LONDON (IT BOLTWISE) – Ein 23-Jähriger, der früher kaum programmieren konnte, setzt heute KI-Modelle für produktive App-Ideen ein. Sein Einstieg lief über einen Hinweis von Claude Code, der den eigenen Code fast vollständig per Prompt entstehen ließ. Daraus entstanden zuerst ein KI-gestützter Regulierungsradar und später ein Sprachassistent-Ansatz für Reisen. Aktuell entwickelt er „Contentmarkt“, eine Plattform, die Social-Media-Nutzerinnen und -Nutzer mit Kampagnenbudgets verknüpft.
Dass ein Informatikstudium nicht zwingend der Startpunkt für KI-Entwicklung ist, zeigt die Laufbahn von Klaas Wibker. Der 23-Jährige studiert Jura in Leipzig und berichtet, dass er anfangs „keine Ahnung vom Code schreiben“ hatte. Der Wendepunkt kam jedoch nicht aus einer klassischen Lehrbuch-Reihenfolge, sondern aus einem praktischen Tooling-Ansatz: Er nutzte Claude Code, bei dem der Code überwiegend aus Eingaben per Prompt entsteht. Wibker beschreibt sinngemäß, dass er seit dem Wechsel in diese Arbeitsweise mehrere Apps gebaut und in kurzer Zeit veröffentlicht hat – nicht als Experiment, sondern als Grundlage für neue Produkte, die ein konkretes Nutzerproblem adressieren.
Technisch betrachtet verlagert ein Prompt-gestütztes Entwicklungssetup den Schwerpunkt von Syntax und Implementierungsroutine hin zu Anforderungen, Validierung und Nutzer-Flow. Genau das passt zu Wibkers juristischer Denkweise: Er sagt, dass er im Studium vor allem ein „Grundverständnis“ gelernt habe, Probleme strukturiert zu erkennen, zu erfassen und dann entsprechend zu handeln. Bei Softwareprojekten bedeutet das praktisch: Er formuliert Ziele so, dass ein KI-System daraus funktionierende Bausteine ableiten kann – vom ersten Prototyp bis zur App, die man testen und veröffentlichen kann. Auf dieser Grundlage entstand zunächst eine KI-Anwendung, die einen klaren Datenabgleich braucht und damit zeigt, wie KI und Informationsbeschaffung zusammenspielen.
Sein erstes KI-Produkt trägt die Idee eines Regulierungsradars in sich. Die App durchsucht automatisch Webseiten von Bundestag, Bundesrat und Europaparlament nach neuen Gesetzesvorhaben und Regulierungsvorschlägen und verdichtet die Ergebnisse anschließend zu einem Newsletter. Solche Workflows sind für juristische und Compliance-nahe Teams attraktiv, weil sie Suchaufwand reduzieren und Informationen in eine wiederkehrende Formatlogik bringen. Gleichzeitig bleibt die technische Herausforderung deutlich: Webseiten verändern sich, Quellen haben unterschiedliche Strukturgrade, und die KI muss aus Texten konsistent Zusammenfassungen ableiten, ohne dass wichtige Nuancen im Prozess verloren gehen. Wibker beschreibt dabei weniger den „Zauber“ der KI als vielmehr den Nutzen, dass die Arbeit im Alltag einfacher wird – genau dieser Schritt vom Rohmaterial zur nutzbaren Ausgabe ist der Kernwert.
Nachdem der Regulierungsradar funktionierte, verschob er den Schwerpunkt weg vom Tippen hin zu Interaktion über Sprache. In seinem nächsten Projekt „TomTravel“ können Nutzerinnen und Nutzer einfach sagen, wohin sie wollen; die App schlägt passende Verbindungen vor. Der Ansatz ist naheliegend: Sprachinterface und Vorschlagslogik reduzieren die Zahl der User-Schritte, während KI-Modelle dabei helfen, Absichten zu verstehen und Suchanfragen zu formulieren. Interessant ist aber der zweite Teil der Realität: Der technische Prototyp ist schnell gebaut, der Marktzugang hingegen hängt an Partnerschaften. Für Flugtickets benötigt man laut Wibker Partner mit einer IATA-Lizenz; erst nachdem er einen geeigneten Anbieter fand, konnte er live gehen. Damit zeigt sein Beispiel, dass KI-Entwicklung zwar die Nutzeroberfläche vereinfachen kann, aber regulierte Marktschnittstellen und Rechteverwaltungen nicht wegzaubert.
In den vergangenen Monaten setzte Wibker seine Entwicklung im Rahmen eines zehnwöchigen Startup-Fellowships um, bei dem acht ausgewählte Fellows in Berlin Consumer-Startups von der Idee bis zum ersten Produkt entwickeln. Das Programm arbeitet dabei nicht nur theoretisch, sondern in einem gemeinsamen Umfeld mit Fokus auf Umsetzung. Wibker verweist auf die Unterstützung durch Partner aus dem KI- und Deployment-Umfeld, darunter OpenAI, Vercel und Dash0, sowie auf weitere Partner im Programmkontext. Auch inhaltlich setzt das Fellowships-Format einen Gegenpol zur klassischen Gründung: Die Gründerteams bekommen Mentoring von Unternehmern, Investoren und Experten, während gleichzeitig die Reise in Form von Artikeln, Videos und Social-Media-Content dokumentiert wird. Für die Bewertung seiner Apps ist das relevant, weil es den Druck erhöht, schnell zu lernen und Iterationen sichtbar zu machen – nicht nur zu entwickeln.
Seine aktuellste Geschäftsidee „Contentmarkt“ baut auf dieser Lernkurve auf, adressiert aber ein ganz anderes Marktproblem. Die Plattform soll Menschen mit Social-Media-Nutzerinnen und -Nutzern zusammenbringen: Unternehmen stellen Kampagnen mit einem festgelegten Budget ein, Nutzer produzieren passende Inhalte, und die Bezahlung richtet sich an der Reichweite der Videos aus – bis das Budget der Kampagne aufgebraucht ist. Für Marken ist das vor allem dann interessant, wenn sie Kampagnen steuerbar halten wollen und nicht auf klassische, schwer messbare Werbeformate setzen. Für Creator eröffnet es zugleich eine Art „Job-to-bid“-Logik: statt nur Reichweite zu liefern, können sie durch inhaltliche Passung an einer Kampagne teilnehmen. Dass Wibker hierfür KI einsetzt, ist dabei weniger im Marketing-Slogan zu sehen, sondern in der Fähigkeit, Content-Vorgaben in wiederverwendbare Konzepte zu übersetzen und Nutzer-Interaktionen systematisch zu verarbeiten.
Am Ende verdichtet sich die Story zu einer klaren Botschaft für Unternehmen: KI-gestütztes Bauen beschleunigt besonders dann, wenn jemand gleichzeitig domänenspezifische Strukturen mitbringt. Wibkers juristischer Hintergrund hilft ihm, Anforderungen zu präzisieren und Verantwortungsbereiche früh zu übernehmen; das Prompt-gestützte Tooling senkt die Hürde, um schnell eine funktionierende App zu testen. Für den Markt bedeutet das keine Garantie auf Erfolg, aber ein realistischeres Tempo in der Validierungsphase. Wenn „Contentmarkt“ sowie die früheren Projekte Nutzer finden, könnte das Modell Schule machen: Nicht „KI ersetzt Programmierung“, sondern „KI verschiebt die Programmierung“ hin zu höherer Abstraktion, schnelleren Prototypen und besserem Produktverständnis im Wechsel aus Technik und Marktanforderung.
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