Typische KI-Fehler beim Programmieren

Fehlerklasse 1: Funktioniert im Beispiel, bricht in Produktion

Das ist der häufigste und gleichzeitig am schwierigsten zu erkennende KI-Programmierfehler: Code, der in einer Testumgebung einwandfrei funktioniert, aber unter echten Bedingungen versagt. Der Grund liegt in der Art, wie KI Code erzeugt.

KI orientiert sich an Beispielen aus ihren Trainingsdaten. Diese Beispiele sind in der Regel vereinfacht. Sie zeigen, wie etwas grundsätzlich funktioniert — mit zehn Datensätzen, einem Nutzer, einer klaren Eingabe. Ihre echte Anwendung hat aber tausende Datensätze, hunderte gleichzeitige Nutzer und Eingaben, die kein Lehrbuch vorsieht.

Ein konkretes Szenario: Sie lassen sich von einer KI eine Funktion erstellen, die Kundendaten aus Ihrer Datenbank abruft und in einem Bericht zusammenfasst. Im Test mit fünf Kunden läuft alles in Sekundenbruchteilen. Mit 5.000 Kunden dauert derselbe Vorgang plötzlich Minuten. Mit 50.000 Kunden bricht er ab.

Das Problem ist nicht, dass die KI schlechten Code geschrieben hat. Der Code ist technisch korrekt. Aber er wurde für das Beispiel geschrieben, nicht für die Realität. Er berücksichtigt nicht, wie sich das Verhalten bei wachsenden Datenmengen verändert. Er geht nicht damit um, was passiert, wenn die Datenbank gerade von zehn anderen Prozessen gleichzeitig genutzt wird.

Für Sie als Entscheider bedeutet das: Wenn jemand sagt „Ich hab's getestet, es funktioniert", ist die entscheidende Frage: Unter welchen Bedingungen? Ein erfahrener Entwickler testet nicht nur, ob etwas funktioniert. Er testet, ob es unter den Bedingungen funktioniert, die in Ihrem Geschäftsalltag tatsächlich auftreten. Diesen Unterschied kennt die KI nicht — sie wurde nie gefragt, wie Ihr Alltag aussieht.

Wenn Sie sich für den breiteren Kontext interessieren, warum Vibe Coding solche Probleme systematisch erzeugt, lohnt sich ein Blick auf unsere Übersichtsseite zum Thema.

Fehlerklasse 2: Abhängigkeiten ignoriert

Software besteht nicht aus einzelnen Bausteinen, die unabhängig voneinander existieren. In jeder gewachsenen Anwendung hängt alles mit allem zusammen. Wenn Modul A verändert wird, kann das Auswirkungen auf Modul B, C und D haben. Manchmal offensichtlich, oft nicht.

KI sieht diese Zusammenhänge nicht. Sie beantwortet die Frage, die Sie stellen — isoliert, punktuell, ohne den Rest des Systems zu kennen. Das ist, als würden Sie einen Architekten bitten, eine tragende Wand zu versetzen, ihm aber nur den Grundriss eines einzelnen Zimmers zeigen.

Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Onlineshop hat eine Funktion, die den Lagerbestand aktualisiert, wenn eine Bestellung eingeht. Diese Funktion wird auch von der Buchhaltungsschnittstelle genutzt, um Warenwerte zu berechnen. Die KI bekommt den Auftrag, die Bestandsverwaltung zu überarbeiten. Sie liefert eine saubere, moderne Lösung — die aber die Schnittstelle zur Buchhaltung nicht berücksichtigt. Ergebnis: Die Bestandsverwaltung funktioniert besser als vorher. Aber die Buchhaltung bekommt falsche Zahlen. Und das fällt erst beim nächsten Monatsabschluss auf.

Genau dieses Risiko ist bei bestehenden Projekten besonders hoch. Jedes gewachsene System hat Abhängigkeiten, die nirgends dokumentiert sind. Sie existieren nur im Wissen der Menschen, die das System über Jahre betreut haben. Eine KI kann dieses Wissen nicht haben.

Für Sie heißt das konkret: Je größer und älter Ihr System ist, desto riskanter ist es, KI-generierten Code ohne Prüfung einzubauen. Nicht weil der Code schlecht wäre — sondern weil er die Folgen seiner eigenen Änderungen nicht kennt.

Ein zweites Szenario verdeutlicht das Problem von einer anderen Seite: Die KI schlägt vor, eine veraltete Softwarebibliothek durch eine neuere zu ersetzen. Technisch sinnvoll, aktueller, sicherer. Aber die alte Bibliothek wurde bewusst gewählt, weil sie mit einer speziellen Schnittstelle kompatibel ist, die Ihr Zahlungsdienstleister voraussetzt. Die neue Version unterstützt diese Schnittstelle nicht. Die Folge: Nach dem Update funktioniert die Zahlung nicht mehr.

KI empfiehlt die theoretisch bessere Lösung. Ein erfahrener Entwickler fragt zuerst: Warum wurde das so gemacht? Diese Frage stellt eine KI nie. Wer sich mit der Frage beschäftigt, wie man Geschäftslogik in bestehenden Systemen erhält, erkennt schnell, warum dieses Wissen so wertvoll ist.

Fehlerklasse 3: Sicherheitslücken die auf den ersten Blick korrekt aussehen

Sicherheit in Software ist kein Feature, das man am Ende hinzufügt. Sie muss von Anfang an in jeder Zeile mitgedacht werden. Und genau hier liegt eines der größten Risiken von KI-generiertem Code: Er sieht sicher aus, ist es aber nicht.

KI erzeugt Code, der die Grundfunktion erfüllt. Dass dabei ein Login gebaut wird, das im Normalfall funktioniert, heißt nicht, dass es auch gegen gezielte Angriffe schützt. KI denkt nicht wie ein Angreifer. Sie denkt wie ein Lehrbuchbeispiel.

Was bedeutet das konkret? Stellen Sie sich vor, Ihre Anwendung hat ein Formular, über das Kunden Daten eingeben. Die KI baut dieses Formular — und es funktioniert. Kunden können ihre Daten eintragen, absenden, fertig. Aber die KI hat nicht bedacht, dass jemand statt seines Namens einen Befehl eingeben könnte, der Ihre Datenbank ausliest. Das ist kein theoretisches Risiko. Solche Angriffe passieren täglich, automatisiert, bei tausenden Websites gleichzeitig.

Für Sie als Unternehmer ist dabei entscheidend: Sie sehen den Unterschied nicht. Das sichere Formular und das unsichere Formular sehen identisch aus. Beide funktionieren im Test. Beide nehmen Daten entgegen. Der Unterschied zeigt sich erst, wenn jemand versucht, die Schwachstelle auszunutzen — und dann ist es zu spät.

Ein weiteres typisches Szenario: Die KI erstellt eine Funktion, die Nutzer anmeldet und ihnen Zugriff auf bestimmte Bereiche gibt. Im Test funktioniert alles — der richtige Nutzer sieht die richtigen Daten. Aber die KI hat die Zugriffskontrolle nur oberflächlich implementiert. Ein technisch versierter Nutzer kann die Kontrolle umgehen und auf Daten anderer Kunden zugreifen. Die Anwendung zeigt keine Fehlermeldung, kein Warnsignal. Sie liefert einfach Daten aus, die sie nicht ausliefern sollte.

Das Problem verschärft sich, wenn KI-Code über längere Zeit im Einsatz ist, ohne von jemandem mit Sicherheitserfahrung geprüft zu werden. Denn Sicherheitslücken werden nicht weniger — sie werden mehr, je länger sie unentdeckt bleiben.

Fehlerklasse 4: Performance-Probleme durch naive Umsetzung

KI erzeugt Code, der das gewünschte Ergebnis liefert. Aber sie optimiert nicht für Geschwindigkeit, Effizienz oder Skalierung. Das Ergebnis sind Anwendungen, die anfangs schnell laufen und mit der Zeit immer träger werden — ohne dass ein offensichtlicher Fehler vorliegt.

Stellen Sie sich das wie einen Aktenschrank vor: Die KI findet eine Methode, um eine bestimmte Akte herauszusuchen. Für zehn Akten dauert das einen Moment. Für tausend Akten durchsucht sie jede einzelne Akte von vorne — statt ein Inhaltsverzeichnis anzulegen. Das Ergebnis stimmt jedes Mal. Aber der Aufwand wächst mit jeder neuen Akte.

In der Praxis sieht das so aus: Eine Webanwendung lädt Kundendaten. Am Anfang, mit wenig Kunden, reagiert alles sofort. Nach sechs Monaten, mit deutlich mehr Kunden, dauert jeder Seitenaufruf merklich länger. Nach einem Jahr beschweren sich Kunden über Wartezeiten. Sie lassen nachschauen — und stellen fest, dass die Anwendung für jeden einzelnen Seitenaufruf dieselben Daten immer wieder neu berechnet, statt sie zwischenzuspeichern.

Dieses Verhalten ist für einen erfahrenen Entwickler sofort erkennbar. Für die KI war es die naheliegendste Lösung. Korrekt, aber ineffizient. Im Ergebnis verlieren Sie Kunden, nicht weil etwas kaputt ist, sondern weil es zu langsam ist.

Ein zweites Szenario: Ihre Anwendung erstellt regelmäßig Berichte. Die KI hat eine Lösung gebaut, die für jeden Bericht die gesamte Datenbank durchgeht. Bei fünf Berichten pro Tag fällt das nicht auf. Bei fünfzig Berichten pro Tag — etwa weil Ihr Unternehmen wächst — wird der Server so stark belastet, dass andere Funktionen beeinträchtigt werden. Ihre Mitarbeiter bemerken, dass die Anwendung „irgendwie langsamer geworden ist". Aber niemand verbindet das mit den Berichten.

KI erzeugt Lösungen für den Moment. Ein erfahrener Entwickler baut Lösungen, die mit Ihrem Unternehmen mitwachsen. Genau hier liegt der Unterschied, der darüber entscheidet, ob Software ein Werkzeug bleibt oder zum Problem wird.

Warum Code-Reviews bei KI-Code doppelt wichtig sind

Jeder erfahrene Entwickler weiß: Code muss geprüft werden, bevor er in eine lebende Anwendung kommt. Dieses Prinzip — Code-Review — existiert seit Jahrzehnten. Bei KI-generiertem Code ist es nicht weniger wichtig. Es ist wichtiger.

Der Grund: Wenn ein Entwickler Code schreibt, kann man ihn fragen, warum er sich für eine bestimmte Lösung entschieden hat. Man kann seine Überlegungen nachvollziehen, Schwachstellen diskutieren, Alternativen abwägen. Bei KI-generiertem Code gibt es diese Begründung nicht. Die KI hat keine Überlegung angestellt. Sie hat ein Muster aus ihren Trainingsdaten reproduziert.

Das bedeutet: Wer KI-Code prüft, muss nicht nur erkennen, ob der Code funktioniert, sondern auch, welche Annahmen die KI implizit getroffen hat. Hat sie angenommen, dass es nur einen Nutzer gleichzeitig gibt? Hat sie angenommen, dass alle Eingaben gültig sind? Hat sie angenommen, dass die Datenbank immer erreichbar ist?

Diese Annahmen stehen nirgends geschrieben. Sie stecken unsichtbar im Code. Und jede falsche Annahme ist ein potenzielles Problem, das erst unter bestimmten Bedingungen auftritt.

Bei kommklick nutzen wir KI jeden Tag. Für Routineaufgaben, für Entwürfe, als Sparringspartner. Aber jede Zeile, die eine KI erzeugt, wird von einem Menschen mit Erfahrung geprüft. Nicht weil wir der KI misstrauen — sondern weil wir wissen, wo ihre Grenzen liegen. Wie KI richtig eingesetzt ein enormer Produktivitätsvorteil ist, hängt genau von dieser Prüfung ab.

Für Sie als Entscheider lässt sich das auf eine einfache Formel bringen: KI ohne Review ist wie ein Praktikant ohne Anleitung. Motiviert, schnell, manchmal überraschend gut — aber Sie würden ihm nicht die Schlüssel zum Tresor geben.

Die Kombination macht den Unterschied. Ein erfahrener Entwickler, der KI als Werkzeug nutzt, arbeitet schneller als ohne KI. Aber er arbeitet nicht blind. Er prüft, hinterfragt, korrigiert. Und genau das ist es, was den Code am Ende zuverlässig macht.

• KI liefert den ersten Entwurf — schnell und oft brauchbar
• Der Entwickler prüft auf versteckte Annahmen und Seiteneffekte
• Sicherheit, Performance und Kompatibilität werden gezielt getestet
• Das Ergebnis: schneller entwickelt als rein manuell, zuverlässiger als rein KI-generiert

Dieses Vorgehen ist kein Misstrauen gegenüber Technologie. Es ist professioneller Umgang mit einem leistungsfähigen Werkzeug. Und es ist genau das, was den Unterschied zwischen „funktioniert im Test" und „funktioniert im echten Betrieb" ausmacht.