Vibe Coding: Zwischen Magie und Verantwortung

Entwickler-Perspektive (Nicolas Klein, Technology Manager AI & Data)

Als Entwickler arbeite ich jeden Tag mit Coding-Agenten. Früher habe ich die KI nach einzelnen Funktionen gefragt. Heute gebe ich einem Agenten eine ganze Aufgabe. Er schreibt Code, führt Tests aus und korrigiert Fehler.

Was schnell entsteht, muss trotzdem langfristig wartbar und sicher bleiben. Deshalb trenne ich zwischen Vibe Coding für schnelle Experimente und Agentic Engineering für produktive Software. Dafür brauche ich Leitplanken: klare Projektregeln, automatisierte Tests und Code-Reviews, bei denen Menschen die Änderungen verstehen.

Ohne diese Leitplanken kann funktionierender Code über wachsende Architekturprobleme und Sicherheitslücken hinwegtäuschen. Meine Rolle verschiebt sich deshalb: Ich schreibe weniger Code und verbringe mehr Zeit damit, Aufgaben zu formulieren, Ergebnisse zu prüfen und Entscheidungen zu treffen. Technologie wirklich zu verstehen, bleibt Pflicht.

UX-Perspektive (Milena Peter, UX Designer & Solution Expert AI & Data)

Wenn Umsetzung einfacher wird, wird die Entscheidung wichtiger, was wir überhaupt umsetzen sollten. Ein überzeugender Prototyp ist schnell gebaut. Ob er ein relevantes Problem löst, bleibt eine offene Frage.

Ich kann Abläufe früher erlebbar machen, Varianten vergleichen und Annahmen mit Nutzer überprüfen. Entscheidend ist, welche Unsicherheit ein Prototyp klären soll.

Meine Verantwortung beginnt vor dem ersten Prompt: Was wissen wir über die Menschen, die mit der Lösung arbeiten sollen? Was nehmen wir nur an? KI hilft mir, Fachthemen zu erschließen und Konzepte zu hinterfragen. Ihre Antworten liefern Hypothesen, die ich mit Fachpersonen und Nutzer prüfen muss.

Auch ein Design System kann Gestaltung konsistent halten, aber keine sinnvolle Lösung garantieren. Vibe Coding verstärkt deshalb eine Kernaufgabe von UX: herauszufinden, welche Lösung sich lohnt. Dazu gehört, bereits umgesetzte Ideen zu verwerfen, wenn sie sich im Test nicht bewähren.

Gemeinsame Sprache, geteilte Verantwortung

Designer und Entwickler können Ideen gemeinsam umsetzen und prüfen. Dafür brauchen sie ein gemeinsames Verständnis des Problems, klare Qualitätskriterien und nachvollziehbare Ergebnisse.

Die Möglichkeit, Aufgaben der anderen Disziplin auszuführen, macht deren Expertise jedoch nicht überflüssig. Entwickler bringen ihr Wissen über Architektur, Sicherheit und Wartbarkeit ein. Designer bringen ihr Verständnis für Nutzungskontexte ein, gestalten verständliche Abläufe und überprüfen Annahmen. Gemeinsam beurteilen sie, ob eine Lösung sinnvoll und technisch tragfähig ist.

Fazit

KI verkürzt den Weg von der Idee zur Umsetzung. Ob daraus gute Software entsteht, hängt davon ab, wie sorgfältig wir Probleme verstehen, Ergebnisse prüfen und gemeinsam Verantwortung übernehmen.