Software Entwicklung mit KI – Was Sie jetzt wissen müssen

Software wird gerade neu gebaut: nicht nur schneller, sondern anders. Am 5. Februar 2026 setzte Greg Brockman (OpenAI) in einem X-Post den Ton, indem er von einer „step function improvement“ seit Dezember 2025 sprach und Agent-first-Workflows als neuen Standard einforderte – inklusive Warnung vor kulturellen Nebenwirkungen und „slop“ (niedrige Code-Qualität durch unkritisches Generieren).

Am selben Tag folgten zwei Releases, die den Wettbewerb sichtbar beschleunigen: Anthropic veröffentlichte Claude Opus 4.6 (u. a. mit sehr großem Kontextfenster und parallelen Agent-Teams). OpenAI legte mit GPT-5.3-Codex nach (schneller, steuerbar während der Ausführung, stärker auf Engineering-Workflows optimiert).

Die zentrale Botschaft für Unternehmen: Das ist keine Demo-Welle, sondern ein Produktivitäts- und Strukturwandel. Aber es ist auch keine „jeder kann jetzt alles bauen“-Story. Wer die Grundprinzipien nicht versteht, bekommt schneller Ergebnisse – aber nicht zwingend bessere.

Was „Agentic Coding“ wirklich bedeutet

Von Assistenz zu Ausführung: Planung, Umsetzung, Tests und Betrieb als Workflow

Agentic Coding beschreibt KI-Systeme, die nicht nur Code-Vorschläge liefern, sondern ganze Aufgabenketten autonom abarbeiten: Anforderungen strukturieren, Änderungen über mehrere Dateien planen, implementieren, testen, debuggen, Deployments vorbereiten – und dabei den Kontext des Systems berücksichtigen.

Der Unterschied zu „Copilot“-Denken ist entscheidend:

Assistenz: Mensch schreibt, KI ergänzt.
Agent: Mensch definiert Ziel und Leitplanken, KI erledigt Schritte, Mensch steuert und nimmt ab.

Das klingt nach „magischer Autopilot“ – ist es aber nicht. In der Praxis braucht es weiterhin:

saubere Aufgabenbeschreibung (Prompts sind Arbeitsanweisungen, keine Wünsche)
Review-Disziplin (Code, Tests, Sicherheitsaspekte)
Grundverständnis für Architektur, Datenflüsse und Deployment

Damit wird KI besonders stark für Menschen mit „Tech-Literacy“: Produktmanager mit Systemverständnis, Analysten mit Skript-Erfahrung, Entwickler, DevOps, Data Teams. Für völlige Einsteiger sinkt die Einstiegshürde – die Verantwortung aber nicht.

Claude Opus 4.6 vs. GPT-5.3-Codex: Was die Releases signalisieren

Leistungsfähigkeit steigt – aber Benchmarks ersetzen kein Engineering

Beide Modelle (Release: 5. Februar 2026) zeigen, wie schnell Agentic Workflows produktionsreif werden.

Claude Opus 4.6 (Anthropic):

Sehr großes Kontextfenster (bis 1M Tokens) – relevant für große Codebasen, Spezifikationen und Logs
Hohe Ausgabe-Limits (u. a. 128K Output) – relevant für umfangreiche Refactorings
„Agent Teams“ für parallele Arbeitspakete
Benchmarks (kommuniziert): 80,8% SWE-Bench Verified, 65,4% Terminal-Bench 2.0, 62,7% SWE-Bench Pro

GPT-5.3-Codex (OpenAI):

Stärkerer Fokus auf Engineering-Workflows und Steuerbarkeit während der Ausführung
Ca. 25% schneller und token-effizienter (kommuniziert)
Benchmarks (kommuniziert): ca. 56,8–57% SWE-Bench Pro, 77,3% Terminal-Bench 2.0

Pragmatische Einordnung: Diese Zahlen zeigen Momentum, nicht Automatisierung ohne Risiko. Der Gewinn entsteht erst durch Integration in Ihre Entwicklungs- und Betriebsprozesse: Repos, CI/CD, Reviews, Security-Checks, Observability. Ohne diese Leitplanken skaliert vor allem „slop“: viel Output, wenig Verlässlichkeit.

Warum Q4 2025 der Sprung von „besser“ zu „transformativ“ war

Benchmarks, Kontext, Agent-Fokus und Kosten: plötzlich in Kombination

Ende 2025 kamen mehrere Entwicklungen zusammen, die Agentic Coding vom Experiment zur echten Option für Unternehmen gemacht haben:

Messbare Sprünge in gängigen Coding-Benchmarks (insbesondere bei „Verified“-Setups) – statt nur marginaler Verbesserungen.
Mehr Kontext: Modelle können größere Codebasen, Spezifikationen und Fehlerlogs am Stück verarbeiten.
Agentic Features: Aufgaben werden als Sequenzen geplant und abgearbeitet, nicht nur als einzelne Code-Snippets.
Kosten & Geschwindigkeit: bessere Preis/Leistung macht breitere Nutzung im Alltag realistisch.

Für Unternehmen heißt das: Die Frage ist weniger „ob KI Code schreiben kann“, sondern „wie wir die Arbeit so organisieren, dass KI zuverlässig Wert liefert“. Das ist ein Prozess- und Operating-Model-Thema – nicht nur ein Tool-Thema.

Warum CEOs das jetzt verstehen müssen

Geschwindigkeit, Kosten, Wettbewerb – und neue Risiken im Betrieb

Agentic Coding betrifft Strategie, nicht nur IT. Drei Gründe, warum Entscheider jetzt ein klares Bild brauchen:

Time-to-Value: Features, Prototypen und interne Tools entstehen schneller – kleine Teams können mehr liefern.
Rollen verändern sich: Entwickler werden stärker zu „Captains“ (Steuerung, Review, Architektur), weniger zu reinen Implementierern.
Risikoprofil verschiebt sich: Security, Compliance, Lizenzfragen, Datenabfluss und „slop“-Code werden zu Management-Themen.

Wer jetzt nicht lernt, wie Agent-Workflows funktionieren, läuft in zwei Fallen: Entweder man bremst Innovation aus Vorsicht – oder man skaliert unkontrolliert Risiken. Beides kostet Marktposition.

Realismus statt Mythos: Warum „jeder kann jetzt Software bauen“ nicht stimmt

Niedrigere Hürden – aber nicht null Hürden

Die verbreitete Erzählung „jetzt kann jede Person komplexe Software bauen“ ist in der Praxis zu grob. Ja: Einfache Apps, Skripte, Automationen oder kleine Tools sind viel zugänglicher geworden – besonders für semi-technische Nutzer.

Aber komplexe Systeme scheitern weiterhin oft an Grundlagen, die KI nicht automatisch ersetzt:

saubere Anforderungen und Prioritäten
Datenmodell und Schnittstellenverständnis
Fehlersuche (Debugging ist Denken, nicht nur Output)
Deployment, Monitoring, Kostenkontrolle
Sicherheits- und Berechtigungskonzepte

Die produktive Konsequenz: Unternehmen sollten KI so einführen, dass mehr Menschen profitieren – ohne die Verantwortung zu verwässern. Sonst entsteht eine neue Kluft: wenige, die Agenten richtig steuern können, und viele, die sich von Output täuschen lassen.

Chancen, Risiken und was als Nächstes kommt

Mehr Innovation – aber nur mit Leitplanken

Chancen:

schnellere Produktzyklen und bessere interne Tools
Automatisierung von Wartung, Refactoring und Test-Erstellung
mehr Software für Nischenprozesse, die bisher „zu teuer“ waren

Risiken:

„slop“: funktionierender, aber fragiler Code ohne Robustheit
Security- und Compliance-Lücken durch unkritische Übernahme
Vendor-Abhängigkeiten und unklare Verantwortlichkeiten

Ausblick: Der Trend geht zu besseren Agent-Interfaces, stärkerer Tool-Integration (Repo, Tickets, CI), und zu Workflows, die No-/Low-Code mit Agenten kombinieren. Entscheidend bleibt: Wer Governance, Reviews und Messgrößen (Qualität, Durchlaufzeit, Defect-Rate) mitdenkt, gewinnt.

Konkrete nächste Schritte für Ihr Unternehmen

Pragmatisch starten – strukturiert skalieren

1. Pilot definieren: Ein klar abgegrenzter Use Case (z. B. internes Tool, Reporting-Automation, Testgenerierung).
2. Leitplanken setzen: Code-Review, Security-Checks, Logging, klare „Done“-Kriterien.
3. Rollen klären: Wer steuert den Agenten? Wer nimmt ab? Wer verantwortet Betrieb?
4. Skills aufbauen: Prompting als Arbeitsanweisung, Architektur-Basics, Debugging-Methodik.
5. Messen: Time-to-merge, Fehlerraten, Incident-Kosten, Wartbarkeit.

ComposableAI unterstützt Sie dabei, KI nicht als Tool-Silo einzuführen, sondern als integrierten Workflow – modular, messbar und mit schnellem Time-to-Value.