Wie wir ein KI-Produkt bauten – und wegen KI wieder stoppten

---

Graphic Recording in a Nutshell

Was ist das?
Graphic Recording ist die Live-Visualisierung von Inhalten – etwa bei Konferenzen, Vorträgen oder Workshops. Während jemand spricht, zeichnet eine:r Graphic Recorder:in Schlüsselaussagen als Kombination aus Text und Symbolen. So entsteht ein sichtbares Protokoll in Echtzeit, das komplexe Ideen schnell greifbar macht.

Worauf sollte geachtet werden?
– Klare Struktur und Priorisierung der Inhalte
– Lesbarkeit, reduzierter Farbeinsatz, Balance von Text und Bild
– Fokus auf Aussagekraft statt Perfektion – Sinn schlägt Stil

Welche Unterschiede gibt es?
👉 Graphic Recording = Mitschreiben / Visualisieren während einer Session
👉 Graphic Facilitation = Aktives Moderieren mit visueller Begleitung
👉 Sketchnoting = Persönliche, visuelle Notizen im kleinen Format

Wo wird es eingesetzt?
Konferenzen, Keynotes, Barcamps, Strategie-Workshops, Team-Retros, Innovations-Sessions – überall dort, wo Wissen geteilt und in Erinnerung bleiben soll.

Unser Bezug:
Genau hier setzte unsere Idee an: Das, was bisher manuell und exklusiv war, wollen wir mit KI automatisiert und skalierbar machen – mit Scriblomatic.

---

Der viadee Product Life Cycle

Für Produkt-Ideen wie Scriblomatic nutzen wir in der viadee einen strukturierten Prozess mit verschiedenen Phasen und Checkpoints.
Nach einer internen Sortierung (Ideation) hieß es in der Exploration Phase zentrale Annahmen zu prüfen. Hierzu gehörte ein früher Kontakt mit Konferenz und Workshop-Veranstaltern, genauso wie Herausforderungen der Machbarkeit zu prüfen.

Der Proof of Concept

Ein dreitägiger PoC-Sprint, ein klar umrissenes Ziel – und schon entstand der „Scriblomatic“-Kern.

Die Machbarkeitsfrage, die es zu klären galt: Wie übersetzt man einen gesprochenen Vortrag in ein ansprechendes, grafisches Format?
Das PoC Team umfasste 3 Personen: Julian als Data Scientist, Karen als Organisationsentwicklerin und Lana als Scriblomatic Produkt-Treiberin.

Zu Beginn analysierten wir die Arbeit von Graphic Recording Künstler:innen als Blaupause für ein gutes Produkt-Ergebnis. Gleichzeitig konnten wir für unsere Datenaufbereitung auf Foundation-Models der großen KI-Provider zurückgreifen. Schnell einigten wir uns auf ein Zielbild, welches den “KI Graphic Recording-Prozess” auf vier grundlegende Schritte begrenzte.

Der “KI Graphic Recording Prozess” in vier Schritten:

1. Transkription: Automatisches Umwandeln der Vortragsaufnahme in Text.

2. Metadatenintegration: Ergänzen von Titel, Event, Datum, Autor:in, viadee spark Logo

3. KI-Zusammenfassung: Verdichtung des Vortragsinhalts durch ein LLM.

4. Visualisierung: Automatische Generierung einer PowerPoint mit zwei Folien im viadee spark Design.

Schritt 4 stellte sich als herausfordernd und in seinem Outcome als ausgesprochen vielseitig heraus.
Zunächst hatten wir die Idee, bestehende Elemente aus der viadee Visualisierungsbibliothek zu verwenden und nur wo notwendig zu ergänzen. Die Idee verwarfen wir nach stundenlangem Einsatz von Karen und langem Probieren, da direkt generierte Visualisierungen deutlich passender waren. Einmal mehr suchten wir einen geeigneten Prozess Fließtexte in ansehnliche visuelle Inhalte zu übersetzen. Verschiedene Modelle führten zu deutlichen Änderungen im Endergebnis.

Verschiedene Ergebnisse je nach Modell (basierend auf einem YouTube-Vortrag von der navigate)

Vieles funktionierte erstaunlich gut – nur der Layout-Schritt benötigte noch manuelle Arbeit. Etwa 30 Minuten pro Graphic Recording, bis Visualisierungen und Texte wirklich harmonierten. Aber: Mit 3 Tagen Invest für ein Proof of Concept war es ein Erfolg.

Julian aus dem Data Science Team brachte es auf den Punkt: „KI ist so wertvoll wie der Prozess, in dem sie automatisiert.“

Der Markt-Test: Schnell raus, schnell Feedback

Nach dem PoC wollten wir wissen: Trifft das tatsächlich einen Nerv am Markt? Ist die Qualität der KI-generierten Visual Recordings vergleichbar mit der von Künstler:innen oder zumindest ausreichend gut?
Wir setzten einen Lean Canvas auf, bauten einen nutzbaren Prototypen und testeten in drei schnellen Schleifen am Markt:

1. Ein LinkedIn-Beitrag mit Beispielbildern

2. Ein Einsatz beim Meetup „Regeneratives Wirtschaften“ in Münster

3. Anfragen bei Konferenzen, ob solch ein Tool Interesse findet

Das Ergebnis: Viel positives Feedback, echte Neugier, aber auch eine wichtige Erkenntnis: Nicht nur wir finden die Ergebnisse überzeugend.

Der Break

Dann passierte es: Google veröffentlichte das neue Bild-KI-Modell Nano Banana und mit einem geeigneten Prompt konnte es ebenfalls Skizzen generieren. Man konnte sogar leicht noch einen Schritt weiter gehen und ganz auf manuelle Anpassungen verzichten. Diese sprunghafte Entwicklung zeigte, wie schnell sich das Feld bewegt.

Unser Fazit:

Wir haben einen Problem-Solution-Fit aber keinen Business Case und damit Product-Market-Fit für unsere Produkt-Idee selbst gefunden.

Entscheidung: Stoppen als Reifeprüfung

Unsere Learnings auf den verschiedenen Ebenen

Was wir noch zu sagen hätten…für alle Produktentwickler:innen, die ähnliche Experimente wagen wollen:

1. Startet klein, lernt groß. Wenige Projekttage reichen für ein valides PoC.
2. Definiert Stopp-Kriterien. So spart ihr Zeit und Energie.
3. Verknüpft KI mit Prozessen. Technologie ohne klaren Prozess bleibt Spielerei.
4. Feiert die Learnings. Auch – oder gerade – wenn das Produkt endet.

Wir verwenden mittlerweile Nano Banana für unseren Workflow. Wenn ihr nachvollziehen möchtet, wie wir in zwei einfachen Schritten Visualisierungen zu unseren Vorträgen generieren, dann findet ihr hier unsere Prompts.

Im 1. Schritt extrahieren wir strukturiert die Hauptaussagen aus einem Youtube-Video.
Im 2. Schritt lassen wir Nano Banana Visualisierungen zu den Hauptaussagen erstellen und in einem Visual Recording arrangieren.

---

Schritt 1: Analyse der Inhalte

Für eine professionelle, visuell ansprechende Infografik, extrahiere die 5 wichtigsten und entscheidendsten Aussagen aus dem folgenden YouTube-Vortrag: <youtube video link> Extraktion der Kernbotschaften:

• Analysiere das Video und identifiziere die 5 wichtigsten, übergeordneten Thesen oder Ratschläge des Sprechers.
• Formuliere diese Aussagen prägnant und verständlich.
• Gebe zu jeder Aussage den Zeitstempel an, an dem sie im Video maßgeblich behandelt wird.

---

Mit den Ergebnissen der Analyse befüllen wir Nano Banana und weisen zur Generierung des Scribbles an. Das Ergebnis ist gebrandet & passt gut zu den Kerninhalten im Video.

---

Schritt 2: Gestaltung der Infografik:

• Stil & Anmutung: Erstelle die gesamte Grafik im Stil einer handgezeichneten Skizze („Scribble“), wie bei einem Graphic Recording. Alle Linien, Rahmen, Pfeile, Texte und Illustrationen wirken, wie mit einem Stift auf Papier gezeichnet, mit leicht unregelmäßigen, organischen Strichen.
• Struktur: Ordne die 5 Kernbotschaften in fünf separaten, visuell unterscheidbaren Clustern auf der Grafik an.
• Roter Faden: Verbinde die fünf Cluster mit einem dicken, geschwungenen, handgezeichneten Pfeil („roter Faden“), um den logischen Fluss und die Zusammenhänge des Vortrags darzustellen.
• Illustrationen: Entwerfe für jede der 5 Aussagen eine kreative, realistische und leicht verständliche Illustration, die den Inhalt visuell unterstützt (z.B. Symbole, einfache Diagramme, kleine Szenen).
• Text: Integriere die prägnanten Aussagen in handgezeichneter Schrift direkt in die Cluster.
• Farben: Verwende für alle Elemente ausschließlich die folgenden Corporate Design-Farben und deren Nuancen:
  • Primärfarbe: Grapefruit (#FF5546)
  • Sekundärfarben: Gelb (#FFE000), Violett (#642864)
  • Ergänzungsfarben: Grün (#87AF28), Türkis (#28C3BE), Blau (#3782EB)
  • Funktionsfarben: light violett (#F6F4F8), medium violett (#EAE6ED), weiß (#FFFFFF), schwarz (#000000)
• Logo: Platziere das Logo [Hier Logo-Dateiname einfügen, z.B. ‚viadee-Logo.png‘] unten links in der Infografik.
• Fußnote: Füge unten rechts eine Fußnote ein, die den Titel des Vortrags, den/die Sprecher*in und ggf. die Veranstaltung nennt (z.B. „Titel des Vortrags, Sprecher Name, Veranstaltungsname“).

Beispielhafte Struktur des finalen Bildes:

• Cluster 1 (oben links): [Aussage 1] + [Illustration 1]
• Cluster 2 (oben Mitte): [Aussage 2] + [Illustration 2]
• Cluster 3 (oben rechts): [Aussage 3] + [Illustration 3]
• Cluster 4 (unten Mitte-Links): [Aussage 4] + [Illustration 4]
• Cluster 5 (unten Mitte-Rechts): [Aussage 5] + [Illustration 5]
• (Alle Cluster durch einen durchgehenden, handgezeichneten Pfeil verbunden)
• Unten Links: Logo
• Unten Rechts: Fußnote

Fazit in einem Satz:

Wir haben nicht nur eine KI gebaut – wir haben gelernt, wie man Innovation bewusst aufhört, ohne aufzuhören innovativ zu sein.

---

Falls ihr Lust auf weitere Einblicke in unsere Innovationsarbeit oder Austausch zu Innovation, Umgang mit KI oder die Generierung von Graphic Recordings (inkl. einer Menge Anekdoten) habt, meldet euch gerne.