Das Vibe-Coding-Dilemma: Warum KI-Code allein keine Lösung ist

Die Illusion der einfachen Lösung

Vibe Coding lebt von einer fundamentalen Verwechslung: der Gleichsetzung von „funktioniert“ mit „ist gut“. Ein Code-Snippet, das heute die gewünschte Ausgabe produziert, ist nicht automatisch eine nachhaltige Lösung. Das Architektur-Verständnis fehlt oft vollständig. Vibe Coder sehen nicht, dass ihr „funktionierender“ Code:

• Sicherheitslücken öffnet
• Bei steigenden Nutzerzahlen exponentiell langsamer wird
• Keine Fehlerbehandlung besitzt
• Nicht dokumentiert oder testbar ist
• Mit zukünftigen Systemupdates inkompatibel wird
   

Die Enterpise Java (Anmk. Java ist eine Programmiersprache) Community „TheServerSide“ warnt: „Future developers tasked to maintain vibe-coded projects will inherit a black box with no clear design, minimal comments and logic built through random regeneration. Fixing or expanding this code will be a nightmare, and eventually the only feasible option will be to rewrite it all from scratch – erasing all those initial ‚savings’ of vibe coding.“

Die Roadmap-Falle schnappt zu, wenn aus dem schnellen Hack plötzlich eine kritische Geschäftsanwendung wird. Ein Entwickler berichtet: „KI beginnt Fehler zu machen, und schlimmer noch, sie wiederholt Fehler in einem endlosen Kreislauf aus Fehlerbehebung und der Entstehung neuer Probleme. Irgendwann wird das Debuggen von KI-generiertem Code arbeitsintensiver als das manuelle Schreiben des Codes.“

Unternehmen stehen dann vor der Wahl: Den fragilen Code weiterbetreiben oder komplett neu entwickeln. Beides kostet Zeit und Geld, die hätten gespart werden können. Dabei handelt es sich darüber hinaus auch um ein bekanntes Phänomen. Die undokumentierte Erweiterung in SAP, die Programmiersprache, die nur ein Entwickler kennt – welcher bereits vor 5 Jahren in den Ruhestand verabschiedet wurde oder die Behördensoftware ohne jegliche Schnittstelle. In Deutschland gibt es viele solcher Software-Baustellen, deren Behebung viel Zeit und Geld in Anspruch nehmen wird.

Vom Pretty Prototype Dilemma zum Ugly Code Problem

Unser vorheriger Artikel über Imperfektion beschrieb das „Pretty Prototype Dilemma“ – die Tendenz, Prototypen zu lange zu perfektionieren, statt sie schnell zu testen. Vibe Coding stellt das gegenteilige Extrem dar: Code wird so schnell und oberflächlich erstellt, dass fundamentale Qualitätsstandards vernachlässigt werden.

Wenn beim Pretty Prototype Dilemma die Perfektion lähmte, ist es nun die Geschwindigkeit, die blind macht.

Die Konsequenzen zeigen sich in dokumentierten Fällen. Google Geminis CLI-Tool löschte versehentlich Nutzerdaten, weil ein KI-generiertes Skript falsche Löschbefehle ausführte. Der Code hatte oberflächlich funktioniert, aber die Fehlerbehandlung war unzureichend.

Dramatischer noch der Fall von Replit: Der Vibe-Coding-Dienst löschte eine komplette Produktionsdatenbank, weil die KI fehlerhafte SQL-Befehle generierte. Die Nutzer verstanden den Code nicht und vertrauten blindlings der KI – die auf Plausibilität, nicht auf Korrektheit programmiert ist.

Der Mittelweg

KI als Werkzeug, nicht als Ersatz

Vibe Coding ist nicht grundsätzlich schlecht – es kommt auf den Kontext an. Für echte Prototypen, einmalige Datenanalysen oder Lernprojekte kann der "Hauptsache es läuft"-Ansatz durchaus sinnvoll sein.

Die Erfolgsgeschichten: Wenn Vibe Coding funktioniert

Trotz aller Risiken gibt es durchaus positive Beispiele für gelungenes Vibe Coding. Unternehmen nutzen KI-generierte Skripte erfolgreich für interne Automatisierungen – von der Datenaufbereitung bis zur Report-Generierung. Marketing-Teams erstellen mit KI-Hilfe Tools für A/B-Tests, die monatelange Entwicklungszyklen auf Tage verkürzen.

Der Schlüssel liegt in der bewussten Begrenzung: Diese Tools bleiben in ihrem ursprünglichen Kontext, werden dokumentiert und regelmäßig überprüft. Oft entstehen aus solchen Experimenten wertvolle Erkenntnisse für professionelle Entwicklungsprojekte.

Besonders wertvoll ist Vibe Coding beim Lernen: Entwickler und Nicht-Entwickler experimentieren mit neuen Technologien, verstehen APIs und erkunden Möglichkeiten. Diese spielerische Herangehensweise senkt Hemmschwellen und fördert Innovation – solange die Grenzen klar definiert bleiben.

Problematisch wird es, wenn:

• Der Code in Production läuft
• Andere darauf angewiesen sind
• Daten verarbeitet werden
• Das Tool skalieren muss

Die Lösung liegt nicht in der Verbannung von KI-Tools, sondern in der bewussten Unterscheidung zwischen schnellem Prototyping und nachhaltiger Softwareentwicklung. 

Unternehmen brauchen klare Regeln, etwa in Form von Guidelines und Checklisten zum Thema Vibe Coding: Welche Tools dürfen von Nicht-Entwicklern erstellt werden? Wann muss die IT einbezogen werden? Wie werden aus Prototypen echte Produkte?