Ich verbinde durchdachte User Experience mit intelligenter KI-Architektur – für digitale Systeme, die im Alltag liefern.
Das Prinzip ist immer gleich: KI übernimmt die Fleißarbeit, Menschen behalten die Entscheidung. Hier die häufigsten Fälle, auf Wunsch nach Branche gefiltert. Wie das im Betrieb aussieht, zeigt die Fallstudie darunter.
„Wir brauchen mehr Inhalte, aber nicht mehr Leute.“
Das SystemSpezialisierte Agenten recherchieren, entwerfen und prüfen Tonalität und Qualität. Ein Mensch gibt frei.
Was sich ändertMehr Output bei gleichem Team, ohne Abstriche bei der Qualität.
„Das steht irgendwo in einer alten Mail.“
Das SystemHandbücher, Verträge und Projektordner werden durchsuchbar. Antworten kommen mit Quellenangabe.
Was sich ändertNeue Kollegen finden Antworten selbst, und das Wissen bleibt im Haus, auch wenn jemand geht.
„Jedes Angebot fangen wir bei null an.“
Das SystemAnfragen werden ausgelesen, passende Positionen und Textbausteine vorgeschlagen, ein Entwurf vorbereitet.
Was sich ändertAngebote gehen schneller raus, der Abend gehört nicht mehr dem Papierkram.
„Das Wichtige geht im Postfach unter.“
Das SystemEingehende Mails werden priorisiert, zugeordnet und mit Antwortentwürfen vorbereitet.
Was sich ändertDas Team bearbeitet, was zählt, statt zu sortieren.
„Reports bauen frisst jeden Monatsanfang.“
Das SystemKampagnendaten werden zusammengeführt, eingeordnet und als kommentierter Report im Kundenlayout vorbereitet.
Was sich ändertReports prüfen statt bauen, mehr Zeit für die Beratung.
„Wir wollen KI ins Produkt, aber sinnvoll.“
Das SystemDen Anwendungsfall finden, die Nutzerführung gestalten und einen Prototyp testen, bevor entwickelt wird.
Was sich ändertFunktionen, die genutzt werden, statt einer KI-Schaltfläche, die niemand drückt.
Für diese Kombination gibt es hier noch kein Beispiel. Schreib mir, was du suchst, dann schauen wir, ob es passt.
Ein Münchner Verlag wollte mehr Inhalte produzieren, ohne die Redaktion zu vergrößern. Das System dafür läuft heute produktiv: Jeder Agent hat eine klare Rolle, die Qualität wird in der Pipeline geprüft, und veröffentlicht wird erst, wenn ein Mensch freigibt.
Ein Thema kommt rein und läuft durch fünf spezialisierte Agenten. Jeder übernimmt genau einen Teil und übergibt sauber an den nächsten.
Jeder Agent hat eigenen Kontext, festgelegte Einschränkungen und die Verantwortung für genau ein Ergebnis. So bleibt nachvollziehbar, wer was geliefert hat.
Reicht die Qualität nicht, geht der Beitrag zurück, bevor ihn jemand sieht. Veröffentlicht wird erst, wenn ein Mensch freigibt.
Das System arbeitet produktiv in den bestehenden Redaktionsabläufen. Die Produktionszeit ist messbar gesunken, die Kontrolle bleibt bei der Redaktion.
Den Unterschied hat nicht das Prompting gemacht, sondern die Architektur: Agentengrenzen, Übergaben und Fehlerfälle so zu entwerfen, wie man ein Produkt entwirft.
So ein System auch für dein Unternehmen?
Erstgespräch vereinbarenFür Millionen Nutzer gebaut
Bevor KI mein Schwerpunkt wurde, habe ich Design Systems und Plattformen für Millionen Nutzer gebaut. Diese Zahlen stammen aus diesen Projekten, nicht aus KI-Systemen.
Produktentwicklung für eine der bekanntesten deutschen Hausgerätemarken: Design System aufgebaut und erweitert, User Flows für Gerätesteuerung, Rezepte und Wartung — und KI dort eingesetzt, wo sie die Arbeit wirklich verändert: Personalisierung im Produkt, automatisierte Accessibility-Checks und Research-Synthese im Design-Workflow.
Vier Apps, Millionen Nutzer, ein Handwerk: das komplette Design System für HVV Switch (1 Mio+ Downloads, 4,5 Sterne), Komponenten für die TK-App (5 Mio+ Versicherte), das Multi-Brand-System für Bosch/Siemens/Neff und Systemarbeit für eine der meistgeladenen News-Apps Deutschlands. Atomic Design, Design Tokens, Dev-Handoff, Barrierefreiheit.
Ich bin Dieter Möss, Product Developer von der Neiße. Seit über einem Jahrzehnt gestalte und baue ich digitale Produkte — Design Systems, UX, Frontend, Teamführung — für Unternehmen wie BMW, Audi, Henkel, Bosch und Miele.
Seit zwei Jahren verlagert sich meine Arbeit Richtung KI. Ich habe Systeme gebaut, die produktiv laufen — und mit methusalab ein Studio gegründet, das genau solche Systeme für Kunden entwickelt.
Ich bin kein Machine-Learning-Engineer und tue nicht so. Meine Stärke ist eine andere: Ich verstehe Produkte, Workflows und Nutzer — und kann daraus KI-Systeme konzipieren und bauen, die im Alltag funktionieren. Gerade weil um KI viel Lärm gemacht wird, setze ich auf Ruhe und Nachvollziehbarkeit statt auf Versprechen.
Ein Gespräch und ein Blick auf die Abläufe: Wo lohnt sich KI, wo nicht? Am Ende steht eine klare Empfehlung, auch wenn sie „noch nicht“ lautet.
Ein Anwendungsfall, fester Umfang, echter Alltag: ein Pilot, der im Betrieb zeigt, was er bringt, statt einer Präsentation.
Ausbau, Betrieb und Übergabe an das eigene Team. Auf Wunsch mit methusalab und rund 30 Spezialisten.
Größere Projekte setze ich im Team um. Mit methusalab entwickle ich digitale Produkt- und Workflow-Systeme im Team — Konzeption, UX, KI-Automatisierung und Umsetzung mit rund 30 Spezialisten. Von der Analyse bis zum Betrieb.
→ methusalab.deOder direkt: dieter@moess.de