Die eigene App aus der KI?
KI-Assistenten wie ChatGPT, Copilot oder andere Coding-Tools verändern derzeit rasant die Software- und App-Entwicklung. Sie können Code generieren, Fehler erklären und komplette Funktionen vorschlagen – innerhalb weniger Sekunden. Besonders für Menschen ohne klassische Programmiererfahrung wirkt das wie ein Durchbruch: Plötzlich scheint Softwareentwicklung für jeden möglich.
Doch genau hier liegen auch erhebliche Risiken. Hinter einer KI verbirgt sich kein denkendes System, sondern ein statistisches Sprachmodell. Es analysiert Wahrscheinlichkeiten von Zeichen, Silben und Code-Strukturen und erzeugt daraus neue Ausgaben – ohne echtes Verständnis für Funktion, Zweck oder Konsequenzen. Die Antworten basieren ausschließlich auf Trainingsdaten, zu denen auch fehlerhafter, vereinfachter oder bewusst unvollständiger Beispiel-Code gehört. Im Internet verzichten viele Beispielprogramme aus didaktischen Gründen auf Fehlerprüfung, Sicherheitsmechanismen oder Randfallbehandlung. Für die KI sind solche Beispiele jedoch gleichwertige Vorlagen, die sie reproduziert – selbst dann, wenn sie für reale Anwendungen ungeeignet oder riskant sind.
Folgende Hinweise sollten Sie bei der Verwendung von KI-generiertem Code beachten:
1. Funktionierender Code ist nicht automatisch guter Code
KI-Assistenten liefern häufig Lösungen, die „irgendwie laufen“, aber nicht zwingend sicher, wartbar oder performant sind. Nutzer ohne Entwicklungserfahrung können kaum beurteilen, ob der vorgeschlagene Code langfristig sinnvoll ist oder versteckte Probleme enthält. Im Extremfall könnte eine KI z.B. das Löschen einer Datenbank als valide Lösung betrachten, um einen Konflikt zwischen zwei Datensätzen zu beseitigen. Der Datenkonflikt wäre dann nicht mehr vorhanden, im Sinne des Anwenders wäre diese Lösung jedoch sicher nicht.
2. Sicherheitslücken bleiben oft unbemerkt
Themen wie Authentifizierung, Datenschutz, API-Absicherung oder Eingabevalidierung sind komplex. KI-Tools berücksichtigen diese Aspekte nicht immer vollständig. Unerfahrene Nutzer merken häufig nicht, wenn ihr Code gravierende Sicherheitslücken enthält – ein hohes Risiko, besonders bei produktiven Apps.
3. Fehlendes Grundverständnis erschwert Fehlersuche
Wenn etwas nicht funktioniert, hilft reines „Prompt-Nachfragen“ oft nur begrenzt. Ohne grundlegendes Verständnis von Programmierlogik, Datenstrukturen oder Architektur entsteht schnell ein undurchsichtiger Code-Mix, der kaum noch gewartet oder erweitert werden kann. Wird die KI direkt mit der Fehlerbehebung beauftragt, entstehen unbemerkt Workarounds, die den Fehler kaschieren, statt die eigentliche Ursache zu beheben.
4. Abhängigkeit statt Kompetenzaufbau
Wer ausschließlich auf KI-Assistenten setzt, läuft Gefahr, kaum eigenes Wissen aufzubauen. Das führt zu einer starken Abhängigkeit von Tools – und spätestens bei komplexeren Anforderungen oder unerwarteten Fehlern stößt dieser Ansatz an klare Grenzen.
5. Rechtliche und lizenzrechtliche Unsicherheiten
KI-generierter Code kann problematische Lizenzabhängigkeiten oder unklare Urheberrechtsfragen enthalten. Ohne Erfahrung werden solche Risiken häufig übersehen. Selbst für erfahrene Entwickler ist es schwierig einzuschätzen, ob generierter Code aus urheberrechtlich geschützten Quellen kopiert oder gar mit Patenten belegt ist.
Fazit
KI-Assistenten sind mächtige Werkzeuge und können den Einstieg in die Softwareentwicklung enorm erleichtern. Für Nutzer ohne Entwicklungserfahrung ersetzen sie jedoch kein technisches Fundament. Fallen Sie nicht auf Lockangebote von Webseiten herein, die Ihnen die Entwicklung fertiger Apps mittels KI nur nach Ihrer textuellen Beschreibung anbieten. Für einfachste Beispiele mag das funktionieren, sobald jedoch die Anforderungsliste komplexer oder die Software umfangreicher wird, scheitert die KI. Wer KI sinnvoll einsetzen möchte, sollte sie als Lern- und Unterstützungstool verstehen – nicht als vollwertigen Ersatz für Software-Engineering-Know-how. Denn gute Software entsteht nicht nur durch Code, sondern durch Verständnis.