AI und Softwareentwicklung → eine ehrliche Bestandsaufnahme

Vor zwei Jahren hieß es überall: KI wird 80 % der Softwareentwickler ersetzen. Junior-Jobs? Bald verschwunden. Warum überhaupt noch Programmieren lernen?

Die Schlagzeilen klangen wie ein Todesurteil für unsere Branche. Jetzt ist 2026 — Zeit für eine ehrliche Bestandsaufnahme.

Erinnerst du dich an die letzten Jahre?

2023 und 2024 waren turbulent. Große Entlassungswellen, große Namen, große Zahlen. Und mitten drin eine bequeme Erklärung: KI ist schuld. KI ersetzt uns alle.

Das klingt dramatisch — und verkauft sich gut. Die Realität ist deutlich unspektakulärer.

Zwischen 2020 und 2022 haben Tech-Unternehmen massiv eingestellt. Es war eine der einfachsten Zeiten überhaupt, um in die Branche einzusteigen. Wer einen Job verlor, fand oft sofort den nächsten.

Dann stiegen die Zinsen. Kapital wurde teurer, Investoren vorsichtiger, Unternehmen mussten effizienter werden.
Teams, die im Boom stark gewachsen waren, wurden verkleinert.

„Wir haben zu viele Leute eingestellt" klingt nach Fehlentscheidung.
„Wir setzen auf AI-first" klingt nach Strategie.

Selbes Ergebnis, bessere Headline.

KI war Teil der Entwicklung — aber nicht der Hauptgrund. Die Wirtschaft hat sich korrigiert, und KI wurde zur passenden Überschrift. Weil sich Disruption besser verkauft als Marktkorrektur.

Was KI tatsächlich verändert hat

Auch nach über 15 Jahren in der Softwareentwicklung hatte ich kurz den Gedanken: Ändert sich jetzt alles?
Wie bleibt man als kleinere Firma konkurrenzfähig, wenn scheinbar jeder mit ein paar Prompts Software bauen kann, für die man bisher Wochen gebraucht hat?

Wir beschäftigen uns seit dem Aufkommen der ersten LLMs mit dem Thema. Aber mit den großen Reasoning-Modellen des letzten Jahres kam trotzdem ein klarer Aha-Moment.

Denk an den typischen Workflow früher:

• Fehlermeldung googeln
• mehrere Stack-Overflow-Threads öffnen
• Lösungen ausprobieren
• nebenbei vermutlich noch etwas kaputt machen

Ein halber Tag für ein kleines Problem war normal.

Heute:

• Fehlermeldung in die KI
• Erklärung erhalten
• Fix-Vorschlag prüfen
• Code anpassen

Was früher eine Stunde gedauert hat, geht oft in wenigen Minuten.

Das ist kein Jobkiller. Das ist ein Multiplikator.

Vor kurzem musste ich größere Wartungsarbeiten in einem Projekt durchführen. Früher hätte das bedeutet: Datei für Datei prüfen, anpassen, testen. Jetzt beschreibe ich das Ziel, prüfe die Vorschläge und konzentriere mich auf die Entscheidungen, die wirklich zählen. Ein halber Tag wurde zu einer Stunde.

Der entscheidende Punkt: Das funktioniert nur, weil ich die Architektur verstehe.
KI beschleunigt die Umsetzung — sie ersetzt kein Verständnis.

Je mehr Erfahrung du hast, desto wertvoller wird KI für dich.
Weil du beurteilen kannst, welcher Code tragfähig ist — und welcher später Probleme macht.

Das echte Risiko: oberflächliches Verständnis

KI ist hervorragend darin, repetitiven Code zu schreiben:

• Helper-Funktionen
• Tests
• Refactorings
• Boilerplate

Aber Softwareentwicklung besteht nicht primär aus Tippen, sondern aus Entscheidungen.

• Wie wird das System strukturiert?
• Wo gehört Logik hin?
• Wie skaliert das?
• Welche Sicherheitsrisiken entstehen?

Ein Beispiel aus der Praxis

KI generiert eine elegante Suchfunktion. Beim Tippen erscheinen sofort Ergebnisse — perfekt im Test. Im Hintergrund sendet der Code jedoch bei jedem Tastendruck eine neue Datenbankanfrage.

Bei wenigen Nutzern funktioniert das problemlos.
Bei tausend gleichzeitigen Nutzern wird das System langsam und instabil.

Der Code läuft — die Architekturentscheidung war trotzdem falsch.

Das ist der Unterschied zwischen Code der "läuft" und Systemen die durchdacht und zielgerecht aufgebaut sind. KI kann Vorschläge machen. Entscheidungen treffen weiterhin Menschen.

Mit KI ist es heute einfacher denn je, funktionierenden Code zu übernehmen, ohne zu verstehen was er wirklich macht. Und genau das ist das eigentliche Risiko — nicht Jobverlust, sondern oberflächliches Verständnis.

Wenn du KI für dich denken lässt, fühlst du dich produktiv — aber du entwickelst dich nicht weiter.
Wenn du KI nutzt, um dein Denken zu unterstützen, lernst du schneller als je zuvor.

Sind Junior-Jobs wirklich weg?

Kurz gesagt: Es gibt weniger Junior-Stellen. Aber in angespannten Märkten reduzieren Unternehmen grundsätzlich Risiko — und Juniors gelten als höheres Risiko, weil sie Einarbeitung brauchen. Das war lange vor KI schon so.

Spannender ist eine andere Verschiebung: Früher lernten Juniors oft durch die repetitiven einfachen Entwicklungsaufgaben. Heute übernimmt KI diesen Teil. Was bleibt, sind die Fähigkeiten die wirklich zählen — Verstehen, Debuggen, Zusammenhänge erkennen.

Das klingt anspruchsvoller. Ist es auch. Aber Entwickler, die unter diesen Bedingungen wachsen, überspringen das stumpfe Abtippen und bauen schneller echte Kompetenz auf. Wer heute einsteigt und es richtig macht, wird langfristig stärker sein als jemand, der früher mit Copy-Paste und etwas Glück reingekommen ist.

Was „richtig lernen" heute bedeutet

Nicht nur Tutorials schauen. Nicht nur KI-Antworten kopieren. Nicht nur ein Portfolio zusammenstellen und hoffen.

Richtig lernen heißt: verstehen, was du baust. Selbst Code schreiben, Fehler machen, Systeme reparieren, Ursachen nachvollziehen. Aktiv lernen statt passiv konsumieren.

Bei uns im Unternehmen darf und soll jeder KI nutzen. Aber der generierte Code wird so behandelt, als hätte ihn der Entwickler selbst geschrieben. Es gibt kein „das hat die KI so gemacht" — die Verantwortung bleibt beim Menschen.

Jede Code-Änderung wird intern reviewed, bevor sie in Richtung Kunde oder Produktion geht. Das machen wir seit Jahren so, und gerade jetzt zeigt sich, wie wertvoll dieser Prozess ist. Er macht schnell sichtbar, was funktioniert — und wo Wissen fehlt.

Simpel, aber ehrlich. Und genau das braucht es.

Denn diese Praxis baut die Erfahrung auf, die KI zu einem echten Werkzeug macht — statt zu einem Risiko.

Eine neue Ära der Softwareentwicklung

Wir leben nicht in der Ära der "10x-Coder", sondern in der Ära von verantwortungsvollen Entwicklern.
Und verantwortungsvolle Entwickler entstehen durch Erfahrung, Praxis und Verantwortung — nicht durch Prompts.

Gefragt sind nicht die, die am schnellsten Code produzieren. Gefragt sind die, die verstehen was sie bauen, gute Entscheidungen treffen und Systeme entwerfen, die langfristig funktionieren. Die, die KI als Werkzeug nutzen — nicht als Krücke.

Ich habe in den letzten Jahren viele Entwickler kommen und gehen sehen. Diejenigen, die geblieben sind und gewachsen sind, hatten alle etwas gemeinsam: Neugier und den Willen, Dinge wirklich zu verstehen. Nicht das neueste Tool. Nicht der perfekte Lebenslauf. Sondern echtes, tiefes Verständnis.

KI wird in fünf Jahren besser sein. Das ist garantiert. Die entscheidende Frage ist: Wirst du es auch sein?

Die Entwickler, die ruhig bleiben, auf Tiefe setzen und wirklich lernen, überstehen jeden Hype-Zyklus. Das war schon immer so. Und das wird auch so bleiben.