Die KI hat die Syntax gelöst. Das Urteil nicht.
Drei unabhängige Messungen aus den Jahren 2025 und 2026 weisen alle in dieselbe Richtung: KI-generierter Code liegt bei der syntaktischen Korrektheit über 95%, bei der Sicherheit aber nur bei 55%, und diese zweite Zahl bewegt sich seit zwei Jahren nicht. Der Teil, den man schreibt, ist billig geworden. Der Teil, den man entscheidet, nicht.
Dreißig Jahre lang war es ein Vorteil, programmieren zu können. Code zu schreiben war teuer, langsam und knapp, und wer es beherrschte, bestimmte das Tempo eines jeden Projekts. Das hat sich schnell geändert, und zwar messbar. Code zu erzeugen ist heute nicht mehr der schwierige Schritt.
Was folgt, ist keine Prognose. Es sind drei unabhängige Messungen aus den Jahren 2025 und 2026, die alle in dieselbe Richtung weisen: Die Maschine hat den Teil der Software gelöst, den man schreibt. Den Teil, den man entscheidet, hat sie nicht gelöst.
Was billig wurde
Der DORA-Bericht 2025 von Google weist eine KI-Nutzung von 90% unter Entwicklungsfachleuten aus, vierzehn Punkte mehr als im Vorjahr. Anders als im Vorjahr geht diese Nutzung inzwischen mit höherem Durchsatz einher: Teams schreiben und liefern schneller.
Im März 2026 hat Veracode mehr als 150 Sprachmodelle mit 80 Programmieraufgaben in vier Sprachen geprüft. Die syntaktische Korrektheit des erzeugten Codes lag über 95%. Code zu produzieren, der kompiliert und das Gewünschte tut, ist nicht mehr das Problem.
Was nicht billig wurde
Dieselbe Studie, dieselben Aufgaben: Nur 55% des erzeugten Codes bestanden die Sicherheitstests. Fast die Hälfte davon enthält bekannte Schwachstellen, sobald niemand ausdrücklich Sicherheitsvorgaben macht. Und die Zahl bewegt sich nicht. Sie liegt seit zwei Jahren bei denselben 55%, quer durch GPT-5.1 und 5.2, Gemini 3 sowie Claude 4.5 und 4.6.
| Sprache | Erzeugter Code, der die Sicherheitstests besteht |
|---|---|
| Python | 62% |
| C# | 58% |
| JavaScript | 57% |
| Java | 29% |
Halten Sie beide Zahlen nebeneinander: über 95% korrekte Syntax, 55% korrekte Sicherheit. Dieser Abstand ist genau der Abstand zwischen Schreiben und Entscheiden. Die Modelle haben gelernt, funktionierenden Code zu erzeugen. Sie haben nicht gelernt, den sicheren Weg zu wählen, wenn ein unsicherer ebenso gut funktioniert.
DORA beobachtet denselben Effekt von der anderen Seite. Die KI-Nutzung geht nach wie vor mit mehr Instabilität einher: mehr fehlgeschlagene Änderungen, mehr Nacharbeit, längere Wiederherstellungszeiten. Das Tempo ist gestiegen, die Belastbarkeit nicht.
Bleibt die dritte Zahl, und sie ist die unangenehmste. Im Juli 2025 führte METR eine randomisierte Studie mit erfahrenen Entwicklern durch, an ausgereiften Repositories, die sie gut kannten. Mit KI-Werkzeugen brauchten sie 19% länger. Hinterher schätzten sie, 20% schneller gewesen zu sein. Der Rahmen ist eng, und die Autoren warnen selbst vor Verallgemeinerungen. Die Lehre bleibt trotzdem: Das Gefühl von Tempo und das tatsächliche Tempo haben sich voneinander gelöst.
Was knapp blieb
Wenn Code nicht mehr die knappe Ressource ist, wandert der Wert dorthin, wo die automatische Erzeugung nicht hinreicht:
- das Wissen über das Geschäft, das in keinem Repository steht;
- die Architektur, deren wichtigste Aufgabe darin besteht zu entscheiden, was nicht gebaut wird;
- die Sicherheit, die den Zahlen oben zufolge ungelöst bleibt;
- die Integration, an der reale Systeme zerbrechen;
- die Verantwortung, die sich an kein Modell delegieren lässt.
Nichts davon ist in den letzten zwei Jahren billiger geworden. Alles davon ist wertvoller geworden, weil nun sehr viel mehr Code hindurchläuft, und das schneller als zuvor.
KI ist ein Verstärker, kein Heilmittel
Die Schlussfolgerung von DORA fasst es am besten zusammen: KI repariert kein Team, sie verstärkt das Team, das ohnehin da ist. Wer automatisierte Tests, ernsthafte Reviews und schnelle Rückmeldung hat, kommt mit KI weiter. Wer das nicht hat, produziert dieselben Fehler, nur in größerer Zahl und früher.
Deshalb lautet die nützliche Frage nicht mehr, wie viel Code sich produzieren lässt. Sie lautet inzwischen anders: Was genau verstärkt die KI im eigenen Haus?
Was das in der Praxis ändert
Die Arbeit verlagert sich an den Anfang. Bevor Sie ein KI-Werkzeug an Unternehmensdaten anschließen, müssen Sie wissen, wer was lesen darf. Das ist eine Frage der Berechtigungen und der Governance, keine Frage des Modells. Behandelt haben wir sie in was vor dem Einschalten von Copilot zu ordnen ist und in dem KI-Assistenten, der nur liest, was der Nutzer lesen darf. Und weiterhin ist zu entscheiden, auf welcher Grundlage die Systeme laufen. Genau darum ging es in dem Stand von SharePoint 2026.
Zwei Unternehmen, dasselbe Werkzeug
In einigen Jahren wird der Unterschied zwischen zwei Unternehmen derselben Branche nicht in der Menge der produzierten Software liegen. Er wird darin liegen, was sie zu bauen entschieden haben, und vor allem darin, was sie bewusst nicht gebaut haben. Das Werkzeug ist für beide dasselbe. Das Urteil ist es nicht.
Die KI hat die Kosten des Schreibens gesenkt. Die Kosten des Irrtums hat sie nicht gesenkt. Die zahlt man weiterhin in voller Höhe, und sie kommen jetzt schneller.
