Ein paar Zeilen im Chatfenster, fünf Minuten Wartezeit, und zack – die neue Kunden-Website steht.

Willkommen in der Ära des Vibe Codings, in der der KI-Prompter sich über Nacht zum Webentwickler erklärt. Doch unter der glänzend generierten Oberfläche braut sich ein technischer und rechtlicher Albtraum zusammen.

Immer mehr selbsternannte Dienstleister verwechseln die flüssige Sprachkompetenz von KI-Modellen mit echtem Fachwissen. Sie verkaufen Kunden Lösungen, deren Quellcode sie selbst nicht verstehen, deren rechtliche Risiken sie ignorieren und deren fehlende Nachhaltigkeit die Auftraggeber später teuer zu stehen kommt. Es ist Zeit, dieses Kartenhaus aus Prompts, Halbwissen und digitalem Sondermüll gründlich zu zerlegen.

Die psychologische Falle: Wie uns die Technik austrickst

Sobald eine Software in perfekter Grammatik und absolut selbstbewusstem Ton antwortet, schlägt die menschliche Psychologie zu: Wir neigen zur Anthropomorphisierung. Wir schreiben dem Chatbot Verstand, Urteilsfähigkeit und Fachwissen zu.

Dabei entsteht der KI-Dunning-Kruger-Effekt: Die einfache Erstellung spiegelt scheinbar eigenes Können vor. Wer in zwei Minuten einen Code-Schnipsel generiert, redet sich ein, das dahinterliegende Handwerk gemeistert zu haben.

Erschwerend kommt die Technik ins Spiel: Sprachmodelle sind darauf trainiert, dem Nutzer zu gefallen (Sycophancy). Wer die KI fragt: „Ist mein Code so sicher?“ oder „Ist diese Einbettung datenschutzkonform?“, provoziert eine KI geradezu dazu, die Erwartungshaltung des Prompts zu spiegeln. Der Chatbot wird zum digitalen Ja-Sager, der dem Laien genau die Absolution erteilt, die dieser hören will.

Schaufenster-Analyse und Rechtsfreie Räume

Dass dieses blinde Vertrauen in der Praxis brandgefährlich ist, zeigen zwei klassische Trugschlüsse:

* Der Code-Snippet-Irrtum: Ein KI-Modell bewertet stur die Daten, die man ihm füttert. Lädt man eine index.html hoch, um die „Sicherheit der Website“ zu prüfen, sieht die KI nur ein isoliertes Schaufenster. Die echten Sicherheitslücken liegen im Backend – bei Datenbank-Queries, veralteter Server-Software oder unsicheren APIs. Die KI spuckt ein „Sieht gut aus!“ aus, während die Scheunentore im Hintergrund offenstehen.

* Das Datenschutz-Fettnäpfchen: Ob Video-Player, Embeds oder externe Skripte: Wer meint, eine KI könne per Prompt die DSGVO-Konformität garantieren, haftet am Ende selbst. Drittland-Transfers und Local-Storage-Zugriffe interessieren den Bot nicht – die Abmahnanwälte und Datenschutzbehörden hingegen sehr.

Das Nachhaltigkeits-Paradoxon: Schnell gebaut, schnell wertlos

Dienstleistungen rund um KI-Prompting anzubieten ist legitim – solange das Werkzeug von Experten bedient wird. Doch wenn Laien Produkte rein per Copy-Paste an Kunden verkaufen, kollabiert das Projekt auf lange Sicht:

1. Generischer Einheitsbrei statt SEO-Reichweite

KI-Modelle generieren statistische Durchschnitte. Was dabei entsteht, hat meist keine Seele, keine Schärfe und keinen echten Mehrwert. Für modernes SEO (Helpful Content) ist das tödlich. Organisch gehen solche Seiten gnadenlos unter. Dem Kunden bleibt nur ein Ausweg: dauerhafter, teurer Werbedruck über Google Ads und Social Media.

2. Die Spaghetti-Code-Hölle

Unerfahrene Prompter neigen dazu, alles über eine einzige Datei lösen zu lassen. HTML, CSS und JavaScript landen ungeordnet in einem unübersichtlichen Block. Wächst das Projekt, verliert die KI ihr Kontextfenster: Sie beginnt Zusammenhänge über mehrere Dateien hinweg zu vergessen, baut redundanten Code ein und bläht das System unnötig auf.

3. Profis kapitulieren – der Kunde zahlt doppelt

Tritt nach Monaten ein Fehler auf, wird die KI gefüttert, um den eigenen schlechten Code zu flicken – ein Teufelskreis. Wenn der Kunde schließlich bei einer echten Agentur landet, ist das Entwirren des KI-Spaghetti-Codes meist teurer als ein kompletter Neuaufbau.

Fazit: Ein Werkzeug ist kein Meister

KI ist ein exzellenter Verstärker: Sie macht echte Experten drastisch schneller und nimmt ihnen Fleißarbeit ab. Aber sie verwandelt Halbwissen in gefährliche Selbstüberschätzung.

Eine KI baut dir auf Zuruf eine hübsche Fassade. Wer aber Kundenprojekte anbietet, muss wissen, wie das Fundament dahinter statisch hält. Wer KI-Output nicht kritisch hinterfragen, manuell debuggen und rechtlich bewerten kann, bietet keine Dienstleistung an – sondern verkauft ein Ablaufdatum.