Wird KI Softwareentwickler ersetzen? Ein praktischer Realitätscheck

Wie oft haben Sie sich schon dabei ertappt zu denken: „Wäre es nicht einfacher, das Projekt an eine KI zu übergeben, anstatt ein Team von Entwicklern zu bezahlen?“ Ein verlockender Gedanke, besonders im Zeitalter der KI – doch die Realität ist weitaus komplexer.

In diesem Artikel beleuchten wir, was KI in der Softwareentwicklung tatsächlich leisten kann, wo sie im Vergleich zum Menschen noch an ihre Grenzen stößt und welche Schlussfolgerungen Unternehmen ziehen sollten, bevor sie ein Projekt der künstlichen Intelligenz anvertrauen.

Als KI versuchte, Softwareingenieur zu sein

Vor Kurzem wandte sich ein Kunde mit einem ungewöhnlichen Experiment an SCAND. Er wollte testen, ob künstliche Intelligenz eigenständig eine kleine Webanwendung entwickeln kann, und entschied sich, dafür Cursor einzusetzen. Der Zweck der Anwendung war simpel – Statistiken von einer externen API abrufen und in einer Tabelle anzeigen.

Das erste Ergebnis wirkte vielversprechend: Die KI erstellte ein funktionsfähiges Projekt, das sowohl Client- als auch Serverkomponenten enthielt, implementierte die grundlegende Logik für den Datenabruf und gestaltete sogar das Interface. Die Tabelle zeigte die Statistiken korrekt an, und die gesamte Codestruktur machte auf den ersten Blick einen soliden Eindruck.

Bei genauerer Betrachtung stellte sich jedoch heraus, dass die Lösung übermäßig komplex aufgebaut war. Anstatt direkt eine Verbindung zur API herzustellen und die Daten im Browser darzustellen, baute die KI einen vollständigen Backend-Server, der Anfragen weiterleitete, Zwischendaten speicherte und eine separate Bereitstellung erforderte.

Für eine so einfache Aufgabe war das unnötig – es verkomplizierte die Infrastruktur, brachte zusätzliche Einrichtungsschritte mit sich und verlängerte den Integrationsprozess.

Darüber hinaus berücksichtigte die KI weder Fehlerbehandlung noch Anfrageoptimierung oder die Integration in die bestehenden Systeme des Kunden. Das bedeutete, dass Entwickler eingreifen und Teile der Lösung überarbeiten mussten.

Die Grenzen generativer KI in Programmierung und Softwareentwicklung

Generative KI hat bereits bewiesen, dass sie schnell funktionsfähigen Code erzeugen kann. In der Praxis erweisen sich ihre Fähigkeiten in der realen Softwareentwicklung jedoch oft als begrenzt. Hier sind die wichtigsten Probleme, auf die wir bei der Überprüfung von KI-generierten Projekten regelmäßig stoßen:

• Mangelndes Verständnis für Geschäftslogik und Architektur. KI sieht nicht das Gesamtbild eines Projekts, seine Ziele und Einschränkungen. Daher können die erstellten Lösungen zwar technisch korrekt, aber völlig unvereinbar mit den tatsächlichen geschäftlichen Anforderungen sein.
  
• Unfähigkeit, architektonische Kompromisse einzugehen. Ein erfahrener Softwareingenieur bewertet das Gleichgewicht zwischen Entwicklungsgeschwindigkeit, Implementierungskosten und Wartungsfreundlichkeit. KI hingegen kann diese Faktoren nicht gegeneinander abwägen und neigt dazu, einen standardmäßigen oder sogar unnötig komplexen Ansatz zu wählen.
  
• Overengineering. Das Erzeugen unnötiger Schichten, Module und Services ist ein häufiger Fehler. So kann eine einfache Anwendung mit einem zusätzlichen Backend enden, das separate Bereitstellung und Wartung erfordert.
  
• Ignorieren des Kontexts bestehender Systeme. KI berücksichtigt nicht, wie sich neuer Code in die aktuelle Infrastruktur integriert, was zu Inkompatibilitäten oder zusätzlichen Kosten für Nacharbeiten führen kann.
  
• Code ≠ Produkt. Künstliche Intelligenz kann Codefragmente schreiben, liefert jedoch keine vollständigen Lösungen, die UX, Sicherheit, Skalierbarkeit und langfristige Wartung berücksichtigen.
  
• Versteht die Aufgabe nicht immer vollständig. Um das gewünschte Ergebnis zu erhalten, müssen Prompts oft präzisiert oder ausführlicher formuliert werden – manchmal bis hin zu einer ganzen Seite. Das verlangsamt den Prozess und zwingt den Entwickler, Zeit in die Verfeinerung der Anfrage zu investieren, anstatt direkt mit der effektiven Umsetzung fortzufahren.

Letztlich gilt: Trotz der wachsenden Rolle von KI in der Softwareentwicklung riskieren Projekte ohne die Einbindung erfahrener Entwickler, zur Quelle von technischer Schuld und unnötigen Kosten zu werden.

Warum menschliche Softwareentwickler KI-Agenten immer noch überlegen sind

Ja, generative KI und agentische KI können heute Code schreiben – manchmal sogar ziemlich guten Code. Doch es gibt nach wie vor Dinge, die künstliche Intelligenz im Arbeitsablauf eines professionellen Softwareentwicklers nicht ersetzen kann.

Erstens geht es um das Verständnis des Geschäftskontexts. Ein Mensch schreibt nicht einfach nur ein Programm – er weiß, warum und für wen es erstellt wird. KI sieht lediglich eine Reihe von Anweisungen; ein Entwickler erkennt die eigentliche Aufgabe und versteht, wie sie in die Unternehmensziele passt.

Zweitens zählt die Fähigkeit, fundierte Entscheidungen zu treffen – ob bestehender Code wiederverwendet oder etwas völlig Neues entwickelt werden soll. Ein Mensch wägt Fristen, Kosten und Risiken ab. KI hingegen folgt oft einem Schema, ohne versteckte Kosten zu berücksichtigen.

Drittens spielt die architektonische Flexibilität eine Rolle. Ein erfahrener Programmierer spürt, wann ein Projekt beginnt, unnötige Schichten zu entwickeln, und weiß, wann der richtige Zeitpunkt ist, damit aufzuhören. KI hingegen erzeugt häufig überflüssige Strukturen, schlicht weil sie diese in ihren Trainingsbeispielen gesehen hat.

Viertens ist das Denken an die Zukunft des Produkts entscheidend. Skalierbarkeit, Wartbarkeit und die Behandlung von Sonderfällen sind im Mindset eines Entwicklers verankert. KI ist derzeit nicht in der Lage, solche Feinheiten vorherzusehen.

Und schließlich: Kommunikation. Ein echter Softwareingenieur arbeitet mit dem Kunden zusammen, klärt Anforderungen und passt den Ansatz im Verlauf des Projekts an. KI ist nicht fähig zu echtem Dialog oder zum feinen Verständnis menschlicher Prioritäten.

Daher gilt: In der heutigen Softwareentwicklung ist künstliche Intelligenz nach wie vor ein Werkzeug – kein Stratege. Und auch in absehbarer Zukunft wird die menschliche Rolle bei der Erstellung hochwertiger Software unverzichtbar bleiben.

Die folgende Tabelle zeigt, wie Menschen und KI mit zentralen Aspekten der Entwicklung umgehen – und warum der menschliche Beitrag im Prozess weiterhin entscheidend ist.

Menschliche Entwickler vs. KI in der Softwareentwicklung

Wo KI-Coding-Tools und agentische KI Softwareingenieuren helfen können

Trotz ihrer Einschränkungen haben KI-Tools einige Stärken, die sie zu wertvollen Assistenten für Softwareingenieure machen. Laut Statista (2024) berichteten 81 % der Entwickler weltweit von einer gesteigerten Produktivität beim Einsatz von KI, und mehr als die Hälfte stellte eine verbesserte Arbeitseffizienz fest.

Vorteile des Einsatzes von KI im Entwicklungsworkflow (Statista)

Im Alltag der Entwicklung kann KI Routineaufgaben erheblich beschleunigen und unterstützende Prozesse vereinfachen, wie zum Beispiel:

• Generierung von Boilerplate-Code. Generative KI kann sich wiederholende Code-Strukturen in Sekunden erzeugen, Zeit sparen und Entwicklern ermöglichen, sich auf die Geschäftslogik zu konzentrieren.
  
• Erstellung einfacher Komponenten. KI kann schnell Buttons, Formulare, Tabellen und andere UI-Elemente bauen, die später an die Projektanforderungen angepasst werden können.
  
• Formatumwandlungen. Künstliche Intelligenz kann Daten und Code problemlos transformieren – etwa von JSON zu YAML oder von TypeScript zu JavaScript und zurück.
  
• Refactoring. KI kann Codeverbesserungen vorschlagen, Strukturen vereinfachen und Duplikate entfernen.
  
• Schnelles Prototyping. KI kann eine Basisversion von Funktionalitäten erstellen, um Ideen zu testen oder Konzepte einem Kunden zu demonstrieren.
  

Dennoch gilt: Selbst in diesen Anwendungsfällen bleibt KI nur ein Werkzeug. Die endgültige Version des Codes sollte stets eine menschliche Überprüfung und Integration durchlaufen, um sicherzustellen, dass sie den architektonischen Anforderungen, Qualitätsstandards und dem Geschäftskontext des Projekts entspricht.

SCANDs Ansatz — KI + menschliche Expertise im Zeitalter der KI

Bei SCAND sehen wir künstliche Intelligenz nicht als Konkurrenten der Entwickler, sondern als Werkzeug, das das Team stärkt. Unsere Projekte basieren auf einem einfachen Prinzip: KI beschleunigt — Menschen steuern.

Wir setzen Copilot, ChatGPT, Cursor und andere KI-Tools dort ein, wo sie echten Mehrwert bringen – beim schnellen Erstellen von Vorlagen, Generieren einfacher Komponenten und Testen von Ideen. So sparen wir Stunden und Tage bei Routinetätigkeiten.

Doch die Codegenerierung ist nur der Anfang. Jede von der KI erzeugte Lösung geht durch die Hände unserer erfahrenen Entwickler, die:

• die Korrektheit und Sicherheit des Codes überprüfen, einschließlich potenzieller Lizenz- und Urheberrechtsverletzungen, da einige vorgeschlagene Codefragmente Teile aus offenen Repositories replizieren können,
  
• die Architektur auf die Aufgabe und die Projektspezifika optimieren,
  
• technische Lösungen an die Geschäftslogik und die Projektanforderungen anpassen.
  

Besonderes Augenmerk legen wir auch auf Datenschutz und Vertraulichkeit:

• Wir übertragen keine vertraulichen Daten ungeschützt an öffentliche Cloud-KI, es sei denn, der Kunde verlangt dies ausdrücklich. Bei Projekten mit sensiblen oder regulierten Informationen (z. B. medizinische oder finanzielle Daten) nutzen wir lokale KI-Assistenten – Ollama, LM Studio, llama.cpp und andere –, die auf den sicheren Servern des Kunden betrieben werden.
  
• Wir schließen klare Verträge ab, die festlegen: wem der finale Code gehört, ob KI-Tools zugelassen sind und wer für die Überprüfung und Korrektur des Codes verantwortlich ist, falls er Lizenzen verletzt oder Fehler enthält.
  
• Wir nehmen Dokumentationspflichten auf (KI-Nutzungsprotokolle, die genau angeben, wann und welche Tools verwendet wurden), um die Quelle möglicher Probleme nachzuvollziehen und Transparenz für Audits sicherzustellen.
  
• Wir bieten Teamtrainings zu Best Practices im Umgang mit KI an, einschließlich des Verständnisses der Grenzen KI-generierter Inhalte, der Risiken bei Lizenzen und der Bedeutung manueller Validierung.

Wird KI Softwareingenieure ersetzen? Der praktische Realitätscheck

Heute befindet sich künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung auf demselben Stand wie Taschenrechner in der Buchhaltung vor einigen Jahrzehnten: ein Werkzeug, das Berechnungen beschleunigt, aber nicht versteht, warum und welche Zahlen berechnet werden müssen.

Generative KI kann bereits vieles – von der Generierung von Komponenten bis hin zum automatischen Refactoring. Doch die Erstellung eines Softwareprodukts bedeutet mehr als nur Code zu schreiben. Es geht darum, die Zielgruppe zu verstehen, Architekturen zu entwerfen, Risiken einzuschätzen, Integrationen mit bestehenden Systemen umzusetzen und langfristige Wartung über Jahre hinweg zu planen. Und genau hier bleibt der menschliche Faktor unersetzlich.

Anstelle des Szenarios „KI ersetzt Entwickler“ bewegen wir uns hin zu einem Mischmodell, in dem KI-Agenten Teil des Workflows werden und Entwickler sie als Beschleuniger und Assistenten nutzen. Diese Synergie gestaltet die Softwareentwicklung bereits heute neu und wird sie auch in den kommenden Jahren prägen.

Die wichtigste Erkenntnis: Das Zeitalter der KI beseitigt den Beruf des Softwareingenieurs nicht – es transformiert ihn. Neue Werkzeuge kommen hinzu, und die Prioritäten verlagern sich von der Routineprogrammierung hin zu Architektur, Integration und strategischem Design.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Kann KI eine komplette App schreiben?
Ja, aber oft ohne Optimierung, mit übermäßig komplexer Architektur und ohne Rücksicht auf langfristige Wartbarkeit.

Wird KI Frontend-/Backend-Entwickler ersetzen?
Noch nicht, da die meisten Entwicklungsentscheidungen Geschäftskontext, Abwägungen und Erfahrung erfordern, über die KI nicht verfügt.

Was ist die größte Auswirkung von KI-generiertem Code?
Ein erhöhtes Risiko für technische Schulden, Probleme bei der Wartbarkeit und eine fehlerhafte Architektur – alles Faktoren, die letztlich die Kosten für Nacharbeiten in die Höhe treiben können.