Ole Zierau hat die Teilnehmenden des Gründerszene-Sommercamps startklar gemacht fürs Vibecoding.
Gründerszene
Künstliche Intelligenz (KI) treibt den Startup-Boom an. Mehr als 3000 Gründungen zählte der Startup-Verband in Deutschland – allein im ersten Halbjahr 2026. „So viel Gründungsdynamik gab es in Deutschland noch nie“, sagt Verbandschefin Verena Pausder. Der größte Sektor sei die Software-Branche mit mehr als 800 Neugründungen. „KI senkt die Hürden fürs Gründen deutlich und immer mehr Menschen nutzen diese Chance.”
Viele Gründerinnen und Gründer bauen neue Apps und Websites per Vibecoding. Vibe Coding beschreibt eine Art zu programmieren, bei der man einer KI einfach erklärt, was man bauen möchte, statt den Code selbst Zeile für Zeile zu schreiben. „Das Entscheidende ist nicht, dass Technik verschwindet. Die Arbeit verschiebt sich: weg vom manuellen Schreiben jeder einzelnen Codezeile, hin zur präzisen Beschreibung des gewünschten Produkts, zum richtigen Kontext und zu einem verlässlichen Prüfprozess“, sagt Entwickler Ole Zierau. „Die Modelle bringen enormes technisches Wissen mit. Aber ob daraus ein gutes Produkt entsteht, hängt vor allem davon ab, wie klar die Idee beschrieben ist, welche Informationen das Modell bekommt und wie konsequent die Ergebnisse überprüft werden.“
Zierau ist Principal Engineer beim Medien- und Tech-Konzern Axel Springer. Bei unserem Startup-Sommercamp “Gründerszene sucht die Supergründer” macht er acht Gründer startklar fürs Vibecoding. Zwei Monate lang bauen die Fellows skalierbare Consumer-Apps von Grund auf. Ihnen helfen dabei Top-Profis aus Tech und Business. Bei Gründerszene teilt Experte Zierau seine wichtigsten Tipps für den Einstieg ins Vibecoding.
1. Denkt zuerst in Produkten, nicht in Tools
Eure Startup-Visionen seien mit KI nur einen Prompt entfernt, sagt Zierau. „Eine Produktidee ist heute oft nur noch einen klaren Prompt vom ersten funktionierenden Prototyp entfernt. Aber der Prompt ersetzt nicht die Produktvision — er zwingt sie zur Präzision. Der Engpass ist nicht mehr primär Coding-Kapazität, sondern die Klarheit der Idee.“
Ole Zierau und Sergei Evdokimov machten unsere acht Gründerszene-Fellows mit einer Einführung ins Vibecoding fit für das Sommercamp.
Gründerszene
Wenn ihr loslegt, braucht ihr dennoch ein “gewisses Grundlagenwissen”, sagt Zierau. „Gründer müssen nicht zu klassischen Softwareentwicklern werden. Aber sie brauchen genug Systemverständnis, um gute Fragen zu stellen, technische Entscheidungen einordnen zu können und die Antworten der KI nicht blind zu übernehmen — so wie sie auch betriebswirtschaftliche Zusammenhänge verstehen müssen, ohne Buchhalter zu sein.“
Gründer sollten verstehen: „Wie funktionieren Computersysteme? Wie funktionieren Anwendungen? Was ist eine Datenbank und wofür brauche ich sie? Was ist ein Backend, was ein Frontend und welche Grenzen haben diese Systeme?“
Zieraus Tipp für Einsteiger: Stellt diese Fragen direkt dem KI-Modell. „Das Modell ist oft das beste 1Handbuch für die Arbeit mit sich selbst. Fragt es, wie ihr eine Aufgabe strukturieren solltet, welche Informationen fehlen, wie ein guter Prompt aussehen könnte — und auch, warum ein Ergebnis möglicherweise falsch ist.“ Und er rät: Schaut euch Youtube-Videos von Entwicklern an, die ihre Arbeit streamen. „Dabei lernt man unglaublich viel.“
2. Gebt dem Modell den richtigen Kontext
Die eigentliche Herausforderung sei, „zu verstehen, wo man hinmöchte und welche Technologie man dafür braucht.“ Beschreibt der KI deshalb eure Idee. Fragt dann, wie ihr sie technologisch umsetzen könnt. „Das ist aus meiner Sicht der beste Einstieg“, sagt Zierau.
Dabei gehe es weniger darum, sofort das perfekte Tool zu finden, sondern zuerst die eigene Produktvision so präzise zu machen, dass ein Modell sinnvoll damit arbeiten kann. „Startet nicht mit der Frage, welches Tool gerade angesagt ist. Startet mit der Frage: Was soll für den Nutzer am Ende funktionieren? Von dort arbeitet ihr rückwärts zum Prompt, zum Modell und zur Entwicklungsumgebung.“
Wollt ihr zunächst einen Prototypen bauen oder eine Idee schnell ausprobieren, „sind Tools wie Lovable der richtige Einstieg. Man kommt sehr schnell zu einem Ergebnis“, sagt Zierau. „Die Eintrittsbarriere ist also sehr gering.“
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Für den „Supergründer“-Workshop hat Zierau eine technische Grundlage vorbereitet, auf der die Fellows ihre Apps skalieren können. Ein Github-Projekt enthält den Basiscode für die Benutzeroberfläche und das Backend. Das verarbeitet Daten und steuert die Anwendung. Mit dem Open-Source-Werkzeug Terraform lässt sich die gesamte Infrastruktur jederzeit automatisch und identisch neu aufbauen. Die Cloud-Plattform AWS bietet zudem genügend Spielraum, um die Anwendungen später deutlich auszubauen – etwa mit eigenen Backend-Diensten oder KI-Funktionen über Werkzeuge wie Codex.
„Entscheidend ist, Zugang zu einem Modell zu haben und anschließend eine Entwicklungsumgebung einzurichten“, sagt Zierau. Auch hierfür könnt ihr die KI nach einem Leitfaden fragen. „Wichtig ist: Das beste Modell ist nutzlos, wenn es nicht sieht, was wichtig ist. Viele schlechte KI-Ergebnisse sind keine Modellprobleme, sondern Kontextprobleme — fehlende Dateien, unklare Ziele, veraltete Dokumentation oder widersprüchliche Anweisungen.“ Deshalb verschiebe sich die entscheidende Fähigkeit vom reinen Prompt Engineering hin zu Context Engineering: Gründer müssen lernen, dem Modell genau die Informationen zu geben, die es braucht — nicht zu wenig, nicht zu viel und vor allem nicht die falschen.
Haltet die Systeme einfach Ein häufiger Fehler beim Bauen mit KI sei zu viel Komplexität, sagt Zierau. „Jedes zusätzliche Tool, jeder zusätzliche Agent und jede zusätzliche Regel schafft neue Fehlerpfade. Oft ist ein einfacher, gut geführter Loop aus Prompt, Ergebnis, Prüfung und Verbesserung stärker als eine komplizierte Multi-Agenten-Architektur.“ Seine Faustregel: „Baut zuerst die einfache Version — und macht sie nur dann komplizierter, wenn sie nachweislich nicht reicht. Ein einfaches System lässt sich verstehen, überprüfen und verbessern. Ein zu komplexes System produziert oft nur schwer nachvollziehbare Fehler.“
3. Bleibt skeptisch und baut Verifikation in euren Prozess ein
Dabei kann die KI auch Fehler machen, halluzinieren – wie jeder Chatbot. Gerade weil Modelle so flüssig und überzeugend antworten, müsse man skeptisch bleiben, sagt Zierau. „Sprachliche Sicherheit ist kein Beweis für Richtigkeit. Ein Agent darf nie die einzige Instanz sein, die behauptet, dass seine Lösung funktioniert.“ Der wichtigste Qualitätssprung entstehe, wenn die KI ihre eigene Arbeit überprüfen kann: durch Tests, Compiler, Linter, Logs, Screenshots oder Monitoring. „Ein Agent, der seine Fehler sieht, kann sie beheben. Einer, der sie nicht sieht, rät weiter.“ Hierbei helfen Überwachungstools, die ihr direkt integrieren könnt in eure Vibecoding-Struktur. Sie zeigen euch Fehler im Code auf, ohne dass ihr dafür eine Programmiersprache lernen müsst.
Rechnet mit Fehlern, verabschiedet euch von Perfektion. „Ich würde lieber eine Anwendung veröffentlichen, die noch nicht bis ins letzte Detail getestet ist, um früh Feedback zu bekommen und daraus zu lernen, als zwei Jahre auf den perfekten Release zu warten“, sagt Zierau. „Am Ende geht es darum, Ideen möglichst schnell auszuprobieren, daraus zu lernen und kontinuierlich besser zu werden.“
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Dazu gehöre auch, die KI nicht zu lange autonom laufen zu lassen. „Kleine, überprüfbare Schritte sind besser als große Sprünge. Je kleiner die Aufgabe, desto besser der Kontext, desto leichter die Kontrolle und desto billiger der Rollback.“
Vertraut auch darauf, dass Entwickler ihre KI-Modelle kontinuierlich verbessern: „Man sollte nicht zu viel Infrastruktur um die Schwächen heutiger Modelle herum bauen. Was heute noch knapp scheitert, kann mit der nächsten Modellgeneration funktionieren. Überoptimiert nicht auf die Fehler von heute — sie sind der technische Schuldenberg von morgen.“
„Wir akzeptieren, dass wir heute noch keine hundertprozentige Fehlerfreiheit erreichen. Dafür gewinnen wir enorm an Entwicklungsgeschwindigkeit und können Fehler sehr schnell beheben. Genau diesen Trend sehen wir derzeit überall“, sagt Zierau.
Nicht immer werde die Qualität das Niveau erreichen, das früher erfahrene Spezialisten etwa beim Bau einer Datenbank erzielten. „Aber die Modelle ermöglichen es uns, viel schneller von einer Idee zu einer funktionierenden Lösung zu gelangen.“
Über neue Software-Ideen sagt Zierau: „It’s just one prompt away“ – sie sind nur einen Prompt entfernt. „Man beschreibt, was man bauen möchte, gibt dem Modell den richtigen Kontext, prüft die Zwischenschritte und verbessert das Ergebnis in kurzen Schleifen. Es gibt dafür kein festes Regelbuch und keine endgültigen Best Practices. Die Disziplin ist jung, die Tools ändern sich ständig. Entscheidend ist, neugierig zu bleiben, den eigenen Prozess immer wieder zu testen — und das zu nutzen, was tatsächlich funktioniert.“
Das Sommercamp „Gründerszene sucht die Supergründer“ ist ein zehnwöchiges Fellowship von Gründerszene. Acht ausgewählte Fellows entwickeln dabei mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz eigene Apps. Unterstützt wird das Programm von unseren Partnern Dash0, DHL, OpenAI & Vercel.