Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).

Ideenfindung mit KI¶

Hinweis zur Software-Auswahl:
Diese Dokumentation priorisiert Open-Source-Software, die unter Ubuntu (lokal/self-hosted) betrieben werden kann, um absolute Vertraulichkeit bei der Konzept- und Ideenentwicklung zu gewährleisten.
Bei proprietären Cloud-Lösungen wird stets eine Open-Source-Alternative mit gleichem Funktionsumfang gegenübergestellt.
LLM-Modelle und APIs werden unabhängig vom Preis gelistet, da sie als primäre Dialogpartner für kreative Prozesse dienen.

Legende¶

Lernpfad-Übersicht¶

graph LR
    A["🟢 Phase 1\nBrainstorming"] --> B["🟡 Phase 2\nStrukturierung"]
    B --> C["🔴 Phase 3\nSkalierung"]
    A --> A1["Divergentes Denken\nSokratisches Prompten\nAssoziationstechniken"]
    B --> B1["Rollen-Prompts\nMindmapping & Cluster\nIdeen-Bewertung"]
    C --> C1["Lokaler Chat-Stack\nKreativ-Pipelines (n8n)\nPrototyping (Streamlit)"]

Inhaltsverzeichnis¶

• 🟢 Phase 1 – Grundlagen & Kreativ-Brainstorming
  • 1.1 Konzept: Divergentes vs. Konvergentes Denken mit KI
  • 1.2 Konzept: Die KI als kreativer Sparringspartner
  • 1.3 Thema: Sokratisches Prompting & Fragenketten
  • 1.4 Thema: Assoziations- & Kombinationstechniken
• 🟡 Phase 2 – Strukturierte Ideenentwicklung & Kuration
  • 2.1 Konzept: Rollenbasiertes Prompting (Die Denkhüte-Methode)
  • 2.2 Thema: Mindmapping & visuelle Strukturierung
  • 2.3 Thema: Moodboards & Stil-Synthesen
  • 2.4 Thema: Ideen filtern und bewerten (Rubrics)
• 🔴 Phase 3 – Skalierung & Automatisierte Workflows
  • 3.1 Konzept: Strukturierte Kreativ-Pipelines
  • 3.2 Thema: Lokaler Ideation-Stack für Teams (Open WebUI)
  • 3.3 Thema: Automatisierte Ideen-Pipelines mit n8n
  • 3.4 Thema: Prototyping von Ideen (Streamlit & Gradio)
• 📋 Praxisprojekte
• 📦 Vollständige Softwareübersicht & Vergleich

🟢 Phase 1 – Grundlagen & Kreativ-Brainstorming¶

Was lerne ich hier?
Wie du Sprachmodelle nutzt, um deine Denkblockaden zu lösen, wie man Assoziationen zwischen unverbundenen Themen erzwingt und wie die KI dich durch Fragen leitet.
Voraussetzungen: Keine.

1.1 Konzept: Divergentes vs. Konvergentes Denken mit KI¶

Die zwei Phasen der Ideenfindung¶

Kreativität benötigt beide Denkrichtungen. KI kann beide Phasen gezielt unterstützen:

graph TD
    A["💡 Ausgangsfrage"] --> B["🟢 Divergente Phase\n(Breit fächern, viele Ideen)"]
    B -->|"Ollama / ChatGPT"| B1["Idee 1, Idee 2, Idee 3, Idee 4, ..."]
    B1 --> C["🟡 Konvergente Phase\n(Fokussieren, Bewerten, Auswählen)"]
    C -->|Menschliche Kuration| D["🎯 Das finale Konzept"]

• Divergentes Denken (Öffnen): Es geht um Quantität. Die KI generiert Assoziationen, Analogien und ungewöhnliche Blickwinkel (z. B. mit hoher Temperatur-Einstellung).
• Konvergentes Denken (Schließen): Es geht um Qualität. Die Ideen werden bewertet, strukturiert, logisch gefiltert und auf Machbarkeit geprüft.

1.2 Konzept: Die KI als kreativer Sparringspartner¶

Warum LLMs hervorragende Ideenlieferanten sind¶

LLMs haben während ihres Trainings Milliarden von Verknüpfungen gelernt. Sie können sekundenschnell Analogien zwischen völlig unterschiedlichen Disziplinen herstellen (z. B. „Kombiniere das Prinzip der Photosynthese mit moderner Architektur").

1.3 Thema: Sokratisches Prompting & Fragenketten¶

Konzept: Die KI stellt die Fragen¶

Lass dich von der KI durch den Ideenprozess führen. Der Prompt zwingt das Modell, dich zu interviewen, statt dir fertige Antworten zu liefern:

Prompt: "Ich möchte ein neues Produkt für [Zielgruppe] entwickeln.
         Gib mir keine Lösungen vor. Stelle mir stattdessen nacheinander
         5 gezielte Fragen, um meine eigene Idee zu schärfen.
         Stelle immer nur eine Frage und warte auf meine Antwort."

Software – Open Source / LLM:¶

1.4 Thema: Assoziations- & Kombinationstechniken¶

Konzept: Die Reizwort-Methode mit KI¶

Die Reizwort-Methode verbindet das eigentliche Problem mit einem zufälligen Wort, um neue Denkpfade freizulegen.

Problem: "Wir wollen eine neue Lern-App gestalten."
Reizwort (zufällig): "U-Boot"
Assoziation: "Abtauchen, Druckkabine, Periskop (Blick nach draußen)"
Ergebnis: Eine App mit einem 'Deep-Focus-Tauchmodus' und einem 'Periskop-Modus' für Exkursionen.

🟡 Phase 2 – Strukturierte Ideenentwicklung & Kuration¶

Was lerne ich hier?
Wie du Ideen aus verschiedenen Blickwinkeln bewertest (Denkhüte), visuelle Mindmaps erstellst und unstrukturierte Gedanken sortierst.
Voraussetzungen: Phase 1 abgeschlossen.

2.1 Konzept: Rollenbasiertes Prompting (Die Denkhüte-Methode)¶

Die 6 Denkhüte nach De Bono mit KI simulieren¶

Lass deine Idee von verschiedenen virtuellen Rollen prüfen, um Schwachstellen aufzudecken:

2.2 Thema: Mindmapping & visuelle Strukturierung¶

Konzept: Markdown-Mindmaps (Mermaid)¶

KIs können keine Grafiken zeichnen, aber sie können Textstrukturen ausgeben, die von Open-Source-Tools direkt in Mindmaps übersetzt werden:

// Prompt: "Erstelle eine Mermaid-Mindmap für das Thema X"
mindmap
  root((Idee X))
    Zielgruppe
      Schüler
      Lehrer
    Features
      Quiz
      Chat

Software – Open Source zuerst:¶

2.3 Thema: Moodboards & Stil-Synthesen¶

Konzept: Bild-KIs für die visuelle Konzeptphase¶

In der frühen Phase helfen Bild-KIs, vage visuelle Ideen in konkrete Farbwelten, Texturen und Stilrichtungen zu übersetzen, um sie dem Team zu präsentieren.

Software – Open Source zuerst:¶

Vergleich: Open Source vs. Kommerziell¶

2.4 Thema: Ideen filtern und bewerten (Rubrics)¶

Konzept: Kriterienkataloge (Rubrics) & Scoring¶

Nach der divergenten Phase (Brainstorming) folgt die konvergente Phase: die Auswahl. Um Ideen sachlich zu bewerten, eignen sich Scoring-Modelle wie der RICE-Score:

$$\text{RICE} = \frac{\text{Reach (Reichweite)} \times \text{Impact (Auswirkung)} \times \text{Confidence (Vertrauen)}}{\text{Effort (Aufwand)}}$$

KIs können Rohideen strukturiert analysieren und eine gewichtete Nutzwerttabelle als JSON oder CSV ausgeben.

Software – Open Source zuerst:¶

Vergleich: Open Source vs. Kommerziell¶

🔴 Phase 3 – Skalierung & Automatisierte Workflows¶

Was lerne ich hier?
Wie du automatisierte Ideen-Pipelines aufbaust, kollaborative Tools für Teams hostest und deine Prototypen als Web-App deployst.
Voraussetzungen: Python- & Server-Grundkenntnisse.

3.1 Konzept: Strukturierte Kreativ-Pipelines¶

Automatisches Trend-Scraping & Ideen-Generierung¶

graph TD
    A["🌐 RSS Feeds / Tech-News"] --> B["⚙️ n8n Workflow (Scraper)"]
    B --> C["🤖 Ollama (Filtert & analysiert Trends)"]
    C --> D["📝 n8n (Generiert 3 Produktideen)"]
    D --> E["📧 E-Mail-Newsletter an das Kreativ-Team"]

3.2 Thema: Lokaler Ideation-Stack für Teams (Open WebUI)¶

Konzept: Eigene Chat-Plattform für Brainstorming¶

Ein zentral gehostetes Open WebUI auf einem Ubuntu-Server bietet dem gesamten Design-Team Zugriff auf datenschutzkonforme, lokale Modelle sowie spezialisierte System-Prompts.

Software – alle Open Source:¶

3.3 Thema: Automatisierte Ideen-Pipelines mit n8n¶

Konzept: API-gestützte Workflows¶

n8n verknüpft RSS-Feeds, Trello, Google Drive und LLM-APIs grafisch zu komplexen Automatisierungen.

Software – alle Open Source:¶

3.4 Thema: Prototyping von Ideen (Streamlit & Gradio)¶

Konzept: Idee als funktionale Web-App testen¶

Bevor eine Idee in die echte Entwicklung geht, bauen Designer mit Streamlit innerhalb weniger Stunden einen interaktiven Prototyp (MVP), der mit der KI-Logik im Hintergrund arbeitet.

Software – alle Open Source:¶

📋 Praxisprojekte¶

🟢 Einsteiger: Der sockelbasierte Namensgenerator¶

Wir erstellen einen interaktiven Chat-Prompt, der Firmen- oder Produktnamen auf Basis deiner Markenwerte erfindet, bewertet und filtert.

graph LR
    A["💡 Markenwerte eingeben"] --> B["🤖 Sokratischer Prompt (Ollama)"]
    B --> C["📝 10 Namensvorschläge"]
    C --> D["👤 Mensch wählt Top 3"]

Software (alle Open Source): Ollama (Modell: Llama3)

🟡 Fortgeschritten: Interaktives Trend-Moodboard¶

Wir extrahieren Trends aus einem Textdokument, generieren visuelle Darstellungen davon und exportieren diese als PDF-Moodboard.

graph TD
    A["📄 Trend-Bericht (Markdown)"] --> B["🤖 Ollama (extrahiert Keywords)"]
    B --> C["🖼️ ComfyUI (generiert Visuals)"]
    C --> D["🎨 draw.io (layoutet Moodboard)"]

Software (alle Open Source): Ollama · ComfyUI · draw.io

🔴 Experte: Automatisierte Ideen-Maschine (n8n)¶

Ein n8n-Workflow liest täglich Google-Trends, lässt Ollama Ideen generieren und postet sie auf ein internes Trello-Board zur Diskussion.

graph TD
    A["⏰ Cron-Trigger (Täglich)"] --> B["🌐 Google Trends Scraper"]
    B --> C["🤖 Ollama Llama3 (Ideen-Entwurf)"]
    C --> D["🔌 n8n Trello Node"]
    D --> E["📋 Trello Board 'Ideen-Pool'"]

Software (alle Open Source): n8n · Ollama · Docker · Trello (API)

📦 Vollständige Softwareübersicht & Vergleich¶

Brainstorming & Text-Generierung¶

Diagramme & Visualisierung¶

Automatisierung & Prototypen¶

Weiterführende Ressourcen¶

• n8n Integrations – Liste der anbindbaren Plattformen
• Open WebUI Guide – Installation und Modellerstellung 🟩
• Streamlit Gallery – Inspirierende Prototyp-Beispiele 🟩
• Obsidian Mindmap – Plugin zur Visualisierung 🟩
• De Bono Denkhüte – Didaktischer Hintergrund

Letzte Aktualisierung: Juli 2026

Hinweis: Diese Inhalte wurden mit Unterstützung von Künstlicher Intelligenz erstellt und redaktionell überprüft (Transparenzhinweis gemäß Art. 50 EU AI Act).