KOMMENTAR VON PROF. MICHAEL BERTHOLD DIE ZUKUNFT DES PROGRAMMIERENS: VERHALTEN
BESCHREIBEN STATT CODE SCHREIBEN
17.07.2026 Von Prof. Michael Berthold 5 min Lesedauer
Aktuelle Erfahrungen zeigen, dass Vibe Coding – das intuitive
Herumexperimentieren mit Prompts – nur selten zu soliden und reproduzierbaren
Ergebnissen führt. Denn je leistungsfähiger diese Systeme werden, desto
deutlicher zeigt sich eine zentrale Herausforderung: Nicht der erzeugte Code ist
das Problem, sondern das gemeinsame Verständnis darüber, welches Verhalten eine
Software zeigen soll. In seinem Beitrag erläutert KI- und Datenanalyse-Experte
Michael Berthold, weshalb die Zukunft des Programmierens nicht mehr primär im
Schreiben von Code liegt, sondern im präzisen Beschreiben gewünschten
Verhaltens.
Ich habe vor Kurzem selbst versucht, zwei Anwendungen per Vibe Coding zu
entwickeln. Dabei zeigte sich schnell eine deutliche Spannweite in den
Ergebnissen. Die erste Erfahrung war beeindruckend: Die baute die Anwendung,
ergänzte auf Wunsch eine Nutzeranmeldung, integrierte eingebettete KI-Funktionen
und schlug am Ende sogar noch eine Verbesserung für den gewünschten Gastmodus
vor. Das war bemerkenswert. Dennoch blieb dieses unterschwellige Unbehagen: Was
genau hatte die KI eigentlich getan? Welche Annahmen oder welches Modell lagen
der Umsetzung zugrunde? Sichtbar war letztlich nur das Ergebnis.
Im zweiten Experiment gelang es nicht einmal, über den Login-Bildschirm
hinauszugelangen. Die KI schaffte es nie, den Authentifizierungsprozess des
zugrunde liegenden Systems zu verstehen, auf das die Anwendung zugreifen musste.
Sie schlug immer neue Verbesserungen und Workarounds vor, die angeblich die
Fehler beheben würden, aber letztlich landeten wir in einer Endlosschleife. Es
funktionierte einfach nicht.
ES FEHLT DAS GEMEINSAME VERSTÄNDNIS
Was hatten beide Erfahrungen gemeinsam? In beiden Fällen fehlte ein explizites,
gemeinsames Verständnis darüber, was die KI umsetzen sollte. Wir diskutierten
permanent über das Ergebnis – und in einem Fall funktionierte das erstaunlich
gut. Im anderen Fall hingegen kamen wir nie zu einem funktionierenden System.
Das Problem war nicht, dass die KI nicht programmieren konnte. Das Problem war,
dass wir nie ein gemeinsames Verständnis des gewünschten Verhaltens aufgebaut
hatten.
Die naheliegende Lösung wäre natürlich: Zeig mir den Code, dann finden wir es
gemeinsam heraus. Aber genau das entspricht nicht dem Grundgedanken von Vibe
Coding. Ziel ist nicht, dass jeder Mensch selbst zum Programmierer werden muss.
Das ist schon allein deshalb nicht der Fall, weil die KI idealerweise – je nach
Problem – ganz unterschiedliche Programmiersprachen „unter der Haube“ verwendet.
Kein Mensch wird jemals in all diesen Sprachen gleichermaßen kompetent sein.
Daher sollte der Fokus auf dem Was liegen. Die KI kann sich dann um das Wie,
also den Code, kümmern.
EINE GEMEINSAME SPRACHE IST GEFRAGT
Die eigentliche Frage lautet daher: Wie können wir mit einer KI systematischer
kommunizieren als nur über informelle Gespräche, sodass beide Seiten im Laufe
der Zeit ein gemeinsames Verständnis des gewünschten Verhaltens entwickeln?
Die Softwaretechnik beschäftigt sich seit Jahrzehnten mit genau diesem Problem.
Nutzer hatten oft sehr konkrete Vorstellungen über die gewünschte
Funktionalität, konnten diese aber nur unzureichend präzisieren. Und am Ende tat
die gelieferte Software nicht wirklich das, was sie eigentlich erwartet hatten.
Deshalb haben wir Anforderungsdokumente und Softwarespezifikationen eingeführt.
Vor diesem Hintergrund entwickelte sich die Annahme, dass KI künftig in der Lage
sein wird, Spezifikationen direkt in Code zu übersetzen. Ein erster Ansatz in
dieser Richtung ist Specification Driven Development, das sich aber an erfahrene
Programmierer richtet, die diese Art technischer Spezifikationsdokumente
verstehen. Für eine viel breitere Anwendbarkeit werden diese Spezifikationen
aber künftig anders aussehen müssen als heute. Sie werden eher eine Mischung aus
Anforderungsbeschreibung und Spezifikation sein – in einer Art Sprache, die
optimal dafür geeignet ist, dass Menschen alle Facetten eines Programms
verstehen, das sie von der KI entwickeln lassen wollen. Und natürlich werden wir
diese Dinge – nennen wir sie einmal „Verhaltensspezifikationen“ – nicht mehr
allein von Grund auf schreiben. Wir werden sie gemeinsam mit der KI erstellen
und kontinuierlich weiterentwickeln.
Der entscheidende Unterschied zu heute ist folgender: In meinem zweiten
Experiment hätten wir zu einem bestimmten Zeitpunkt aufhören können,
ausschließlich darüber zu sprechend, dass „beim Login jetzt Fehler 1037
auftritt“. Stattdessen hätte die Frage lauten können: „Sag mal – was glaubst du
eigentlich, was du im Login-Teil dieser Anwendung tun sollst?“ Auf dieser Basis
hätten wir dann das Dokument des gewünschten Verhaltens gemeinsam erweitern
können, anstatt dass ich mich über Fehlermeldungen ärgere und die KI Änderungen
am Code ausprobiert. Dann hätte ich besser nachvollziehen können, was die KI
eigentlich erreichen wollte, und hätte helfen können, falsche Annahmen zu
korrigieren. Vielleicht hätte die KI manche Probleme sogar selbst erkannt –
einfach dadurch, dass sie gezwungen gewesen wäre, systematisch zu beschreiben,
was sie eigentlich vorhat.
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Stand: 08.12.2025
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VERHALTENSSPEZIFIKATION ZUVERLÄSSIG IN CODE ÜBERSETZEN
Daraus ergibt sich noch ein weiterer spannender Nebeneffekt. Wir brauchen die
KI, um diese Verhaltensspezifikation zuverlässig in Code zu übersetzen.
Idealerweise erhalten wir bei derselben Spezifikation auch denselben Code. Oder
vielleicht noch ambitionierter: Code, der garantiert die Spezifikation erfüllt –
also tatsächlich das gewünschte Verhalten zeigt.
Am Ende könnte die KI wie ein Compiler arbeiten: Sie übersetzt sauber
spezifiziertes Verhalten in ein ausführbares Programm. Daraus ergeben sich
zahlreiche interessante Konsequenzen. Wir könnten die KI bitten, dieselbe
Spezifikation für unterschiedliche Programmiersprachen, Betriebssysteme oder
Hardwareplattformen zu übersetzen. Wir könnten die korrekte Funktion der
Übersetzungs-KI sogar durch andere KIs überprüfen lassen – etwa mithilfe von
„Unit Tests“, die wiederum aus weiteren Verhaltensspezifikationen mit den
zugehörigen Implementierungen abgeleitet werden.
Dieser Ansatz funktioniert in beide Richtungen: Solche Dokumente könnten von der
KI auch genutzt werden, um offene Fragen oder potenzielle Widersprüche zu
erkennen und proaktiv zusätzliche Informationen vom Menschen einzufordern. Je
mehr dieser Dokumente Teil des KI-Trainingsmaterials werden, desto besser wird
die KI typische Muster erkennen und auf Unklarheiten oder ungewöhnliche Annahmen
in einer Verhaltensspezifikation hinweisen können.
EINE NEUE ABSTRAKTIONSEBENE ALS BRÜCKENSCHLAG
Programmierung verschiebt sich damit auf eine neue Abstraktionsebene. Sobald wir
verstanden haben, wie eine geeignete, sowohl KI- als auch menschenkompatible
Sprache für Verhaltensspezifikationen aussehen muss und sobald wir verlässliche
Wege gefunden haben, mit denen KI diese Beschreibungen in tatsächlichen
Programmcode übersetzen kann. Wir abstrahieren damit die Notwendigkeit, das Wie
technisch umzusetzen, und ersetzen sie durch die Fähigkeit, lediglich das Was
präzise zu beschreiben.
Dafür brauchen wir eine Sprache, die maximale Ausdruckskraft für menschliche
Beschreibung ermöglicht und gleichzeitig minimale Mehrdeutigkeit zulässt. Genau
diese Spannung erklärt, warum informelles Prompting bei komplexeren oder
unternehmenskritischen Anwendungen schnell an Grenzen stößt.
Wie wird das künftig aussehen? Menschen werden lernen, über die Funktionalität
von Software in einer Sprache zu kommunizieren, die zugleich intuitiv und formal
ausreichend präzise ist. Sie werden weiterhin in natürlicher Alltagssprache mit
der KI sprechen können – aber sie werden jederzeit auf diese
Verhaltensspezifikation als eine Art „reliability layer“ zurückgreifen können,
um zu überprüfen, ob die KI tatsächlich verstanden hat, was gewünscht ist. Das
erinnert an formale Spezifikationssprachen und andere klassische Methoden des
Software-Engineerings. Der entscheidende Unterschied ist aber: KI macht diese
formalen Methoden erstmals praktisch nutzbar, weil Menschen sie nicht länger
allein erstellen müssen.
Die Zukunft des Programmierens wird daher nicht mehr darin bestehen, Quellcode
zu bearbeiten, sondern strukturierte Beschreibungen gewünschten Verhaltens zu
erzeugen, die KI in funktionierende Software übersetzt.
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