Aktuelle Branchenberichte zeichnen ein zwiespältiges Bild der Softwareentwicklung: Während Systeme mit künstlicher Intelligenz mittlerweile fast zwei Drittel des professionellen Codes generieren, wachsen in Entwicklerteams Frustration und Zweifel an der Codequalität. Zudem verändern die automatisierten Workflows grundlegend, wie Benutzeroberflächen und Architekturen künftig strukturiert werden müssen.
Steigende Auslieferung bei wachsendem Prüfaufwand
Unternehmensdaten belegen die massive Verschiebung der Arbeitslast. Laut Bain & Co. steigern KI-Coding-Werkzeuge die Zahl erledigter Aufgaben zwar um rund 21 Prozent, gleichzeitig klettert der Zeitaufwand für Code-Reviews jedoch um 91 Prozent. Zudem müssen Entwickler 47 Prozent mehr gleichzeitige Arbeitsstränge bewältigen.
Purna Doddapaneni, Partner bei Bain & Co., betonte diesbezüglich, der eigentliche Engpass habe sich vom Schreiben des Codes hin zum Vertrauen in den Code verlagert. Während Führungskräfte binnen ein bis zwei Jahren ein Plus von 148 Prozent bei der Release-Geschwindigkeit und 95 Prozent mehr Produktivität erwarten, liegen die heute realisierten Zuwächse erst bei 20 bis 27 Prozent.
Dass diese Skepsis berechtigt ist, unterstreicht eine Erhebung von SmartBear: Demnach haben 46 Prozent der befragten Teams bereits KI-Code ausgeliefert, der im Produktivbetrieb versagte. Dennoch behielten 69 Prozent dieser Betroffenen großes oder vollständiges Vertrauen in den generierten Code.
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Das Vertrauen unterscheidet sich dabei stark nach Hierarchie: 73 Prozent der Führungskräfte vertrauen dem KI-Code, aber nur 52 Prozent der Praktiker. Nur 46 Prozent validieren Spezifikationen vor der Generierung.
Bei Fehlern können 47 Prozent den Anteil der KI an einem Incident nicht erklären – nach bereits aufgetretenen Fehlern steigt dieser Wert sogar auf 73 Prozent. Nur jedes vierte Team lässt menschliche Prüfer mehr als 80 Prozent der Agenten-Ausgaben kontrollieren.
Auch Qualitätsanalysen von GitClear zeigen strukturelle Probleme: Binnen zwei Wochen umgeschriebener oder gelöschter Code legte um 15 Prozent zu, duplizierte Codeblöcke stiegen um 81 Prozent, während refaktorierte Zeilen um 70 Prozent einbrachen. Der Refactoring-Anteil fiel von rund 25 Prozent im Jahr 2021 auf unter 10 Prozent im Jahr 2024.
Konzerne setzen auf Agenten und Kontrollschleifen
Große Technologieunternehmen treiben die Automatisierung dennoch voran. Bei Airbnb sind nach Angaben von CTO Ahmad Al-Dahle rund 60 Prozent des Codes KI-verfasst.
Features und Verbesserungen nahmen gegenüber dem Vorjahr um etwa 80 Prozent zu, während der Durchsatz an Pull-Requests pro Ingenieur das 1,6-Fache erreichte. Das Unternehmen agiert mit mindestens zehn maßgeschneiderten Modellen im Produktivbetrieb. Jeder Agenten-Pull-Request wird weiterhin von Menschen geprüft.
Bei Agoda nutzen 53 Prozent der Teams KI-Agenten in Produktions-Workflows, wobei Singapur mit 58 Prozent führt. Agoda-CTO Idan Zalzberg stellte klar, dass die wahren Kosten nicht beim reinen Modellaufruf entstünden, sondern bei der Arbeit, die nötig sei, um KI in der Produktion verlässlich zu machen. Folgerichtig verlangen 79 Prozent weiterhin eine manuelle Freigabe vor dem Deployment.
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Sinnkrise in den Produktteams und neue UI-Paradigmen
Die Beschleunigung hinterlässt Spuren bei den Beschäftigten. Eine Untersuchung von Atlassian ergab, dass 99 Prozent der Produktteams KI in mindestens einen Ablauf integriert haben. Zwar liefern 80 Prozent schneller aus, Kunden sehen dadurch jedoch keinen früheren Nutzen.
Gleichzeitig gaben nur noch 26 Prozent der Befragten an, dass ihre tägliche Arbeit noch ihrer ursprünglichen Motivation entspricht; 67 Prozent fällt es schwer, ihre Rolle überhaupt noch zu definieren.
Gleichzeitig verändern sich technische Standards: Laut Griffiths Waite verlieren klassische geteilte UI-Komponentenbibliotheken an Wert, da Coding-Agenten Wiederverwendbarkeit und Barrierefreiheit kostengünstig direkt erzeugen können.
Empfohlen wird stattdessen die Zentralisierung von vier Kernartefakten – Design-Systeme, Design-Tokens, maschinenlesbare Richtlinien und automatisierte Test-Suites –, während Standard-Komponenten künftig je Projekt dynamisch regeneriert werden.