Softwareentwicklung mit KI: Braucht es noch Entwickler?

Dank KI-Tools kann heute praktisch jeder eine App bauen, zumindest dem Versprechen nach. Gleichzeitig zeigt eine Studie des KOF-Instituts der ETH Zürich, dass die Zahl der Stellensuchenden in stark KI-exponierten Berufen seit November 2022 um durchschnittlich 27% stärker gestiegen ist als in weniger betroffenen Berufen. ¹ Und Anthropic-CEO Dario Amodei behauptet, dass in manchen Teams bereits 90% des Codes von KI geschrieben wird. ²

Was bedeutet das für die Zukunft der Softwareentwicklung? Im Podcast der Swiss AI Association habe ich mit Chris Beyeler, Präsident von Swiss AI, und Philip Schläfli, Speaker und Kommunikationstrainer, genau darüber gesprochen.

Was ist Vibecoding?

Der Begriff Vibecoding beschreibt einen Ansatz, bei dem Personen ohne klassische Programmierausbildung mit KI-Tools Software erstellen. Man beschreibt eine Idee, die KI generiert den Code, und man iteriert so lange, bis das Ergebnis passt. Ohne den Code selbst zu verstehen oder gezielt zu steuern.

Chris hat das im Podcast mit einem eigenen Beispiel illustriert: Er wollte ein Browser-Plugin entwickeln, das Eingabefelder lokal auf bestimmte Kriterien prüft. Ohne tiefes Programmierwissen hat er die Idee in ChatGPT beschrieben und innerhalb kurzer Zeit ein funktionierendes Ergebnis erhalten.

Das ist Vibecoding: Man lässt sich von der Idee leiten und überlässt der KI die technische Umsetzung.

Wo Vibecoding funktioniert

Vibecoding kann durchaus nützlich sein, vor allem in bestimmten Szenarien:

• Interne Tools: Kleine Hilfsprogramme für den Arbeitsalltag, bei denen Sicherheitsrisiken überschaubar sind.
• Prototypen: Schnelle Validierung einer Idee, bevor man in eine professionelle Entwicklung investiert.
• Überschaubare Projekte: Tools mit begrenzter Lebensdauer, die nicht langfristig gewartet werden müssen.

Gerade für Sachen, die sich früher nicht gelohnt haben, extra entwickeln zu lassen, eröffnet Vibecoding neue Möglichkeiten. Man kann Arbeitsprozesse effizienter gestalten, ohne grosses Budget.

Die Schattenseite: Technische Schulden

Was passiert, wenn ein per Vibecoding erstelltes Tool wächst und irgendwann geschäftskritisch wird?

In der Softwareentwicklung sprechen wir von technischen Schulden: Code, der kurzfristig funktioniert, aber langfristig schwer wartbar, erweiterbar oder sicher ist. Vibecoding kann diese Schulden rasant anhäufen, weil architektonische Grundprinzipien fehlen.

Im Podcast haben wir das mit riesigen, über Jahre gewachsenen Excel-Dateien verglichen. Bestückt mit komplexesten Formeln und VBA-Makros, versteht irgendwann niemand mehr, wie sie funktionieren. Wenn die Person, die sie aufgebaut hat, das Unternehmen verlässt, steht man vor einem ernsthaften Problem.

Genau dieses Muster droht mit Vibecoding im grösseren Stil. Chris hat dafür den treffenden Begriff Software-Schlamm verwendet (aus dem Englischen: Software-Slop). Gemeint ist eine Flut an nicht wartbarer Software, die sich in Unternehmen ansammelt. Man macht sich von Lösungen abhängig, die niemand mehr durchschaut. Und wenn dann doch ein Entwickler hinzugezogen wird, ist die Komplexität bereits so gross, dass oft nur noch eines hilft: alles von Grund auf neu bauen.

KI-gestützte Entwicklung: Der professionelle Ansatz

Es gibt einen wichtigen Unterschied zwischen Vibecoding und KI-gestützter Softwareentwicklung.

Bei der KI-gestützten Entwicklung nutze ich als erfahrener Entwickler KI-Tools als Unterstützung. Der Prozess sieht aber grundlegend anders aus als beim Vibecoding:

• Architektur zuerst: Bevor eine Zeile Code entsteht, definiere ich die Struktur der Software. Welche Module braucht die App? Wie sehen die Schnittstellen aus? Welche Versionen und Preismodelle soll das Produkt unterstützen?
• Regeln für die KI: In Tools wie Cursor AI kann man projektspezifische Regeln hinterlegen, die festlegen, wie die KI programmieren soll. So bleibt die Architektur konsistent.
• Code Review: Alles, was die KI produziert, lese ich durch. Ich prüfe auf Sicherheitsaspekte, Wartbarkeit und ob sich die einzelnen Codebausteine sauber ins Gesamtbild integrieren.

Im Grunde übernehme ich die Rolle, die früher ein Senior-Entwickler gegenüber Juniors hatte: Ich überprüfe, korrigiere und stelle sicher, dass das Gesamtbild stimmt.

Bin ich dadurch schneller? Ja, definitiv. Aber die Erwartung, jetzt mit zehnfacher Geschwindigkeit und gleichbleibender Qualität Software schreiben zu können, wie man es im Internet zurzeit oft liest, ist zum aktuellen Zeitpunkt klar übertrieben.

Werden Softwareentwickler überflüssig?

Die kurze Antwort: In der mittelfristigen Zukunft auf keinen Fall.

Die Zahlen sind trotzdem bemerkenswert. In der Schweiz hat sich die Zahl der arbeitslosen IT-Fachkräfte von rund 1'700 im September 2022 auf etwa 4'000 im Jahr 2025 mehr als verdoppelt. ³ Besonders betroffen sind jüngere Entwickler:innen, die neu im Beruf sind. ¹

Aber ist KI wirklich die Hauptursache? Ich glaube, der gesamtwirtschaftliche Kostendruck spielt eine mindestens ebenso grosse Rolle. KI wird teilweise als bequemer Vorwand genutzt, um Stellen abzubauen. Das wirkt nach aussen besser als ein Eingeständnis wirtschaftlicher Schwierigkeiten.

Gleichzeitig gehört zum Beruf des Softwareentwicklers weit mehr als Programmieren. Problem verstehen, Lösung entwerfen, Architektur definieren, Sicherheit gewährleisten, langfristig denken. All das kann KI zum jetzigen Zeitpunkt nicht eigenständig leisten. Solange das so bleibt, braucht es erfahrene Entwickler:innen.

Was sich aber verändert, ist die Zusammensetzung der Teams. Und damit kommen wir zu einem der spannendsten Punkte aus dem Podcast:

Die Junior-Senior-Frage

Chris hat im Podcast die Frage gestellt: Was ist zukunftsorientierter, ein einzelner Senior-Entwickler mit KI-Unterstützung oder mehrere Juniors, die per KI programmieren?

Meine Einschätzung: Für nachhaltige Projekte braucht es den Senior. Nicht weil Juniors inkompetent wären, sondern weil langfristige Softwareentwicklung Erfahrung in Architektur, Sicherheit und Wartbarkeit voraussetzt. Erfahrung, die man über Jahre aufbaut.

Das wirft allerdings ein Folgeproblem auf. Wenn Juniors nicht mehr eingestellt werden, fehlen irgendwann die Seniors. Und das zu einem Zeitpunkt, an dem geburtenstarke Jahrgänge in Rente gehen und ohnehin Fachkräfte fehlen.

Fazit: KI ist ein Werkzeug, keine Ablösung

Softwareentwicklung wird sich verändern, aber nicht verschwinden. KI ist ein neues Werkzeug, vergleichbar mit einer neuen Programmiersprache. Man muss lernen, wie man es richtig einsetzt: auf welche LLMs man für welche Aufgaben setzt, wie man effektiv promptet und worauf man beim Code Review achten muss.

Für kleine interne Tools kann Vibecoding ein guter Einstieg sein. Für Produkte mit langer Lebensdauer, Sicherheitsanforderungen und einer wachsenden Nutzerbasis bleibt professionelle Entwicklung unverzichtbar.

Wer sich als Entwickler:in jetzt mit KI-gestützter Entwicklung auseinandersetzt, wird effizienter und bleibt relevant. Wer es ignoriert, riskiert den Anschluss zu verlieren. Und wer blind auf KI vertraut, ohne den Output zu kontrollieren, handelt fahrlässig.

Quellenverzeichnis

1. Künstliche Intelligenz hinterlässt deutliche Spuren auf dem Schweizer Arbeitsmarkt. KOF Institut, ETH Zürich. Abgerufen am 17.03.2026. ↩ ↩²

2. Most Anthropic teams' coding is done by Claude AI, but CEO says he's not replacing engineers just yet. Business Insider. Abgerufen am 17.03.2026. ↩

3. KOF-Studie: KI verändert den Schweizer Arbeitsmarkt dramatisch. NZZ. Abgerufen am 17.03.2026. ↩