Vibe Engineering: Mit Marcus Kunkel, Peter Raehse und Tanja Förster

Code schreiben ist kein Engpass mehr — aber das richtige Ergebnis bekommst du nur, wenn du der KI präzise sagst, was du wirklich willst. In dieser Expertenrunde spricht Tanja Förster mit Peter Reese (TÜV-zertifizierter AI-Consultant) und Softwareentwickler Markus Kunkel darüber, wie aus einer Idee heute eine funktionierende Anwendung wird. Der Schlüssel: der Intent-Ansatz aus Matthias Schraders Buch „Code Crash" — und warum Datenqualität am Ende über Erfolg oder Misserfolg entscheidet.

Warum Code nicht mehr der Engpass ist — aber das Problem bleibt

KI-Tools liefern heute funktionierende Software in einem Tempo, das vor wenigen Jahren undenkbar gewesen wäre. Wer ein klares Bild im Kopf hat, kann innerhalb von Stunden eine lauffähige Anwendung bauen lassen. Klingt nach Befreiung — ist es aber nur halb. Denn die KI liefert exakt das, was du ihr sagst. Nicht mehr, nicht weniger. Das verlagert den eigentlichen Engpass: weg vom Code, hin zur Frage, ob du dein Ziel präzise genug formulieren kannst. Wer hier mit vagen Wünschen startet, bekommt vage Software zurück. Peter Reese und Markus Kunkel kennen dieses Muster aus der täglichen Praxis — und beide sind sich einig: Das Handwerk der Anforderung ist heute wichtiger als das Handwerk des Programmierens.

Der Intent-Ansatz: Erst das Ergebnis, dann die Funktion

Der Kern dieser Folge ist ein Konzept aus Matthias Schraders Buch „Code Crash": der Intent. Bevor du die KI auch nur eine Zeile schreiben lässt, formulierst du aus Nutzersicht, welches messbare Ergebnis die Anwendung erreichen soll — mit einem konkreten Zielwert, nicht mit einer Wunschliste. Erst auf diesem Fundament entstehen User Stories und Funktionsbeschreibungen. Der Unterschied klingt subtil, ist in der Praxis aber enorm. Ein vager Auftrag wie „bau mir ein Buchungssystem" erzeugt etwas anderes als „ein Nutzer soll in unter 90 Sekunden einen Termin buchen und eine Bestätigung erhalten". Auf letzterem lässt sich bauen. Peter wendet diesen Ansatz in seiner Beratungsarbeit systematisch an — mit dem Ergebnis, dass Iterationen kürzer werden und das Endprodukt näher am echten Bedarf liegt.

Lina und der Mittelstand: Zwei Welten, dieselbe Logik

Peter Reese berichtet aus einem konkreten Projekt: „Lina", ein KI-gestütztes medizinisches Infotelefon. Ein sensibler Anwendungsfall, der zeigt, dass der Intent-Ansatz nicht nur für einfache Tools funktioniert, sondern gerade dort gefragt ist, wo Präzision und Verlässlichkeit zählen. Markus Kunkel bringt die andere Perspektive mit: Warenwirtschaftssysteme im Mittelstand, komplex, gewachsen, voller Altlasten. Sein Kernbefund ist überraschend eindeutig — die größte Stärke der KI liegt für ihn nicht im Schreiben von neuem Code, sondern in der Code-Analyse. Bestehende Systeme verstehen, Schwachstellen finden, Abhängigkeiten kartieren: Das ist der Bereich, in dem KI heute echten, messbaren Mehrwert liefert.

Sicherheit und Guardrails: Was passiert, wenn deine App online geht

Selbstgebaute Apps, die ins Netz gehen, tragen Verantwortung. Das gilt für den medizinischen Kontext genauso wie für einen Mittelständler, der seine Warenwirtschaft anbindet. In der Folge sprechen die drei offen darüber, welche Guardrails nötig sind — also welche Leitplanken verhindern, dass eine KI-Anwendung in ungewollte Bereiche abdriftet oder sensible Daten exponiert. Das ist kein theoretisches Thema: Wer heute schnell Software baut, unterschätzt leicht, was passiert, wenn echte Nutzer mit echten Daten auf das System treffen. Peter bringt hier seine TÜV-Zertifizierung ins Spiel — strukturierte Risikobetrachtung ist kein Bürokratieakt, sondern der Unterschied zwischen einer App, die hält, und einer, die schnell zum Problem wird.

Fazit: Die Verantwortung für die Daten bleibt bei dir

Eine Anwendung ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie arbeitet. Das ist keine neue Erkenntnis — aber im Zeitalter von KI-generiertem Code wird sie gerne vergessen. Wer die KI loslässt, gibt nicht die Verantwortung ab. Schlechte Daten, unklare Datenstrukturen oder fehlende Pflege führen zu Ergebnissen, die technisch funktionieren und trotzdem falsch sind. Markus und Peter machen in der Folge klar: Der Mensch bleibt Verantwortlicher — für den Intent, für die Datenbasis und für das, was die Anwendung am Ende im echten Betrieb tut. Vibe Engineering bedeutet nicht, die Kontrolle abzugeben. Es bedeutet, sie bewusster einzusetzen.

Das nimmst du mit

• Formuliere vor dem ersten Prompt einen Intent mit messbarem Zielwert aus Nutzersicht — das spart mehr Iterationen als jede technische Optimierung.
• KI-generierter Code ist so präzise wie deine Anforderung: Vage Eingabe ergibt vage Software.
• Die stärkste Anwendung von KI im bestehenden Code-Umfeld liegt in der Analyse — nicht im Schreiben neuer Funktionen.
• Guardrails sind kein optionaler Schritt: Wer eine App online stellt, braucht klare Leitplanken für Datenschutz und Systemgrenzen.
• Datenqualität entscheidet über den Wert jeder KI-Anwendung — die Verantwortung dafür bleibt beim Menschen, nicht bei der KI.
• Der Intent-Ansatz aus „Code Crash" von Matthias Schrader ist ein konkretes Werkzeug, das den Brückenschlag von der Idee zur fertigen Anwendung strukturiert.

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