Entwickeln mit KI – Wer macht es nicht?
Die Softwareentwicklung hat sich in den letzten Jahren rasant verändert. Was vor kurzer Zeit noch reine Handarbeit war, wird heute zunehmend durch KI-gestützte Werkzeuge ergänzt oder sogar automatisiert. Egal ob Junior-Developer, Freelancer oder Senior-Architekt – fast jeder nutzt mittlerweile Tools wie GitHub Copilot, ChatGPT oder andere Assistenten, um schneller zum Ziel zu kommen.
Doch wie fühlt es sich in der Praxis wirklich an? Und wie verändert KI unseren Arbeitsalltag?
Was ist „VibeCoding“? Und wie unterscheidet es sich vom klassischen KI-gestützten Entwickeln?
VibeCoding ist ein Begriff, der in der Entwickler-Community immer häufiger fällt. Er beschreibt eine Art des Programmierens, bei der man sich fast vollständig von der KI tragen lässt – man „vibed“ sich sozusagen durch den Code.
Statt präzise Anforderungen zu definieren oder das Problem zuerst vollständig zu verstehen, wirft man der KI grobe Ideen, Skizzen oder Fragmente hin. Die KI baut dann daraus Code – und man hofft, dass er halbwegs passt.
Im Gegensatz dazu bedeutet klassisches Entwickeln mit KI:
- Man nutzt die KI als Werkzeug zur Unterstützung,
- überprüft jeden Vorschlag,
- und bleibt selbst die Person, die das technische Verständnis und die Kontrolle behält.
VibeCoding dagegen fühlt sich oft eher nach „kreativer Kollaboration“ mit einer Maschine an – aber genau darin liegt eine Gefahr.
3. Gefahren von VibeCoding
Scheinbare Produktivität
Die KI liefert sofort Ergebnisse – das fühlt sich gut an. Man sieht schnellen Fortschritt, bekommt funktionierenden Code und hat das Gefühl, produktiv zu sein.
Doch später merkt man oft, dass wichtige Zusammenhänge fehlen: Der Code uneinheitlich ist und er nicht sauber zum Rest des Systems passt. Was anfangs Zeit spart, führt später zu zusätzlichem sehr hohen Aufwand, weil man nachträglich Struktur, Logik und Architektur korrigieren muss.
Versagen bei Komplexität
KI ist stark bei klaren, isolierten Aufgaben.
Doch sobald Probleme komplex, mehrschichtig oder architekturell anspruchsvoll werden, zeigt sich eine Schwäche:
- Die KI verliert den Überblick über Abhängigkeiten.
- Sie vergisst frühere Entscheidungen.
- Sie erzeugt Code, der in sich stimmt, aber nicht zum Gesamtsystem passt.
- Bei stark vernetzten Anforderungen entsteht Chaos statt Klarheit.
Vernachlässigung von Ausbildung
Da KI so schnell Ergebnisse liefert, entsteht leicht der Eindruck, dass tiefes technisches Wissen kaum noch nötig ist. Dadurch geraten nicht nur Lernende, sondern auch Unternehmen in Versuchung, grundlegende Inhalte zu vernachlässigen.
Doch ohne fundiertes Know-how fehlt die Fähigkeit, komplexe Probleme zu verstehen, Systeme sauber aufzubauen oder KI-Vorschläge korrekt zu bewerten. Langfristig führt diese Entwicklung zu schlechteren Entscheidungen, wachsender Abhängigkeit von KI und einem Mangel an qualifizierten Fachkräften – ein Risiko, das Unternehmen teuer zu stehen kommen kann.
Die Wichtigkeit eines guten Verständnisses
Viele glauben, dass KI das Programmieren irgendwann überflüssig macht.
In der Praxis zeigt sich aber das Gegenteil: Ein solides Verständnis und Ausbildung von Softwareentwicklung ist heute wichtiger denn je.
Denn KI kann zwar Code erzeugen, aber sie beurteilt weder langfristige Auswirkungen noch erkennt sie, wie ein System in mehreren Monaten oder Jahren genutzt wird. Besonders bei produktiven Anwendungen, die stabil laufen müssen und kontinuierlich weiterentwickelt werden, zeigt sich schnell, wie entscheidend Fachwissen ist.
Nur wer selbst versteht, wie Architekturen aufgebaut sind, wie Komponenten miteinander interagieren und welche Patterns sinnvoll sind, kann:
- KI-Vorschläge richtig bewerten,
- Schwachstellen oder unnötige Komplexität früh erkennen,
- und sicherstellen, dass der Code wartbar bleibt.
Gerade Wartbarkeit ist ein Punkt, bei dem KI oft versagt: Sie erzeugt Code, der kurzfristig funktioniert, aber langfristig schwer durchschaubar ist. Wenn dann Änderungen anstehen – neue Features, Sicherheitsanforderungen oder Systemupdates – zahlt sich technisches Verständnis aus.
Die KI unterstützt, aber sie ersetzt nicht die Erfahrung, die nötig ist, um robuste, langlebige und gut wartbare Systeme zu entwickeln. Was langfristig viel Geld spart …
Fazit
KI-Tools haben die Softwareentwicklung revolutioniert.
Sie beschleunigen, inspirieren und nehmen viel Routinearbeit ab.
Doch:
Von KI erstellter Code ist nicht automatisch gut oder langlebig – und er versagt oft bei echter Komplexität.
Solange Entwickler nicht verstehen, was die KI tut und warum, bleibt die Gefahr groß, dass Projekte unübersichtlich oder fehleranfällig werden.
KI ersetzt uns nicht – aber sie macht uns schneller, wenn wir wissen, wie wir sie richtig nutzen.
Vielleicht wird sich das alles in ein paar Jahren ändern.
Vielleicht entwickelt KI irgendwann ein echtes Systemverständnis.
Und vielleicht verliert dieser Artikel dann an Relevanz.
Aber so weit sind wir noch nicht.
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