Zwischen Vibe Coding und Vendor Lock-in: Die neuen Risiken der Softwareentwicklung

Ein eigenes CRM in zwei Tagen entwickeln, ein Abrechnungsprogramm selbst bauen oder mit einem Prompt die nächste App erstellen: KI macht vieles möglich, wofür früher ein ganzes Entwicklungsprojekt nötig war. Aber wird daraus automatisch gute Software? Und braucht es noch Softwareentwickler, wenn der Code von der KI kommt?

In dieser Folge von „Cybersecurity ist Chefsache“ sprechen Nico Freitag und Ann-Katrin Lange mit Pierre Wilken über die Zukunft der Softwareentwicklung, die Grenzen von Vibe Coding und die Frage, wie Unternehmen neue Möglichkeiten nutzen können, ohne Sicherheit, Wirtschaftlichkeit und Verantwortung aus dem Blick zu verlieren.

Pierre kommt selbst aus der Softwareentwicklung und dem Softwarebetrieb, hat unter anderem mit Kubernetes und Private Clouds gearbeitet und Unternehmen dazu beraten. Heute unterstützt er IT-Selbstständige und IT-Unternehmer beim Aufbau und der Weiterentwicklung ihres Geschäfts und beschäftigt sich außerdem mit der sicheren Einführung von KI in Unternehmen.

Seine Antwort auf die Einstiegsfrage fällt differenziert aus: Wer sich ausschließlich darauf konzentriert, Code zu erzeugen, wird sich verändern müssen. Wer dagegen versteht, welches Problem ein Kunde wirklich lösen möchte, gute Fragen stellt und tragfähige Lösungen entwickelt, bleibt gefragt. Pierre sieht KI vor allem als Beschleuniger für schnellere Feedbackzyklen. Ideen lassen sich früher ausprobieren und konkret zeigen, bevor Fachleute daraus eine belastbare Lösung entwickeln.

Besonders konkret wird das Gespräch beim Unterschied zwischen Prototyp und produktivem System. Pierre findet es ausdrücklich gut, wenn Menschen ohne Entwicklungshintergrund eigene Ideen ausprobieren. Kritisch wird es dort, wo ein schnell zusammengebautes CRM plötzlich echte Kunden- und personenbezogene Daten verarbeitet. Ein funktionierender Bildschirm sagt noch nichts darüber aus, ob die Anwendung sicher betrieben werden kann. Deshalb geht es immer wieder um dieselbe Frage: Was kann im schlimmsten Fall passieren?

Auch die wirtschaftliche Seite kommt nicht zu kurz. Eine selbst entwickelte Lösung verspricht eingesparte Lizenzkosten und Funktionen, die genau zum eigenen Unternehmen passen. Doch Wartung, Absicherung und die vielen zunächst übersehenen Anforderungen verschwinden dadurch nicht. Pierre erzählt außerdem offen, wie er früher selbst technisch spannende Werkzeuge eingeführt hat, deren Nutzen den zusätzlichen Aufwand im Nachhinein nicht rechtfertigte. KI kann auch diesen Effekt beschleunigen, wenn klare Ziele fehlen.

Ein weiterer Schwerpunkt sind Abhängigkeiten von KI-Anbietern. Was passiert mit den eigenen Abläufen, wenn ein Modell deutlich teurer wird oder nicht mehr verfügbar ist? Die drei sprechen über Wechselmöglichkeiten, hybride Ansätze und die Bedeutung realistischer Ausfallszenarien. Dazu kommt die Frage, wie Open-Source-Projekte mit einer wachsenden Menge KI-generierter Schwachstellenmeldungen umgehen können, wenn hinter den Projekten weiterhin Menschen mit begrenzter Zeit stehen.

Im letzten Teil geht es um die Weiterentwicklung von Fachkräften und Freelancern. Pierre spricht über Markt- und Zielgruppenverständnis, persönliche Sichtbarkeit und den Wert guter Fragen. Auch regulatorische Themen wie der Cyber Resilience Act und der Umgang mit Softwareabhängigkeiten kommen zur Sprache. Sein persönlicher Ansatz: Neue Anforderungen zunächst verstehen, ihre Bedeutung für das eigene Geschäft einordnen und daraus einen konkreten Plan machen.

Im Gespräch geht es unter anderem um:

• Warum KI reine Codeproduktion verändert, aber echte Problemlösung nicht überflüssig macht
• Woran Kunden kompetente Softwareentwickler erkennen können
• Weshalb gute Fragen oft mehr über Expertise verraten als schnelle Antworten
• Warum KI vor allem Feedbackzyklen und das Ausprobieren von Ideen beschleunigen kann
• Wo die Grenze zwischen einem Prototyp und produktiver Software liegt
• Weshalb echte Kundendaten in schnell gebauten Eigenlösungen besondere Risiken schaffen
• Warum der Nachbau von CRM- und Abrechnungssystemen häufig unterschätzt wird
• Wie man Experimentierfreude fördert, ohne Sicherheitsrisiken zu verharmlosen
• Weshalb zusätzliche Tools und Agenten nicht automatisch einen wirtschaftlichen Mehrwert liefern
• Warum Führung ein klares Zielbild für den Einsatz neuer Technologien schaffen muss
• Welche Belastung KI-generierte Schwachstellenmeldungen für Open-Source-Projekte bedeuten können
• Wie Abhängigkeiten von Modellen und Anbietern entstehen und warum Wechselmöglichkeiten wichtig sind
• Weshalb Softwareentwickler ihre Neugier behalten und weiterlernen sollten
• Wie sich regulatorische Anforderungen in konkrete Aufgaben übersetzen lassen
• Warum Freelancer den Markt und die Probleme ihrer Zielgruppe verstehen müssen
• Welche Rolle Positionierung, Sichtbarkeit und Vertrauen bei der Kundengewinnung spielen
• Warum ein Security-Scanner kein Ersatz für Architekturverständnis und verlässliche Entwicklungsprozesse ist
• Weshalb Tests, Reviews und Sicherheitsprüfungen systematisch in die Entwicklung gehören
• Wie Pierre auf Junior-Entwickler, Produktionszugriffe und Verantwortung für KI-generierten Code blickt

Der rote Faden der Folge: Gute Softwareentwicklung beginnt beim Verständnis des Problems und endet nicht mit erzeugtem Code. KI kann Ideen schneller greifbar machen und Rückmeldungen beschleunigen. Ob daraus eine sichere, wirtschaftliche und wartbare Lösung wird, hängt weiterhin von Fachwissen, klaren Prozessen und bewussten Entscheidungen ab.

Eine Folge für Softwareentwickler, IT-Freelancer, Geschäftsführungen, IT- und Security-Verantwortliche sowie alle, die mit KI eigene Anwendungen bauen oder beurteilen müssen, wann aus einem Experiment ein produktiv nutzbares System werden kann.

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