KI-Code-Flut: Wie „Vibe Coding“ die IT-Budgets auffrisst
26.12.2025 - 10:21:12
KI-Tools beschleunigen die Software-Entwicklung rasant – doch sie hinterlassen eine gigantische Altlast. Neue Daten zeigen: Der unkontrollierte Einsatz generativer KI treibt die Wartungskosten in die Höhe und frisst bis zu 29 Prozent der Rendite auf.
BERLIN. Während die Tech-Branche in die Feiertage startet, verdüstern alarmierende Berichte die Bilanz des KI-Booms im Jahr 2025. Analysen, die diese Woche veröffentlicht wurden, belegen: Die als „Vibe Coding“ bekannte Praxis, bei der Laien oder Teams mit KI-Assistenten ganze Code-Blöcke generieren, schafft massive technische Schulden. Eine Studie des Analysehauses AInvest beziffert den Schaden erstmals konkret: Die Rendite (ROI) betroffener Projekte schrumpft um bis zu 29 Prozent.
Der Begriff „Vibe Coding“ beschreibt einen Entwicklungsstil, bei dem Anwender per Sprachbefehl funktionierenden Code generieren – oft ohne tiefes Verständnis für die zugrundeliegende Architektur. Diese Demokratisierung der App-Entwicklung hat eine neue Art struktureller Fragilität geschaffen. Laut AInvest basieren fast 25 Prozent der in diesem Jahr gestarteten Startups primär auf KI-generiertem Code.
„Wir erleben einen Trend, bei dem Geschwindigkeit über Struktur gestellt wird“, so die Analysten. Die Warnung: Systeme werden so schwer überprüfbar, unsicher und kaum skalierbar. Im Gegensatz zu herkömmlicher technischer Schuld, die linear wächst, potenziert sich die KI-technische Schuld exponentiell. Die Tools produzieren problematischen Code schneller, als menschliche Prüfer ihn bewerten können.
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Die Rechnung kommt: IT-Budgets unter Druck
Die finanziellen Auswirkungen sind in den IT-Haushalten bereits spürbar. Organisationen, die stark auf ungeprüfte KI-Generierung setzen, verwenden laut der Analyse zwischen 20 und 40 Prozent ihrer IT-Ressourcen allein für Wartung und Nachbesserungen. Gelder, die für Innovationen fehlen.
„Wenn man zu schnell baut, kommt die technische Schuld – und sie bleibt vielleicht länger, als man denkt“, warnt ein verwandter Branchenbericht. Experten ziehen Parallelen zum Scheitern der CASE-Tools (Computer-Aided Software Engineering) in der Vergangenheit. Ohne strikte Governance drohe den heutigen KI-Hilfen ein ähnliches Schicksal.
Trendwende 2026: Von der Generierung zur Sanierung
Die Erzählung für das kommende Jahr ändert sich radikal. Es geht nicht mehr um die Frage, wie viel Code KI generieren kann, sondern darum, wie sie reparieren kann, was sie kaputt gemacht hat.
Fachmedien wie DevOps.com prognostizieren für 2026 „KI-gestützte Schwachstellenbeseitigung“ als dominierenden Trend. Statt KI nur für neue Features einzusetzen, setzen Entwickler zunehmend auf spezialisierte KI-Agenten. Diese sollen bestehende Codebasen scannen, umstrukturieren und härten. Der Markt reift: Tools wie Cursor werden nicht mehr nur für ihre Geschwindigkeit, sondern für ihre Fähigkeit beworben, Architekturstandards durchzusetzen.
Experten warnen vor „autonomen Agenten“
Die aktuellen Warnungen bestätigen frühere Signale großer Forschungsunternehmen. Forrester sagte voraus, dass bis 2026 75 Prozent der Technologie-Entscheider mit „mittlerer bis schwerer“ technischer Schuld konfrontiert sein werden – ein signifikanter Anstieg, getrieben durch generative KI ohne angemessene Engineering-Rahmen.
In Jahresrückblicken kritisieren Veteranen wie David Linthicum den Hype um „autonome Agenten“ als verfrüht. Vielen dieser Agenten fehle das kontextuelle Bewusstsein, um wartbare Unternehmenssysteme zu bauen. Die einhellige Meinung: Die „Flitterwochenphase“ des KI-Codings ist vorbei. Der Fokus verschiebt sich auf „nachhaltige KI“, bei der Code-Qualität und langfristige Wartbarkeit Vorrang vor reiner Geschwindigkeit haben.
Für das erste Quartal 2026 zeichnet sich ein Boom bei „KI-Governance-Tools“ ab. Risikokapital wird sich voraussichtlich Startups zuwenden, die KI-generierten Code bereinigen, anstatt nur welchen zu produzieren. Die Botschaft der Daten ist klar: Die Produktivitätsgewinne durch KI sind real, doch sie werden auf Kosten der zukünftigen Stabilität der Softwaresysteme erkauft. Diese Schulden zurückzuzahlen, wird die primäre technische Herausforderung des kommenden Jahres.
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