Softwareentwickler erleben den ersten echten Umbruch
Valeria Bega hörte das Gerücht zum ersten Mal im Dezember. Es sei ein neues KI-Modell gekommen. Und es sei so gut, dass ihre Arbeit nie wieder dieselbe sein werde.
Als Daten- und Machine-Learning-Ingenieurin beim Unternehmen Halfspace, das dem IT-Riesen Accenture gehört, verbrachte sie früher viele Stunden damit, den Code zu schreiben, aus dem ein Computerprogramm besteht.
Doch das sei nun nicht länger notwendig, hieß es.
Das KI-Modell Claude von Anthropic hatte ein Update mit dem Namen Opus 4.5 bekommen und war von einem Tag auf den anderen so gut im Programmieren geworden, dass es die Aufgabe eines professionellen Softwareentwicklers übernehmen konnte.
„Als ich nach Weihnachten zurück ins Büro kam, wechselten plötzlich alle zu Claude, und alle auf Reddit lobten das Opus-Modell“, sagt Valeria Bega, die beschloss, es selbst auszuprobieren.
„Ich begann mit einem neuen Projekt und wollte sehen, wie es läuft, wenn ich überhaupt keinen Code schreibe“, sagt sie gegenüber Borsen. „Da wurde mir klar, wie viel besser es war. Plötzlich konnte Claude 100 Prozent des Codes erstellen.“
Valeria Bega ist eine von vielen Softwareentwicklern, deren tägliche Arbeit sich innerhalb weniger Monate durch KI drastisch verändert hat. Sie verbringt nicht länger viel Zeit damit, Code zu schreiben. Das erledigt eine KI, während ihre Arbeit sich „verschoben“ hat, wie sie sagt.
Experten haben lange vor einer bevorstehenden KI-Revolution gewarnt. Und in der Softwareindustrie ist sie nun angekommen. Das ist nicht nur für diese Branche bedeutsam, sondern für uns alle. Denn es zeigt, was in anderen Branchen passieren kann und was wir erwarten sollten, wenn die berüchtigte Revolution unser eigenes Fachgebiet erreicht.
„Selbst ich bin schockiert darüber, wie schnell es hier im Jahr 2026 gegangen ist“, sagt Christian Hendriksen, Dozent an der CBS, der sich auf den Einfluss von KI auf Unternehmen, Lieferketten und Gesellschaft spezialisiert hat.
„Für viele von uns ist es schwer vorstellbar, dass wir eines Tages aufwachen und plötzlich ein KI-Modell da ist, das etwas kann, von dem wir nie geglaubt hätten, dass wir es an einen Computer delegieren könnten. Aber wir sehen in der Softwareindustrie, dass es passieren kann. Und es wird wahrscheinlich vielen von uns passieren“, sagt er.
Eine neue Art von KI verändert alles
Um zu verstehen, was in der Softwareindustrie passiert ist, muss man sich zunächst mit einer neuen Form von KI vertraut machen, die als „agentische KI“ bekannt ist.
Sie kennen die Sprachmodelle ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropic. Sie sind keine agentische KI. Doch ihre Weiterentwicklungen Codex und Claude Code sind es. Sie wurden für Softwareentwicklung entwickelt.
„Für viele von uns ist es schwer vorstellbar, dass wir eines Tages aufwachen und plötzlich ein KI-Modell da ist, das etwas kann, von dem wir nie geglaubt hätten“, sagt Christian Hendriksen, Dozent an der CBS.
Der Unterschied besteht darin, dass Codex und Claude Code Zugriff auf Dateien, Systeme und Programme auf dem Computer haben, auf dem sie arbeiten. Das bedeutet, dass sie nicht nur eine Lösung vorschlagen, sondern diese Lösung für eine bestimmte Aufgabe tatsächlich ausführen können.
Sie können Dateien erstellen. Sie können dieselben Programme nutzen wie ein Softwareentwickler. Und sie können berechnen, wie neuer Code andere Systeme auf dem Computer beeinflusst. Sie können nicht nur den Code für eine Website schreiben, sondern sie auch ins Internet stellen.
Ein professioneller Softwareentwickler wird ihren Zugriff immer begrenzen wollen, damit sie nicht unbeabsichtigt auf personenbezogene Daten und Geschäftsgeheimnisse zugreifen können. Innerhalb der festgelegten Grenzen haben Codex und Claude Code aber Selbststeuerung. Auf Englisch heißt das agency, daher die Bezeichnung „agentisch“.
„Früher war es so, dass ChatGPT etwas ausspuckte, das wir in unseren Code kopieren konnten. Manchmal funktionierte es, manchmal nicht. Claude Code ist viel besser, weil es Zugriff auf den gesamten Code, den gesamten Kontext und die gesamte Historie hat“, sagt Valeria Bega.
Mikkel Bjørn, der bei Halfspace für diese Art von KI verantwortlich ist, erklärt es so. „ChatGPT lebt im Internet, wo man alles herauskopieren muss. Claude Code liest deinen gesamten Code, nimmt Änderungen vor und testet. Wenn es Fehler findet, versucht es es erneut, bis es etwas hat, das es dir schicken kann.“
Claude Code kam im Februar 2025, war in den ersten Monaten aber nicht gerade revolutionär. Der Grund war, dass Opus, das dahinterliegende Gehirn sowohl von Claude als auch von Claude Code, schlicht nicht gut genug war. Das änderte sich abrupt, als Anthropic Ende des Jahres Opus 4.5 veröffentlichte.
„Viele waren davon überrascht. Die Modelle sind in den vergangenen Jahren ja laufend besser geworden, waren aber zu schlecht, um größere Aufgaben in der Praxis zu lösen. Und dann wurden sie auf einmal extrem interessant“, sagt Mikkel Bjørn.
Große IT-Konzerne merken, wie wild der Wandel ist
Der Wandel hat auch bei den größten IT-Häusern des Landes begonnen. Beim IT-Beratungshaus EG sagte CEO Mikkel Bardram im vergangenen Monat, dass die 1100 Entwickler des Unternehmens wegen KI bis zu „zehnmal so viel schaffen können wie früher“.
Bei Netcompany hat man eine eigene agentische KI gebaut, von der das Unternehmen schätzt, dass sie 45 Prozent der Arbeitszeit beim Programmieren einsparen kann. Netcompany erhöhte im März aus diesem Grund seine Prognose.
„Technische Probleme, die früher komplex waren, sind plötzlich einfach geworden. Aber das bedeutet nur, dass wir beginnen, noch größere und komplexere Probleme zu lösen“, sagt Valeria Bega, Daten- und Machine-Learning-Ingenieurin bei Halfspace.
Michael Trangeled, Produktdirektor bei Netcompany und verantwortlich für die Softwareentwickler des Unternehmens, beobachtet die Entwicklung in der gesamten Branche. „Alle sind sich bewusst, dass man irgendwann wahrscheinlich überflüssig ist, wenn man bei agentischer KI nicht mitkommt“, sagt er. „Das ist wild. Und es ist spannend.“
Auch Michael Trangeled erlebt, dass sich die Arbeit eines Softwareentwicklers verändert hat. Es erfordert weiterhin tiefes Verständnis von Computercode, um mit Claude Code kommunizieren, es kontrollieren und die Qualität seines Produkts prüfen zu können. Deshalb sind Softwareentwickler längst nicht überflüssig.
Aber die Zeit, die sie beim eigentlichen Programmieren sparen, kann nun anders genutzt werden. Zum Beispiel dafür, mit Stakeholdern darüber zu sprechen, wie das Endprodukt aussehen soll. „Ich sehe ganz klar ein anderes Kooperationsmuster mit unseren Kunden. Es gibt jetzt weniger Menschen, die ausschließlich Codearbeit machen müssen, deshalb erwarte ich mehr Face Time mit Kunden und Anforderungsstellern“, sagt Michael Trangeled.
Valeria Bega erlebt, dass sie mehr Zeit darauf verwendet, zu planen und zu durchdenken, was Claude Code programmieren soll. „Man muss jetzt stärker Lösungsarchitekt sein. Man muss besser darin sein, mit Stakeholdern, Endnutzern und Geschäftsleuten zu sprechen. Und man muss Prozesse planen und organisieren können“, sagt sie.
Außerdem erlebt sie, dass sie Zeit bekommen hat, größer zu denken. „Die technischen Probleme, die früher komplex waren, sind plötzlich einfach geworden. Aber das bedeutet nur, dass wir beginnen, noch größere und komplexere Probleme zu lösen“, sagt Valeria Bega.
Was andere Branchen aus der KI-Revolution lernen können
Der Durchbruch in der Softwareindustrie gibt einen Vorgeschmack darauf, was in anderen Branchen passieren wird, meint Christian Hendriksen, der Forscher von der CBS.
Erstens zeigt er, wie schnell KI von einer Art Spielerei zu etwas Unverzichtbarem werden kann. „Wir können lange denken, dass die KI-Modelle zu schlecht sind. Dann kommt ein Update. Nun. Jetzt sind die Modelle gut. Plötzlich kann dieser ganze Haufen Arbeitsaufgaben, von denen ich dachte, dass ich sie in den nächsten vielen Jahren erledigen muss, von KI erledigt werden“, sagt Christian Hendriksen.
Man darf KI also nicht unterschätzen, auch wenn die Technologie in der eigenen Branche noch nicht wirklich brauchbar ist.
„Das klassische Beispiel ist, dass man ein KI-Modell etwas gefragt hat, und dann lag es falsch. Dann denkt man: Donnerwetter, diese KI ist überschätzt. Das prägt und begrenzt, was wir glauben, mit KI tun zu können“, sagt Christian Hendriksen.
Man sollte auch nicht glauben, dass agentische KI ein Nischenprodukt für die Softwareindustrie ist. Es ist schon jetzt klar, dass OpenAI und Anthropic sie breiter ausrollen wollen, sagt Christian Hendriksen. „Wir sehen, dass sie begonnen haben, Codex und Claude Code so zu erweitern, dass sie für gewöhnliche White-Collar-Arbeit genutzt werden können. Das wird wohl die Zukunft. Eine agentische KI, die alles kann, egal ob Code, Beratungsarbeit, Investmentkalkulationen oder anderes.“
Deshalb müsse man als Unternehmen laufend die neuesten KI-Modelle testen, sagt er. Er schlägt vor, eine Spezialeinheit einzurichten. „Kaufen Sie die besten Modelle für einige Mitarbeiter und lassen Sie sie sie ausprobieren. Dann bekommt man ein echtes Gefühl dafür, ob es genutzt werden kann oder nicht. Vielleicht kann es das noch nicht, aber dann kann man in einem halben Jahr wieder prüfen, ob das noch immer der Fall ist“, sagt Christian Hendriksen.
Diese Jobs trifft es zuerst
Der Wandel in der Softwareindustrie zeigt auch, welche Arbeitsaufgaben zuerst von KI übernommen werden können. Dass Codearbeit zu den ersten gehört, liegt daran, dass es relativ einfach ist, ein KI-Modell darauf zu trainieren, Code zu schreiben. Es gibt eine Form von „korrekter“ Antwort, die es leichter macht, dem Modell Feedback zu geben. Entweder funktioniert der Code, oder er funktioniert nicht.
Diese Art von Arbeitsaufgaben gibt es auch in vielen anderen Branchen, betont Christian Hendriksen. „Wenn du eine Investitionskalkulation erstellen sollst, sind die Formeln korrekt verwendet? Wenn du einen Artikel für ein großes Medium schreiben sollst, hält er Stilformate und Korrekturregeln ein?“
„Es wird relativ naheliegend sein, KI für Arbeitsaufgaben zu verwenden, bei denen man einen bestimmten Workflow hat. Schau in diese Dateien, mach diese Analyse, schreib diesen Text oder erstelle dieses Excel-Blatt“, sagt er.
Er nennt beispielhaft Aufgaben in Recht, Steuerberatung und Consulting.
„Wenn wir uns vorstellen, dass KI immer besser wird, welche Teile unserer Arbeit sind dann jene, bei denen es wirklich wichtig ist, dass ein Mensch da ist? Das ist die Frage, die wir uns stellen müssen“, sagt Christian Hendriksen, Dozent an der CBS.
Umgekehrt meint er, dass die letzten Jobs, die von KI übernommen werden können, jene sind, deren Wert davon abhängt, dass ein Mensch sie ausführt. Er nennt ein Beispiel.
„Es ist schwer vorstellbar, dass man einen Filmkritiker durch KI ersetzt. Wir lesen eine Filmkritik ja gerade deshalb, weil es der menschliche Geschmack und die menschliche Bewertung ist, die wir haben wollen. Du kannst ein KI-Modell alle Filme sehen lassen, aber du schätzt eine Rezension von einer KI einfach nicht“, sagt Christian Hendriksen.
Vielleicht kann ein KI-gesteuerter Roboter die Kunst perfektionieren, Freistöße zu verwandeln. Doch mehr Menschen würden wohl dafür bezahlen, Christian Eriksen dabei zuzusehen.
„Genauso möchte ich mit einem menschlichen Lehrer sprechen, wenn es um das Wohlergehen meines Sohnes geht. Mit einem menschlichen Anwalt, wenn es um eine wichtige Frage meines Privatlebens geht. Aber vielleicht ist es mir egal, ob ich bei Anlageberatung mit einem Menschen spreche“, sagt Christian Hendriksen.
Wenn man eine Vorstellung davon bekommen will, wie nah die eigene Arbeitsaufgabe daran ist, durch KI ersetzt zu werden, schlägt Christian Hendriksen eine mentale Übung vor. „Wenn wir uns vorstellen, dass KI immer besser wird, welche Teile unserer Arbeit oder unseres Geschäftsmodells sind dann tatsächlich wirklich davon abhängig, dass ein Mensch da ist? Das ist die Frage, die wir uns stellen müssen.“
Ein 80 Jahre altes Rätsel gelöst
Christian Hendriksen ist überzeugt, dass die Entwicklung schneller verläuft, als die meisten von uns glauben.
Er hebt hervor, dass OpenAI im vergangenen Monat meldete, ihr neuestes Modell habe die Antwort auf ein mathematisches Problem gefunden, das 80 Jahre lang ungelöst gewesen sei.
Ein Mathematikprofessor schloss deshalb in der Pressemitteilung von OpenAI, dass KI-Modelle nun „originelle, geniale Ideen entwickeln und verwirklichen“ können.
„Das zeigt, dass die Modelle nun Strategien dafür entwickeln können, wie sie Probleme lösen, die nicht leicht zu verifizieren sind“, sagt Christian Hendriksen.
Mit anderen Worten. Selbst Arbeitsaufgaben, die keine eindeutig „korrekte“ Antwort enthalten, kann KI auf längere Sicht ausführen.
Führt zu mehr Jobs
Das bedeutet jedoch nicht, dass wir alle unsere Jobs verlieren. In der Softwareindustrie hat KI nicht zu Massenentlassungen geführt. Im Gegenteil.
Neue Zahlen des Branchenverbands IT-Branchen zeigen, dass die Zahl der Stellenausschreibungen in der Industrie vom vierten Quartal 2025 bis zum ersten Quartal 2026 um 12 Prozent gestiegen ist. Die am schnellsten wachsende Kategorie waren Entwickler mit Spezialisierung auf „KI und Machine Learning“.
„KI ist weit davon entfernt, IT-Leute überflüssig zu machen“, schreibt Natasha Friis Saxberg, Geschäftsführerin von IT-Branchen, in einer Mail. „Einige Jobs werden verschwinden, andere entstehen, und so gut wie alle werden sich verändern“, schreibt sie.
Auch Michael Trangeled von Netcompany glaubt, dass KI der Branche neue Möglichkeiten eröffnen wird. „Ich glaube, dass jetzt Projekte angestoßen werden, die früher vielleicht unüberschaubar wirkten. Zum Beispiel große Erneuerungen alter Systeme. Sowohl weil die Wirtschaftlichkeit besser aufgeht als auch weil man die Erneuerung schneller und effizienter machen kann“, sagt Michael Trangeled.
Auch Christian Hendriksen meint, dass wir weiterhin menschliche Arbeitskraft brauchen werden.
Er vergleicht es mit dem Einzug des Computers und des Internets in unser Arbeitsleben.
„Früher war es wohl schwer vorstellbar, wie man sein Arbeitsleben mit dieser Art von Technologie gestalten würde. Heute ist es schwer vorstellbar, wie es ohne wäre“, sagt Christian Hendriksen.
„So ist es auch mit KI. Es wird nur wohl etwas größer.“
