln, muss man kein eigenes Modell trainieren. Erfahre, wie Gründer:innen mit APIs wie OpenAI oder Claude starten – ganz ohne Machine Learning.

Seien wir ehrlich: Ein eigenes KI-Modell zu trainieren klingt cool. Aber die meisten Start-ups sollten das nicht tun. Nicht am Anfang. Nicht ohne Budget, Zeit und ein ML-Team, das nur darauf wartet. Weder bei Web- noch bei Mobile-Apps.

Die gute Nachricht? Du brauchst all das nicht.

Im Jahr 2025 bauen Gründer:innen komplette KI-Apps, ohne auch nur ein einziges Dataset anzufassen oder eine:n ML-Engineer einzustellen. Sie nutzen APIs. Einfache, leistungsstarke APIs. Dinge, die man in ein Wochenendprojekt stecken kann – und trotzdem echtes Nutzerfeedback bekommt.

Das ist kein Shortcut. Es ist nur der smartere Weg für den Start.

Überspring das Modell. Fang mit dem Problem an.

Was willst du eigentlich lösen?

Denn „AI-powered X“ ist kein Produkt. Es ist eine Buzzword-Phrase für Pitchdecks.

Finde zuerst heraus, was deine Nutzer:innen wirklich brauchen. Wollen sie Recherche zusammenfassen? Bilder generieren? Kunden-Chats automatisieren? Chaotische Tabellen bereinigen?

Das ist dein Use Case. Der bestimmt, welche Tools du brauchst – nicht umgekehrt.

Die besten Softwarefirmen in der Schweiz starten oft genau so. Sie springen nicht sofort in den Code. Sie analysieren reale Workflows, Engpässe und Nutzerverhalten. Dieses Denken erleichtert den Rest enorm.

Was kannst du konkret verwenden?

Eine Menge. Hier ist ein schneller Überblick über APIs, die Gründer:innen heute nutzen – ganz ohne eigene Modelle.

1. OpenAI / GPT-4
   Geeignet für: Textzusammenfassungen, Chat-UIs, Code-Hilfe, Dokumentenanalyse
   Wie nutzen: Prompt senden, strukturierte Antwort erhalten – keine ML-Kenntnisse nötig
   Beispiele: E-Mail-Assistenten, CV-Reviewer, Pitch-Generatoren
2. Anthropic / Claude
   Geeignet für: Längeres logisches Denken, strukturierte Antworten, sichere Dialoge
   Vorteil: Bleibt oft besser im Thema, folgt Anweisungen sauber
   Verwendung: Recherchetools, Enterprise-Chatbots, interne Schreibhilfe
3. Perplexity API
   Geeignet für: Realtime-Antworten mit Suche
   Vergleichbar mit: Google + KI, aber mit Quellenangabe
   Use Cases: Analyse-Dashboards, interne Q&A-Bots
   Grenzen: Weniger Kreativität, stärker faktenfokussiert
4. ElevenLabs
   Geeignet für: KI-Sprachausgabe
   Vorteil: Klingt natürlich, emotional, mehrsprachig
   Verwendung: Hörbuch-Tools, virtuelle Assistenten, Content-Automatisierung
5. Stability AI / Stable Diffusion APIs
   Geeignet für: Bildgenerierung
   Nutzung: Produktdesigns, Konzeptkunst, Brand Visuals
   Hinweis: Prompt-Feinjustierung nötig – sonst wird’s schnell seltsam

Wie alles zusammenkommt

Angenommen, du baust einen Sprachlern-Assistenten. So könnte das aussehen:

• GPT-4 gibt Vokabelerklärungen und Grammatikfeedback
• ElevenLabs liest Texte zur Aussprache vor
• Notion API speichert den Lernfortschritt
• Airtable oder Supabase verwaltet User und Sessions

Du hast kein Modell gebaut. Du hast eine KI-App gebaut, die Intelligenz nutzt.

Das ist der Unterschied – und er zählt.

Das Bindeglied: Prompts, Logik & Interfaces

Du musst die Bausteine trotzdem verbinden.

• Schreibe klare Prompts
• Definiere, wann welche API getriggert wird
• Gestalte ein UI, das Nutzer:innen nicht verwirrt
• Fang unklare Outputs mit Logik ab

Es ist kein „Plug & Play“. Es ist echtes Produktdenken – aber ohne Forschungslabor.

Wenn du nicht weisst, wo du anfangen sollst? Genau da kommt AI-Beratung wie von S-PRO ins Spiel. Sie helfen bei Architektur, Toolwahl und Logik – damit du nicht im API-Dschungel versinkst.

Die Vorteile dieses Ansatzes

• Schneller testen: Kein Training, keine GPUs
• Günstiger Start: Viele APIs haben kostenlose Pläne
• Flexibler Pivot: Kein monolithisches ML-Setup
• Fokus bleibt: Problem statt Technik im Mittelpunkt

So starten die meisten erfolgreichen KI-Start-ups. Eigene Modelle bauen sie nur, wenn es wirklich nötig wird.

Aber bleib realistisch

• Du mietest Intelligenz – langfristig wird’s teuer
• Downtime oder API-Änderungen? Nicht unter deiner Kontrolle
• Grenzen bei Feintuning oder Spezialanpassung
• Du setzt auf fremde Roadmaps

Kurz: Super für den Anfang. Aber plane für später.

Letztes Wort

Um eine KI-App zu bauen, musst du kein ML-Engineer sein.

Du musst ein Problem verstehen. Wissen, was Menschen brauchen. Und bereit sein, Tools zu kombinieren, die nicht perfekt für dich gemacht wurden.

So arbeiten moderne Gründer:innen.

Wenn’s klappt, hast du Traction. Wenn nicht – prompt neu schreiben. Weiter geht’s. Immer lernst du was.
Und später? Vielleicht trainierst du ein Modell. Oder du bleibst bei smarten APIs – und konzentrierst dich auf das, was zählt.

Am Ende musst du nicht das Gehirn bauen. Nur wissen, wie du es sinnvoll einsetzt.