KI in der Softwareentwicklung: Aufwand und Nutzen bewerten

KI-Coding-Tools können Code vorschlagen oder erzeugen. Ob sie die Kosten eines Softwarevorhabens senken, lässt sich daraus allein nicht ableiten: Maßgeblich sind auch Aufgaben, Qualität, Nacharbeit und Betrieb.

Die Forschung liefert kein einheitliches Ergebnis für alle Arbeitsumgebungen. Eine randomisierte Feldstudie mit 4.867 Entwicklerinnen und Entwicklern aus drei Unternehmen fand im kombinierten Ergebnis 26,08 Prozent mehr erledigte Aufgaben bei Zugang zu einem Coding-Assistenten; eine andere randomisierte Studie mit 16 erfahrenen Open-Source-Entwicklern fand bei 246 Aufgaben mit den dort getesteten Tools im Mittel 19 Prozent längere Bearbeitungszeit. Aufgaben, Tools und Teams unterscheiden sich, daher belegen diese Befunde keine allgemeine Kostensenkung oder -steigerung (Cui et al., Management Science; Becker et al., METR).

Softwarekosten über den gesamten Arbeitsablauf bewerten

Eine vereinfachte Kostenschätzung kann Entwicklungszeit mit Gesamtkosten gleichsetzen. Für eine Bewertung sollten Sie jedoch auch die übrigen Projekt- und Betriebsposten erfassen.

Zu den möglichen Kostenpositionen gehören Anforderungsklärung, Architektur, Code-Review, Tests, Dokumentation, Deployment und Wartung. Ob KI-Tools einzelne dieser Tätigkeiten verkürzen oder zusätzlichen Prüfaufwand erzeugen, hängt vom konkreten Ablauf und Ergebnis ab.

Erfassen Sie deshalb sowohl direkte Zeiteffekte als auch mögliche Änderungen bei Qualitätssicherung, Einarbeitung und späteren Codeänderungen. Verschiebungen zwischen Phasen sind eine zu prüfende Möglichkeit, keine automatische Folge.

Annahmen zu KI-Softwarekosten prüfen

Drei Annahmen sollten in einer Kostenbewertung geprüft werden:

Annahme 1: Schnellere Codegenerierung bedeutet schnellere Projekte.

Codegenerierung ist ein Teilschritt. Messen Sie, ob sich Review-, Test- oder Nacharbeitsschritte verändern. Projektdauer hängt zudem von weiteren Faktoren ab, etwa Anforderungen, Abstimmung und Abhängigkeiten.

Annahme 2: Die Einsparung ist sofort messbar.

Ein kurzfristiger Test kann bestimmte Aufgaben messen, sagt aber nicht automatisch etwas über Wartung oder längerfristige Änderungen aus. Bewerten Sie, was der Versuchszeitraum tatsächlich abdeckt und welche Effekte offenbleiben.

Annahme 3: Weniger Code-Arbeit bedeutet weniger Personalbedarf.

Eine Änderung bei der Codeerstellung bedeutet nicht automatisch, dass Personalbedarf proportional sinkt. Aufgaben können sich verändern, etwa durch Prüfung, Tests oder Sicherheit; Umfang und Kompetenzbedarf sollten im eigenen Prozess beobachtet werden.

Mögliche zusätzliche Kostenpositionen

Mögliche Kostenpositionen sollten abhängig vom gewählten Werkzeug und Einsatz geprüft werden:

Review- und Qualitätssicherungsaufwand

Review und Tests gehören zur Softwareentwicklung. Welche zusätzliche Prüfzeit KI-generierter Code erfordert, hängt von Code, Aufgabe und vorhandenen Kontrollen ab und sollte gemessen werden. Ein NIST-Referenzmodell für DevSecOps beschreibt die Prüfung KI-generierter Ausgaben durch etablierte Reviews, Sicherheitstests und Freigaben als Teil eines kontrollierten Entwicklungsprozesses (NIST NCCoE: DevSecOps reference model).

Governance und Compliance

Bei externen Diensten sollten Unternehmen je nach Werkzeug Datenflüsse, Nutzungsbedingungen und mögliche Abhängigkeiten prüfen. Sicherheits- und Entwicklungsprozesse sind ebenfalls zu berücksichtigen. NIST beschreibt ergänzende Praktiken für die sichere Entwicklung von generativen KI-Systemen (NIST SP 800-218A).

Abhängigkeiten von externen Diensten

Preise und Betriebsmodelle unterscheiden sich zwischen Werkzeugen und können sich ändern. Erfassen Sie die für Ihr Team geltenden Lizenz-, Nutzungs- und Infrastrukturkosten sowie relevante Verfügbarkeitsannahmen.

Wissensverlust und Wartbarkeit

Generierter Code ist nicht automatisch verständlich oder wartbar. Prüfen Sie Verständlichkeit, Dokumentation und spätere Änderbarkeit mit den gleichen Kriterien wie bei anderem Code; Unterschiede sollten anhand konkreter Aufgaben erfasst werden.

Schulung und Prozessanpassung

Einführung kann Schulung oder Prozessanpassungen erfordern. Umfang und Kosten hängen von Werkzeug, Team und Nutzung ab.

Eine allgemeine Übersicht über laufende Infrastruktur- und Nutzungskosten bietet der Beitrag KI-Kosten im Unternehmen bewerten.

Wie sich die Wirtschaftlichkeit realistisch bewerten lässt

Eine fundierte Einschätzung der Wirtschaftlichkeit erfordert mehr als den Vergleich von Entwicklungsstunden vor und nach KI-Einsatz. Folgende Perspektiven sind relevant:

Gesamtkostenbetrachtung über den Lebenszyklus

Betrachten Sie neben der Entwicklung auch Wartung, Weiterentwicklung und mögliche Ablösung. Lebensdauer und Kostenverteilung unterscheiden sich je nach Software und Einsatz; pauschale Anteile sind dafür keine belastbare Grundlage.

Differenzierung nach Projekttyp

Die Eignung kann je nach Aufgabe variieren. Vergleichen Sie konkrete Tätigkeiten im eigenen Entwicklungsprozess, statt Potenzial allein aus dem Projekttyp abzuleiten.

Berücksichtigung der Organisationsreife

Code-Review, Tests und Sicherheitsverfahren helfen dabei, Qualität und Risiken zu bewerten. Berücksichtigen Sie vorhandene Kontrollen und prüfen Sie, ob sie für die neue Arbeitsweise angepasst werden müssen.

Entscheidungsorientierte Empfehlungen

Vor einer Budgetentscheidung können folgende Fragen die Bewertung konkretisieren:

Erstens: Welche konkreten Aufgaben sollen durch KI unterstützt werden – und welche Aufwände entstehen dadurch an anderer Stelle?

Zweitens: Wie sieht die aktuelle Kostenstruktur der Softwareentwicklung aus – und welcher Anteil entfällt tatsächlich auf die Tätigkeiten, die KI beschleunigen kann?

Drittens: Welche organisatorischen Voraussetzungen müssen geschaffen werden – und was kosten diese?

Viertens: Wie werden die langfristigen Effekte auf Wartbarkeit und Wissensmanagement bewertet?

Dokumentieren Sie Ausgangswerte, Aufgaben, Tools, Team, Zeitraum und Messmethode. So können Ergebnisse begrenzt auf den geprüften Kontext interpretiert werden.

Fazit

KI-Werkzeuge können Aufgaben in der Softwareentwicklung unterstützen. Ob sich dadurch Gesamtkosten verändern, hängt unter anderem von Aufgabe, Tool, Team, Qualitätssicherung und Betriebsmodell ab.

Bewerten Sie nicht nur die Zeit für Codeerstellung, sondern auch Review, Tests, Nacharbeit, Integration und Betrieb. Die angeführten Studien messen unterschiedliche Aufgaben und Teams; für eine Investitionsentscheidung sollten Sie den erwarteten Effekt im eigenen Umfeld prüfen.

Eine dokumentierte Ausgangsmessung und ein begrenzter Versuch schaffen eine bessere Grundlage, um Aufwand und Nutzen im konkreten Kontext abzuwägen.