Der Einzug der Nutzung von KI-Agenten in die professionelle Softwareentwicklung wird für die Anwender weitreichende Folgen haben. Oft meint man, dass schon bald kaum noch Programmierer gebraucht werden, weil die Umsetzung der Anforderungen der Anwender einerseits viel schneller möglich sein wird, sodass immer weniger Programmierer immer mehr Softwarelösungen bzw. neue Funktionalität in der gleichen Zeit produzieren können. Zudem, so hoffen manche, werden die Anwender selbst zu Softwareentwicklern. Sie sagen dem KI-Agenten einfach, was sie sich an neuen Funktionalitäten wünschen oder welche Softwareunterstützung sie brauchen und die KI baut das dann entweder in die bestehende Lösung ein oder baut für die konkrete Anforderung eine neue Lösung.
Keine Prognosen!
An beidem ist natürlich etwas wahres dran und diese Tendenzen – und die mit ihnen entstehenden neuen Möglichkeiten – sollten nicht unterschätzt werden. Wie sich die Dinge wirklich entwickeln werden, kann niemand vorhersehen, zumal sich die Fähigkeiten der KI-Agenten in der Softwareentwicklung in einem Tempo entwickeln, das jede Prognose im buchstäblichen Sinn schnell alt aussehen lässt. Herkömmliche Methoden der Forschung, die mit Datenerhebung, Auswertung, Vorbereitung der Publikation und schließlicher Diskussion in der wissenschaftlichen Community verbunden sind, brauchen so lange, dass ihre Ergebnisse am Tag der Kenntnisnahme durch Praktiker längst von den neuesten Versionen der Tools obsolet gemacht worden sind. So hat eine im Januar erstmals erschienene und im Sommer aktualisierte Studie herausgefunden, dass in der KI-gestützten Softwareentwicklung zwar viel mehr Code pro Zeiteinheit geschrieben wird, dass aber der Output an produktiver Software konstant bleibt, weil viel mehr Zeit in Code-Reviews und Tests investiert werden müsse. Das mag 2025, als die Daten erhoben wurden, noch richtig gewesen sein, aber sagt das noch etwas über den heutigen Stand der Technik? Eine neue Studie wäre nötig, um das zu prüfen, aber auch diese Studie kann erst in ein paar Monaten zu validen Schlüssen kommen, wenn die Technologie schon wieder die nächsten Schwellen ihrer Entwicklung überschritten haben wird.
In so einer Situation ist es sinnvoll, ganz pragmatisch die je aktuelle Situation und die gerade in den letzten Wochen und Monaten gemachten Erfahrungen zu analysieren und daraus vernünftige Überlegungen darüber abzuleiten, was sich in den nächsten Wochen und Monaten tun könnte. Sicher ist: wir können heute mit Hilfe von KI-Agenten viel schneller neue Funktionalität in unseren Anwendungen umsetzen als wir es vor ein paar Jahren für möglich gehalten hätten. Das erfordert allerdings auch einige Übung und die kritische Reflexion von Erfahrungen, die wir dabei Tag für Tag machen.
Der Entwickler und sein Agent
Es zeigt sich natürlich, dass der Dialog mit dem KI-Agenten, das Formulieren von Programmieraufträgen und das Prüfen der Ergebnisse, auf das wiederum ein neuer, womöglich korrigierter Auftrag folgen muss, eine Technik ist, die selbst erlernt werden muss und deren Erfolg von Fähigkeiten des Entwicklers abhängt, die er zum Teil erst erwerben muss. Programmierer müssen lernen, loszulassen, das Codieren dem Agenten zu überlassen, ohne aber die Kontrolle über das Ergebnis zu verlieren. Dabei ist es gut, dass sie ein Verständnis von dem haben, was da entsteht, schließlich ist es auch notwendig, zu erkennen, wenn der KI-Agent zu viel produziert, oder während des Findens der richtigen Lösung im Dialog mit dem Entwickler die Komplexität und Unübersichtlichkeit des Codes hochtreibt. Natürlich kann auch bei diesen Prüfungen und Kontrollen ein KI-Agent helfen – die Übersicht über das Geschehen muss aber der Entwickler haben, Wie er angesichts der Geschwindigkeit seiner Agenten diese Übersicht behält, das wiederum muss er im täglichen Tun lernen.
Diese Arbeit bleibt der Full-Time-Job eines Spezialisten, eines Experten der Softwareentwicklung, und es scheint angesichts der aktuellen Erfahrungen, die man mit der KI-gestützten Softwareentwicklung machen kann, erst mal nicht sinnvoll, diese Arbeit ganz den Anwendern zu überlassen. Sehr wohl ist aber vorstellbar, dass es Phasen gibt, in denen man zu einer neuen Form des Co-Working zwischen Softwareentwickler und Fachanwender findet. Da der KI-Agent tatsächlich so schnell ist beim eigentlichen Programmieren, kann sich der Anwender tatsächlich – wenigstens bei der Umsetzung der Teile der Anwendung, die unmittelbar fachliche Anforderungen betreffen – mit vor die Bildschirme setzen. Gemeinsam mit dem Entwickler werden dann die Prompts formuliert, die als Arbeitsaufträge an den KI-Agenten gegeben werden. Wenige Sekunden oder Minuten später kann das Ergebnis bereits angesehen und geprüft und eventuell ein detaillierterer oder korrigierter Prompt formuliert werden.
Der Anwender schaut zu
Solche Modelle der Zusammenarbeit zwischen Anwender (bzw. allgemeiner gesagt, der Fachseite), Softwareentwickler und KI-Agenten zeigen, dass die Nutzung von KI-Systemen bei der Softwareentwicklung einer intensiven Nutzung von individuellen Softwarelösungen und der Forderung nach weiterer Individualisierung der Unterstützung von Geschäftsprozessen durch Software Auftrieb geben können. Das Pendel zwischen Standardisierung von Geschäftsprozessen durch Standardsoftware auf der einen und individuellen Lösungen zur Unterstützung individueller Geschäftsprozesse könnte durch den KI-Einsatz Richtung Individualität schwingen. Dabei ist aber eine Gefahr zu beachten: Die Möglichkeit, individuelle Anforderungen und Wünsche schnell umzusetzen kann dazu führen, dass solche Wünsche nicht genug durchdacht und auf ihre fachlichen Konsequenzen hin durchleuchtet werden. Schnelle Umsetzung mit KI erhöht die Gefahr von Schnellschüssen. Natürlich gewinnt der Softwareentwicklungsprozess durch das neue Niveau von Rapid Prototyping mit KI an Attraktivität und bietet ganz neue Chancen. Notwendig ist aber, die Ergebnisse immer wieder an der Praxis zu testen und möglichst früh auf ihre Stabilität zu überprüfen.
Auf jeden Fall werden Anwender und fachliche Anforderer aber schnell erkennen, dass Kompromisse, die sie beim Einsatz von Standardsoftware eingehen müssen, nicht mehr nötig sind, weil Individuallösungen, die mit Hilfe von KI-Agenten erstellt werden, preiswerter werden. Damit kann der Nutzen von Individuallösungen, sich den optimierten und erprobten Geschäftsprozessen anzupassen, anstatt dass diese sich an eine Standardlösung mehr schlecht als recht anpassen müssen, zu akzeptablen Kosten voll erreicht werden.
Verbesserungen bei Standardlösungen
Aber auch spezialisierte Standardlösungen werden durch KI-Agenten besser. Auch bei ihnen können Kundenwünsche und komfortable Spezialfunktionen nun schnell und relativ kostengünstig eingebaut werden. Natürlich ist der Einsatz von KI-Agenten in jahrelang gewachsenen komplexen Softwaresystemen noch einmal eine besondere Herausforderung, bei der heute erst Erfahrungen gesammelt werden. Aber es zeigt sich: Bei gut entworfenen und programmierten Systemen kann man, wenn man ruhig und entschlossen an die Sache herangeht, schnell KI-Agenten zum Einsatz bringen. Oft wird sich ein gewisses Re-Engineering empfehlen, aber auch dabei kann der KI-Agent hervorragend unterstützen.