{"id":14254,"date":"2025-10-02T15:39:47","date_gmt":"2025-10-02T13:39:47","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=14254"},"modified":"2025-10-06T08:51:12","modified_gmt":"2025-10-06T06:51:12","slug":"ki-in-der-softwareentwicklung-neue-erkenntnisse-aus-forschung-und-praxis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-softwareentwicklung-neue-erkenntnisse-aus-forschung-und-praxis\/","title":{"rendered":"KI in der Softwareentwicklung: Zwischen Produktivit\u00e4tsschub und Vertrauenskrise \u2013 neue Erkenntnisse aus Forschung und Praxis"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Die Integration von KI ins Software Engineering ist kein Zukunftsthema mehr \u2013 sie ist Realit\u00e4t in vielen Unternehmen. Mit der Einf\u00fchrung von GenAI-Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT entstehen neue Spannungsfelder: Produktivit\u00e4tsgewinne einerseits, Vertrauensl\u00fccken und systemische Risiken andererseits. Gleichzeitig ver\u00e4ndert KI nicht nur die Art, wie Code entsteht, sondern auch die Anforderungen an Verifikation und Validierung (V&amp;V). Klassische V&amp;V-Methoden sto\u00dfen an ihre Grenzen, wenn KI-generierter Code nicht vollst\u00e4ndig nachvollziehbar ist oder Referenzen halluziniert werden. Die Notwendigkeit, neue Kontrollsysteme zu etablieren, wird in mehreren Studien deutlich.<\/p>\n<p>Im Oktober 2024 blickten wir in einem Blogartikel bereits auf die <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/generative-ki-softwareentwicklung\/\">Chancen und Herausforderungen generativer KI in der Softwareentwicklung<\/a>. Ein Jahr sp\u00e4ter zeigt sich: Viele Prognosen haben sich best\u00e4tigt, einige Risiken sind deutlicher geworden \u2013 und neue Fragen sind hinzugekommen. Die aktuellen Studien und Praxiserfahrungen, die wir im Folgenden zusammenfassen, geben einen realistischen Einblick in den Stand der Dinge. In diesem Beitrag reflektieren wir zentrale Erkenntnisse aus aktuellen Studien und Diskussionen, darunter den \u00bb<a href=\"https:\/\/dora.dev\/research\/2025\/dora-report\/\">State of AI-assisted Software Development<\/a>\u00ab von Googles <strong>D<\/strong>ev<strong>O<\/strong>ps <strong>R<\/strong>esearch and <strong>A<\/strong>ssessment Team (<strong>DORA<\/strong>), \u00bb<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3706599.3706670\">Examining the Use and Impact of an AI Code Assistant on Developer Productivity and Experience in the Enterprise<\/a>\u00ab von IBM sowie eine Reihe internationaler Forschungsarbeiten. Ziel ist es, die Wirkung von KI nicht nur lokal, sondern im Kontext von Plattformen, Prozessen und Kultur zu verstehen.<\/p>\n<h2>Von Effizienz zu Instabilit\u00e4t: Was die Forschung \u00fcber KI-Produktivit\u00e4t sagt<\/h2>\n<p>Viele Studien zeigen: KI kann die Produktivit\u00e4t einzelner Entwickler deutlich steigern. Doch diese lokalen <strong>Produktivit\u00e4tsgewinne<\/strong> f\u00fchren nicht automatisch zu besseren Ergebnissen auf Systemebene. Die DORA-Daten deuten sogar auf eine Zunahme von <strong>Lieferinstabilit\u00e4t<\/strong> hin \u2013 trotz h\u00f6herer Geschwindigkeit. Das zeigt: Ohne ein stabiles Downstream-Fundament, etwa in <strong>Architektur, Plattformqualit\u00e4t und Governance<\/strong>, verpufft der Nutzen. KI wirkt als Verst\u00e4rker \u2013 aber nur, wenn die Organisation darauf vorbereitet ist.<\/p>\n<h2>Nutzung und Vertrauen in KI-gest\u00fctzten Code<\/h2>\n<p>Die DORA-Studie zeigt, dass 30\u202f% der Entwickler wenig oder kein Vertrauen in AI-generierten Code haben. Der sogenannte <strong>AI-Agent<\/strong>, bei dem KI autonom agiert, wird selten genutzt \u2013 61\u202f% der Befragten verzichten vollst\u00e4ndig darauf. Das deckt sich mit Erkenntnissen aus \u00bb<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3696630.3730566\">Human-AI Collaboration in Software Development: A Mixed-Methods Study of Developers\u2019 Use of GitHub Copilot and ChatGPT<\/a>\u00ab: Entwickler nutzen KI vorwiegend reflexiv, nicht delegativ \u2013 also eher im Sinne eines Sparringpartners, statt komplette Aufgaben abzugeben. Wenn Entwickler Aufgaben bearbeiten, bei denen sie Entscheidungen treffen oder Inhalte interpretieren m\u00fcssen, hilft die KI nur begrenzt \u2013 das Zusammenspiel ist oft noch holprig. IDE-Integrationen und Tooling m\u00fcssen so konfigurierbar sein, dass Entwickler gezielt Einfluss auf das Verhalten der KI nehmen k\u00f6nnen \u2013 das st\u00e4rkt Vertrauen und verbessert die Zusammenarbeit.<\/p>\n<h2>Kulturelle Herausforderungen und ethische Spannungsfelder<\/h2>\n<p>Die <strong>Mensch-KI-Zusammenarbeit<\/strong> bringt neue kulturelle und ethische Fragen mit sich. Studien wie DORA weisen auf Risiken hin \u2013 etwa, dass Fachwissen verloren gehen kann (<strong>Deskilling<\/strong>), bestehende Rollen wegfallen (<strong>Job Displacement<\/strong>) oder KI gezielt f\u00fcr sch\u00e4dliche Zwecke eingesetzt wird (<strong>Malicious Use<\/strong>). Entwickler verlieren an <strong>Sichtbarkeit<\/strong>, wenn KI ihre Arbeit \u00fcbernimmt \u2013 das kann zu Frustration und Identit\u00e4tsverlust f\u00fchren.<\/p>\n<p>Zu den L\u00f6sungsans\u00e4tzen z\u00e4hlen:<\/p>\n<ul>\n<li>Mentoring-Formate wie das \u201a<strong>AI Pair Review<\/strong>\u2018, bei dem erfahrene Entwickler die Ergebnisse der KI pr\u00fcfen<\/li>\n<li><strong>Methoden zur Sichtbarmachung<\/strong> individueller Beitr\u00e4ge, um Transparenz zu schaffen<\/li>\n<li><strong>Sandbox-Strategien<\/strong>, in denen KI-generierter Code vor dem Einsatz abgesichert getestet wird.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Auch die ethischen Herausforderungen \u2013 etwa <strong>Verantwortung, Transparenz und Bias<\/strong> \u2013 m\u00fcssen aktiv adressiert werden (<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1109\/CIMPS65195.2024.11095939\">Brief State of the Art on Human-AI in Software Engineering: Impact, Ethical Challenges, and Academic Evolution<\/a>). Ein Beispiel f\u00fcr ein Spannungsfeld ist die Zunahme der Verantwortung von Softwareentwickelnden bei der Nutzung generativer KI und es wird die Notwendigkeit klarer Verantwortungsstrukturen hervorgehoben. Ein zentrales Problem besteht in der mangelnden Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen, die durch KI getroffen werden. Gleichzeitig besteht die Gefahr, dass bei einem unzureichend gesteuerten oder verantwortungslosen Einsatz gro\u00dfer Sprachmodelle (LLMs) unbeabsichtigt Bias in Softwareprodukte eingef\u00fchrt und verst\u00e4rkt werden.<\/p>\n<h2>Plattformqualit\u00e4t und Value Stream Management (VSM) als Schl\u00fcssel<\/h2>\n<p>Mehr Code durch KI l\u00f6st nicht den Engpass im System. Das zeigte ebenfalls die Analyse von DORA. Der System-Constraint bleibt bestehen, wenn Plattformen nicht als Produkt gedacht und mit klarer Governance ausgestattet sind. <strong>Wertstrommanagement (Value Stream Management)<\/strong> wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor: Nur wenn der <strong>gesamte Ablauf \u2013 vom ersten Konzept bis zur Auslieferung<\/strong> \u2013 transparent ist, k\u00f6nnen Unternehmen gezielt Engp\u00e4sse erkennen und Verbesserungen vornehmen. Ohne diesen \u00dcberblick \u00fcber den gesamten Entwicklungsprozess k\u00f6nnen viele Aktivit\u00e4ten unkoordiniert wirken und ins Leere laufen, statt auf klare Ziele hinzuarbeiten. Besonders kritisch ist, dass viele Organisationen zwar KI-Tools einf\u00fchren, aber ihre Delivery-Pipelines nicht entsprechend anpassen. Fehlende Guardrails, unzureichende CI\/CD-Integration und mangelnde Testabdeckung f\u00fchren dazu, dass KI-generierter Output nicht zuverl\u00e4ssig validiert wird. Die <strong>Plattform<\/strong> muss daher nicht nur <strong>technische Qualit\u00e4t sicherstellen<\/strong>, sondern auch hier die <strong>Kollaboration zwischen Mensch und KI orchestrieren<\/strong>.<\/p>\n<h2>Metriken im Wandel: Von Output-Messung zu V&amp;V-Indikatoren der Individual Effectiveness<\/h2>\n<p>Die Diskussion um Metriken ver\u00e4ndert sich. W\u00e4hrend 2024 noch \u00bb<strong>Productivity<\/strong>\u00ab\u00a0im Fokus stand, r\u00fcckt 2025 \u00bb<strong>Individual Effectiveness<\/strong>\u00ab\u00a0in den Mittelpunkt. Studien wie \u00bb<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3706599.3706670\">Examining the Use and Impact of an AI Code Assistant on Developer Productivity and Experience in the Enterprise\u00ab (IBM)<\/a> \u00a0und \u00bb<a href=\"https:\/\/dl.acm.org\/doi\/10.1145\/3696630.3728718\">Challenges and Opportunities for Generative AI in Software Engineering: A Managerial View<\/a>\u00ab\u00a0zeigen: Die Wirkung von KI ist individuell verschieden und kontextabh\u00e4ngig. Folglich sollten Metriken nicht nur die Produktivit\u00e4t messen, sondern handlungsleitende Indikatoren f\u00fcr individuelle Effektivit\u00e4t, Lernfortschritt, Entscheidungsqualit\u00e4t, Zusammenarbeit mit KI und den Einfluss auf die Produktqualit\u00e4t umfassen: Klassische Output-Metriken reichen nicht aus, um die Wirkung von KI zu erfassen.<\/p>\n<h2>Ausblick: Continuous AI und neue Rollen f\u00fcr den nachhaltigen KI-Einsatz<\/h2>\n<p>DORA beschreibt KI als \u00bbthe new normal\u00ab in der Softwareentwicklung. Organisationen m\u00fcssen sich auf <strong>Continuous AI<\/strong> einstellen \u2013 also auf eine kontinuierliche Integration und Evaluation von KI in ihre Prozesse. Neue Rollen wie der \u00bb<strong>AI Orchestrator<\/strong>\u00ab\u00a0entstehen, die nicht nur Technologie, sondern auch Kultur und Governance gestalten. In der Studie \u00bb<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.1145\/3696630.3730538\">AI in the Software Development Lifecycle<\/a>\u00ab\u00a0wird eine ausgewogene Verbindung von KI-Automatisierung und menschlicher Expertise angestrebt, um Softwareentwicklung in der \u00c4ra intelligenter Systeme effizient, sicher und transparent zu gestalten. Auch im Paper \u00bb<a href=\"https:\/\/doi.org\/10.3390\/app15031344\">AI-Driven Innovations in Software Engineering: A Review of Current Practices and Future Directions<\/a>\u00ab\u00a0 wird betont: Ohne Nutzerzentrierung kann KI sogar schaden.<\/p>\n<p>Die Geschwindigkeit, mit der KI arbeitet, erfordert eine Anpassung der V&amp;V-Prozesse \u2013 sowohl technisch als auch kulturell. Architektur, CI\/CD-Pipelines und Review-Prozesse m\u00fcssen so gestaltet sein, dass sie KI-generierten Output zuverl\u00e4ssig pr\u00fcfen k\u00f6nnen, ohne neue Bottlenecks zu erzeugen. Auch hier ist die Rolle von \u00bbAI Pair Review\u00ab als Mentoring-Ritual besonders relevant: Senior-Entwickler \u00fcbernehmen die Verantwortung f\u00fcr die Validierung von KI-generiertem Code, w\u00e4hrend Junior-Entwickler lernen, wie sie mit KI sicher und effektiv arbeiten.<\/p>\n<p>Diese neuen Rollen begleiten die V&amp;V nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch: <strong>Der Mensch bleibt zentral \u2013 auch im KI-gest\u00fctzten Entwicklungsprozess.<\/strong><\/p>\n<h2>KI-Erfolg nur mit Menschen, Prozessen und Kultur<\/h2>\n<p>Der Erfolg von KI h\u00e4ngt daher nicht nur von Technologie ab, sondern auch von Menschen, Prozessen und Kultur. Der wichtigste Hebel ist die <strong>Nutzerzentrierung<\/strong> \u2013 ohne sie bleibt KI ein Tool ohne Wirkung.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<p>Wie erleben Sie den Einsatz von KI in Ihrer Softwareentwicklung? Welche Herausforderungen und Chancen sehen Sie? <a href=\"mailto:patricia.kelbert@iese.fraunhofer.de,anfrage@iese.fraunhofer.de\">Sprechen Sie mit uns<\/a> \u00fcber ma\u00dfgeschneiderte KI-Governance und V&amp;V-Strategien.<\/p>\n<\/div>\n<p><em>Hinweis: Transparenz ist uns wichtig: F\u00fcr diesen Blogbeitrag haben wir gezielt einige aktuelle Studien und Praxisbeispiele ausgew\u00e4hlt. Eine vollst\u00e4ndige, systematische \u00dcbersicht \u00fcber die gesamte Forschungslage erhebt dieser Beitrag jedoch nicht.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Integration von KI ins Software Engineering ist kein Zukunftsthema mehr \u2013 sie ist Realit\u00e4t in vielen Unternehmen. Mit der Einf\u00fchrung von GenAI-Tools wie GitHub Copilot oder ChatGPT entstehen neue Spannungsfelder: Produktivit\u00e4tsgewinne einerseits, Vertrauensl\u00fccken und systemische Risiken andererseits. 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