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Wissensbasis

Produktivität und Workflow

Gemessene Effekte KI-gestützter Softwareentwicklung reichen von Verlangsamung bis zu großen Durchsatzgewinnen. Wo ein Team landet, entscheiden Enablement, disziplinierte Messung und der Workflow rund um den Code, weit mehr als Modell oder Tool.

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Einstieg 2

Unsere Position. Für uns multipliziert KI, was ein Team schon hat. Deshalb bringen wir zuerst das Fundament in Ordnung und multiplizieren erst dann (öffnet in einem neuen Tab). Nutzung ist kein ROI: Wir bewerten einen Rollout am gelieferten Ergebnis (öffnet in einem neuen Tab). Ein Team kann das Tool nämlich intensiv nutzen und trotzdem nicht schneller liefern.

Code zu schreiben war selten der Bottleneck. Schnellere Generierung verschiebt den Engpass deshalb in Review, Tests und Delivery (Wo KI-Produktivität entsteht und verloren geht). In einer randomisierten Studie arbeiteten erfahrene Entwickler:innen mit KI-Tools von Anfang 2025 in ihren eigenen Repositories rund 19 % langsamer (METR, Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity (öffnet in einem neuen Tab)).

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