Seit Andrej Karpathy, Teil des Open-AI Gründerteams und ehemaliger Director of AI bei Tesla, in einem Post auf der Kurznachrichtenplattform X den Begriff Vibe-Coding prägte, ging der Begriff durch die Decke und überholte andere KI Buzzwords wie „prompt-engineering“ in Google Suchanfragen.
There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper…
— Andrej Karpathy (@karpathy) February 2, 2025
Vibe-Coding beschreibt eine neue, KI-getriebene Art des Programmierens. Dabei kommunizieren NutzerInnen in natürlicher Sprache mit einem KI-Agenten, der anschließend den Code generiert. Der auf diese Art geschriebene Code wird idealerweise kaum oder gar nicht überprüft. Selbst beim Auftreten hartnäckiger Fehler und Blockaden, wird die KI aufgefordert, das Problem selbst zu lösen. Wenn der Agent das Problem nicht eigenständig lösen kann und alle Stricke reißen, wird auf eine ältere Version zurückgesetzt und von dort weitergemacht.
Diese Art des Programmierens ist nicht ohne Grund in aller Munde. Dass NutzerInnen nicht mehr direkt mit dem Code interagieren müssen, reduziert die Einstiegshürden enorm. In den sozialen Medien sammeln sich Erfahrungsberichte aus unterschiedlichsten Gruppen: Erfahrene ProgrammiererInnen berichten von Wochenendprojekten, die in wenigen Stunden zu funktionierenden Apps wurden. Menschen ohne Programmiererfahrung setzen neue und alte Ideen um, die ihnen und anderen den Alltag erleichtern. Eltern zeigen ihren jungen Kindern Programme für Vibe-Coding, die so bereits in jungen Jahren lernen, Software zu bauen.
Der Markt für Programmierassistenten und Vibe-Coding Apps wächst rasant und ist stark umkämpft. Für AnwenderInnen bedeutet dies, dass es mittlerweile ein passendes Tool für jedes Niveau und jeden Bedarf gibt. Nichttechnische oder Low-Code-NutzerInnen können App-Builder wie Lovable, Bolt und Replit sowie Design-to-Code-Tools wie Galileo AI und Onlook nutzen. Technisch versierte AnwenderInnen profitieren hingegen von KI-gestützten Coding-Assistenten wie Cursor, Windsurf, Gemini Code Assist, Codex, GitHub Copilot und vielen weiteren. Entwicklungstools wie Devin, Factory und Claude Code bieten noch mehr Autonomie, bei Bedarf aber auch eine präzisere Steuerung für geübte ProgrammiererInnen.
Trotz der vielen Vorteile für Privatpersonen kann Vibe-Coding die Softwareentwicklung in Unternehmen nicht ersetzen. Die Qualität des generierten Codes ist häufig niedriger als von Menschenhand generierter Code. Vor allem bei großen Projekten verlieren aktuelle Agenten schnell den Überblick. Dies äußert sich häufig in redundanten Funktionen oder aufgeblasenen Programmen, die sehr wartungsintensiv sind. Wenn die KI dann nicht mehr in der Lage ist, Probleme zu lösen, ist Expertise gefordert. Ein fehlerhaftes oder unsauberes Fundament kann jedoch schnell zu erheblichen Aufwänden führen. Zudem kann ungeprüfter Code zu Sicherheits- und Datenschutzproblemen führen. Grundsätzlich raten wir daher von Vibe-Coding bis in Produktionsumgebungen ab und empfehlen für Ergebnisse von generativer KI das „human-in-the-loop“-Prinzip. Im Programmierkontext heißt das, nur von erfahrenen ProgrammiererInnen begutachteten und getesteten Code zu akzeptieren.
Dennoch konnten wir Anwendungen für Vibe-Coding in (branchenführenden) Unternehmen beobachten. So lässt sich beispielsweise beim Entwickeln von Prototypen viel Zeit sparen. Auch kann Vibe Coding die Kommunikation von Ideen in Softwareprojekten stark verbessern und zur Vermeidung von Missverständnissen beitragen: Statt über eine Grafik oder Visualisierung einer potenziellen Idee zu sprechen, können Teams direkt mit Prototypen interagieren. Da diese Demonstrationsanwendungen in natürlicher Sprache programmiert werden, können alle Teammitglieder ihre Ideen umsetzen; unabhängig des Levels vorhandener Programmiererfahrung.
Vibe-Coding löste nicht ohne Grund einen Hype in den sozialen Medien aus. Mit KI als Übersetzer zwischen natürlicher Sprache und Programmiersprache öffnen sich die Türen der Softwareentwicklung für viele neue Nutzergruppen und kreative Köpfe. Dennoch sollten sich Unternehmen nicht vollständig auf den Output von KI-Modellen verlassen, da dies auf Dauer zu qualitativ schlechtem und unsicherem Code führen kann.
Damit Ihr Unternehmen das volle Potenzial seiner MitarbeiterInnen entfalten kann, helfen wir Ihnen mit unseren Expertinnen und Experten, typische Fallstricke zu umgehen.
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