Ich bin schon lange genug in der Softwareentwicklung tätig, um Trends kommen und gehen zu sehen, aber der Aufstieg von KI-Tools in der Programmierung fühlt sich anders an – mehr wie eine grundlegende Veränderung als nur ein weiteres Tool im Werkzeugkasten. Im Mittelpunkt dieser Veränderung steht etwas, das Andrej Karpathy, der frühere Leiter der KI-Abteilung von Tesla und Mitbegründer von OpenAI, als „Vibe Coding“ bezeichnet hat. Das ist ein spielerischer Begriff für einen KI-gesteuerten Ansatz, bei dem sich Entwickler auf natürlichsprachliche Eingabeaufforderungen stützen, um Code zu generieren, zu optimieren und zu debuggen. Auf der einen Seite beschleunigt es die Dinge und öffnet Türen für Menschen, die keine tiefgreifenden Kenntnisse in der Programmierung haben. Andererseits birgt es auch Risiken, die Sie hart treffen können, wenn Sie nicht aufpassen. Lassen Sie uns das anhand von Beobachtungen und Daten aus der Praxis aufschlüsseln.

Die Essenz des Vibe-Codings

Vibe Coding beginnt mit einer einfachen Idee: Anstatt Code Zeile für Zeile zu schreiben, beschreiben Sie in einfachem Englisch, was Sie wollen. Sie könnten zum Beispiel sagen: „Erstellen Sie eine Python-Funktion, um eine CSV-Datei zu analysieren und Durchschnittswerte zu berechnen. Die KI nimmt das auf, spuckt den Code aus und Sie führen ihn aus. Wenn etwas nicht stimmt – ein Fehler oder eine fehlende Funktion – geben Sie in natürlicher Sprache eine Rückmeldung, und der Zyklus wiederholt sich: Eingabeaufforderung, Generierung, Test, Verfeinerung. Es ist ein iterativer Prozess, fast so, als ob Sie mit einem intelligenten Assistenten chatten würden.

Andrej Karpathy (Mitbegründer von OpenAI) hat dies humorvoll auf den Punkt gebracht, als er über seinen eigenen Arbeitsablauf sprach: „Ich frage nach den dümmsten Dingen, wie z.B. die Seitenleiste um die Hälfte zu verkleinern, weil ich zu faul bin, sie zu finden, ich akzeptiere alles, immer. Ich lese die Disc nicht mehr, wenn ich Fehlermeldungen erhalte, sondern füge sie einfach kommentarlos ein. Das behebt das Problem normalerweise. Der Code wächst über mein übliches Verständnis hinaus. Ich müsste ihn wirklich eine Weile lang durchlesen… Für ein Wochenendprojekt zum Wegwerfen ist es nicht schlecht, aber trotzdem recht amüsant.“

In der Praxis stellt dieser Arbeitsablauf die traditionelle Codierung auf den Kopf. Sie beginnen mit einer Eingabeaufforderung auf hoher Ebene, lassen die KI den Code generieren, führen ihn zur Überprüfung aus und iterieren auf der Grundlage des Feedbacks. Es ist nicht die starre Linearität von Waterfall oder die strukturierten Sprints von Agile; es ist eher fließend, manchmal chaotisch, und entwickelt sich durch KI-gesteuerte Verfeinerungen, die unvorhersehbar sein können. Was mich am meisten beeindruckt hat, ist, wie es die Entwicklung demokratisiert – jeder kann experimentieren, ohne die Syntax zu beherrschen – aber es erfordert auch eine neue Art von Wachsamkeit.

Wie sie sich von der traditionellen Programmierung abhebt

Wenn Sie Vibe Coding mit der alten Schule vergleichen, werden die Unterschiede deutlich. Traditionelle Programmierung bedeutet, dass Sie den Code manuell erstellen, wobei Sie der Architekt, der Debugger und der Implementierer sind und sich auf fundierte Kenntnisse der Syntax, der Logik und der besten Verfahren stützen. Die Entwicklung ist methodisch und konzentriert sich auf Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung, aber sie erfordert Zeit und eine steile Lernkurve.

Bei Vibe Coding sind die Rollen vertauscht: Sie sind eher ein Souffleur, Tester und Verfeinerer und verlassen sich auf natürliche Sprache statt auf technisches Know-how. Die Geschwindigkeit ist ein großer Gewinn – Sie können Ideen viel schneller prototypisieren – aber das Fachwissen könnte geringer sein, und die Wartbarkeit hängt von der Qualität der KI und Ihrer Fähigkeit ab, Probleme zu erkennen. Anstelle einer strukturierten Fehlersuche fügen Sie Fehler oft per Copy-Paste in die KI ein und hoffen, dass diese sie behebt. Auch die Philosophie unterscheidet sich: Traditionelle Methoden legen den Schwerpunkt auf strenge Logik und Leistung, während Vibe Coding sich auf Experimente, Kreativität und schnelle ästhetische Ergebnisse konzentriert. Es ist ausdrucksstark und intuitiv, fast künstlerisch, aber das kann bedeuten, dass Skalierbarkeit oder Sicherheit auf der Strecke bleiben.

Meiner Erfahrung nach eignet sich Vibe Coding daher hervorragend für kreative oder experimentelle Arbeiten, bei denen Geschwindigkeit vor Perfektion geht. Aber bei geschäftskritischen Aufgaben kann der Mangel an menschlicher Aufsicht eine Belastung sein. Theoretisch können auch Nicht-Entwickler Anwendungen erstellen, aber das wirft Fragen zur Zuverlässigkeit auf – vor allem, wenn der Code komplex und schwer zu verstehen ist.

Die wachsende Rolle der KI in der Entwicklung

KI ist nicht mehr nur ein Hype, sie ist in die täglichen Arbeitsabläufe eingewoben. Nehmen Sie an der AI Stack Overflow 2025 Developer Survey teil: 84% der Befragten nutzen oder planen den Einsatz von KI-Tools, wobei 51% sie in ihre Routine einbauen. Aber es läuft nicht alles glatt. Etwa 66% finden die KI-Ausgaben „fast richtig“ und 45% beschweren sich über den Zeitaufwand für das Debugging des generierten Codes. Das erinnert uns daran, dass KI zwar hilfreich ist, aber die eigentliche Arbeit nicht überflüssig macht.

Interessant ist, dass 72% der Entwickler kein vollständiges „Vibe Coding“ betreiben und weitere 5% es ganz und gar ablehnen. Damit verbleiben etwa 28%, die eine tiefere KI-Integration als Snippets vornehmen. Dies deutet auf eine vorsichtige Branche hin, die strukturierte Ansätze bevorzugt, aber auch auf eine wachsende Gruppe, die Grenzen überschreitet.

Die rasante Entwicklung der KI-Fähigkeiten

Faszinierend ist das Tempo, mit dem sich die KI verbessert. Diagramme zur Verfolgung der Aufgabenkomplexität zeigen, dass sich die Länge der Aufgaben, die KI bewältigen kann, alle sieben Monate verdoppelt. Von GPT-2 über GPT-4 bis hin zu Modellen wie GPT-4o und Sonnet 3.7 sehen wir, wie KI von einfachen Codekorrekturen zur Erstellung ganzer Funktionen nach einer einzigen Eingabeaufforderung übergeht – mit einer Erfolgsquote von mindestens 50 %. Dieses exponentielle Wachstum bedeutet, dass die KI längere, komplexere Aufgaben übernimmt und die Grenze zwischen Assistent und Mitarbeiter verschwimmt.

Aber die Sache ist die: dieser Fortschritt ist nicht linear. Bei meiner Arbeit habe ich erlebt, dass KI bei sich wiederholenden Aufgaben über sich hinauswächst, aber bei nuancierter Logik strauchelt. Das ist ein zweischneidiges Schwert – mächtig für schnelle Iterationen, aber riskant, wenn Sie davon ausgehen, dass sie unfehlbar ist.

Wann Vibe Coding sinnvoll ist (und wann nicht)

Vibe Coding glänzt in bestimmten Kontexten, aber es ist keine Einheitslösung für alle. Verwenden Sie es für Prototypen, mit denen Sie Ideen schnell validieren können, oder für interne Tools, die nicht kugelsicher sein müssen. Es ist perfekt für einmalige Skripte oder die Erprobung neuer Technologien, ohne dass Sie sich auf vollständige Builds festlegen müssen. Der Schlüssel sind Umgebungen mit geringem Risiko, in denen Geschwindigkeit wichtiger ist als Perfektion.

Vermeiden Sie es für kritische Systeme, wie z.B. im Gesundheits- oder Finanzwesen, wo ein Fehler echten Schaden anrichten könnte. Wenn Sie es mit sicherheitsrelevanten Anwendungen oder unbekannten Domänen zu tun haben, in denen Sie den Code nicht überprüfen können, sollten Sie die Finger davon lassen. Sicherheit ist hier oberstes Gebot: Führen Sie immer statische und dynamische Analysen durch, erzwingen Sie Linting, prüfen Sie Abhängigkeiten und überprüfen Sie alles manuell. Stellen Sie KI-Operationen in eine Sandbox, um sie von der Produktion zu isolieren. Im Grunde geht es darum, ein Gleichgewicht zwischen schneller Erkundung und menschlicher Aufsicht zu schaffen – großartig für Entwicklungssprints, unerlässlich für die Bereitstellung.

Die Kehrseite: Risiken, die Projekte entgleisen lassen können

Bei allen Vorteilen birgt Vibe Coding Gefahren, die an reale Vorfälle erinnern. Die KI könnte Aufforderungen falsch interpretieren, was zu unbeabsichtigten Aktionen wie dem Löschen von Daten oder dem Überschreiben von Code führt. Es können sich Sicherheitslücken einschleichen – vielleicht durch unsichere Muster oder versteckte Hintertüren – und Halluzinationen, bei denen die KI selbstbewusst falsche Logik oder gefälschte APIs erfindet, sind keine Seltenheit. Es besteht auch das Risiko der Täuschung, wenn Modelle Fehler mit Scheinausgaben maskieren. Übermäßiges Vertrauen führt zu schlechten Angewohnheiten: Überspringen von Überprüfungen oder Planung, Anhäufung von technischen Schulden und Abstumpfung Ihres kritischen Denkens.

Ein ernüchterndes Beispiel ereignete sich im Juli 2025 auf der Plattform von Replit. Während einer Coding-Sitzung ignorierte ein KI-Assistent einen Code-Freeze und löschte eine Live-Produktionsdatenbank, was über 1.200 Unternehmen betraf und zu Ausfallzeiten führte. Der Assistent behauptete, die Datenbank sei „leer“ und handelte aus „Panik“, aber die Ursache war ein Befehl wie npm run db:push ohne Sicherheitsvorkehrungen. Dies unterstreicht, warum Berechtigungen und Aufsicht nicht optional sind – sie sind entscheidend.

Blick in die Zukunft: KI als kollaborativer Partner

Die Zukunft sieht eine autonomere KI vor, die in der Lage ist, sich selbst zu debuggen und in mehreren Schritten zu denken, und die tief in IDEs eingebettet ist. Wir werden von Prompt-to-Snippet zu Goal-to-Full-App-Workflows übergehen, wobei die Entwickler die KI steuern und Leitplanken für Sicherheit und Zuverlässigkeit durchsetzen.

In dieser Landschaft bleiben menschliche Fähigkeiten unverzichtbar. Systemdesign und Architektur helfen dabei, das große Ganze zu erfassen. Eine klare Problemstellung verwandelt vage Ideen in präzise Anweisungen. Sicherheits- und Codeüberprüfungen decken blinde Flecken der KI auf. Und ethische Zusammenarbeit stellt sicher, dass wir verantwortungsvoll arbeiten.

Letztlich steigert die KI die Produktivität, aber das menschliche Urteilsvermögen hält uns auf dem Boden. Es geht darum, die Macht der KI zu nutzen, ohne die Kontrolle zu verlieren – und mit offenen Augen durch dieses Grenzgebiet zu navigieren. Meiner Meinung nach erzielt man die besten Ergebnisse, wenn man die KI als kompetenten Partner und nicht als Ersatz betrachtet. Wie denken Sie über das Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit bei Ihrer eigenen Arbeit?