{"id":14229,"date":"2025-11-27T11:44:26","date_gmt":"2025-11-27T10:44:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=14229"},"modified":"2025-12-18T14:01:57","modified_gmt":"2025-12-18T13:01:57","slug":"vibe-coding-definition-potenziale-risiken","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/vibe-coding-definition-potenziale-risiken\/","title":{"rendered":"Vibe Coding verstehen: Definition, Potenziale und Risiken des KI-Trends"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">In der sich rasant wandelnden Welt der Softwareentwicklung gewinnt ein neuer Trend sp\u00fcrbar an Aufmerksamkeit: Vibe Coding. Dies ist kein weiteres Framework oder eine etablierte Methodik, sondern ein paradigmatischer Wandel in der Art, wie wir Software konzipieren und implementieren. Entwicklerinnen und Entwickler formulieren ihre Anforderungen in nat\u00fcrlicher Sprache, und eine K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) generiert automatisch den entsprechenden Code. Gro\u00dfe Sprachmodelle, sogenannte Large Language Models, liefern dabei dank ihres Trainings auf umfangreichen Code-Verzeichnissen sehr pr\u00e4zise Vorschl\u00e4ge.<\/p>\n<h2>Was ist Vibe Coding?<\/h2>\n<p>Andrej Karpathy pr\u00e4gte den Begriff <strong>Vibe Coding<\/strong> im Februar 2025, als er sagte:<\/p>\n<p><strong>\u00bb<em>I&#8217;m building a project or webapp, but it&#8217;s not really coding \u2013 I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.\u00ab <\/em><\/strong>[Ka25]<\/p>\n<p>Der Kern des Konzepts <strong>Vibe Coding<\/strong> l\u00e4sst sich wie folgt zusammenfassen: Anstatt Code zeilenweise manuell zu schreiben, erfolgt die Softwareentwicklung in enger Zusammenarbeit mit KI-gest\u00fctzten Tools wie Cursor, Windsurf AI, GitHub Copilot oder Replit Agent. Die Rolle des Menschen verlagert sich dabei von der aktiven Codierung hin zur steuernden Instanz \u2013 zum konzeptuellen Impulsgeber \u2013, der in nat\u00fcrlicher Sprache die funktionalen Anforderungen formuliert. Die technische Umsetzung dieser Vorgaben \u00fcbernimmt weitgehend die k\u00fcnstliche Intelligenz [Ni25, Sc25].<\/p>\n<p>Das Schreiben von Code mit Vibe Coding l\u00e4sst sich in diesem Fall also mit dem Generieren von Bildern mithilfe von KI vergleichen. Der Nutzer kann das erzeugte Bild zun\u00e4chst nicht selbst anpassen, sondern nur seine Anforderungen sch\u00e4rfen und in einem neuen Versuch ein weiteres Bild generieren lassen.<\/p>\n<h2>Was macht Vibe Coding so besonders?<\/h2>\n<p>Der gro\u00dfe Reiz von Vibe Coding liegt in seiner Zug\u00e4nglichkeit und Geschwindigkeit:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Coding f\u00fcr Nicht-Coder:<\/strong> Auch Menschen mit geringer Programmiererfahrung k\u00f6nnen funktionierenden Code generieren<\/li>\n<li><strong>Ideen sofort umsetzen:<\/strong> Ohne sich mit Syntax, APIs oder Boilerplate aufzuhalten<\/li>\n<li><strong>Schnelles Prototyping:<\/strong> Ideal f\u00fcr Startups, Machbarkeitsstudien oder experimentelle Projekte<\/li>\n<li><strong>Iterativ arbeiten:<\/strong> \u00c4nderungen oder neue Features lassen sich in Sekundenschnelle generieren und testen<\/li>\n<\/ul>\n<p>Im Zentrum steht nicht l\u00e4nger die Frage, wie ein Problem programmiertechnisch zu l\u00f6sen ist, sondern vielmehr, was erreicht werden soll [Wo25], also wie man das Problem ausreichend genau formuliert.<\/p>\n<p>Vibe Coding kann somit besonders in fr\u00fchen Entwicklungsphasen (Ideation, Prototyping) zum Einsatz kommen, w\u00e4hrend klassische Entwicklungsmethoden weiterhin bei Tests, Skalierung, Security und Architektur dominieren sollten [La25, Wo25].<\/p>\n<h2>Risiken durch den Einsatz von Vibe Coding<\/h2>\n<p>Trotz des Hypes birgt Vibe Coding auch ernst zu nehmende Risiken:<\/p>\n<table>\n<tbody>\n<tr>\n<td><em><strong>Risiko<\/strong><\/em><\/td>\n<td><em><strong>Beschreibung<\/strong><\/em><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Codequalit\u00e4t<\/strong><\/td>\n<td>KI-generierter Code ist oft unstrukturiert, redundant oder schwer wartbar.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Sicherheitsl\u00fccken<\/strong><\/td>\n<td>Fehlende Security-Checks oder unsichere Implementierungen (z.\u202fB. SQL Injection, XSS).<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Sinkendes <\/strong><strong style=\"font-family: inherit; font-size: inherit;\">Systemverst\u00e4ndnis<\/strong><\/td>\n<td>Der erzeugte Code ist f\u00fcr Entwickler schwer nachvollziehbar \u2013 das Verst\u00e4ndnis des Systems geht verloren.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Abh\u00e4ngigkeit von Tools<\/strong><\/td>\n<td>\u00dcberm\u00e4\u00dfige Nutzung einzelner KI-Tools kann zu technischer Abh\u00e4ngigkeit f\u00fchren.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Fehlende Tests und Dokumentation<\/strong><\/td>\n<td>KI schreibt oft keinen oder nur unvollst\u00e4ndigen Testcode \/ Kommentare.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Rechtliche\u00a0<\/strong><strong>Unsicherheiten<\/strong><\/td>\n<td>Lizenzfragen bei generiertem Code, Urheberrecht, Datenschutzbedenken.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Nachvollziehbarkeit <\/strong><strong style=\"font-family: inherit; font-size: inherit;\">der Qualit\u00e4t<\/strong><\/td>\n<td>Ohne Einblicke in den Code (Blackbox-Problematik) ist ohne umfangreiches Testen nicht klar, ob die erstellte Software die gew\u00fcnschten (funktionalen und nichtfunktionalen) Eigenschaften besitzt.<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><strong>Halluzinationen<\/strong><\/td>\n<td>Erfinden von nicht existenten Abh\u00e4ngigkeiten, Einflie\u00dfen von falschen Fakten, erfundene\/zusammengew\u00fcrfelte falsche Berechnungsmethoden (bspw. auch f\u00fcr physikalische Gesetze) usw.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Deshalb gilt: Vibe Coding ist kein Ersatz f\u00fcr Software Engineers! Es kann ein Beschleuniger sein, Ideen voranbringen, sowie Zeit und Ressourcen sparen. Jedoch gilt, dass der Einsatz gro\u00dfe Risiken hat, und daher u.a. folgende Aspekte beachtet werden m\u00fcssen, wenn mehr als ein privates Hobbyprojekt umgesetzt werden soll:<\/p>\n<ul>\n<li>Es braucht IT-Expertise zur Validierung von KI-generiertem Code<\/li>\n<li>Vibe Coding sollte in einem klaren Rahmen und mit Standards eingesetzt werden<\/li>\n<li>Die Risiken steigen mit der Komplexit\u00e4t und Kritikalit\u00e4t der Anwendung<\/li>\n<\/ul>\n<p>Genau genommen erf\u00fcllt man jedoch beim Reviewen oder sogar Testen des vorgeschlagenen Codes schon die urspr\u00fcngliche Definition von Vibe Coding nicht mehr, bei der ohne ein Verst\u00e4ndnis des Codes alle \u00c4nderungen blind angenommen und Fehlermeldungen einfach direkt als neuer Prompt an die KI weitergegeben werden.<\/p>\n<h2>Ausblick: Vibe Coding trifft auf klassisches Software Engineering<\/h2>\n<p>F\u00fcr die Entwicklung professioneller Software ist Vibe Coding ungeeignet, da laut urspr\u00fcnglicher Definition nur der Output, also das laufende System, betrachtet und verbessert wird. Verwendet man KI im Software Engineering-Prozess spricht man stattdessen von KI-gest\u00fctztem Software Engineering. Hier kann KI in verschiedenen Phasen der Entwicklung zum Zuge kommen, z.B. bei der Erstellung oder Pr\u00fcfung von Anforderungen, Architektur, Code, oder Tests. Entscheidend ist hier der Unterschied, dass die von der KI erzeugten (Zwischen-)Ergebnisse von Experten \u00fcberwacht werden.<\/p>\n<p>Die nachhaltigste Perspektive f\u00fcr Vibe Coding nach der urspr\u00fcnglichen Definition liegt vermutlich in einem hybriden Modell:<\/p>\n<ul>\n<li>Vibe Coding f\u00fcr Schnelligkeit und Ideenfindung<\/li>\n<li>Klassische Methoden der Softwareentwicklung f\u00fcr Qualit\u00e4t, Teamarbeit und Skalierung<\/li>\n<\/ul>\n<p>So lassen sich fr\u00fche Prototypen mithilfe von KI erstellen, die anschlie\u00dfend fr\u00fchzeitig mit der Zielgruppe validiert werden k\u00f6nnen. Wie bei allen Prototypen besteht anschlie\u00dfend die Gefahr, dass der laufende Prototyp, bei dem oft gerade nicht-funktionale Anforderungen nicht ausreichend ber\u00fccksichtigt wurden, im finalen System landet. Deshalb m\u00fcssen Entwicklerinnen und Entwickler den KI-generierten Code pr\u00fcfen, \u00fcberarbeiten und in robuste Produkte \u00fcberf\u00fchren. Bei unwartbarem Code, der sich nicht ausreichend nachvollziehen l\u00e4sst, sollte der generierte Code der KI eher als Inspiration genommen werden, um darauf basierend eine stabile Software zu bauen.<\/p>\n<p>Die Nutzung beider Ans\u00e4tze unterst\u00fctzt sowohl die Kreativit\u00e4t als auch die Verl\u00e4sslichkeit moderner Softwareentwicklung: Je nach Kritikalit\u00e4t der Softwarekomponente bietet sich Vibe Coding f\u00fcr eine schnelle Entwicklung von einfachen und unkritischen Funktionen an, w\u00e4hrend (ggf. KI-unterst\u00fctztes) Software Engineering zur Entwicklung zuverl\u00e4ssiger kritischer Systeme eingesetzt wird.<\/p>\n<h2>Fazit: Vibe Coding ist kein Hype \u2013 es ist ein neuer Ansatz der Entwicklung<\/h2>\n<p>Vibe Coding bringt ein neues Mindset in die Softwarewelt: Statt m\u00fchsamer Codearbeit steht Ideenkommunikation mit der KI im Zentrum. Es demokratisiert Entwicklung, beschleunigt Innovation \u2013 und stellt gleichzeitig neue Anforderungen an Qualit\u00e4tssicherung, Kollaboration und Engineering-Ethik.<\/p>\n<p>Wer KI beim Programmieren jedoch mit Bedacht und in Kombination mit bew\u00e4hrten Praktiken einsetzt, wird in der Lage sein, schneller zu liefern, kreativer zu experimentieren \u2013 und zugleich robuste Software zu bauen.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<h3 data-start=\"267\" data-end=\"672\">Mehr zu KI im Software Engineering<\/h3>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/low-code-no-code-vibe-coding-im-vergleich\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Low-Code, No-Code und Vibe Coding im Vergleich<\/a>: <\/strong>Softwareentwicklung neu gedacht<\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/no-code-low-code-potenziale-und-risiken\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Chancen f\u00fcr die digitale Souver\u00e4nit\u00e4t in der Verwaltung<\/strong>\u00a0mit No-Code etc.<\/a><\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-softwareentwicklung-neue-erkenntnisse-aus-forschung-und-praxis\/\">KI in der Softwareentwicklung:<\/a><\/strong> Zwischen Produktivit\u00e4tsschub und Vertrauenskrise<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-coding-mit-ai-coding-assistant\/\">KI-Coding:<\/a><\/strong> Effiziente Softwareentwicklung mit AI Coding Assistant<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Mehr zum Thema LLM und Gen AI<\/h3>\n<ul>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/retrieval-augmented-generation-rag\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Retrieval Augmented Generation (RAG)<\/a>:<\/strong>\u00a0Chatten mit den eigenen Daten<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/was-ist-prompt-engineering\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Prompt Engineering<\/a>:<\/strong>\u00a0Wie man mit gro\u00dfen Sprachmodellen kommuniziert<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/agentic-ai-multi-agenten-systeme\/\">Agentic-AI<\/a>:<\/strong>\u00a0Multi-Agenten-Systeme im Zeitalter generativer KI<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/entwicklung-generativer-ki-anwendungen\/\">Entwicklung generativer KI-Anwendungen<\/a>: <\/strong>Anwendungsf\u00e4lle, Herausforderungen und wesentliche Kompetenzen<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h3>Referenzen<\/h3>\n<p>[Ka25] Karpathy, A. (2025). Statement via X, Februar 2025.<br \/>\n[Ni25] Nilsen, J. (2025). \u201cCoding without Coding.\u201d Tech Horizon Journal.<br \/>\n[Wo25] Wong, M. (2025). \u201cThe Vibe Shift in Software Development.\u201d DevPulse.<br \/>\n[Sc25] Schmidt, T. (2025). \u201cAI Tools in the Developer Workflow.\u201d CodeCraft Magazine.<br \/>\n[La25] Lang, H. (2025). \u201cAgile Integration of AI Agents.\u201d Agile Systems Weekly.<br \/>\nBrandt et al. (2025). \u201cPost Agility \u2013 A Review and Outlook\u201d. PVM 2025<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In der sich rasant wandelnden Welt der Softwareentwicklung gewinnt ein neuer Trend sp\u00fcrbar an Aufmerksamkeit: Vibe Coding. Dies ist kein weiteres Framework oder eine etablierte Methodik, sondern ein paradigmatischer Wandel in der Art, wie wir Software konzipieren und implementieren. 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Ihre Arbeitsbereiche umfassen die Erforschung intelligenter Softwaresysteme sowie Strategieentwicklung f\u00fcr Smart Cities. Vor ihrer T\u00e4tigkeit am Fraunhofer IESE promivierte sie an der Yamagata University in Japan in Regional Environment Creation mit Schwerpunkt Deep Learning. An der Leibniz Universit\u00e4t Hannover studierte sie davor Geowissenschaften sowie Wasser und Umwelt. --- Sarah Brandt has been working as a Smart City Engineer in the \u201cSmart City Design\u201d department at the Fraunhofer Institute for Experimental Software Engineering IESE in Kaiserslautern since 2022. Her areas of work include research into intelligent software systems and strategy development for Smart Cities. Prior to working at IESE, she obtained her PhD at Yamagata University in Japan in Regional Environment Creation with a focus on Deep Learning. 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