Beyond Code
Studie zur Transformation von Softwareentwicklung, Rollenbildern und Organisationen durch den Einsatz von KI
Die Experimentierphase ist vorbei!
Alle diskutieren über den Einsatz von KI und fast jedes Unternehmen arbeitet in irgendeiner Weise mit künstlicher Intelligenz: Die einen erzielen erste messbare Produktivitätsgewinne durch KI, andere beschleunigen damit ihre IT-Modernisierungsprojekte und schaffen die Grundlage für völlig neue Entwicklungsmodelle. Und wieder andere verankern KI bereits strategisch und transformieren ihre gesamte Organisation.
Wie weit ist Deutschland beim Einsatz von KI in der Softwareentwicklung und welche Hürden gibt es?
Mit der aktuellen Studie „Beyond Code“ liefert CodeCamp:N einen exklusiven Einblick in die Realität der KI-Transformation in deutschen Unternehmen. Unter anderem zeigt die Studie:
Den derzeitigen Reifegrad des KI-Einsatzes
Die Erwartungen an zukünftige Entwicklungen
Die Veränderung von Rollenbildern, Verantwortlichkeiten und Kompetenzanforderungen
KI ist viel mehr als Technologie.
Die Studienergebnisse machen deutlich: Eine ganzheitliche Herangehensweise bei der Implementierung von KI bietet die Chance, ihre Potenziale dauerhaft im Unternehmen zu verankern. Erfolgreiche KI-Transformation bedeutet, die Prozesse, Menschen und die gesamte Organisation auf eine neue Ära vorzubereiten.
STUDIE LESENDatenbasis & Methodik
Wir haben 106 IT-Entscheiderinnen und -Entscheider befragt. Methodisch basiert die Studie auf einer standardisierten Online-Befragung. Die Auswertung erfolgte deskriptiv anhand von Einzel- und Mehrfachauswahlen sowie Bewertungen auf fünfstufigen Skalen.
Ergänzend wurden verschiedene Indikatoren zu Reifegrad, Governance und strategischer Verankerung miteinander kombiniert, um Zusammenhänge zwischen KI-Adoption, technischer Integration und organisatorischer Steuerung sichtbar zu machen.
Drei exklusive Erkenntnisse aus der „Beyond Code“–Studie
Mit zunehmender Automatisierung steigt der Bedarf an Kontrolle, Transparenz und Nachvollziehbarkeit. Tempo beim KI-Einsatz allein reicht nicht. Der entscheidende Erfolgsfaktor für Unternehmen ist, Governance, Compliance und Qualitätssicherung systematisch mit dem KI-Einsatz mitzuentwickeln.
KI wird als permanenter Bestandteil von Entwicklungsprozessen betrachtet, während die Verantwortung weiterhin beim Menschen gesehen wird. So können sich Entwickler:innen stärker auf Architektur, Qualitätsmanagement, fachliche Problemlösung und die Orchestrierung KI-gestützter Entwicklungsprozesse konzentrieren.
KI wird zunehmend zum entscheidenden Hebel für die Zukunftsfähigkeit von Softwareentwicklung und IT-Modernisierung. Mithilfe von künstlicher Intelligenz lassen sich höhere Effizienz- und Qualitätsgewinne realisieren und Modernisierungspläne drastisch beschleunigen.
Vier Hebel für den nächsten Schritt
Das sind die 4 sinnvollsten Ansatzpunkte für den erfolgreichen Umgang mit KI im Software Development Lifecycle, die wir aus den Studienergebnissen ableiten konnten:
1. KI-Reife am Verhalten messen
Die Studie zeigt, dass die Selbsteinschätzung zur Adoption bei 59 % liegt, während konkrete Verhaltensitems wie strategische Steuerung nur von 47 % der Befragten bestätigt werden. Rund ein Fünftel der Unternehmen bewegt sich zudem im Risiko-Segment aus hoher Adoption und niedriger Governance. Wer den KI-Reifegrad einschätzen will, sollte sich daher auf überprüfbare Verhaltensindikatoren stützen.
2. Prüfkapazität mitwachsen lassen
KI-basierte Testautomatisierung wird mit 33 % deutlich weniger genutzt von den befragten Unternehmen als Coding-Werkzeuge wie ChatGPT, Claude und Gemini mit 82 % oder GitHub Copilot und ähnliches (56 %). Gleichzeitig steigt die Anzahl produktiver Releases netto um 66 %. Die Menge an erzeugtem Code wächst also schneller, als sie aktuell geprüft werden kann. Investitionen in Review- und Testkapazitäten sollten daher parallel zur Ausweitung der Codeerzeugung mitwachsen und priorisiert werden.
3. In KI-Skills investieren
Fehlende Skills und AI Literacy sind mit 48 % der mit Abstand größte Hemmfaktor bei den von uns befragten Unternehmen, deutlich vor Budgetrestriktionen (26 %) oder unzureichender Tool-Integration mit 36 %. Gleichzeitig erwarten 74 % der Befragten, dass die Bedeutung fachlicher Expertise im KI-Kontext weiter steigt. Der Engpass und damit der Hebel liegt also erkennbar im fachlichen Rückstand bei KI-Skills.
4. Modernisierung der Alt-Systeme first
Rund 54 % der befragten Unternehmen stufen ihren Legacy-Anteil selbst als hoch oder sehr hoch ein. Das größte KI-Potenzial sehen die Befragten in der Analyse und im Verständnis bestehender Codebasen (54 %) sowie in der Unterstützung bei Refactoring und Migration (49 %). Unternehmen mit hohem Legacy-Druck priorisieren die Modernisierung stärker als solche mit geringerem Druck (47 % gegenüber 42 %). Damit liegt der größte KI-Hebel im SDLC in den Altsystemen.
Studie "Beyond Code" - Erfahre wie KI die Softwareentwicklung transformiert
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Hast Du Fragen zur Studie? Möchtest Du Dich zur KI-Transformation mit uns austauschen? Wir sind gerne für Dich da.
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