LONDON (IT BOLTWISE) – Die frühere Produktmanagerin Zhang Qizhi startet mit OJO eine KI-Arbeitsplattform für KI-gestütztes Produktprototyping-Design. Das Startup will Designbeurteilungen und Codebereitstellung nicht in getrennten Rollen ablaufen lassen, sondern als durchgehenden Prozess. OJO kombiniert dabei ausgewählte Agent-Rollen und Skills, statt nur ein einzelnes Bild oder einen einzelnen Output zu erzeugen. Gleichzeitig schließt das Unternehmen laut Angaben zu seiner frühen Finanzierung fast 100 Millionen Yuan ab.
Die nächste Welle von KI-Tools fürs Produktdesign wird nicht nur daran gemessen, wie schnell eine Seite „fertig aussieht“. Genau an dieser Stelle setzt OJO an: Zhang Qizhi, ehemalig in Produkt- und Geschäftsfragen rund um Jianying tätig, will eine Arbeitsumgebung schaffen, in der Design und Entwicklung so eng zusammenarbeiten, dass Beurteilungen nicht zwischen Rollen verloren gehen. OJO positioniert sich als „Design Agent Team Workspace“, also als System, das wie ein kleines Designteam agiert, statt lediglich UI-Elemente oder einzelne Prototyp-Screens zu generieren. Interessant ist dabei weniger der generische Anspruch als die konkrete Problemformulierung: Sobald UI-Generierung, Designbearbeitung und „Design-zu-Code“ überall verfügbar werden, reicht es laut OJO nicht mehr, nur Outputs zu produzieren. Entscheidend sei, dass die Schritte, die Qualität und Richtung festlegen, durchgängig nachvollziehbar bleiben.
Technisch gedacht ist das mehr als eine Pipeline mit mehreren Modulen. OJO adressiert einen typischen Bruch in der Produktkette: Produktmanager, Designer und Entwickler treffen Designentscheidungen in unterschiedlichen Phasen, und die Qualität dieser Entscheidungen hängt davon ab, wie präzise die Anforderungen übergeben werden. In klassischen Workflows entsteht zuerst ein Anforderungsdokument, dann baut das Designteam statische Seiten in Figma-ähnlichen Werkzeugen, und Interaktionen werden meist als Vorschau nachgelagert sichtbar. Ob ein Konzept trägt, wird dann häufig erst im Design- oder sogar erst im Entwicklungsprozess wirklich überprüft. OJO verschiebt diesen Zeitpunkt: Durch die Fähigkeiten von Modellen sollen Produktmanager abstrakte Anforderungen zunächst in dynamische, anklickbare Prototypen übersetzen, damit die Interaktionsrichtung früh diskutierbar wird. Damit können auch nachgelagerte Rollen Aufgaben in ein „akzeptables Niveau“ bringen, bevor die eigentliche professionelle Zusammenarbeit beginnt.
Ein zentraler Unterschied zur Vorstellung „ein Agent macht alles“ liegt in der Teamlogik. OJO begann nicht als Agenten-Kopie für einen einzigen Gesamtprozess. In der frühen Startup-Phase brauchte das Team etwa zwei freiberufliche Designer für eine Landing Page: Der eine konnte gut umsetzen, wollte aber nicht tief in die Markenlogik einsteigen; der andere diskutierte zwar die Marke, lieferte aber visuell nicht die Erwartungen. Dieses Muster führte zu einer neuen Sicht auf Zusammenarbeit: Langkettige Aufgaben scheitern oft nicht an fehlenden „Alleskönnern“, sondern an fehlenden Kooperationsmechanismen, die je nach Aufgabe Marke, Visualität, Animation und Systemdesign neu kombinieren. Deshalb zerlegt OJO die Designaufgabe in kombinierbare Agent-Teams und Skills. Der Haupt-Agent entscheidet dabei, wann welche Skill oder welches Tool aufgerufen wird, und sorgt dafür, dass Kontext zwischen Phasen erhalten bleibt, statt dass jede Phase wieder bei Null anfängt.
Bemerkenswert ist außerdem die Ausrichtung der Benutzer: OJO zielt derzeit nicht primär auf professionelle Designer ab. Zhang Qizhi beschreibt das zugespitzt: Wer echten Designbedarf hat, sei nicht automatisch jemand mit Design-Profirolle. In der Betaphase soll das Produkt genau diese Lücke gefüllt haben. So erstellte ein Content-Betreiber ohne Designerfahrung in etwa einer Stunde eine persönliche Website mit komplexen Animationen. Ein anderer Nutzer wollte mit einem Coding-Agenten direkt Frontend-Code schreiben, musste aber nach mehreren Iterationen feststellen, dass das Ergebnis nicht mehr zu den Erwartungen passte. Erst als er das Resultat in OJO importierte, konnte er die Visualität anpassen, bevor er den Code danach wieder in seinem bisherigen Tooling fertigstellte. Solche Fälle zeigen, was OJO reduzieren will: den Informationsverlust zwischen unscharfen Ideen im Design und konkreter Umsetzung im Code, der in der Praxis immer wieder durch Rückfragen, Rework und abweichende Annahmen entsteht.
Damit ist OJO aber auch Teil eines schnell enger werdenden Wettbewerbs, in dem KI-Design-Tools in zwei Richtungen wachsen. Der eine Strang kommt aus Designplattformen und erweitert sich bis zu Prototypen, Code und Bereitstellung; der andere Strang beginnt bei Coding-Agenten und ergänzt visuelle Bearbeitung, Designsysteme und Zusammenarbeit. Im Ergebnis nähern sich die Endpunkte an: Auf der einen Seite steht „Design in Code“, auf der anderen Seite „Code mit Designfähigkeiten“. Für Unternehmen ist das eine Verschiebung der Wettbewerbslogik, denn „Seiten generieren“ allein wird schnell zum Hygienefaktor. Stattdessen rückt die Frage in den Mittelpunkt, ob ein Tool Marken, Designsysteme, Codebibliotheken und historische Entscheidungen wirklich versteht und ob es in einer langen Kette von Produktdefinition über Visualität bis zur Veröffentlichung möglichst wenig Kontext verliert. Bei Design ist die Bewertung stärker „passend oder unpassend“, während Code eher „richtig oder falsch“ geprüft werden kann – und Genauigkeit entsteht folglich über kontinuierliche Beurteilungen im Zusammenspiel.
Ausblickend lohnt sich daher weniger ein Blick auf einzelne Feature-Demos, sondern auf die Stabilität der Team-Simulation. OJO plant, Agent-Team und Skills weiter zu öffnen, sodass unterschiedliche Designerfahrungen gespeichert, kombiniert und wiederverwendet werden können. Gleichzeitig gab es laut den Nutzerrückmeldungen Anfangsprobleme: Einige Nutzer berichteten von Betriebsfehlern, und einige konnten die Hauptlinie des Agent-Teams nicht sofort verstehen. Das Team reagierte, indem es Konzepte aus der Oberfläche entfernte, um das Gefühl zu stärken, dass ein Team „für Sie arbeitet“, statt dass Nutzer sich durch zu viele parallele Optionen kämpfen müssen. In einer Marktphase, in der viele Werkzeuge ähnliche Artefakte erzeugen können, wird genau diese Frage zur Differenzierung: Wie gut orchestriert die Plattform Entscheidungsqualität über Rollen hinweg – nicht nur wie schön ist der erste Prototyp.
Auch die frühe Finanzierung unterstreicht, dass OJO Geschwindigkeit und Prozessqualität gleichermaßen als Produktkern betrachtet. Laut den Angaben zu einer ersten Finanzierungsrunde investieren Shunwei Capital und Lenovo Venture Capital, während Gaohe Capital als exklusiver Finanzberater genannt wird. Für Anwender bedeutet das vor allem eins: In den nächsten Iterationen wird die Plattform wahrscheinlich stärker darauf abzielen, dynamische Prototypen, Interaktionslogik und Codebereitstellung so zu verbinden, dass „Designbeurteilung“ nicht länger auf eine einzelne Übergabestelle reduziert wird. Wenn OJO gelingt, aus der KI-gestützten Generierung einen echten kollaborativen Arbeitsmodus zu machen, könnte sich der Nutzen von Design-Agenten spürbar von der reinen Kreativ-Output-Erstellung hin zu verlässlicher Produktentwicklung verschieben.
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