Code smarter, not harder: GenAI im Software Engineering richtig nutzen

Gute Entwicklerinnen und Entwickler können nicht ersetzt werden, sondern werden mit KI unterstützt – mit Co-Piloten, die Routinearbeit abnehmen und Qualität steigern.

Die Diskussion um GenAI in der Softwareentwicklung schwankt häufig zwischen zwei Extremen: Auf der einen Seite stehen Skeptikerinnen und Skeptiker, die mit bisherigen Ergebnissen unzufrieden sind, auf der anderen die Visionäre, die schon heute an vollständig automatisierte Software glauben. Die Realität liegt dazwischen – und verlangt mehr denn je nach exzellenten Entwicklerinnen und Entwicklern.

GenAI in der Softwareentwicklung

In modernen Softwareprojekten sind Clean Code, automatisierte Tests, Continuous Integration und DevOps längst Standard. Dennoch verbringen Entwicklerinnen und Entwicklern viel Zeit mit repetitiven Aufgaben – vom Schreiben von Boilerplate-Code über die Pflege von Dokumentation bis hin zur Bearbeitung einfacher Tickets. Genau hier setzt Generative AI an: nicht als Autopilot, der eigenständig entwickelt, sondern als Co-Pilot, der wiederkehrende Aufgaben übernimmt – ohne den Menschen aus der Verantwortung zu entlassen.

Gängige IDE-Plugins wie Github Copilot, Amazon CodeWhisperer oder JetBrains AI Assistant sind darauf ausgerichtet Produktivitätssteigerungen zu ermöglichen, ohne die Entwicklerinnen und Entwicklern aus der Verantwortung zu nehmen. Diese Code-Assistenten schaffen Raum für das Wesentliche: Architekturfragen, Designentscheidungen und kreative Problemlösung – die Kernkompetenzen erfahrener Entwicklerinnen und Entwickler. Die KI nimmt das schnöde Runterschreiben von Code ab.

Um KI sinnvoll im Entwicklungsprozess zu nutzen, muss man selbst programmieren können – mit allem, was dazugehört: Fehler machen, Debugging erleben und den Code wirklich verstehen. Nur wer selbst durch diesen Lernprozess gegangen ist, kann einschätzen, wann KI wirklich hilft – und wann nicht.

Letztlich wollte schon vor dem KI-Zeitalter kaum jemand einfach „Code-Monkey“ sein, der nur unkreativ Code runterschreibt und vielleicht mal etwas debugged. Was nach den ersten Lehrjahren interessant ist, sind High-Level-Themen, das Gesamtbild sowie anspruchsvolle Entscheidungen die Themen wie Umgebung, Budget, Fähigkeiten, Anforderungen, Sicherheit, Performance und Usability mit dem Code in Einklang bringen. Oder auch sehr anspruchsvolle neue Algorithmen und Methodiken entwerfen. Code zu schreiben und Architekturen/Patterns zu verstehen ist eine Voraussetzung, um KI im Entwicklungsprozess überhaupt effizient und sicher einsetzen zu können.

Qualität statt Quantität

Ein verbreiteter Fehler beim Einsatz von GenAI: Man freut sich über mehr produzierten Code. Doch: Mehr Code bedeutet nicht bessere Software. Die besten Teams wissen, dass Qualität entscheidend für geschäftskritische Software sein kann. Erfahrene Entwicklerinnen und Entwicklern feiern nicht „mehr“ Code, sondern „besseren“. Ein erfolgreicher Commit kann bedeuten: weniger Zeilen, gleiche Funktion – und höhere Qualität.

Richtige Anwendung bedeutet auch: Outputs kritisch prüfen. Kein GenAI-Tool ersetzt Code Reviews, Pair Programming oder gute definierte Quality Gates. Es ist ein Werkzeug in einem Prozess, kein Ersatz für den Prozess.

Es gehört aber auch dazu sich intensiv mit den KI-Assistenten auseinanderzusetzen, das Prompting und die Funktionsweise eines LLM zu verstehen oder die Integration in die eigene IDE vollständig zu kennen. Das ist ein Lernpfad der auch erstmal Zeit kostet und Effizienzgewinne stellen sich nicht sofort ein. Entwicklerinnen und Entwicklern müssen eine Art Intuition entwickeln, wann sie mit KI nicht mehr weiterkommen und besser selbst auf traditionelle Art und Weise weiterarbeiten. Nach diesen Erkenntnissen kann man sich unbelasteter von Nebenthemen darum kümmern, die Lösung zu verbessern und verlässliche, sichere Software zu entwickeln.

Worauf es ankommt

Wer GenAI im Software-Engineering erfolgreich nutzen möchte, sollte sich an ein paar Prinzipien halten:

• Developer Experience im Fokus: Tools auswählen, die sich nahtlos in bestehende Workflows integrieren lassen – und repetitive Aufgaben automatisieren. Das erfordert Experimente, was für die eigene Umgebung funktioniert und was nicht.
• Enablement: Entwicklerinnen und Entwicklern schulen, wie sie GenAI-Vorschläge prüfen, hinterfragen und verbessern. Erfahrungsaustausche organisieren, um eigenes Wissen zu teilen und aus den Fehlern/Erfolgen anderer zu lernen.
• Fachwissen als Erfolgsfaktor: Gute Ergebnisse entstehen nur durch tiefes Verständnis in Architektur, Debugging und Softwaredesign.
• Qualität sichern: Auch KI-generierter Code muss getestet, reviewed und dokumentiert werden – vielleicht sogar gründlicher. Die Verantwortung bleibt beim Menschen.

Ist man darin geübt, kann GenAI die Belastung der Entwicklerinnen und Entwicklern reduzieren. Dann ist mehr Zeit die Software resilient aufzubauen, weitere Features umzusetzen und die Stabilität zu erhöhen.

Thomas Dohmke (CEO von GitHub, dem Hersteller von Copilot) hat sich jüngst geäußert und ebenfalls gesagt, dass die „smartesten“ Firmen jetzt mehr Entwicklerinnen und Entwicklern einstellen und nicht weniger. Wichtig ist jedoch ein KI-Mindset bei den Mitarbeitenden zu etablieren, um KI optimal einzusetzen und für die Use Cases zu erkennen, wo KI weiterbringt und nicht behindert.

Fazit

Gute Entwicklerinnen und Entwicklern werden nicht ersetzt – sie werden entlastet. Gute und zuverlässige Software verlangt kreative Problemlösung und technisches Können. GenAI ist kein Ersatz für menschliche Expertise – aber ein Katalysator, der technisches Können und kreative Problemlösung noch wirkungsvoller macht und es vereinfacht diese Stärken auszuspielen, indem es die Last der Routinearbeit mindert und neue Qualitätspotenziale eröffnet.

Oder anders gesagt: Code smarter, not harder. Mit GenAI als Co-Pilot.

Wie ihr Team GenAI produktiv nutzen kann – wir helfen bei Enablement, Toolauswahl und Governance.