Wie KI Softwareentwicklung verändert: Chancen, Risiken und neue Rollen

Leon Schubert
26. Aug.
3 Min. Lesezeit

Aktualisiert: 27. Aug.

KI-Technologien wie Large Language Models (LLMs) und Agentensysteme verändern die Arbeitswelt rasant. In kaum einer Branche sind die Auswirkungen so schnell und tiefgreifend spürbar wie in der KI Softwareentwicklung.

Bereits heute (August 2025) nutzen 84 % der Entwickler*innen KI-Tools, 51 % sogar täglich. Gleichzeitig ist das Vertrauen gering: Nur 3 % der IT-Beschäftigten geben an, KI-Ergebnissen stark zu vertrauen - je erfahrener die Entwickler*innen, desto grösser die Skepsis.

Das verändert nicht nur den Prozess der Softwareentwicklung, sondern auch die Rollen im Team. Was kann KI heute bereits leisten? Wo liegen Chancen und Risiken? Und welche Fähigkeiten werden in Zukunft entscheidend?

Entwickler arbeitet mit KI-Tools - Beitrag von Leon Schubert über KI in der Softwareentwicklung — KI hält Einzug ins Software Engineering: Tools wie LLMs und Agentensysteme verändern, wie Code entsteht.

Wie KI schon heute die Softwareentwicklung verändert

Der Einsatz von KI variiert stark - von punktuellen Usecases bis hin zu Multi-Agenten-Systemen, die ganze Prototypen entwickeln können. Besonders in folgenden Bereichen zeigt KI ihr Potenzial:

Bereich	Typische Aufgaben	Vorteile	Beispiele / Tools
1. Automatisierung von Standardaufgaben	- Boilerplate Code (Getter/Setter, Migrationen) - Refactoring - einfache Fehlerkorrekturen	Spart Zeit bei repetitiven Arbeiten	GitHub Copilot, Cursor
2. Recherche zu Konzepten & Architektur	- Verschiedene Lösungswege diskutieren - Vor- und Nachteile gegenüberstellen	Schnellere Entscheidungsfindung	Direkter Prompt im Chat
3. Arbeit mit neuen Technologien	- Unterstützung bei neuen Sprachen, Frameworks, Schnittstellen - Dokumentationen zusammenfassen - Erste Prototypen entwickeln	Schnellere Einarbeitung in neue Stacks	LLMs mit Dokumentationen füttern
4. Tests & Code-Qualität verbessern	- Unit- und Integrationstests generieren - Testabdeckung erhöhen - Code Reviews optimieren	Höhere Qualität, weniger Fehler	Coderabbit, Copilot
5. Prototyping im Frontend	- Klickbare Prototypen erstellen - Frühe User-Tests durchführen	Schneller von der Idee zum Testprodukt	v0, Lovable, Bolt
6. Mustererkennung in Daten	- Analyse von Logs & Nutzungsdaten - Relevante Muster identifizieren	Erkenntnisse schneller als manuell	LLMs, spezialisierte KI-Analysetools ⚠️ Datenschutz beachten

Evolution statt Revolution: Grenzen und Risiken von KI

Die zentrale Frage: Wird KI Entwickler*innen ersetzen? Die Antwort: Nein - und zwar aus drei Gründen:

Bereich	Warum KI (noch) nicht ersetzt	Rolle des Menschen
Code	KI kann Code generieren, aber ohne Verständnis für Architektur und Domäne	Entwickler*innen bewerten Architektur, Wartbarkeit und Systemkontext
Komplexität	Je komplexer Systeme, desto grösser das Risiko fehlerhafter KI-Vorschläge	Erfahrene Entwickler*innen bleiben unersetzlich
Wissenstransfer	Einsteiger riskieren, Grundlagen nicht zu lernen	Menschen sichern Wissen im Team

Quellen:

Erfolgsfaktoren: So holen Unternehmen und Entwickler*innen das Beste aus KI heraus

Was Unternehmen tun sollten

Klare Governance-Leitlinien: definieren, wo KI sicher einsetzbar ist
Eigenverantwortung fördern: Teams entscheiden selbst innerhalb von Leitplanken
Prozesse prüfen: Fleissaufgaben priorisiert für Automatisierung analysieren
Weiterbildung & Neugier fördern: Akzeptanz steigt, wenn Lernen Teil der Kultur ist

Was Entwickler*innen tun sollten

Kritisch bleiben: KI-Ergebnisse stets auf Korrektheit prüfen
Prompt-Engineering lernen: präzise Eingaben führen zu besseren Resultaten
Eigenes Wissen vertiefen: Domänen- und Architekturverständnis bleibt Schlüsselkompetenz

Fazit: Wie sich Softwareentwicklung durch KI verändert

KI ist weder Allheilmittel noch Bedrohung - sondern ein Werkzeug.Richtig eingesetzt: mehr Effizienz, bessere Qualität, beschleunigte Innovation.Falsch eingesetzt: Risiken für Sicherheit, Wartbarkeit und Wissenstransfer.

Die Zukunft entscheidet sich nicht an der Frage, ob KI ersetzt, sondern wie gut Mensch und Maschine zusammenarbeiten.Wer KI kritisch, kreativ und verantwortungsvoll nutzt, schafft Raum für das Wesentliche im Software Engineering: Probleme verstehen und nachhaltige Lösungen gestalten.

Über den Autor

Leon Schubert ist leidenschaftlicher Entwickler, Experte für digitale Unternehmensentwicklung und seit 2021 Gründer & Geschäftsführer der Okeano GmbH. Sein Startup entwickelt individuelle Softwareprojekte und hilft Unternehmen dabei, Geschäftsprozesse zu digitalisieren und Optimierungspotenziale zu heben.