Vibe Coding: Wie KI-gestützte Softwareentwicklung unser Business verändert hat – und warum das erst der Anfang ist

Ein Erfahrungsbericht aus fast einem Jahr Praxis mit AI-gestützter Softwareentwicklung

Vor einem Jahr haben wir bei Honeyfield eine Entscheidung getroffen, die damals viele für mutig – manche auch für verrückt – hielten: Wir haben begonnen, Software vollständig mit KI-Unterstützung zu entwickeln. Nicht als Experiment am Rande. Nicht als Innovation-Lab-Spielerei. Sondern als Kern unserer Arbeitsweise.

Heute, fast zwölf Monate später, haben wir vier Produkte auf den Markt gebracht, die zu 100 % mit AI entwickelt wurden. Und ich kann sagen: Es war die beste Entscheidung, die wir treffen konnten. Aber der Weg dorthin war alles andere als geradlinig.

Die drei Phasen der Akzeptanz: Wie sich die Stimmung in der Branche verändert hat

Wenn ich auf das letzte Jahr zurückblicke, sehe ich drei deutliche Phasen, wie die Tech-Branche auf KI-gestützte Softwareentwicklung reagiert hat.

Phase 1: Die Verleugnung (vor ca. einem Jahr)

"Das kann doch nicht funktionieren." "Der Code ist bestimmt Schrott." "Für ernsthafte Projekte taugt das nicht." – So klang es überall. Kaum jemand wollte zugeben oder glauben, dass man mit KI tatsächlich programmieren kann. Die Vorstellung, dass eine KI produktionsreifen Code schreiben könnte, wurde belächelt. Wer es trotzdem versuchte, sprach oft nur hinter vorgehaltener Hand darüber.

Phase 2: Die Kritik (vor ca. einem halben Jahr)

Dann kam der Wendepunkt. Plötzlich waren viele überzeugt, dass KI tatsächlich Code schreiben kann – aber jetzt ging es um die Schwächen. Jede Ungenauigkeit, jeder Bug, jeder nicht perfekte Code-Abschnitt wurde unter die Lupe genommen und als Beweis dafür hergenommen, dass KI-generierter Code minderwertig sei.

Und hier ist eine Beobachtung, die mich bis heute fasziniert: Jedes Unternehmen hat Code-Guidelines. Dokumentiert, verabschiedet, offiziell. Und in wie vielen Code-Reviews werden diese Guidelines tatsächlich herangezogen? Fast nie. Außer – und jetzt kommt's – die KI hat den Code geschrieben. Dann wird plötzlich jede Richtlinie als Maßstab angelegt. Doppelte Standards, die mehr über unsere Einstellung zur KI verraten als über die Qualität des Codes.

Phase 3: Die Realität (heute)

Heute sehen wir einen dritten Shift: Unternehmen erkennen, dass es nicht darum geht, ob KI-generierter Code perfekt ist – sondern darum, dass die Kombination aus menschlicher Expertise und KI-Unterstützung Ergebnisse liefert, die weder Mensch noch Maschine allein erreichen könnten. Und zwar in einem Bruchteil der Zeit.

Was wir gelernt haben: Die wichtigsten Erkenntnisse aus fast einem Jahr Vibe Coding

Context Engineering ist alles

Wenn ich eine einzige Erkenntnis aus dem letzten Jahr hervorheben müsste, wäre es diese: Context Engineering ist der Schlüssel zu erfolgreicher KI-gestützter Entwicklung. Es geht nicht darum, der KI einfach zu sagen "Bau mir eine App". Es geht darum, der KI den richtigen Kontext zu geben – Architekturentscheidungen, Designsysteme, Business-Logik, Nutzererwartungen, technische Constraints.

Je besser der Kontext, desto besser das Ergebnis. Das klingt simpel, ist aber in der Praxis eine eigene Disziplin. Wir haben gelernt, wie man Prompts strukturiert, wie man Kontext-Dokumente aufbaut und wie man die KI Schritt für Schritt durch komplexe Anforderungen führt. Das ist keine Nebensache – das ist die Kernkompetenz der Zukunft.

Claude Code als Entwicklungsumgebung

Unser Fokus liegt auf der Entwicklung mit Claude Code – und das aus gutem Grund. Die Möglichkeit, direkt in der Kommandozeile mit Claude zu arbeiten, hat unsere Workflows fundamental verändert. Aber der wirkliche Game-Changer sind die MCP-Server (Model Context Protocol).

Durch MCP können wir Claude direkt mit unseren bestehenden Tools und Datenquellen verbinden. Das bedeutet: Die KI arbeitet nicht im luftleeren Raum, sondern hat Zugriff auf die tatsächlichen Projektdaten, Repositories, Dokumentationen und Schnittstellen, die sie braucht. Das hebt die Qualität der Ergebnisse auf ein völlig anderes Level.

Schneller und besser – nicht nur schneller

Das ist vielleicht die wichtigste Nuance: Es geht nicht nur um Geschwindigkeit. Ja, wir entwickeln Software deutlich schneller als zuvor. Aber wir entwickeln sie auch besser. Die KI vergisst keine Edge Cases, die in der Dokumentation stehen. Sie implementiert konsistent nach den Architektur-Patterns, die wir vorgeben. Sie schreibt Tests für Szenarien, an die ein Entwickler nach acht Stunden Arbeit vielleicht nicht mehr denkt.

Die Kombination aus menschlicher Kreativität, strategischem Denken und Architekturverständnis mit der Konsistenz, Geschwindigkeit und Detailgenauigkeit der KI – das ist es, was den Unterschied macht.

Warum das nicht nur unser Vorteil bleiben darf

Hier wird es grundsätzlich: Wir entwickeln Software schneller und besser als je zuvor. Und wir sind der Überzeugung, dass es schlichtweg unverschämt wäre, diesen Vorteil nicht an unsere Kunden und die Gesellschaft weiterzugeben.

Wenn ein Projekt, das früher sechs Monate gedauert hat, jetzt in sechs Wochen umsetzbar ist – dann sollte der Kunde davon profitieren. Nicht nur durch schnellere Lieferung, sondern auch durch reduzierte Kosten. Es wäre nicht vertretbar, den Zeitvorteil einfach einzustecken und die gleichen Preise zu verlangen wie zuvor.

Das bedeutet für uns: Wir müssen transparent sein. Wir müssen unsere Effizienzgewinne teilen. Und wir müssen neue Wege finden, Wert zu schaffen – nicht über die Menge der geleisteten Stunden, sondern über die Qualität der Ergebnisse.

Die unbequeme Wahrheit für Agenturen und SaaS-Anbieter

Das Stundenmodell wackelt

Für viele Agenturen wird es jetzt unbequem. Das klassische Geschäftsmodell – wir verkaufen Entwicklerstunden – lässt sich nicht mehr rechtfertigen, wenn die KI die gleiche Arbeit in einem Bruchteil der Zeit erledigt. Was passiert, wenn ein Entwickler mit KI-Unterstützung in zwei Stunden schafft, wofür er vorher zwei Tage gebraucht hat? Rechnet man dann noch zwei Tage ab?

Die Antwort muss sein: Nein. Agenturen, die an diesem Modell festhalten, werden Kunden verlieren – an Wettbewerber, die ehrlich mit ihren Effizienzgewinnen umgehen, oder an Unternehmen, die anfangen, selbst mit KI zu entwickeln.

SaaS-Anbieter unter Druck

Noch spannender wird es für SaaS-Anbieter. Denn wenn Unternehmen mit KI-Unterstützung in Wochen eine maßgeschneiderte Lösung entwickeln können, die exakt auf ihre Bedürfnisse zugeschnitten ist – warum sollten sie dann weiterhin für eine Standard-Lösung zahlen, die sie nur zu 60 % nutzen?

Von der Zeiterfassung über die Buchhaltung bis hin zu komplexen Geschäftsprozessen: Unternehmen können schon jetzt – oder werden es bald können – eigene Versionen von Produkten programmieren, die perfekt auf ihre Workflows abgestimmt sind. Das wird den SaaS-Markt fundamental verändern.

Neue Geschäftsmodelle müssen entstehen

Die gute Nachricht: Es gibt enorme Chancen für neue Geschäftsmodelle. Statt Stunden zu verkaufen, können Agenturen Ergebnisse, Outcomes und Transformationen verkaufen. Statt Standard-Software anzubieten, können SaaS-Anbieter auf Plattformen setzen, die KI-gestützte Anpassung ermöglichen. Der Markt wird sich neu sortieren – und wer jetzt die richtigen Weichen stellt, wird davon massiv profitieren.

MCP-Server: Der unterschätzte Game-Changer für Unternehmen

Ein Thema, das mir besonders am Herzen liegt und das noch viel zu wenig Aufmerksamkeit bekommt: MCP-Server (Model Context Protocol). Das ist meiner Meinung nach einer der größten Hebel, den Unternehmen jetzt nutzen können.

Die Idee ist bestechend einfach: Wenn ein Unternehmen eine Schnittstelle anbietet – sei es eine Buchhaltungssoftware, ein Zeiterfassungstool, ein ERP-System oder ein CRM – dann lässt sich das hervorragend über einen MCP-Server abbilden.

Was bedeutet das konkret? Mitarbeiter können direkt mit einem Chatbot über ihre eigenen Daten, Anbindungen und ihre Software sprechen. Kein Umweg über komplizierte Interfaces. Kein Blättern durch Menüs. Einfach fragen: "Wie viele Stunden habe ich diese Woche auf Projekt X gebucht?" oder "Erstelle mir eine Rechnung für Kunde Y mit den offenen Posten aus dem letzten Monat."

Das vereinfacht die tägliche Arbeit eines Mitarbeiters erheblich. Es macht Daten zugänglich, die vorher in Silos versteckt waren. Es reduziert die Einarbeitungszeit für neue Software. Und es ermöglicht Workflows, die vorher schlicht nicht möglich waren.

Für Software-Anbieter bedeutet das: Wer jetzt einen MCP-Server für sein Produkt bereitstellt, schafft einen massiven Wettbewerbsvorteil. Die Integration wird zum Differenzierungsmerkmal.

Vier Produkte, 100 % AI-entwickelt: Was wir daraus gelernt haben

Wir reden nicht nur über Theorie. Wir haben in den letzten Monaten vier Produkte auf den Markt gebracht, die komplett mit AI-Unterstützung entwickelt wurden. Nicht als Proof of Concept. Nicht als MVP. Als vollwertige Produkte, die im Einsatz sind.

Was wir dabei gelernt haben:

Die Architektur muss stimmen. Bevor eine einzige Zeile Code geschrieben wird, investieren wir Zeit in Architektur, Design und Kontext-Dokumente. Das ist der Hebel, der alles andere beeinflusst.

Iteration ist der Schlüssel. Auch mit KI entsteht kein perfekter Code auf Knopfdruck. Aber die Iterationszyklen sind dramatisch kürzer. Was früher Tage dauerte, passiert jetzt in Stunden.

Menschliche Expertise bleibt unverzichtbar. Die KI ist ein unglaublich mächtiges Werkzeug – aber sie braucht Menschen, die die richtigen Fragen stellen, die richtigen Entscheidungen treffen und die Ergebnisse bewerten können.

Qualitätssicherung verändert sich. Statt manueller Code-Reviews für jede Zeile geht es darum, die Gesamtarchitektur, die Business-Logik und das Nutzerverhalten im Blick zu behalten. Der Fokus verschiebt sich von der Syntax zur Strategie.

Was das für die Zukunft bedeutet

Wir stehen am Anfang einer fundamentalen Veränderung in der Softwareentwicklung. Was wir heute mit Vibe Coding erleben, ist vergleichbar mit dem Übergang von Assembly zu Hochsprachen oder der Einführung von Frameworks und Libraries. Es ist ein Paradigmenwechsel.

Die Frage ist nicht, ob sich Unternehmen anpassen müssen – sondern wie schnell. Die Organisationen, die jetzt lernen, mit KI zu entwickeln, die ihre Workflows anpassen und ihre Geschäftsmodelle weiterdenken, werden in zwei bis drei Jahren einen Vorsprung haben, der kaum noch aufzuholen ist.

Mein Rat an alle, die noch zögern: Fangt an. Nicht morgen, nicht nächsten Monat. Heute. Probiert es aus. Macht Fehler. Lernt daraus. Der perfekte Zeitpunkt ist jetzt – denn die Technologie ist reif genug, um echten Mehrwert zu schaffen, und früh genug, um sich einen Vorsprung zu erarbeiten.

Wir bei Honeyfield werden diesen Weg weitergehen – und wir freuen uns darauf, unsere Erfahrungen und Learnings mit euch zu teilen. Denn die Zukunft der Softwareentwicklung wird nicht von denen geschrieben, die am lautesten zweifeln – sondern von denen, die es einfach machen.