Jenseits von Vibe Coding: Warum KI-gestützte Softwareentwicklung kein Spielzeug ist

Vielleicht hast du es auf LinkedIn gesehen. Oder eine Bekannte hat davon erzählt. Jemand postet ein Video, in dem eine komplette App in zwanzig Minuten entsteht. Per Sprachbefehl. Mit KI. „Vibe Coding“ nennt sich das. Eine Kollegin erzählt, sie habe ihr Kundenportal „übers Wochenende mit KI gebaut.“ Und du fragst dich: Ist das echt? Kann Software jetzt wirklich jeder bauen? Oder ist das nur die Highlight-Rolle, die verschweigt, was danach passiert ist?

Beides stimmt ein bisschen. Die Tools sind beeindruckend. Und gleichzeitig zeigen diese Videos nur einen Bruchteil der Wahrheit. Lass mich erklären, warum.

„Vibe Coding“ vs. professionelle Softwareentwicklung

Zunächst das Wichtigste: Die Tools sind real. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor und ähnliche Werkzeuge haben die Art, wie Entwickler arbeiten, spürbar verändert. Code entsteht schneller. Prototypen stehen in Stunden statt Tagen. Das ist kein Hype, das ist eine echte Verschiebung.

Aber der Begriff „Vibe Coding“ suggeriert etwas Problematisches: dass man ohne Struktur, ohne Plan, quasi nach Gefühl programmieren kann. Dass zwanzig Jahre Engineering-Disziplin plötzlich überflüssig wären.

Ich nutze gerne eine Analogie aus der Fertigung: Eine CNC-Fräse hat die Metallbearbeitung dramatisch beschleunigt. Aber niemand käme auf die Idee, das „Vibe Fräsen“ zu nennen. Die Maschine ist schnell, präzise und leistungsfähig. Aber sie ist nur so gut wie das Engineering dahinter: die technische Zeichnung, die Materialwahl, die Qualitätskontrolle. Ohne das produziert sie Ausschuss. Schnell, aber Ausschuss.

Mit KI-gestützter Softwareentwicklung verhält es sich genauso. Die Codegenerierung ist schneller geworden. Aber Architektur, Testing, Integration, Deployment und Wartung brauchen weiterhin Disziplin. Die Maschine hat sich verändert. Das Handwerk nicht.

Zwanzig Jahre Qualitätssicherung gelten weiterhin

Die Softwarebranche hat in den letzten zwei Jahrzehnten enorm viel in Qualität investiert. Automatische Tests, die prüfen, ob der Code tut, was er soll. CI/CD-Pipelines, die jede Änderung automatisch bauen und ausliefern. Code Reviews, bei denen ein zweites Paar Augen über den Code schaut. Linter und Formatierungstools, die konsistenten Stil sicherstellen. Agile Methoden, die dafür sorgen, dass Entwicklung und Geschäftsanforderungen nicht auseinanderdriften.

Das sind keine bürokratischen Hürden. Das sind Guardrails. Und Guardrails machen Geschwindigkeit erst nachhaltig. Ohne sie ist schnelles Entwickeln wie schnelles Fahren ohne Bremsen: beeindruckend, bis es schiefgeht.

KI ersetzt diese Guardrails nicht. Sie beschleunigt die Arbeit innerhalb der Guardrails. Entwickler schreiben weiterhin Tests, durchlaufen Reviews, deployen über CI/CD-Pipelines. Der Unterschied: Sie tun es schneller. Der Code entsteht schneller. Die Tests entstehen schneller. Aber der Prozess bleibt professionell.

Und es kommen sogar neue Fähigkeiten hinzu: KI-generierten Code zu reviewen erfordert ein anderes Auge als Code, den man selbst geschrieben hat. Man muss Muster erkennen, die die KI bevorzugt, Edge Cases identifizieren, die sie übersieht, und Architekturentscheidungen hinterfragen, die sie implizit trifft. Das ist anspruchsvoller, nicht einfacher.

Warum Software plötzlich bezahlbar wird

Für dich als Geschäftsführer eines kleinen Unternehmens hat das eine sehr konkrete Konsequenz: Individualsoftware wird erschwinglich.

Bisher war die Rechnung einfach: Maßgeschneiderte Software bedeutete mindestens sechsstellige Budgets, oft siebenstellige. Für ein Unternehmen mit fünf bis zehn Mitarbeitern war das schwer zu rechtfertigen. Also hat man mit Excel, mit Standardtools und mit Workaround-Prozessen gelebt.

KI-gestützte Entwicklung verschiebt diese Rechnung dramatisch. Aufgaben, die einen erfahrenen Entwickler eine Woche gekostet haben, können in ein bis zwei Tagen entstehen. Projekte, die vorher bei 80.000 Euro lagen, landen potenziell im Bereich von 15.000 bis 20.000 Euro. Kleinere Automatisierungen, für die man früher 20.000 Euro angesetzt hätte, können im Bereich von 3.000 bis 5.000 Euro realisierbar sein. In manchen Fällen ist der Hebel sogar noch größer. Das sind illustrative Größenordnungen, keine Festpreise. Jedes Projekt ist anders. Aber die Richtung ist klar.

Individualsoftware ist kein Enterprise-Privileg mehr. Für kleine Unternehmen eröffnet sich damit eine Möglichkeit, die es so vorher nicht gab: Software, die exakt zu den eigenen Prozessen passt, zu einem Preis, der sich rechnen kann.

Drei Szenarien, in denen sich das heute schon rechnen kann

Damit das nicht abstrakt bleibt, hier drei hypothetische Szenarien. Sie sind fiktiv, aber sie spiegeln typische Muster wider, die in kleinen Unternehmen häufig vorkommen.

Szenario 1: Tischlerei mit automatisierter Angebotskalkulation

Stell dir eine Tischlerei mit fünf Mitarbeitern vor. Der Meister verbringt vier bis sechs Stunden pro Woche mit Angebotserstellung. Für jedes Angebot: Maße aufnehmen, Materialpreise nachschlagen, kalkulieren, formatieren, verschicken. Pro Angebot gut eineinhalb Stunden.

Nehmen wir an, ein individuelles Tool nimmt ihm den Großteil ab: Maße eingeben, das System berechnet Materialkosten auf Basis aktueller Preislisten, erstellt ein formatiertes Angebot im Firmenlook. Der Meister prüft, passt gegebenenfalls an und verschickt. Pro Angebot: rund zwanzig Minuten. Bei vier Angeboten pro Woche wären das potenziell fünf Stunden zurück. Fünf Stunden, die in der Werkstatt fehlen.

Szenario 2: Steuerberatungskanzlei mit Dokumentenanalyse

Stell dir eine Steuerberatungskanzlei mit vier Mitarbeitern vor. Hunderte Belege pro Monat müssen sortiert, kategorisiert und zugeordnet werden. Cloud-basierte KI-Tools wären eine Option, aber die Mandantendaten sind sensibel. DSGVO-Bedenken und das Vertrauen der Mandanten schließen externe Cloud-Dienste aus.

Ein lokal gehostetes Dokumentenanalyse-Tool könnte die Lösung sein: Belege scannen, Daten extrahieren, automatisch kategorisieren. Die Daten bleiben auf dem eigenen Server. Keine Cloud, kein Datentransfer.

Der ehrliche Blick auf die Kosten: Wer komplett im eigenen Haus hostet, fängt sich nennenswerte Hardwarekosten ein. Je nach Anforderung können das schnell 5.000 bis 20.000 Euro sein, plus laufende Wartung und Stromkosten. Dazu kommt: Lokale Modelle hinken den Top-Tier-Modellen der großen Cloud-Anbieter in der Leistung hinterher. Für manche Aufgaben reicht das völlig aus, für andere nicht.

Es lohnt sich also, genau hinzuschauen: Wie sensibel sind die Daten wirklich? Wie komplex ist die Aufgabe? Wenn der Use Case stimmt, kann sich lokales Hosting trotz der höheren Einstiegskosten deutlich rechnen. Die Kanzlei könnte mehr Mandanten betreuen, ohne zusätzlich einstellen zu müssen. Aber es ist kein Selbstläufer.

Szenario 3: Ingenieurbüro mit Projektreporting

Stell dir ein Ingenieurbüro mit sechs Mitarbeitern vor. Jeden Freitag stellt die Projektleiterin wöchentliche Statusberichte zusammen. Dafür greift sie auf drei Quellen zu: Zeiterfassung, Projektmanagement-Tool, E-Mail-Korrespondenz. Das dauert einen halben Tag. Jede Woche.

Eine Custom-Integration könnte diese drei Quellen automatisch zusammenführen und einen Berichtsentwurf generieren. Die Projektleiterin prüft und ergänzt. Statt vier Stunden: fünfundvierzig Minuten. Hochgerechnet auf ein Jahr wären das potenziell rund 150 Stunden, die für fakturierbare Arbeit frei werden.

Die Qualitätsfrage ehrlich beantworten

Ich will hier nichts beschönigen: KI-generierter Code ist nicht automatisch guter Code. Er kann unnötig umständlich sein, Randfälle übersehen oder subtile Fehler einführen, die erst unter bestimmten Bedingungen auftreten. Das gehört zur ehrlichen Einschätzung dazu.

Genau deshalb gelten die Guardrails sogar stärker als vorher. Automatische Tests fangen auf, was die KI übersieht. Code Reviews prüfen, ob die Architektur stimmt. CI/CD-Pipelines stellen sicher, dass nichts Kaputtes in Produktion geht. Die KI macht die Arbeit schneller. Die Qualitätssicherung macht sie zuverlässig.

Für dich als Auftraggeber bedeutet das: Wähle einen Entwickler, der mit KI arbeitet, aber professionelle Standards hält. Der Preis sinkt. Der Prozess bleibt professionell. Das eine schließt das andere nicht aus.

Der Anfang einer Verschiebung

Was wir gerade erleben, ist der Anfang. Die Tools werden besser, die Modelle leistungsfähiger, die Kosten sinken weiter. Was heute möglich ist, wird in einem Jahr selbstverständlich sein. Und was heute noch zu teuer für kleine Unternehmen ist, kann morgen im Budget liegen.

Für dich als Geschäftsführer heißt das: Software, die exakt zu deinen Prozessen passt, ist kein Luxus mehr. Es lohnt sich, jetzt darüber nachzudenken, welche Abläufe in deinem Unternehmen am meisten von einer maßgeschneiderten Lösung profitieren könnten.

Die besten Ideen für individuelle Lösungen entstehen, wenn jemand den Geschäftsprozess versteht und gleichzeitig weiß, was technisch möglich ist. Nicht das eine oder das andere. Beides zusammen.