Heute kann angeblich jeder programmieren. Sagen zumindest Forscher und CEOs aus der KI-Industrie. »Vibe Coding« ist das Wort des Jahres 2025. Sinngemäß meint das müheloses Programmieren dank KI-Unterstützung. Und tatsächlich ist jede der folgenden Aussagen grundsätzlich richtig, auf jeden Fall nicht ganz falsch:
- 2023, Andrej Karpathy (KI-Forscher, u.a. bei Tesla und OpenAI): The hottest new programming language is English.
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2024, Jensen Huang (NVIDIA): It is our job to create computing technology such that nobody has to program. (…) Everybody in the world is now a programmer.
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2025, Mark Zuckerberg (Meta): Probably in 2025, we (…) are going to have an AI that can effectively be a sort of mid-level engineer that you have at your company that can write code.
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2026, Boris Cherny (Claude-Code-Erfinder): Coding is largely solved
Aber wie in jedem guten Krimi ist nichts so einfach, wie es scheint.
Traum …
Coding is largely solved ist ein wenig optimistisch. Tatsächlich können Coding-Tools, also IDEs wie Antigravity, Cursor oder VS Code sowie CLI-Tools wie Claude Code oder Codex in Kombination mit einem guten, kommerziellen Sprachmodell von z.B. Anthropic, Google oder OpenAI richtig gut programmieren. Der folgende Prompt führt bei den meisten Systemen innerhalb von Sekunden zum Ziel:
Prompt: Please provide a minimal implementation of ‚brick out‘ for the web browser. Use node. Keep the features to a minimum and the code concise.
Für Nicht-Programmierer besteht die größte Hürde darin, Node.js zu installieren, das Programm auszuführen und das Browserfenster richtig zu öffnen (also z.B. http://localhost:3000).
Agentic Tools funktionieren aber auch dann großartig, wenn es darum geht, sich in eine komplexe, existierende Code-Basis einzuarbeiten.
Prompt: Get me an overview about this project.
In der Folge ist es empfehlenswert, im Projektverzeichnis in AGENTS.md oder CLAUDE.md eine Zusammenfassung der wichtigsten Projektdaten zu speichern. Claude Code erstellt sich diese Datei mit /init gleich selbst, etwas Nacharbeit ist aber zweckmäßig. Der Sinn dieser Datei: Das KI-Tool beginnt nicht jede Session bei Null. Vielmehr weiß es, welche Regeln für Ihr Projekt gelten: Build-Tools, Unit-Tests, Datenbank- und Netzwerkzugriff, Bibliotheken, Schreibweisen usw.
Unter diesen Voraussetzungen können Sie dem KI-Tool Ihrer Wahl jetzt Aufträge geben, welche neuen Features es programmieren soll. Wird der Code anschließend funktionieren? Die Chancen stehen mittlerweile nicht schlecht. Eventuell müssen Sie bei Problemen mit ein paar weiteren Prompts nachhelfen. Idealerweise geben Sie dem Agentic-Coding-Tool die Erlaubnis, den Code selbst zu testen. Dann kann das Tool auftretenden Fehler oft selbst lösen.
… und Wirklichkeit
Jedes Projekt ist anders. KI-Tools brillieren, wenn populäre Programmiersprachen für alltägliche Probleme zur Anwendung kommen: also beim Python-Script zur Auswertung von CSV-Dateien, bei der Node.js-Anwendung für eine Web-UI oder beim Datenbank-Backend samt REST-API.
Bei richtig großen Projekten mit Hunderten, ja Tausenden von Dateien, bei ganz neuen Compiler-Versionen oder Bibliotheken, bei exotischen Programmiersprachen mit wenig Trainingsmaterial im Internet sinkt die Erfolgsquote deutlich. KI-Tools sind weiterhin eine Hilfe, aber nicht im gleichen Ausmaß. Hinweise im Prompt auf zusätzliche Dokumentation, auf interne Projektabhängigkeiten oder sonstige Besonderheiten machen plötzlich einen riesigen Unterschied.
Wer kann die Tools bedienen?
Mit dieser Frage kommen wir zum Kern des Problems: Die Eingangszitate stammen von Personen, die entweder ein kommerzielles Interesse daran haben, dass Coding mit KI funktioniert, oder von IT-Profis, die ein riesiges IT-Grundwissen und eine Menge praktischer Erfahrung mit KI-Tools haben. Das sind genau die Leute, bei denen Coding mit KI tatsächlich richtig gut funktioniert. Die wissen, wie der Prompt richtig formuliert wird, erkennen offensichtlich fehlgeleitete Antworten und greifen korrigierend ein, bevor sich das KI-Tool in eine Sackgasse manövriert.
Wenn Sie regelmäßig den Blog von Simon Willison oder Texte von vergleichbaren Entwicklern lesen, also von Leuten, die täglich programmieren und ständig die neuesten KI-Tools ausprobieren, dann gewinnen Sie den Eindruck: Coding mit KI ist kinderleicht. Drei, vier längere Prompts, schon ist ein neues Feature fertig. Jeder moderne Software Developer arbeitet so.
Tatsächlich ist es aber gerade umgekehrt! Wenn ich in meinem privaten und beruflichen Umfeld über KI spreche, stoße ich auf viel Zurückhaltung. Jeder hat schon KI-Tools ausprobiert, allerdings hat auch jeder schon negative Erfahrungen gemacht. Nur wenige kennen die gerade aktuellen Tools oder Sprachmodelle. Nur wenigen ist klar, wie gut diese Tools mittlerweile sind. (Das ist verständlich: Professionelle Entwickler stehen unter Zeitdruck, sollen Features liefern, Bugs beheben, Sicherheitslücken stopfen. Da bleibt wenig Zeit, um ständig neue KI-Tools auszuprobieren.)
Was heißt programmieren?
Jeder kann programmieren! Vielleicht, aber welche Programme? Für ein kleines Tool oder Spiel, das nur lokal/privat genutzt werden soll, gelten ganz andere Regeln als für professionelle Software. Ja, Vibe Coding macht Spaß. Aber wollen Sie in einem Auto sitzen (oder diesem Auto begegnen), dessen Software so erstellt wurde?
Prompt: Entwickle die Steuerungs-Software für die Lenkung und Bremse eines Autos. Wenn das Lenkrad nach links bzw. rechts gedreht wird, ändere den Einstellwinkel der Räder entsprechend. Wenn das Bremspedal gedrückt wird, aktiviere die Bremsen der vier Räder. Je mehr das Pedal gedrückt wird, desto stärker soll das Auto abgebremst werden. Falls die Räder blockieren, während sich das Fahrzeug noch bewegt, aktiviere das Antiblockiersystem.
Was kann schon schief gehen?
Erfahrungen aus vier Jahren »Scripting«-Unterricht
Die vergangenen vier Jahre habe ich auf der FH JOANNEUM in Kapfenberg das Fach »Scripting« unterrichtet. Die StudentInnen mussten in Zweier- oder Dreiergruppen eine Projektarbeit durchführen. In allen vier Jahren durften sie dabei — ganz offiziell! — KI-Tools zu Hilfe nehmen.
Im Verlauf des ersten Durchlaufs im Wintersemester 2022/23 gab OpenAI die erste Version von ChatGPT frei. Alle waren beeindruckt (auch ich), dass reguläre Ausdrücke jetzt mit KI-Hilfe zusammengestellt werden konnten. Manchmal funktionierten sie sogar. KI-Tools waren bei der Projektarbeit eine gewisse Hilfe, aber keine große.
Bis zum vierten Durchlauf (WS 2025/26) machten KI-Tools gleich mehrere Quantensprünge. Agentic Coding wurde zur Selbstverständlichkeit, zumindest für einen Teil der Teilnehmer. Einige Teams lieferten großartige Projektarbeiten, die 2022/23 aufgrund des Zeitaufwands vollkommen undenkbar gewesen wären. Umgekehrt gilt: Den Code etlicher Arbeiten aus dem Jahr 2022/23 würden heutige KI-Tools mit zwei, drei Prompts direkt liefern. Fertig ist das Projekt! Der Quantensprung in der Qualität von KI-Tools führte also zu einem Quantensprung auch bei den Projektarbeiten. Jeder, jede kann jetzt Programmieren, oder?
Ich will hier aber auf einen anderen Punkt hinaus. Das Vorwissen meiner StudentInnen variiert stark. Manche programmieren seit Jahren, hatten bereits eine solide IT-Ausbildung. Andere sind praktisch neu in der IT. (Die Lehrveranstaltung findet im 3. Semester statt.)
Obwohl alle Teams KI-Tools verwenden dürfen, spiegelt sich das Vorwissen dramatisch in den Projektarbeiten wider. Auch wenn das Niveau der heurigen Projektarbeiten im Durchschnitt viel höher war als drei Jahre zuvor, blieb die Spannbreite unverändert, wurde womöglich noch größer. Teams mit viel IT-Vorwissen bedienten die KI-Tools intelligenter, zielgerichteter und lieferten viel bessere Ergebnisse. Teams, deren Teilnehmer weniger IT-Erfahrung hatten, halfen auch die KI-Tools nur in begrenztem Ausmaß. Obwohl die Ausgangslage für alle gleich war, bleibt es dabei: Besseres Vorwissen, bessere Ergebnisse. Die KI ändert daran nichts, verstärkt eher die Unterschiede.
Fazit
KI macht Software-Entwicklung schneller, effizienter und, wie ich finde, angenehmer. KI nimmt das lästige Formulieren von Schleifen, Methoden und Klassen ab. Es ist nicht mehr so wichtig, ob Sie alle Syntax-Details auswendig kennen — die KI kümmert sich schon darum.
Davon abgesehen ändert sich aber überraschend wenig: Die vernünftige Anwendung von KI-Tools setzt weiterhin ein großes IT-Wissen voraus. Wer mehr Erfahrung hat, mehr Grundlagen kennt, eine solide IT-Ausbildung hat, der/die wird bessere Ergebnisse erzielen, qualitativ guten, sicheren, wartbaren Code produzieren. Das gilt mit oder ohne KI-Tools. Aber mit KI sind Sie in den meisten Fällen schneller fertig.
KI-Tools ändern nichts daran, dass Sie intelligente Prompts formulieren und den resultierenden Code verstehen müssen. Auch in Zukunft müssen Sie im professionellen Segment die Verantwortung für Ihren Code übernehmen. Sie können sich nicht drauf ausreden, dass die KI eben einen Fehler gemacht hat. Es bleibt Ihr Fehler!
Kurz und gut: Professionelle Software-Entwicklung kann eben doch nicht jeder! Vibe Coding ist in diesem Segment nicht zielführend.
PS: Zuletzt die obligatorische Werbeeinschaltung (obwohl diese Website ja eigentlich werbefrei ist, auf jeden Fall frei von externer Werbung): Die vergangenen vier Monate haben Bernd Öggl, Sebastian Springer und ich unser Buch »Coding mit KI« komplett überarbeitet. In meiner fast 40-jährigen Autorenkarriere ist es noch nie vorgekommen, dass ich ein Buch nach nur 18 Monaten so umfassend ändern musste! Wenn Sie sich für KI-assistierte Software-Entwicklung interessieren, werfen Sie einen Blick in das Buch. Es erscheint Anfang Mai.

Quellen/Links