Hinweis: Das Beitragsbild wurde mit künstlicher Intelligenz erzeugt.
KI schreibt Code, prüft Software und erstellt Dokumentationen. Dennoch planen viele Unternehmen, ihre Entwicklungsteams zu vergrößern statt zu verkleinern. Eine Studie der Management- und Technologieberatung BearingPoint zeigt: Der breite, systematische Einsatz von KI in der Softwareentwicklung steht noch aus. Die Hürden sind technischer und organisatorischer Natur.
Verbreitung hoch, Durchdringung gering
91 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz nutzen KI in der Softwareentwicklung. Das klingt nach flächendeckendem Einsatz. Der Blick auf die Details relativiert diesen Eindruck jedoch deutlich. Nur 18 Prozent haben KI fest in ihre Entwicklungsprozesse integriert. 73 Prozent setzen die Technologie punktuell ein, ohne strukturelle Verankerung.
Für die Studie befragte BearingPoint 112 Führungskräfte im DACH-Raum. Die Ergebnisse beschreiben eine Branche, die experimentiert, aber noch keine einheitliche Integrationsstrategie gefunden hat.
Wo KI konkret zum Einsatz kommt
Die häufigsten Anwendungsfelder sind Dokumentation, Code-Generierung und Qualitätssicherung. 77 Prozent der Unternehmen nutzen KI für Dokumentationsaufgaben, 76 Prozent für die Code-Generierung, 74 Prozent für Code-Reviews und Qualitätssicherung. Auch bei Architektur, Design und der Erstellung von Testdaten ist KI bereits im Einsatz.
Diese Aufgaben gehören zu den zeitintensivsten im Entwicklungsalltag. Dass KI dort entlastet, bestätigen die Befragten. 81 Prozent berichten von einer höheren Entwicklungsgeschwindigkeit. 77 Prozent sehen Vorteile beim Prototyping, 74 Prozent beschreiben eine Entlastung bei Routineaufgaben. 59 Prozent stellen eine höhere Gesamteffizienz fest.
Produktivitätsgewinne sind ungleich verteilt
Die Effizienzgewinne fallen nicht überall gleich aus. Die Studie führt das auf unterschiedliche Reifegrade und Einsatzstrategien zurück. Ausschlaggebend ist nicht allein, ob ein Unternehmen KI verwendet, sondern wie tief die Technologie in bestehende Abläufe eingebunden ist.
Wer KI nur für einzelne Aufgaben nutzt, erzielt geringere Produktivitätsgewinne als Unternehmen mit durchgängiger Integration. Der Nutzen von KI skaliert damit mit dem Grad der organisatorischen Vorbereitung.
Sicherheit und Governance bremsen die Skalierung
Die größten Hindernisse beim Ausbau des KI-Einsatzes liegen im Bereich Sicherheit und Compliance. 70 Prozent der Befragten nennen diese Faktoren als Herausforderung. 61 Prozent haben Schwierigkeiten bei der Auswahl geeigneter KI-Werkzeuge. 58 Prozent berichten von Problemen bei der technischen Einbindung in bestehende Prozesse.
Die Unternehmen reagieren mit internen Regelwerken. Drei von vier Befragten haben KI-Richtlinien eingeführt oder befinden sich in der Umsetzung. Die klare Zuweisung von Verantwortlichkeiten und Qualitätsstandards im KI-gestützten Entwicklungsprozess wird damit zur operativen Voraussetzung für den nächsten Schritt.
Fachkräftemangel bleibt strukturelles Problem
In Deutschland fehlen laut Bitkom rund 79.000 IT-Fachkräfte. Dieser Mangel besteht unabhängig vom KI-Einsatz. Die Mehrheit der Unternehmen erwartet durch KI keine Jobverluste im Entwicklungsbereich. Gefragt sind Entwicklerinnen und Entwickler, die KI-Werkzeuge bedienen, bewerten und in komplexe Systemarchitekturen einbetten können.
Das verschiebt das Anforderungsprofil, hebt es aber nicht auf. Wer heute Entwicklerstellen besetzt, sucht zunehmend nach Kandidaten mit KI-Kompetenz als Zusatzqualifikation. Das gilt für die Softwareentwicklung ebenso wie für angrenzende Bereiche wie IT-Sicherheit, Testmanagement und Systemintegration.
Fazit
KI verändert die Softwareentwicklung, ersetzt Entwicklerinnen und Entwickler aber nicht. Der Engpass liegt nicht beim Personal, sondern bei der strukturellen Integration. Unternehmen, die KI systematisch einsetzen wollen, brauchen klare Governance-Regeln, sichere Tool-Auswahl und qualifiziertes Personal für die Umsetzung. Wer nur punktuell experimentiert, wird den Produktivitätsvorteil nicht realisieren. Für Produktions- und IT-Verantwortliche bedeutet das: Die Investition in KI-Kompetenz innerhalb der bestehenden Entwicklungsteams ist keine Option, sondern eine operative Notwendigkeit.
