Effizienz: Vibe Coding
KI kann Entwicklung beschleunigen. Verantwortung nicht.
Vibe Coding und KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge können einzelne Aufgaben in der Softwareentwicklung erheblich beschleunigen. Code entsteht schneller, Varianten lassen sich leichter ausprobieren und wiederkehrende Arbeiten können teilweise automatisiert werden.
Für produktive Unternehmenssoftware reicht es trotzdem nicht, wenn erzeugter Code auf den ersten Blick funktioniert.
Je komplexer und kritischer eine Anwendung ist, desto wichtiger werden klare Anforderungen, der fachliche und technische Kontext sowie überprüfbare Kriterien dafür, wann eine Aufgabe tatsächlich richtig gelöst ist.
Wir setzen KI deshalb dort in der Entwicklung ein, wo sie uns schneller macht – und verbinden diesen Geschwindigkeitsgewinn mit den Methoden professioneller Softwareentwicklung.
Nicht jede Minute Entwicklungsarbeit muss von Hand entstehen.
KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge können bei vielen Aufgaben Zeit sparen. Sie können Code erzeugen, bestehende Implementierungen verändern, Tests vorbereiten, technische Zusammenhänge analysieren oder bei der Fehlersuche unterstützen.
Gerade bei klar abgegrenzten Aufgaben kann daraus ein erheblicher Geschwindigkeitsvorteil entstehen.
Das zeigt sich auch in der Praxis vieler Entwickler: Rund 70 Prozent der Nutzer (Stack-Overflow-Developer-Survey 2025) von AI Agents berichten laut Stack Overflow davon, dass sie für bestimmte Entwicklungsaufgaben weniger Zeit benötigen.
Entscheidend ist für uns allerdings nicht, wie schnell Code entsteht.
Entscheidend ist, wie schnell daraus Code wird, dem wir eine produktive Aufgabe anvertrauen können.
Je komplexer die Aufgabe, desto weniger reicht ein guter Prompt.
Bei einer kleinen, klar abgegrenzten Funktion lässt sich relativ einfach beurteilen, ob das Ergebnis stimmt.
Bei einer Anwendung, die Geschäftsprozesse abbildet, Daten verarbeitet, Berechtigungen berücksichtigt und mit anderen Systemen kommuniziert, ist die Aufgabe eine andere.
Dann muss zunächst klar sein, was die Software fachlich leisten soll. Welche Regeln gelten? Welche Ausnahmen gibt es? Welche Daten dürfen verarbeitet werden? Was darf ein Nutzer sehen oder verändern? Wie soll sich die Anwendung bei Fehlern verhalten?
Je komplexer und kritischer die Aufgabe ist, desto wichtiger werden deshalb klare Anforderungen, ausreichend Kontext und überprüfbare Akzeptanzkriterien.
KI kann Code erzeugen. Sie kann aber nur dann zielgerichtet arbeiten, wenn klar genug beschrieben ist, welches Problem dieser Code lösen soll.
Bauen wir das Richtige? Und haben wir es richtig gebaut?
Das sind zwei unterschiedliche Fragen.
Bauen wir das Richtige?
Entspricht das Verhalten der Anwendung tatsächlich den fachlichen Anforderungen? Bildet sie den Geschäftsprozess richtig ab? Werden Sonderfälle berücksichtigt? Können die Mitarbeiter damit so arbeiten, wie es vorgesehen ist?
Dafür brauchen wir klare Anforderungen und überprüfbare Akzeptanzkriterien.
Haben wir es richtig gebaut?
Funktioniert die Implementierung technisch korrekt? Verhält sie sich auch bei unerwarteten Eingaben robust? Sind Schnittstellen stabil? Werden Berechtigungen eingehalten? Entstehen Sicherheitsrisiken oder unerwünschte Nebenwirkungen?
Dafür braucht es technische Qualitätssicherung.
Eine Anwendung kann technisch fehlerfrei funktionieren und trotzdem das falsche Problem lösen. Und sie kann fachlich genau das Richtige tun, aber technisch so umgesetzt sein, dass sie im produktiven Betrieb Probleme verursacht.
Professionelle Softwareentwicklung muss deshalb beide Fragen beantworten.
Qualitätssicherung kann auch schnell sein.
KI-generierter Code muss überprüft werden. Das bedeutet aber nicht, dass jeder Prüfschritt anschließend wieder vollständig von Hand durchgeführt werden muss.
Viele Teile der Qualitätssicherung lassen sich automatisieren.
- Unit-Tests
Prüfen einzelne Funktionen und Komponenten gegen definierte Erwartungen. - Integrationstests
Prüfen, ob Komponenten, Schnittstellen und externe Systeme korrekt zusammenspielen. - Regressionstests
Stellen sicher, dass eine Änderung nicht unbemerkt bereits funktionierende Teile der Anwendung beschädigt. - Security-Tests
Suchen nach bekannten Schwachstellen und problematischen Implementierungsmustern. - Statische Codeanalyse
Untersucht Code automatisiert auf Fehler, Qualitätsprobleme und auffällige Strukturen, ohne dass die Anwendung dafür ausgeführt werden muss.
Je nach Anwendung kommen weitere Prüfungen hinzu – beispielsweise für Performance, Datenintegrität, Berechtigungen oder konkrete Geschäftsregeln.
Vibe Coding kann deshalb nicht nur die Codeerzeugung beschleunigen. Richtig eingesetzt kann Automatisierung auch einen Teil der notwendigen Qualitätssicherung übernehmen.
Schneller Code bedeutet nicht automatisch ein entsprechend schnelleres Projekt.
Ein Teil des Geschwindigkeitsgewinns durch KI wird an anderer Stelle wieder benötigt.
Generierter Code muss verstanden, integriert und validiert werden. Anforderungen müssen weiterhin geklärt werden. Architekturentscheidungen verschwinden nicht. Fachliche Abnahmen bleiben notwendig. Und je kritischer eine Anwendung ist, desto umfangreicher muss überprüft werden, ob sie sich korrekt, sicher und robust verhält.
Deshalb versprechen wir keine pauschale Halbierung von Entwicklungszeiten.
Bei bestimmten Aufgaben können KI-Werkzeuge erhebliche Beschleunigungen ermöglichen. Bei anderen Aufgaben liegt der Aufwand weiterhin vor allem im Verstehen, Entscheiden, Abstimmen und Prüfen.
Unser Ziel ist nicht möglichst viel KI-generierter Code.
Unser Ziel ist, die Zeit einzusparen, die sich sinnvoll einsparen lässt.
Vibe Coding als Werkzeug. Weniger als Entwicklungsprozess.
Wir nutzen KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge dort, wo sie uns bei einer konkreten Aufgabe schneller machen.
Der Entwicklungsprozess darum bleibt jedoch derselbe: Wir müssen verstehen, was eine Anwendung leisten soll, technische Entscheidungen treffen, Änderungen nachvollziehbar halten und prüfen, ob das Ergebnis fachlich und technisch richtig ist.
Dazu gehören je nach Projekt unter anderem:
- klare fachliche Anforderungen und Akzeptanzkriterien,
- eine nachvollziehbare Softwarearchitektur,
- Versionsverwaltung und kontrollierte Änderungen,
- automatisierte Tests,
- Codeanalyse und Security-Prüfungen,
- Tests von Schnittstellen und Geschäftslogik,
- fachliche Abnahme der entwickelten Funktionen.
Welche dieser Maßnahmen notwendig sind, hängt von der Anwendung ab.
Eine interne Hilfsfunktion braucht eine andere Absicherung als eine geschäftskritische Anwendung mit personenbezogenen Daten und komplexen Berechtigungen.
KI verändert damit unsere Werkzeuge. Nicht unsere Verantwortung für das Ergebnis.
Von der Excel-Planung zur zentralen Webanwendung
Die Einsatzplanung für betreute Kinder und Integrationskräfte erfolgte bislang über eine gewachsene Excel-Anwendung. Wir übernahmen die bestehenden Abläufe, strukturierten sie neu und überführten sie in eine zentrale Webanwendung auf Basis von Laravel.
Heute verwaltet die Plattform Stammdaten, Bewilligungen und Kostenträger und bildet vor allem die tägliche Disposition ab: Verfügbarkeiten, Abwesenheiten, Umdisponierungen und Einsatzzeiten stehen allen berechtigten Mitarbeitern aktuell zur Verfügung. Wissen, das zuvor teilweise in den Köpfen einzelner Mitarbeiter steckte, ist damit für die Planung zentral verfügbar.
Auch Auswertungen für Abrechnung und geleistete Einsatzzeiten, die zuvor zeitaufwendig erstellt werden mussten, stehen jetzt tagesaktuell innerhalb weniger Sekunden zur Verfügung. Rollen und Berechtigungen stellen dabei sicher, dass Nutzer ausschließlich die für ihren Arbeitsbereich relevanten Daten sehen.
Laravel 12 · Vue 3 · MariaDB · Inertia · Tailwind CSS · KI-gestützte Entwicklung
Wo KI besonders viel Entwicklungszeit sparen kann.
Der Nutzen ist nicht bei jeder Aufgabe gleich groß.
Besonders interessant ist KI-Unterstützung beispielsweise bei klar abgegrenzten Funktionen, wiederkehrenden Implementierungsmustern, Tests, Datenmigrationen, technischen Analysen, Dokumentation oder der Arbeit mit bekannten Frameworks und Schnittstellen.
Schwieriger wird es dort, wo Anforderungen unklar sind, viel implizites Fachwissen benötigt wird oder eine technische Entscheidung weitreichende Folgen für die gesamte Anwendung hat.
Dann besteht die eigentliche Entwicklungsarbeit zunächst nicht darin, Code zu schreiben.
Sondern darin, das Problem richtig zu verstehen.
Kontakt
Sie möchten Software schneller entwickeln – aber nicht auf Kosten der Qualität.
Ob bestehendes Entwicklungsteam, neues Softwareprojekt oder bereits mit KI entstandener Prototyp: Erzählen Sie uns, was Sie entwickeln und wo Sie sich einen Geschwindigkeitsvorteil versprechen.
Wir schauen gemeinsam darauf, wo KI sinnvoll beschleunigen kann und welche Qualitätssicherung für Ihre Anwendung notwendig ist.
- Im Erstgespräch lernen wir uns kennen: Kostenlos aber nicht umsonst.
- Sie erhalten unser ehrliches und belastbares Feedback: Ist das machbar? Wie aufwändig ist das?
- Sie möchten unser Entwicklungsteam kennenlernen? Sehr gerne.