KI in der Software-Entwicklung: Worauf Sie bei der Auswahl eines Auftragnehmers im Jahr 2025 achten sollten

Es ist kein Geheimnis, dass der Markt für KI-Tools und -Dienste schnell wächst. Laut Statista wird der Wert des KI-Marktes beispielsweise im Jahr 2025 voraussichtlich atemberaubende 243,7 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer jährlichen Wachstumsrate von 27,67 % wachsen, sodass der Markt bis 2030 auf 826,7 Milliarden US-Dollar anwachsen wird.

Diese erstaunliche Expansion wurde größtenteils durch verschiedene KI-Anwendungen möglich gemacht, zum Beispiel in den Bereichen Marketing & Vertrieb, Kundenservice, Automobilindustrie und natürlich Softwareentwicklung.

Viele Technologieunternehmen, von Startups bis hin zu Giganten wie Microsoft, IBM und Google, haben das Potenzial der künstlichen Intelligenz zur Erstellung von Softwarelösungen erkannt und stark in KI-Assistenten sowie in KI-bezogene Forschung und Entwicklung investiert.

Aber ist KI immer gut in der Softwareentwicklung und worauf sollte man achten, wenn man einen Auftragnehmer auswählt, der künstliche Intelligenz in Entwicklungsprozesse integriert?

Warum Kunden 2025 auf KI-Integration achten sollten

In letzter Zeit hat sich die KI-Integration zu einem Indikator für die Geschwindigkeit eines Technologieunternehmens entwickelt und dafür, wie gut es mit der Zeit Schritt hält. Es wird angenommen, dass Anbieter, die KI-Coding-Assistenten wie GitHub Copilot und Cursor IDE einsetzen, die Codierung sichtbar beschleunigen, Kosten senken und die Softwarequalität verbessern können.

Noch beeindruckender ist der Aufstieg von KI-Modellen wie Claude Sonnet 3.7, das mittlerweile das Feld sowohl in seiner regulären als auch in seiner Denkversion anführt. Diese fortschrittlichen Modelle helfen Entwicklern, Code effizienter zu erstellen, zu verfeinern und zu beheben als je zuvor.

Vor zwei Jahren berechnete Statista, dass Softwareentwickler, die einen KI-Assistenten nutzen, ihre Arbeit fast doppelt so schnell beenden wie diejenigen, die ohne einen solchen arbeiten. Das bedeutet, dass ein Entwickler mit KI-Systemen genauso viel erledigen kann wie zwei menschliche Entwickler ohne diese.

Unterschied bei Softwareentwicklungstasks mit und ohne KI-Fähigkeiten, Statista

Dennoch gibt es trotz der vielen Vorteile der Implementierung von KI-Assistenten in Softwareentwicklungsprozesse auch einige Datenschutzbedenken für Softwareunternehmen.

Da viele KI-Modelle aus öffentlichen Code-Repositories wie GitHub lernen, können sie Code generieren, der versehentlich Open-Source-Lizenzen verletzt. Tools wie Copilot beispielsweise schreiben den ursprünglichen Autoren keine Anerkennung zu, was oft erforderlich ist.

Noch schlimmer, KI kann manchmal bestehenden Code wortwörtlich kopieren, was bedeutet, dass Softwareentwicklungsteams unbewusst urheberrechtlich geschützten Code verwenden könnten, was das Unternehmen in rechtliche Komplikationen bringt.

Neben den Haftungsfragen kann KI-generierter Code auch Sicherheitsrisiken mit sich bringen. KI-Entwickler könnten versehentlich proprietäre Algorithmen oder vertrauliche Daten durchsickern lassen, was den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens gefährden könnte.

Noch schädlicher ist, dass KI-generierter Code sensible Informationen wie fest kodierte Anmeldeinformationen, Datenbankverbindungen oder persönliche Kundendaten offenlegen könnte, wodurch sowohl das Unternehmen als auch seine Nutzer gefährdet werden.

Im Jahr 2023 beispielsweise verbot Samsung Electronics seinen Mitarbeitern, ChatGPT und andere KI-gestützte Chatbots zu nutzen und wurde damit zu einem der Unternehmen, das Maßnahmen zur Nutzung von generativer KI für die Softwareentwicklung verschärfte.

Die Maßnahmen wurden nach dem versehentlichen Leck vertraulicher interner Quellcodes ergriffen, die von einem Ingenieur auf ChatGPT hochgeladen worden waren.

Die Rolle der KI in Entwicklungszyklen

KI-Tools sind für viele IT-Profis zu einem festen Bestandteil der täglichen Arbeit geworden. Mehr als 50 % der Machine-Learning-Ingenieure nutzen täglich KI, und fast ebenso viele Data Scientists setzen sie ebenso häufig ein.

Back-End- und Full-Stack-Entwickler machen ebenfalls guten Gebrauch von KI in der Softwareentwicklung, wenn auch etwas seltener, etwa einer von drei nutzt diese Tools täglich. Aber was genau kann KI tun?

Code-Schreiben

Wie bereits erwähnt, haben KI-Coding-Assistenten wie GitHub Copilot, Cursor IDE mit der Hilfe von Claude Sonnet 3.7 und anderen LLMs die Codierungsgeschwindigkeit und -genauigkeit erheblich verbessert. Sie schlagen nicht nur Code-Snippets vor – sie generieren ganze Funktionen, refaktorieren Code und übersetzen ihn sogar zwischen Programmiersprachen.

Moderne IDEs wie VSCode IDE integrieren jetzt KI-gestützte Entwicklungsmodi, die proaktiv Dateien bearbeiten, Fehler beheben und neuen Code generieren.

• In GitHub Copilot wird dies als Copilot Edit bezeichnet.
• In Cursor wird eine ähnliche Funktion Composer genannt.

Diese KI-gesteuerten Modi ermöglichen eine freihändige Verbesserung des Codes, wobei der Assistent nicht nur Vorschläge macht, sondern den Code in Echtzeit aktiv verändert.

Meistgenutzte künstliche Intelligenz-Tools unter Entwicklern im Jahr 2024, Statista

Code-Test: Manuell und Automatisiert

Neben der Beschleunigung der Entwicklung spielen KI-Technologien auch eine bedeutende Rolle in der Testphase.

Statt dass ein menschlicher Tester jeden Button, jedes Formular und jedes Menü durchklickt, können KI-gestützte Tools Benutzeraktionen simulieren, um sofort Lücken zu erkennen und das Testen gründlicher zu machen.

KI kann auch eigenständig Testfälle erstellen, indem sie den Code inspiziert und vorhersagt, wo Probleme auftreten könnten.

Dies ist besonders nützlich, um zu überprüfen, ob einzelne Funktionen korrekt arbeiten und ob verschiedene Teile der Anwendung wie gewünscht zusammenarbeiten.

Mit Tools wie Selenium und Cypress, die KI nutzen, können Entwickler auch Websites testen, indem sie simulieren, wie Nutzer mit ihnen in einem Browser interagieren. Einige andere KI-gestützte Frameworks können sogar Testfälle selbst erstellen und so Entwicklern Zeit sparen.

Code-Sicherheit und Kontrolle

Eines der Hauptanliegen bei der Softwareentwicklung ist der Schutz des Codes vor Sicherheitsrisiken wie unbefugtem Zugriff oder Datenlecks. KI-Lösungen können wiederum den Code autonom auf potenzielle Sicherheitslücken scannen und sogar Lösungen vorschlagen, bevor diese katastrophal werden.

Wie SCAND KI in der Softwareentwicklung einsetzt: Mit Ihrer vollen Zustimmung

Bei SCAND haben wir KI-Assistenten vollständig integriert, um die Softwareentwicklung schneller, intelligenter und sicherer zu gestalten.

Wir, wie viele unserer Kollegen, nutzen KI-Coding-Tools wie GitHub Copilot, um die Entwicklung zu beschleunigen und unseren Softwareingenieuren zu helfen, Code mehrere Male schneller zu schreiben.

Aber wir verlassen uns nicht blind auf KI-generierten Code – unsere Entwickler überprüfen und verfeinern alles sorgfältig, um hochwertige Softwareanwendungen zu gewährleisten. Das Ergebnis? Schnellere Lieferzeiten ohne Einbußen bei der Zuverlässigkeit.

Aber KI hilft uns nicht nur beim Code-Schreiben – sie macht auch das Testen vernünftiger. Wir nutzen KI-gestützte Tools für sowohl manuelles als auch automatisiertes Testen, um Probleme zu erkennen, bevor sie in die Produktion gelangen.

KI kann auch automatisch Testfälle direkt aus dem Code generieren und so sicherstellen, dass nichts durch die Ritzen schlüpft. Das bedeutet weniger Fehler, bessere Leistung und eine problemlose Interaktion der App für Endnutzer.

Der wichtigste Punkt bei der Nutzung von künstlicher Intelligenz ist jedoch, dass wir KI in der Softwareentwicklung nur dann integrieren, wenn Kunden ausdrücklich zustimmen, was bedeutet, keine Überraschungen und keine versteckten Datenteilen.

Für diejenigen, die die Datensicherheit bei der Integration von KI in Frage stellen, können wir KI-Modelle wie LLama (3B/8B-Parameter), StarCoder und DeepSeek-R1 lokal ausführen. Auf diese Weise profitieren die Kunden von allen Vorteilen der KI, während ihr Code vollständig privat bleibt.