Vibecoding: Wie ein Prompt die Softwareentwicklung verändert hat
Manchmal reicht ein einziges Werkzeug, um alles infrage zu stellen, was man über seine Arbeit zu wissen glaubte. KI frisst Jobs? Hold my beer. Ein erheblicher Teil meiner Tätigkeit besteht darin, Produktstrategien zu entwickeln und in Folien zu verpacken. So funktioniert viel von der Realität in unserer Branche: Idee, Storyline, Oberfläche, Kundenschnittstelle – erst einmal als Folie, viele Folien. Mit KI habe ich jetzt aber plötzlich den Infinity-Stein gefunden. Denn ich muss Produktideen nicht mehr nur visualisieren, sondern kann sie mit vibecoding in kürzester Zeit auf die Straße bringen. Genau darin liegt die eigentliche Wucht: Zwischen strategischem Denken und funktionierender App liegt auf einmal fast keine translation mehr.
Kurz gesagt: Softwareentwicklung, wie wir sie kennen, ist nicht tot – aber sie hat sich radikal gewandelt. Und mit ihr die Frage, wem in Zukunft eigentlich die customer interface gehört. Der Begriff vibecoding stammt von Andrej Karpathy, einem der bekanntesten KI-Forscher und Mitgründer von OpenAI. Im Februar 2025 beschrieb er in einem Tweet eine neue Art des Programmierens: Man gibt der KI vor, was entstehen soll, akzeptiert den generierten Code, ohne ihn vollständig zu lesen, und bewertet nur das Ergebnis. You fully give in to the vibes, erklärte er – und meinte damit, dass man die Kontrolle über den Code aufgibt, um schneller ans Ziel zu kommen. Was damals nach einer Provokation klang, ist heute Mainstream: Collins Dictionary kürte es zum Wort des Jahres 2025.
25 Prozent der Y-Combinator-Startups des Winters 2025 haben Codebasen, die zu 95 Prozent von KI generiert wurden. Google gibt an, dass mehr als ein Viertel seines neuen Codes KI-generated ist. Cursor, das führende Vibecoding-Tool, wurde im Juni 2025 mit 9,9 Milliarden Dollar bewertet. Im Kern bedeutet Vibecoding: Statt Zeile für Zeile zu schreiben, beschreibt man in natürlicher Sprache – dem prompt – was die Software tun, wie sie aussehen und welche Logik sie haben soll. Die KI generiert den Code. Man wird vom Handwerker zum architect . Auch mit zwei linken Händen. Es ist der Thermomix der Softwareentwicklung: Man gibt die Zutaten rein, die Maschine macht den Rest.
Ein konkretes Beispiel ist simplebanking.de, eine native macOS-Menüleisten-App, die deinen Kontostand direkt dort anzeigt – ohne App-Öffnen. Die Idee entstand aus Frustration: Die meisten PFM-Tools wirken wie Excel für BWL-Studenten. Die App nutzt Open-Banking-Technologie von YAXI, um sicher auf deutsche Bankkonten zuzugreifen – und wurde fast vollständig mit Claude Code und OpenAI entwickelt. Was früher Monate und ein Team gekostet hätte, gelang in Wochen. Heute hat die App rund 1.000 daily users . Doch das ist kein Selbstlob – es ist ein Datenpunkt für einen tieferen Wandel.
Der eigentliche paradigm shift : Wer besitzt die Kundenschnittstelle? Bisher war es aufwändig, eigene Frontends zu bauen – das schützte Unternehmens-Apps. Mit Vibecoding entfällt dieser barrier . Jede:r kann jetzt maßgeschneiderte Apps bauen. Die Bank liefert Daten, das Erlebnis findet woanders statt. Die Antwort für die Finanzindustrie lautet nicht mehr Schutz, sondern embedded finance : Werden zur unsichtbaren, aber unverzichtbaren Infrastruktur über APIs. Unternehmen, die gewinnen, bieten beides: interfaces und eigene Apps.
Fairerweise: Vibecoding hat Grenzen. Studien zeigen, dass rund 45 Prozent von KI-generiertem Code security gaps enthält. Das sogenannte Vibe Coding Hangover ist real – Teams feiern, und drei Monate später versteht niemand den Code. Für finanzrelevante Software gilt das noch stärker: DSGVO, AML, Einlagensicherung – das sind keine prompts , sondern komplexe Systeme. Vibecoding ersetzt keinen Entwickler mit Expertise. Es senkt nur den entry barrier – aber nicht die risk .
Interessant, aber wer haftet, wenn so eine self-built selbstgebaute App Daten leckt? Die Privathaftung wird hier unterschätzt.
Vibe Coding Hangover – ja, das kenne ich nur zu gut. Nach drei Monaten kein Mensch mehr im Team versteht, warum der payment flow Zahlungsfluss manchmal crasht.
Das ist kein democratization Demokratisierungsprozess, das ist einfach nur billiger Code. Die market Märkte werden voller mit halbgaren Lösungen.
Die Banken haben noch nicht kapiert: Ihre customer relationship Kundenbeziehung schrumpft, sobald ihre APIs gut genug sind, um von anderen genutzt zu werden.
Ich baue gerade mit Cursor eine interne Tooling-App. Spart Zeit, aber jede Änderung fühlt sich wie ein lottery Glücksspiel an.
Und was ist mit dem öffentlichen Vertrauen in Finanzdaten? Wenn jeder eine Bank-App bauen kann, wer garantiert dann security Sicherheit?