Für Unternehmen reichen Co-Piloten einfach nicht aus.

Der Hype um einen bestimmten Bereich der Softwareentwicklung und -bereitstellung der nächsten Generation, nämlich KI-gestützte Programmierassistenten, hat neue Höhen erreicht. In den letzten Jahren haben wir Angebote von traditionellen Anbietern gesehen. DevOps Anbieter wie GitHub (GitHub Copilot), neuere Konkurrenten wie Cursor und sogar etablierte Unternehmen wie OpenAI (Codex), Anthropic (Claude Code) und andere versprechen schnellere Codeerstellung, die Eliminierung repetitiver Aufgaben und einen wirtschaftlich sinnvollen Ansatz im Vergleich zu bisherigen, auf Paarprogrammierung basierenden Programmierverfahren. Gleichzeitig werden diese Tools Führungskräften großer Entwicklungsorganisationen als Mittel zur Verbesserung der Wirtschaftlichkeit der Softwareentwicklung, zur Beschleunigung von Innovationen und letztendlich zur Optimierung der Geschäftsprozesse in der Softwareentwicklung und -bereitstellung präsentiert.

Doch hier kommt die frühe und unangenehme Wahrheit für Unternehmen: Coding-Copiloten gehen selten auf die größten Engpässe ein und bringen die versprochenen Geschäftsergebnisse nicht zustande.

Ich bin absolut überzeugt, dass Coding-Copiloten auch in Zukunft unverzichtbar sein werden. Sie können die Produktivität der lokalen Entwickler deutlich steigern. Doch der Softwareentwicklungs- und -bereitstellungsprozess (insbesondere in großen Unternehmen) ist ein komplexes und vernetztes System, das Planung, Programmierung, Tests, Absicherung und die Produktionsfreigabe von Anwendungen umfasst – und das alles unter Einhaltung der geltenden Richtlinien und Compliance-Vorgaben. Copiloten allein verbessern lediglich die Effizienz der Programmierung und verpassen dabei das größere Potenzial: die Verbesserung von Workflow, Sicherheit und Qualität über den gesamten Softwarelebenszyklus hinweg.

Die schockierenden Grenzen der Codierung von Copiloten im Unternehmen

Programmier-Copiloten wurden in Entwicklungsorganisationen schneller eingeführt als jede andere KI-Lösung. Jüngste Schätzungen gehen davon aus, dass allein in den letzten zwei Jahren über 90 % der Forschungs- und Entwicklungsabteilungen von Unternehmen diese Technologie nutzen. haben entweder vollständig übernommen oder Kopiloten eingesetztDie Auswirkungen des Änderungsmanagements und der Werkzeugkosten sind jedoch uneinheitlich. Zwei Berichte der letzten Monate haben in der gesamten Branche für Enttäuschung gesorgt, darunter die Ergebnisse von METRs, die die Einführung von Kopilotensystemen belegten. hat die Entwickler tatsächlich verlangsamt und die mittlerweile berüchtigte MIT-Studie, die zeigte, dass 95 % aller KI-Projekte im Unternehmen sind „gescheitert“.

Die große Frage lautet: Warum erzielen Co-Piloten im Unternehmen nicht die erwarteten Ergebnisse? Die Gründe dafür sind vielfältig und liegen in verschiedenen, einfachen Tatsachen:

• Die Codegenerierung ist nur ein Schritt in einem größeren Prozess. Coding-Copiloten arbeiten in einer IDE (integrierten Entwicklungsumgebung) und sind dort aktiv eingebunden. Sie sind erstklassig darin, Code-Snippets, Entwurfsmuster und Boilerplate-Code vorzuschlagen, verlieren aber oft den Blick für den größeren Kontext, insbesondere in größeren und komplexeren Umgebungen. Ihnen fehlen Kenntnisse über Geschäftsprioritäten, Architekturstandards, Sicherheitsanforderungen und Compliance-Regeln.
• Programmierer verstärken schlechte Planungspraktiken im vorgelagerten Bereich. In den meisten Unternehmen ist die Planung deutlich aufwendiger und zeitintensiver als die eigentliche Programmierung. Priorisierung, Aufteilung von Arbeitspaketen und Aufgabenverteilung erstrecken sich oft über Monate, nicht über Tage oder Wochen. Tatsächlich verbringen viele unserer Kunden täglich 5- bis 10-mal so viel Zeit mit der Planung wie mit der Programmierung. Erschwerend kommt hinzu: Ist die vorgelagerte Planung fehlerhaft (unklare Anforderungen, nicht abgestimmte Prioritäten, unzusammenhängende Roadmaps), helfen Copiloten den Entwicklern lediglich dabei, die falschen Dinge schneller zu entwickeln. Die Beschleunigung und Automatisierung von Fehlleitungen schafft keinen Mehrwert, sondern führt zu Verschwendung.
• Integrations- und Lieferengpässe nachgelagerter Bereiche Code, egal ob von Mensch oder Maschine erstellt, muss getestet, gesichert, gescannt und ausgeliefert werden. Sind nachgelagerte Prozesse langsam, manuell, fehleranfällig oder fragmentiert, führen Zeitersparnisse beim Codieren kaum zu einer schnelleren oder effektiveren Auslieferung. Die Co-Piloten im Unternehmen gehen oft nicht auf die eigentlichen Engpässe in den nachgelagerten Prozessen ein, wodurch die Wirkung gering bleibt.
• Unternehmensgröße und Komplexität In der Softwareentwicklung gibt es ein altes Sprichwort: „Code wird zehnmal öfter gelesen als geschrieben.“ Dies gilt insbesondere für große Unternehmen. Anders als Startups kämpfen große Unternehmen mit veralteten Systemen, komplexen Architekturen, riesigen Codebasen, global verteilten Teams und strengen regulatorischen Vorgaben. Programmierer, die sich mit der Entwicklung von Code befassen, verstehen diese Herausforderungen oft nicht und können sie daher nicht bewältigen.
• Die Mathematik stimmt nicht. Wie der Name schon sagt, richten sich Coding-Copiloten an Entwickler. Tatsächlich sind in einer Unternehmensentwicklungsorganisation durchschnittlich nur 50 % der Mitarbeiter tatsächlich Entwickler. Hinzu kommen Designer, Architekten, QA-Experten usw. Erschwerend kommt hinzu, dass diese 50 % im Durchschnitt nur 25 % ihrer Arbeitszeit mit dem Schreiben von Code verbringen. Oftmals sind sie in Meetings, recherchieren oder entwickeln neue Ideen. Die positivsten ersten Erfahrungsberichte zu Copiloten zeigen einen Zuwachs von 10–30 % bei den Entwicklern – der maximale Nutzen beträgt heute 50 % x 25 % x 20 %, was einer maximalen Verbesserung des Gesamtprozesses von 2.5 % entspricht.

Die größeren Potenziale liegen vor und nach der Codierung.

Das berührt den Kern unserer Existenzberechtigung. Von Natur aus so konzipiert, Digital.ai Unser Ziel ist es, die Geschäftsprozesse der Softwareentwicklung und -bereitstellung zu verbessern und zu optimieren. Wir glauben zwar an die Bedeutung von Co-Piloten im Programmierprozess, doch unsere Daten und Kundenerfahrungen zeigen uns, dass die größten Fortschritte erzielt werden, wenn wir die Automatisierung und die Vernetzung vor und nach der Programmierung verbessern.

Upstream: Agentische Planung

Unternehmen wenden bis zu 50 % ihrer gesamten F&E-Zeit für die Planung auf. Der Einsatz von KI für eine proaktivere Planung beschleunigt die Zeit von der Idee bis zur Entwicklung und verbessert gleichzeitig die Entscheidungsfindung, um kurzfristige Änderungen und unerwartete Konflikte zu vermeiden. Wenn die Planung intelligenter und adaptiver wird, führt der Einsatz von KI-gestützten Planungsassistenten zu mehr Innovation und einer besseren Ausrichtung auf die Unternehmensziele.

Downstream: Agentenbasierte Tests, agentenbasierte Sicherheit und agentenbasierte Auslieferung

Die Einführung von agentenbasierter Planung vor der eigentlichen Codierung ist ein wichtiger Schritt – die größten Chancen liegen jedoch im weiteren Verlauf. Fortschritte im agentenbasierten Testen tragen dazu bei, die Softwarequalität auf einer stetig wachsenden Anzahl von Geräten und in unterschiedlichen Umgebungen sicherzustellen. Agentenbasierte Sicherheit beschleunigt die Bereitstellung und stärkt gleichzeitig die Abwehrmechanismen, sodass Anwendungen bereits in der frühen Entwicklungsphase gehärtet und im Produktivbetrieb intelligent geschützt werden können. Intelligentere Bereitstellungsprozesse, die agentenbasierte, automatisierte und menschliche Aufgaben kombinieren, beschleunigen die Wertschöpfung, ohne dabei Kontrolle, Compliance oder Governance zu beeinträchtigen. Zusammengenommen wandeln diese Innovationen im weiteren Verlauf Rohcode schneller in geschäftlichen Nutzen um. safer, und mit geringerer Reibung.

Intelligentere Auslieferung statt Codierung

Künstliche Intelligenz (KI) treibt eine Renaissance in der Softwareentwicklung und -bereitstellung voran. In dieser vierten Welle muss jedes Unternehmen umdenken. Echte Produktivitätssteigerungen ergeben sich nicht durch die Verbesserung und Optimierung einzelner Aufgaben wie dem Programmieren, sondern durch die Beseitigung von Reibungsverlusten im gesamten Arbeitsprozess. Programmierassistenten sind Teil dieser Entwicklung, aber nicht der entscheidende Faktor.

Wenn Unternehmen in vorgelagerte (agentische Planung) und nachgelagerte (agentisches Testen, Sicherheit und Bereitstellung) Prozesse investieren und Innovationen vorantreiben, können sie die wahren exponentiellen Gewinne erzielen, die in dieser vierten Welle der Softwareentwicklung versprochen werden: mehr Geschäftswert, schnellere Markteinführung, geringeres Risiko, erhöhte Sicherheit und besser vorhersehbare Ergebnisse.

Im Mittelpunkt meines nächsten Blogbeitrags steht eine konkrete „How-to“-Anleitung für Unternehmen, die bereit sind, die Vorteile der vierten Welle zu nutzen.