KI-Coding wirkt schnell kompetent – ist es aber nicht automatisch

Zwei LinkedIn-Gespräche haben mir zuletzt etwas ziemlich Klares gezeigt: KI kann im Erstkontakt sehr überzeugend wirken, ohne dass dahinter schon echte fachliche Tiefe steht. Genau das ist für mich die eigentliche Lehre aus dem Dunning-Krüger-Effekt im Kontext von KI-Coding. Nicht, weil KI per se schlecht wäre. Sondern weil gute Ergebnisse leicht mit gutem Verständnis verwechselt werden.

Gerade im B2B-Umfeld ist das relevant. Dort geht es selten nur darum, dass „eine App läuft“ oder ein Interface auf den ersten Blick sauber aussieht. Es geht um belastbare Prozesse, um Datenflüsse, um Rechte, um Ausnahmen und um die Frage, was passiert, wenn etwas nicht nach Plan läuft. Genau an diesen Stellen trennt sich Oberfläche von Substanz.

Ausgangssituation

Die Ausgangssituation ist bekannt: KI-gestützte Entwicklung ist heute sehr zugänglich. Wer mit wenigen Prompts ein kleines Tool, ein Formular, einen Export oder ein Dashboard erzeugt, bekommt schnell das Gefühl, produktiv zu sein. Das ist zunächst auch nicht falsch. Es ist tatsächlich möglich, mit KI in kurzer Zeit zu brauchbaren Ergebnissen zu kommen.

Das Problem beginnt dort, wo aus einem funktionierenden Demo-Zustand die Annahme entsteht, man habe bereits die Softwareentwicklung als Ganzes verstanden. Denn zwischen einem schnellen Prototypen und einer robusten Lösung liegen viele Fragen, die man nicht an der Oberfläche sieht. Welche Daten dürfen wohin fließen? Wie werden Fehler behandelt? Was passiert bei doppelten Datensätzen, fehlenden Feldern oder unvollständigen Rechten? Wie wird getestet, dokumentiert und später gewartet?

In Gesprächen wird diese Differenz manchmal überdeckt. Dann fallen Begriffe wie Architektur, Automatisierung oder Security sehr selbstverständlich, aber ohne dass die dahinterliegenden Zusammenhänge wirklich sauber erklärt werden. Genau dort entsteht für mich der Eindruck einer Scheinroutine: Es klingt vertraut, trägt aber noch nicht.

Die eigene These

Meine These ist: KI-Coding erzeugt sehr schnell äußere Kompetenzsignale, aber es ersetzt keine fachliche Erfahrung. Wer mit KI entwickelt, kann in kurzer Zeit sichtbar produktiv sein. Das ist ein Vorteil. Aber dieselbe Geschwindigkeit kann auch dazu führen, dass man die Grenzen des eigenen Verständnisses überschätzt.

Das ist aus meiner Sicht der Kern des Problems. KI nimmt einem viele Einstiegshürden ab. Sie liefert Vorschläge, Code-Snippets, Strukturen und sogar plausible Erklärungen. Dadurch entsteht leicht das Gefühl, man habe ein Thema bereits „im Griff“. Doch echte Erfahrung zeigt sich nicht daran, ob etwas im Standardfall funktioniert. Sie zeigt sich daran, ob jemand die Nebenwirkungen erkennt.

Im B2B-Alltag ist das besonders wichtig. Ein Händler, Distributionspartner oder Großhändler arbeitet mit Daten, die nicht beliebig sind: Artikelstämme, Preislogiken, Kundenrechte, Schnittstellen, Verfügbarkeiten, Lagerstände. Wenn hier etwas unklar ist, reicht ein schöner Prototyp nicht aus. Dann entscheidet die Qualität der fachlichen Einordnung darüber, ob eine Lösung später stabil läuft oder im Betrieb Probleme erzeugt.

Für mich heißt das: KI ist ein Werkzeug zur Beschleunigung. Sie ist kein Beweis für Kompetenz. Ein guter Output ist ein Arbeitsergebnis, noch keine gesicherte Wahrheit.

Gegenargumente ernst nehmen

Man kann dieser Sichtweise zu Recht widersprechen. Denn es wäre unfair, KI-Coding pauschal als oberflächlich abzutun. Viele erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler nutzen KI heute sehr sinnvoll. Sie beschleunigt Routineaufgaben, hilft beim Starten von Strukturen, macht Muster sichtbar und kann gerade bei Standardproblemen enorm effizient sein.

Auch der Einwand ist berechtigt, dass nicht jede gute Lösung tiefe Theorie braucht. In vielen Fällen reicht pragmatisches Arbeiten. Wer eine kleine interne Anwendung baut, einen Prozess digitalisiert oder einen ersten Funktionsnachweis liefert, muss nicht sofort ein vollständiges Architekturhandbuch schreiben.

Zudem ist es möglich, dass jemand fachlich noch nicht lange dabei ist, aber durch systematisches Lernen, gutes Prüfen und konsequentes Nachfragen schnell solide Kompetenz aufbaut. Erfahrung ist nicht nur eine Frage von Jahren. Sie entsteht auch durch Reflexion, gute Rückmeldungen und wiederholte Praxis.

Diese Einwände sind wichtig, weil sie vor einem zweiten Fehler schützen: der Abwertung von Neugier, Tempo und experimentellem Arbeiten. Wer nur auf „echte“ Erfahrung pocht, blockiert oft genau die Lernprozesse, die im Alltag notwendig sind. Gerade im Mittelstand muss nicht alles perfekt sein, um nützlich zu sein.

Warum die These trotzdem trägt

Trotzdem halte ich an meiner Einschätzung fest: Gerade bei KI-Coding ist die Gefahr groß, Kompetenz mit Tempo zu verwechseln.

Der Grund ist einfach. KI liefert oft überzeugende Artefakte. Ein sauber aussehendes UI, ein lauffähiger Code, eine plausible Erklärung – das sind starke Signale. Sie erzeugen Vertrauen, noch bevor die fachliche Prüfung begonnen hat. Genau deshalb sind sie so wirksam. Und genau deshalb sind sie riskant.

In der Praxis braucht es an mehreren Stellen bewusste Kontrolle:

• Architektur: Passt die Lösung in die vorhandene Systemlandschaft?
• Testing: Sind die kritischen Fälle wirklich abgedeckt?
• Sicherheit: Wer darf was sehen, ändern oder auslösen?
• Datenflüsse: Welche Informationen verlassen das System?
• Randfälle: Was passiert bei fehlenden, doppelten oder widersprüchlichen Daten?

Diese Fragen beantwortet KI nicht automatisch. Sie kann Hinweise geben, aber keine Verantwortung übernehmen. Deshalb ist mein Maßstab: Jeder Output ist zunächst ein fachlicher Vorschlag. Erst prüfen, dann übernehmen. Nicht umständlich, sondern professionell.

Für Händler und Distributionspartner ist das besonders relevant, weil hier Fehler nicht nur technisch sind, sondern betriebliche Folgen haben können. Ein falsch verstandener Export, eine unklare Schnittstelle oder ein Sicherheitsloch kostet nicht nur Zeit. Es kann Prozesse stören, Vertrauen beschädigen und im schlimmsten Fall Geschäft behindern.

Darum ist Skepsis bei scheinbar glatten Lösungen kein Pessimismus. Sie ist Teil guter Praxis. Wer mit KI baut, sollte nicht weniger, sondern genauer hinschauen.

Fazit

Mein Fazit ist bewusst nüchtern: KI-Coding kann sehr nützlich sein, aber es erzeugt leicht den Eindruck von mehr Kompetenz, als tatsächlich vorhanden ist. Genau darin liegt die Falle.

Wer die eigenen Grenzen kennt, arbeitet mit KI besser. Nicht blind, sondern prüfend. Nicht ehrfürchtig, sondern professionell. Nicht nach dem Motto „Das Tool wird es schon wissen“, sondern nach dem Prinzip „Zeig mir den Vorschlag, dann bewerten wir ihn fachlich“.

Gerade im B2B-Umfeld, in dem Daten, Prozesse und Sicherheit zusammengehören, ist das ein gesunder Standard. Gute Software entsteht nicht dadurch, dass ein System schnell etwas ausgibt. Sie entsteht dadurch, dass jemand das Ergebnis einordnet, testet und verantwortet.

Quellen

Dieser Beitrag basiert auf eigenen Erfahrungen und Einschätzungen aus dem Arbeitsalltag. Es wurden keine externen Quellen verwendet.