01, CERN
CERN UI Designsystem
KontextCERN · Science · Complex systems
RolleUI-Designsystem · UX-Architektur · Prototyping
ErgebnisComponent logic · Patterns · Docs · Prototype alignment
Lead Designer · 2024–2025Case lesen →
Produktdesign, KI-natives Prototyping und UX-Systeme für Teams, die Klarheit brauchen, bevor die Entwicklung beginnt.
Eine Auswahl an Produkt-, UX-, Research- und Prototyping-Arbeiten für komplexe digitale Produkte.
Ich arbeite dort, wo Produktstrategie, UX, Prototyping und Umsetzung zusammenkommen. Von früher Recherche und Produktlogik bis zu High-Fidelity-Interfaces und entwicklungsnahen Prototypen helfe ich Teams, bessere Entscheidungen zu treffen, bevor sie in die vollständige Entwicklung gehen.
Concrete artifacts a team can test, align on and build from, not slideware.
Flows, Zustände, Informationsarchitektur und Interaktionsmodelle, die Komplexität verständlich machen.
High-Fidelity- oder entwicklungsnahe Prototypen, die sich nah genug am echten Produkt verhalten, um zu testen, abzustimmen und zu entscheiden.
Komponenten, Patterns und Interface-Regeln, die Teams über Einzel-Screens hinaus skalieren lassen.
Artefakte für Stakeholder-Abstimmung, Nutzertests, Produktentscheidungen und Entwicklungsübergabe.
Statische Screens reichen nicht mehr. Realistische Prototypen verändern das Gespräch.
Von der Idee zum realistischen Prototyp in Tagen, nicht Monaten – testbar, präsentierbar, übergabebereit.
1–2 WochenKI-Workflows gestalten, die nützlich, verständlich und steuerbar sind – jenseits des Standard-Chatbots.
1–3 WochenInterface-Systeme bauen, die von Figma bis zur Umsetzung skalieren.
2–6 WochenNutzer, Workflows und Risiken verstehen, bevor das Falsche gebaut wird.
FlexibelEin erfahrener Produkt-Workflow, beschleunigt durch KI – der unklare Produktideen in etwas verwandelt, das ein Team sehen, testen und bauen kann.
Produktziele, Nutzer, Rahmenbedingungen und Geschäftsprioritäten klären.
Komplexität in Flows, IA, Interaktionsmodelle und Produktlogik übersetzen.
High-Fidelity-, realistische Prototypen mit Designsystemen und KI-gestützten Workflows erstellen.
Annahmen testen, Stakeholder abstimmen und Produktrisiken früh erkennen.
Komponenten, Dokumentation und Umsetzungslogik für den Build vorbereiten.
KI ist ein Hebel. Geschmack, Struktur und Validierung machen den Unterschied.
Notizen, Experimente und Analysen zu KI-nativem Produktdesign, schnellem Prototyping und dem Verwandeln komplexer Ideen in testbare Interfaces.

Ich bin Jakob Ehe, Produktdesigner und Prototyping-Spezialist an der Schnittstelle von UX, Research, Designsystemen, Frontend und KI-gestützter Produktentwicklung.
I’m most useful when things are still unclear: when a product idea is promising but fuzzy, when an AI workflow needs structure, or when a design system has to move from visual consistency to actual product leverage.
Mich interessiert am meisten die unübersichtliche Mitte der Produktentwicklung – wo Nutzerbedürfnisse, Geschäftsziele, technische Grenzen und Interface-Qualität zu einer kohärenten Produktrichtung werden müssen.
Am besten arbeite ich mit Teams, die vor unklaren Produktproblemen, komplexen Workflows, KI-getriebenen Interfaces oder Designsystemen stehen, die umsetzungsreif werden müssen.
Ich bin Senior Produktdesigner und Prototyping-Spezialist für komplexe digitale Produkte — KI-natives Prototyping, UX-Research, Designsysteme und frontend-nahe Produktentwicklung.
Ich bin in München ansässig und arbeite in der DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) sowie in den USA, einschließlich New York. Die meiste Arbeit erfolgt remote, eine Zusammenarbeit vor Ort in München ist ebenfalls möglich.
Jemand, der Produkte mit KI sowohl als Material als auch als Hebel gestaltet: KI-Workflows wie Copilots und Entscheidungsunterstützung so zu formen, dass sie nützlich und kontrollierbar sind — und KI zu nutzen, um von der Idee viel schneller zum realistischen Prototyp zu gelangen.
Ein fokussiertes ein- bis zweiwöchiges Engagement, das eine unklare Produktidee in einen realistischen, testbaren Prototyp verwandelt, den Ihr Team präsentieren, validieren und als Grundlage nutzen kann — bevor eine vollständige Entwicklung beschlossen wird.
Ausgewählte Erfahrung umfasst Mercedes-Benz (MBUX Automotive UX), CERN (UI-Designsystem) und PwC (Enterprise UX) sowie KI- und B2B-Produktteams.
Schreiben Sie kurz, was Sie bauen, was unklar ist und was real werden muss.