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Werden Software-Entwickler überflüssig?

KI-Agenten verändern die Art und Weise, wie Software entwickelt wird. Sie können Entwicklungsprozesse beschleunigen, komplexe Aufgaben übernehmen und neue Lösungen entwickeln. Welche Auswirkungen hat das? Im Interview liefert das Münchner Software-Unternehmen MMI Antworten.




Wie bringen Sie das Wissen eines Medienhauses – etwa Kundendaten, Projektdokumentation und Fachlichkeit – in den Agentic-Coding-Prozess ein?

MMI: Wir machen dieses Wissen strukturiert zugänglich – über Projektdokumentation, Spezifikationen, Architekturentscheidungen, Tickets, Fachbegriffe und bestehende Coding-Regeln.

© MMI

Coder Templates.

Wenn der Kunde es erlaubt, wollen wir darüber hinaus einen kundenspezifischen Wissenskontext aufbauen, der die individuellen Systeme, Prozesse und fachlichen Zusammenhänge abbildet. Das erleichtert die Einarbeitung neuer Mitarbeiter ebenso wie die Arbeit der Coding Agents, weil relevantes Wissen nicht bei jeder Aufgabe erneut bereitgestellt werden muss.

Wichtig ist dabei die Trennung: Fachliches und technisches Projektwissen ist etwas anderes als personenbezogene Kundendaten. Was in den Wissenskontext einfließt, klären wir vorab mit dem Kunden und halten es im Rahmen der Auftragsverarbeitung fest.

Wie kann KI dabei helfen, Wissen und Fachlichkeit dauerhaft verfügbar zu machen, statt sie nur in den Köpfen einzelner Senior-Entwickler und Architekten zu halten?

©KI-generiert mit Adobe Firefly

Agenten kennen nur das Web – oder was man ihnen mitgibt.

MMI: KI kann Wissen nicht nur zur Laufzeit nutzen, sondern auch helfen, implizites Wissen zu strukturieren und dauerhaft zu dokumentieren – Architekturentscheidungen, Coding-Konventionen, Fachbegriffe, Lösungswege und typische Fehlerbilder.onkret heißt das: Architekturentscheidungen als Architecture Decision Records, projektspezifische Regeln als agentenlesbare Dateien direkt im Repository. Entscheidend ist, dass dieses Wissen dort liegt, wo es versioniert und gemeinsam mit dem Code weiterentwickelt wird – Dokumentation, die neben dem Code lebt, veraltet – Dokumentation im Repository wird Teil des Reviews. Außerdem lässt sich Wissen aus Meetings per Transkription und strukturierter Aufbereitung in den Entwicklungsprozess einbinden – das hält nicht nur Entscheidungen aus Gesprächen dauerhaft fest, sondern erleichtert nebenbei auch die Protokollierung.

Für MMI ist besonders interessant, Wissen aus der täglichen Entwicklungsarbeit kontinuierlich in diesen Kontext zurückzuführen. So entsteht mit der Zeit eine Art digitales Gedächtnis des Projekts, das Einarbeitung erleichtert, Wissenstransfer unterstützt und die Qualität der Agentic-Coding-Ergebnisse verbessert.

Wenn Agenten die Umsetzung übernehmen, wird die Review-Kapazität zum eigentlichen Engpass.

Macht Agentic Coding Entwicklerinnen und Entwickler überflüssig – oder verändert sich ihre Rolle?

MMI: Agentic Coding ersetzt die Entwickler nicht, verändert deren Rolle aber deutlich. Während der Agent Umsetzung, Tests und Routineaufgaben übernimmt, verschiebt sich der Schwerpunkt auf Anforderungsverständnis, Architektur, Steuerung der Agents und die Bewertung der Ergebnisse.

©KI-generiert mit Adobe Firefly

Werden Entwickler überflüssig?

Fachlichkeit und Erfahrung werden dadurch wichtiger, weil der Entwickler entscheiden muss, was gebaut werden soll und ob das Ergebnis fachlich wie technisch korrekt ist.

Daraus folgt eine Konsequenz, die viele Teams unterschätzen: Wenn Agenten die Umsetzung übernehmen, wird die Review-Kapazität zum eigentlichen Engpass. Der Durchsatz hängt dann weniger davon ab, wie schnell Code entsteht, als davon, wie schnell er verantwortet werden kann. Wer Agenten einführt, ohne den Review-Prozess mitzudenken, verlagert den Engpass nur.

Was sollten Medienhäuser heute tun, um auf die nächste Generation der Softwareentwicklung vorbereitet zu sein?

©KI-generiert mit Adobe Firefly

Medienhäuser sollten möglichst viele praktische Erfahrungen sammeln.

MMI: Praktische Erfahrungen sammeln, statt zu warten, bis die Technologie ausgereift ist. Dazu gehören geeignete Use Cases und Pilotprojekte, aber ebenso Standards für Sicherheit, Datenschutz, Wartbarkeit, Qualitätssicherung und den Umgang mit internem Wissen. Entscheidend ist nicht die Einführung eines einzelnen KI-Tools, sondern die schrittweise Anpassung des gesamten Entwicklungsprozesses – wobei Wartbarkeit, Qualität, Datenschutz und die Anforderungen des EU AI Act nicht aus dem Blick geraten dürfen.

MMI kann dabei unterstützen – durch den Aufbau geeigneter Plattformen, aber auch durch die Begleitung der Implementierung und den Aufbau von Betriebs- und Verantwortungsmodellen. Dabei müssen wir nicht zwingend selbst der Softwarelieferant sein: Wir finden es ebenso spannend, gemeinsam mit Medienhäusern Teams aufzubauen und deren eigene Entwicklungskompetenz zu stärken, was wir bereits teilweise umsetzen. Das Medienhaus profitiert von unserer Projekterfahrung, baut gleichzeitig eigene Kompetenz auf und kann – je nach Betriebs- und Zusammenarbeitsmodell – langfristig Entwicklungs- und Betriebskosten reduzieren.

Seite 1: Methodisches Vorgehen, REDNET
Seite 2: Effizienz, Risiken, DSGVO & Souveränität
Seite 3: Perspektiven

Autor: red

Bildrechte: MMI, KI, Gebhard

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