Probieren statt Programmieren

Joël Orizet, stellvertretender Chefredaktor. (Source: Netzmedien)

Joël Orizet, stellvertretender Chefredaktor. (Source: Netzmedien)

Zeile für Zeile – das war jahrzehntelang das Prinzip. Nun folgt zunehmend Versuch auf Versuch. Eine Idee wird zum Prompt, der Prompt zu Code. Sekunden später läuft eine erste Version. Der Button sitzt falsch? Verschieben. Die Suche fehlt? Ergänzen. Eine Fehlermeldung erscheint? Zurück an die KI damit. Sie schreibt den Code um, die nächste Version startet, die nächste Korrektur folgt. Beim klassischen Programmieren entwerfen Entwicklerinnen und Entwickler einen Lösungsweg selbst und setzen ihn in Code um. Inzwischen übernimmt die KI einen grossen Teil dieser Arbeit. Der Mensch beschreibt, was entstehen soll, prüft, was entstanden ist, und weist der KI mit dem nächsten Auftrag die Richtung. Der Code verschwindet zwar nicht. Doch zwischen der Idee und dem gewünschten Ergebnis muss man sich seltener mit ihm befassen.

Für diese Art der Softwareentwicklung prägte der KI-Forscher Andrej Karpathy den Begriff "Vibe Coding". Der frühere KI-Chef von Tesla und Mitgründer von OpenAI trieb das Prinzip bewusst weit: Er teilte der KI seine Wünsche in Alltagssprache mit, übernahm die vorgeschlagenen Änderungen und prüfte den erzeugten Code kaum noch. Entscheidend war für ihn, ob die Software seinen Vorstellungen entsprach. Darin liegt die Pointe des Begriffs: "Vibe" steht für den Gesamteindruck, für das Gefühl, ob etwas passt. Der Ansatz beruht auf einem iterativen Verfahren: ausprobieren, beurteilen, nachsteuern, wieder ausprobieren. Der Mensch feilt weniger am Code als am Resultat und überlässt der KI zunehmend den Weg dorthin.

Das eröffnet neue Möglichkeiten. Entwicklerinnen und Entwickler können Ideen schneller testen, Prototypen in kurzer Zeit bauen und Routinearbeit an die KI abgeben. Kleine Teams können mit weniger Ressourcen mehr erreichen, Fachleute ohne klassische Programmierausbildung selbst Anwendungen entwickeln. Vor allem sinkt der Aufwand fürs Ausprobieren: Funktioniert eine Idee nicht, lässt sich die nächste Variante generieren. Vibe Coding kann so nicht nur das Entwickeln beschleunigen, sondern auch das Experimentieren.

Doch Tempo ist noch keine Qualität. Software muss nicht nur auf dem Bildschirm funktionieren, sondern auch sicher, zuverlässig und wartbar bleiben. KI-generierter Code kann überzeugen und trotzdem Fehler enthalten, Sicherheitslücken öffnen oder technische Altlasten schaffen. Je mehr Arbeit die KI übernimmt, desto stärker verschiebt sich deshalb die Aufgabe des Menschen: vom Erzeugen zum Beurteilen. Entwicklerinnen und Entwickler müssen vielleicht weniger Code selbst schreiben, dafür umso besser erkennen, ob der erzeugte Code etwas taugt. Darin liegt ein Paradox des Vibe Coding: Ausgerechnet eine Technik, die weniger Programmierwissen nötig erscheinen lässt, könnte technisches Urteilsvermögen wichtiger machen.

Das fordert auch die Ausbildung heraus. Programmieren lernt man vor allem, indem man selbst programmiert: Code schreiben, Fehler machen, Ursachen suchen, Zusammenhänge verstehen. Übernimmt die KI einen wachsenden Teil dieser Arbeit, stellt sich eine neue Frage: Wie entwickeln angehende Softwareentwicklerinnen und -entwickler jene Urteilskraft, die sie brauchen, um den Output der KI zu prüfen? Syntax dürfte an Gewicht verlieren, das Verständnis für Architektur, Tests, Sicherheit und Systemgrenzen dagegen gewinnen.

Vibe Coding könnte grundlegend verändern, was Programmieren bedeutet – und welche Fähigkeiten dafür zählen. Unternehmen und Ausbildungsstätten müssen lernen, die neue Geschwindigkeit mit der nötigen Sorgfalt zu verbinden und dabei Kontrolle und Qualität zu sichern. Gelingt das, könnte der Ansatz Entwicklungszyklen verkürzen und zugleich mehr Raum schaffen, um Ideen auszuprobieren, zu verwerfen und zu verbessern. Wer beim Programmieren vor allem auf seinen Bauch hört, muss allerdings ein gutes Gespür dafür entwickeln, wann ihm nicht zu trauen ist.