Thought Leadership
Vibe Coding kann mittelständischen Unternehmen helfen, KI-Anwendungen schneller vom Problem zur ersten Lösung zu bringen, auch ohne eigenes Team für KI-Produktentwicklung.
Ein Beispiel zeigt, wie mit Vibe Coding dennoch in kurzer Zeit eine erste KI-Anwendung entstehen kann.
111 Tage sind in vielen Unternehmen kaum genug, um ein digitales Projekt sauber zu planen, abzustimmen und technisch vorzubereiten. Bei einem mittelständischen Unternehmen aus der Tresorbranche entstand in dieser Zeit ein KI-gestützter Tresorfinder, umgesetzt von einem kleinen Team und ohne eigene IT-Abteilung. Die Idee dahinter ist einfach: Kundinnen und Kunden sollen nicht nur über klassische Filter suchen müssen, sondern in Alltagssprache beschreiben können, was sie schützen möchten – etwa: „Da muss ein Hockeyschläger rein.“ Die Anwendung übersetzt solche Angaben in konkrete Anforderungen, gleicht sie mit dem Sortiment ab und schlägt passende Tresore vor.
Warum der Fall über die Branche hinaus interessant ist
Viele Unternehmen wollen bei KI nicht länger abwarten, stehen aber vor einem praktischen Problem: Für große Digitalprojekte fehlen oft Budget, internes Spezialwissen oder freie IT-Kapazitäten. Gleichzeitig wächst der Druck, erste Anwendungen nicht nur zu diskutieren, sondern tatsächlich in den Arbeitsalltag zu bringen. Genau an dieser Stelle wird Vibe Coding interessant.
Der Ansatz beschreibt eine Form der Softwareentwicklung, bei der Anwendungen nicht mehr ausschließlich Zeile für Zeile klassisch programmiert werden. Stattdessen formuliert ein Team sehr konkret, was die Anwendung leisten soll, welche Daten sie nutzen darf und wie Nutzerinnen und Nutzer mit ihr interagieren sollen. KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge helfen anschließend dabei, daraus Code, Oberflächen, Funktionen oder erste Prototypen zu erstellen. Möglich sind damit zum Beispiel einfache Webanwendungen, interne Tools, Produktfinder, Datenabfragen, Automatisierungen oder Assistenten, die bestehende Informationen in eine nutzbare Struktur bringen.
Entscheidend ist dabei nicht, dass KI das Projekt allein übernimmt. Wichtig ist, dass Problem, Ziel und Rahmen klar genug definiert sind. Dann kann auch ein kleines Team schneller zu einem ersten funktionierenden Anwendungsfall kommen, ohne dafür sofort eine große Entwicklungsabteilung aufbauen zu müssen.
Was in der frühen Phase schnell geht
Gerade in der Anfangsphase solcher Projekte geht vieles erstaunlich schnell. Erste Abläufe lassen sich zügig aufsetzen, Eingaben und Reaktionen können ausprobiert werden und auch die Nutzerführung wird früh greifbar. Für Unternehmen ist das wertvoll, weil sich zentrale Fragen sehr viel früher beantworten lassen als noch vor wenigen Jahren: Ist das Problem sauber genug beschrieben? Kommen Nutzer mit der Anwendung zurecht? Und trägt die Grundidee überhaupt im Alltag?
Gerade mittelständische Unternehmen haben dafür oft gute Voraussetzungen. Sie verfügen häufig über viel Fachwissen, Nähe zum Kunden und ein gutes Gespür für wiederkehrende Reibungspunkte. Wenn dieses Wissen früh in eine erste Anwendung übersetzt werden kann, verkürzt das viele Schleifen.
Gleichzeitig zeigt sich in solchen Projekten auch eine typische Verschiebung: Die ersten 80 Prozent wirken – ganz im Sinne des Pareto-Prinzips – oft vergleichsweise einfach, weil schnell etwas Sichtbares entsteht. Die letzten 20 Prozent sind dagegen deutlich anspruchsvoller. Dann geht es nicht mehr nur darum, dass eine Anwendung grundsätzlich funktioniert, sondern dass sie verlässlich, nachvollziehbar und im Alltag belastbar wird.
Warum die letzten Schritte länger dauern
Der Grund liegt in der Ausarbeitung. Ein Prototyp kann schon früh überzeugend wirken. Im produktiven Einsatz tauchen dann die Fragen auf, die über die eigentliche Qualität entscheiden: Wie reagiert die Anwendung auf unklare oder missverständliche Eingaben? Wie nachvollziehbar sind ihre Ergebnisse? Stimmen die Regeln und Daten im Hintergrund? Und wie stabil bleibt die Anwendung, wenn sie nicht mehr nur in typischen Beispielen, sondern im Alltag genutzt wird?
Gerade diese Phase wird in vielen Projekten unterschätzt. Tatsächlich beginnt an diesem Punkt oft erst die eigentliche Präzisionsarbeit. Produktlogik muss sauber definiert werden, Grenzfälle müssen mitgedacht sein, Ergebnisse müssen verständlich erklärt werden und die Datenbasis muss belastbar genug sein, um nicht nur plausible, sondern brauchbare Resultate zu liefern. Hinzu kommen Fragen nach Verantwortung, Datenschutz und interner Zuständigkeit.
Was andere Unternehmen aus dem Projekt mitnehmen können
Der Fall aus der Tresorbranche zeigt eine Entwicklung, die für viele mittelständische Unternehmen relevant wird: Neue technische Möglichkeiten verkürzen den Weg von der Idee zur ersten Anwendung signifikant. In wenigen Monaten lässt sich mit einem kleinen Team durchaus viel erreichen. Voraussetzung ist allerdings, dass der Anwendungsfall klar genug eingegrenzt ist.
Genau darin liegt eine erste wichtige Erkenntnis: Projekte wie dieses funktionieren vor allem dann gut, wenn sie nicht zu viel auf einmal lösen sollen. Eine zweite Erkenntnis ist die Nähe zwischen Fachwissen und Umsetzung. Sie gewinnen an Tempo, wenn Menschen mit Produktwissen, Kundenverständnis und technischer Neugier direkt zusammenarbeiten. Dann muss nicht über viele Ebenen übersetzt werden, was eigentlich gelöst werden soll. Am konkreten Prototyp lassen sich viele Fragen direkt prüfen: Welche Angaben machen Nutzerinnen und Nutzer tatsächlich? Welche Informationen braucht die Anwendung, um sinnvoll zu reagieren? Und wann wird aus einer plausiblen Antwort eine fachlich belastbare Empfehlung?
Gleichzeitig zeigt der Fall auch die Grenze des schnellen Vorgehens. Je schneller ein erster Prototyp entsteht, desto wichtiger wird die Fähigkeit, ihn kritisch weiterzuentwickeln und nicht mit einem fertigen Produkt zu verwechseln.
Für Unternehmen liegt darin die eigentliche Chance: Wer heute ein klar umrissenes Problem hat, sollte den Mut fassen, Leute zusammentrommeln und einfach mal selbst ausprobieren.
