06. Aug. 2026
Wenn KI den Code schreibt: Wie sich erfolgreiche Softwareteams jetzt verändern müssen

Wenn wir ehrlich sind: Die meisten Entwicklungsabteilungen nutzen KI derzeit auf dieselbe Weise. Jemand führt GitHub Copilot ein, Entwickler*innen erstellen Standardcode schneller, die Produktivität steigt – und alle sind zufrieden. Für eine Weile.Das Problem ist, dass dies nur die Aufwärmphase ist. Und wenn Sie es dabei belassen, werden Sie an eine Grenze stoßen.

01 — Einordnung

Die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, verändert sich grundlegend

Seit Jahrzehnten folgt die Softwareentwicklung einer ziemlich vorhersehbaren Abfolge: Erfassen, was benötigt wird, Spezifizieren, eine Lösung entwerfen, umsetzen, überprüfen, ob sie funktioniert. KI bricht diese Abfolge auf. Der Schritt der Umsetzung – das Schreiben des eigentlichen Codes – wird zunehmend von KI-Agenten übernommen, und das tun sie schnell.

Was bedeutet das für Ihr Team? Laut Morgan Stanley verlagern sich die Aufgaben von Entwickler*innen bereits weg vom praktischen Programmieren hin zu strategischeren Rollen ^[1]. „The Pragmatic Engineer“ drückt es noch deutlicher aus: Wenn KI fast den gesamten Code schreibt, verändert sich die Aufgabe von Softwareentwickler*innen grundlegend ^[2].

Die unmittelbare Folge ist, dass einzelne Entwickler*innen weniger direkten Einfluss auf das Endprodukt haben als früher. Für die Codegenerierung werden weniger Mitarbeiter*innen benötigt. Doch hier wird oft übersehen: Die Arbeit verschwindet nicht – sie verlagert sich.

02 — Verschiebung

Der Mehrwert verlagert sich in vorgelagerte Bereiche

Wenn KI die Implementierung übernimmt, wohin verlagert sich dann die eigentliche Ingenieurarbeit? An zwei Stellen:

Stromaufwärts: Anforderungsmanagement

Jemand muss immer noch herausfinden, was entwickelt werden muss. Das bedeutet, sich mit den Stakeholdern zusammenzusetzen, Unklarheiten zu beseitigen, Absichten zu klären und sicherzustellen, dass das Richtige spezifiziert wird – bevor irgendein KI-Agent auch nur eine einzige Zeile Code schreibt. Das ist schwieriger, als es klingt, und es ist eindeutig eine Aufgabe für Menschen.

In die Orchestrierung

KI-Agenten verstehen nicht einfach auf magische Weise, was man will. Jemand muss die Abstraktionen ^[11], die strukturierten Eingabeaufforderungen und die Leitplanken erstellen, die es der KI ermöglichen, die Absicht tatsächlich zu erfassen und in etwas Nützliches umzuwandeln. Diese Rolle des „Architekten/Orchestrators“ entwickelt sich zu einer der wichtigsten Positionen in einem modernen Software-Team.

03 — Perspektive

Die verborgene Rolle, die Entwickler*innen früher spielten

Hier ist etwas, worüber es sich lohnt, einmal nachzudenken. Entwickler*innen haben schon immer mehr getan, als nur Code zu schreiben.

Mehr als Code schreiben

Sie haben sich gewehrt, wenn eine Anforderung unrealistisch war. Sie haben darauf hingewiesen, wenn etwas in sechs Monaten nicht mehr wartbar sein würde. Sie haben nicht-funktionale Anforderungen – Zuverlässigkeit, Sicherheit, Testbarkeit – im Gespräch gehalten, auch wenn der Kunde nicht daran gedacht hat.

Das Risiko der Automatisierung zu früh

Wenn man Entwickler*innen aus den frühen Anforderungsgesprächen herausnimmt und diese Interaktion durch einen KI-Assistenten ersetzt, der Spezifikationen generiert, läuft man Gefahr, all das zu verlieren. Die Forschung weist ausdrücklich darauf hin: KI-gestützte Anforderungs-Workflows können in zwei Stunden statt in zwei Wochen ein vollständig aussehendes Dokument erstellen ^[3] – jedoch ohne die Feedbackschleifen zum Fachwissen, die Verankerung der technischen Machbarkeit und die gemeinsame Verantwortung, die von Entwickler*innen ausgehen, die an der Gestaltung des zu entwickelnden Produkts beteiligt waren ^[4].

04 — Zukunft

Wie Teams in Zukunft aussehen werden

Die Zusammensetzung eines Softwareentwicklungsteams verändert sich. Die heutige klassische agile Struktur – eine Handvoll Entwickler*innen, ein Product Owner, ein Scrum Master – war sinnvoll, als das Programmieren noch der Engpass war. Das trifft heute nicht mehr zu.

Die neue Teamstruktur

Die KI-gestützten Teams der nahen Zukunft werden ganz anders aussehen. Branchenbeobachter weisen alle in dieselbe Richtung ^{[5, 6, 7]}:

• Mehr Product Owner und Business-Analysten: Um die Anforderungspipeline gefüllt zu halten.
• Dedizierter Architekt/Orchestrator: Als Brücke zwischen Kundenabsicht und technischer Umsetzung.
• Kleinere Gruppe erfahrener Entwickler*innen: Mit Fokus auf Validierung, Verifizierung, Integration und das Aufspüren von KI-Fehlern – denn die KI wird Fehler machen.

05 — Handlungsfelder

Was das bedeutet, wenn Sie heute Entscheidungen treffen

Wenn Sie eine Entwicklungsabteilung leiten – ganz gleich, ob Sie Maschinen, medizinische Geräte oder irgendetwas anderes bauen, das auf eingebetteter oder sicherheitskritischer Software basiert – ist dieser Wandel für Sie bereits jetzt relevant.

Wer ist für die vorgelagerten Prozesse zuständig?

Haben Sie Mitarbeiter*innen, die wirklich gut darin sind, Anforderungen zu ermitteln und zu spezifizieren? Oder wurde das bisher immer informell von Ihren Entwickler*innen übernommen?

Wie stellen Sie den Prüfpfad sicher?

Gerade in regulierten Branchen ist es unverzichtbar, erklären zu können, warum etwas auf eine bestimmte Art und Weise entwickelt wurde. Wenn KI sowohl bei der Erstellung von Spezifikationen als auch beim Schreiben von Code zum Einsatz kommt, wird die Dokumentation der Absichten noch wichtiger – und schwieriger.

Bilden Sie die nächste Generation von Upstream-Denkern aus?

Der traditionelle Weg – Programmieren lernen, sich zum Architekten weiterentwickeln – wird derzeit auf den Kopf gestellt ^{[8, 9, 10]}. Unternehmen müssen sich bewusst darüber Gedanken machen, wie sie in diesem neuen Umfeld erfahrene Ingenieurtalente fördern.

Autor

Dr. Jan-Philipp Steghöfer