KI-Agenten in der Softwareentwicklung verändern gerade ein Berufsbild, das lange als besonders veränderungsresistent galt, weil es selbst über Jahrzehnte Automatisierung mitgestaltet hat. Bernhard Leers, seit 20 Jahren als Softwareentwickler tätig, hat in einem vielbeachteten LinkedIn-Beitrag ein Paradox beschrieben: Er habe seit über sechs Monaten keine einzige Zeile Code mehr selbst geschrieben und sei trotzdem produktiver als je zuvor in seinem Berufsleben. Möglich wird das durch Agenten, die nahezu jeden Schritt im Entwicklungsprozess übernehmen können, vom Coden über das Review bis zum Testen mit echtem Browser und Screenshots. Dieser Beitrag ordnet Leers‘ Beobachtung ein und beschreibt, was sie für die Rolle von Entwicklerinnen und Entwicklern, für Unternehmen mit eigener Softwareentwicklung und für den Umgang mit Erfahrungswissen in einer zunehmend agentengestützten Arbeitswelt bedeutet.
Der Widerspruch: Produktiver denn je, ohne selbst zu programmieren
Bernhard Leers beschreibt sich selbst als jemanden, der nicht leichtfertig auf jeden Technologie-Hype aufspringt, sich aber selten öffentlich zu Wort meldet. Umso bemerkenswerter ist seine Einschätzung zur aktuellen Generation von KI-Agenten in der Softwareentwicklung: Die Sprachmodelle seien inzwischen so gut, dass sich kaum noch Fehler in ihrer Arbeit finden ließen, und wenn doch ein Fehler auftrete, stelle sich am Ende meist heraus, dass die Ursache bei ihm selbst liege, nicht beim Agenten.
„Hätte man mich vor 5 Jahren gefragt ob das jemals möglich sein wird? Ich hätte gesagt: never. Dennoch ist das jetzt Realität.“ So beschreibt Bernhard Leers in seinem LinkedIn-Beitrag die Geschwindigkeit, mit der sich die Fähigkeiten von KI-Agenten in der Softwareentwicklung in kurzer Zeit entwickelt haben.
Diese Einschätzung ist deshalb bemerkenswert, weil sie nicht von einer Person kommt, die neu im Feld ist und Entwicklungsarbeit noch nicht in ihrer vollen Komplexität erlebt hat. Software gehört, wie Leers selbst betont, zu den komplexesten Systemen, die Menschen bislang geschaffen haben. Dass ausgerechnet in diesem Bereich eine Maschine mittlerweile autonom ganze Features umsetzen kann, während der Entwickler über andere Dinge nachdenkt, markiert für viele Beobachter einen Wendepunkt.
Wie weit KI-Agenten im Entwicklungsprozess heute tatsächlich reichen
Nach Leers‘ Beschreibung lässt sich nahezu jede Aufgabe im klassischen Entwicklungsprozess inzwischen durch spezialisierte Agenten abbilden. Das betrifft nicht nur das eigentliche Schreiben von Code, sondern auch Aufgaben, die traditionell als besonders erfahrungsabhängig galten.
Aufgabenbereiche, die Agenten laut Leers heute übernehmen
- Das eigentliche Schreiben von Code auf Basis definierter Anforderungen
- Code-Reviews, also die kritische Prüfung von geschriebenem Code auf Qualität und Korrektheit
- Testen, einschließlich Tests mit echtem Browser und automatisch erzeugten Screenshots
Diese Bandbreite erklärt, warum Leers von einer nahezu vollständigen Verschiebung seiner eigenen Tätigkeit spricht. Wo früher jeder dieser Schritte manuelle Arbeitszeit band, laufen sie nun weitgehend selbstständig und werden nach seiner Beobachtung mit jedem Tag zuverlässiger und autonomer. Für Unternehmen mit eigener Softwareentwicklung bedeutet das, dass sich der Flaschenhals im Entwicklungsprozess zunehmend von der Umsetzung hin zur Definition von Anforderungen und zur Qualitätskontrolle auf einer höheren Ebene verschiebt.
Warum Kontext zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor wird
Ein zentraler Begriff in Leers‘ Beobachtung ist Kontext. Er geht davon aus, dass Kontext das Wort des Jahres werden könnte, weil genau darin am Ende die entscheidende Frage liege: Wer versteht die Gesamtsituation, das Unternehmen, die Nutzerinnen und Nutzer, die langfristigen Konsequenzen einer Entscheidung, am besten? Nach seiner Einschätzung ist der Mensch der Maschine in diesem Punkt aktuell noch voraus, sein eigenes Kontextfenster sei schlicht größer als das der Modelle.
Gleichzeitig relativiert er diesen Vorsprung selbst: Auch das sei wohl nur noch eine Frage der Zeit. Diese Einschätzung deckt sich mit einer breiteren Entwicklung in der Softwareentwicklung, bei der die Fähigkeit von KI-Systemen, größere Mengen an Projekt-, Code- und Geschäftskontext gleichzeitig zu verarbeiten, in den vergangenen Jahren spürbar zugenommen hat. Für Unternehmen folgt daraus eine praktische Konsequenz: Wer den eigenen Entwicklungskontext, also Architekturentscheidungen, Geschäftsregeln und Qualitätsanforderungen, nicht sauber dokumentiert und zugänglich macht, kann das Potenzial von KI-Agenten in der Softwareentwicklung deutlich schlechter ausschöpfen als Unternehmen, die genau das systematisch aufbereiten.
Was von 20 Jahren Erfahrung übrig bleibt, wenn die Maschine entscheidet
Besonders offen beschreibt Bernhard Leers die Verunsicherung, die mit dieser Entwicklung einhergeht. Er schreibt, er rede sich ein, all das gut bedienen und beherrschen zu können, weil er 20 Jahre Erfahrung habe, räumt aber zugleich ein, dass moderne KI-Systeme wahrscheinlich auch seine Design-Entscheidungen genauso gut oder besser treffen könnten. Diese Selbstreflexion trifft einen wunden Punkt, den viele erfahrene Fachkräfte in unterschiedlichen Branchen aktuell teilen: Erfahrung galt lange als der zuverlässigste Schutz vor Automatisierung, gerade bei komplexen, wissensintensiven Entscheidungen.
| Bereich | Frühere Rolle der Erfahrung | Beobachtung von Bernhard Leers |
|---|---|---|
| Code schreiben | Erfahrung als Geschwindigkeits- und Qualitätsvorteil | Weitgehend an Agenten übertragen |
| Architektur- und Design-Entscheidungen | Klassische Domäne erfahrener Entwickler | Zunehmend auch durch Modelle leistbar |
| Kontextverständnis des Gesamtsystems | Schwer zu automatisieren | Aktuell noch menschlicher Vorteil, aber schrumpfend |
| Wartung und Steuerung der Agenten | Bisher keine etablierte Rolle | Wird zur neuen Kernaufgabe |
Diese Gegenüberstellung zeigt, dass sich der Wert von Erfahrung nicht auflöst, sondern verschiebt. Statt in der schnellen, fehlerfreien Umsetzung liegt der verbleibende Vorteil erfahrener Entwickler zunehmend im Verständnis größerer Zusammenhänge und in der Fähigkeit, die Arbeit von Agenten sinnvoll einzuordnen und zu steuern.
Die neue Rolle: Wartung und Pflege statt Programmierung
Auf die Frage, was für ihn persönlich übrig bleibt, antwortet Bernhard Leers ehrlich, dass er das selbst noch herausfinden müsse. In der Hauptsache bestehe seine Arbeit inzwischen aus der Wartung und Pflege der KI-Agenten, die die eigentliche Umsetzung übernehmen, ein Aufgabenfeld, das mit jedem Tag zuverlässiger und autonomer funktioniere und damit auch selbst im Wandel begriffen sei.
Diese Verschiebung von der aktiven Umsetzung hin zur Steuerung und Qualitätssicherung von Agenten lässt sich als eigenständige neue Kompetenz begreifen, die sich deutlich vom klassischen Anforderungsprofil eines Softwareentwicklers unterscheidet. Statt tiefer Kenntnis einzelner Programmiersprachen rücken Fähigkeiten wie das präzise Formulieren von Aufgaben, das Erkennen subtiler Fehler in automatisiert erzeugtem Code und ein belastbares Urteilsvermögen darüber, wann ein Agent an seine Grenzen stößt, stärker in den Vordergrund.
Was sich am Kern der Arbeit nicht verändert hat
Trotz aller Verschiebung beschreibt Bernhard Leers einen bemerkenswert stabilen Kern seiner Motivation. Die KI habe ihm zunächst das genommen, was er am liebsten in seinem Berufsleben gemacht habe, das Programmieren selbst. Bei genauerer Betrachtung stellt er aber fest, dass es eigentlich nie das Programmieren als reine Tätigkeit war, das ihn am meisten begeistert hat, sondern dabei zuzusehen, wie aus einer Idee ein funktionierendes Programm entsteht.
„Es ist nur schneller geworden. Und ich muss sagen, dass das der Hauptgrund ist, warum der Job jetzt mehr Spaß macht, als jemals zuvor. Weil plötzlich verdient agile Entwicklung den Namen.“ Mit dieser Beobachtung beschreibt Bernhard Leers, warum sich sein Verhältnis zur eigenen Arbeit trotz des tiefgreifenden Wandels insgesamt positiv verändert hat.
Diese Unterscheidung zwischen der konkreten Tätigkeit des Programmierens und dem eigentlichen Antrieb dahinter, dem Entstehungsprozess einer Idee zuzusehen, ist aus seiner Sicht der Schlüssel dazu, warum die Veränderung für ihn nicht als Verlust, sondern als Beschleunigung erlebbar ist. Nach seiner Beschreibung reichen inzwischen Minuten oder maximal Stunden für Aufgaben, die zuvor Tage oder Wochen beansprucht hätten.
Was Unternehmen aus dieser Erfahrung für den eigenen KI-Einsatz lernen können
Die Beobachtungen von Bernhard Leers lassen sich über die individuelle Perspektive eines einzelnen Entwicklers hinaus auf Unternehmen mit eigener Softwareentwicklung übertragen. Wer KI-Agenten in der Softwareentwicklung produktiv einsetzen will, sollte aus seiner Schilderung mehrere Punkte ableiten.
Ansatzpunkte für Unternehmen
- Kontext systematisch dokumentieren, statt ihn ausschließlich im Kopf einzelner erfahrener Mitarbeitender zu belassen
- Rollen im Entwicklungsteam neu denken, mit stärkerem Gewicht auf Steuerung, Qualitätskontrolle und präziser Aufgabenformulierung
- Erfahrenen Fachkräften Raum geben, ihre Rolle aktiv neu zu definieren, statt sie ausschließlich als Bedrohung zu kommunizieren
- Vertrauen in Agenten schrittweise aufbauen, orientiert an tatsächlich beobachteter Zuverlässigkeit statt an pauschalen Annahmen
Bemerkenswert an Leers‘ Beitrag ist zudem ein Detail am Ende: Er weist ausdrücklich darauf hin, dass der Text bewusst nicht mit KI geschrieben wurde, nicht weil er es nicht gekonnt hätte, sondern weil er den Prozess des eigenen Formulierens brauchte, um seine Gedanken zu sortieren. Dieser Hinweis unterstreicht, dass auch in einer stark automatisierten Arbeitswelt bestimmte Tätigkeiten ihren Wert gerade aus dem eigenen, unvermittelten Vollzug ziehen, ein Aspekt, der bei aller Begeisterung für Automatisierung nicht aus dem Blick geraten sollte.
Wo Skepsis weiterhin angebracht bleibt
So eindrücklich Leers‘ Schilderung ist, sie sollte nicht als pauschale Entwarnung für jedes Unternehmen gelesen werden. Seine Beobachtung stammt aus einem konkreten, individuellen Arbeitskontext mit spezifischen Werkzeugen, Projekten und einem sehr hohen eigenen Erfahrungsstand, der es ihm erlaubt, die Ergebnisse von Agenten schnell und zuverlässig einzuschätzen. Für Teams mit weniger Erfahrung oder für besonders sicherheitskritische Systeme, etwa in regulierten Branchen, lässt sich dieselbe Autonomiestufe nicht ohne Weiteres unterstellen.
Fragen, die vor einer Übertragung auf das eigene Unternehmen zu klären sind
- Wie hoch ist die tatsächliche Fehlerquote von KI-Agenten im eigenen technischen Umfeld, gemessen statt vermutet?
- Welche Kontrollmechanismen bestehen, um fehlerhafte Agentenergebnisse zuverlässig zu erkennen, bevor sie produktiv werden?
- Verfügt das Team über ausreichend eigene Erfahrung, um die Qualität automatisiert erzeugten Codes überhaupt fundiert beurteilen zu können?
- Welche regulatorischen oder vertraglichen Anforderungen an Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeit bestehen für die betroffenen Systeme?
Diese Fragen relativieren Leers‘ Erfahrung nicht, sie ordnen sie ein. Seine zentrale Botschaft, dass sich die Rolle von Entwicklern grundlegend verschiebt und dass dieser Wandel schneller verläuft, als viele erwartet hätten, bleibt davon unberührt. Wie schnell und wie weit ein einzelnes Unternehmen diesen Weg gehen kann, hängt jedoch stark vom eigenen Reifegrad im Umgang mit KI-Agenten in der Softwareentwicklung ab.
FAQ
Welche Aufgaben im Entwicklungsprozess übernehmen KI-Agenten laut Bernhard Leers bereits heute?
Nach seiner Beschreibung lassen sich das Schreiben von Code, Code-Reviews und Tests, einschließlich Browsertests mit Screenshots, inzwischen weitgehend durch Agenten abbilden.
Was versteht Bernhard Leers unter dem Kontextvorteil des Menschen?
Er meint damit das umfassendere Verständnis der Gesamtsituation, etwa Geschäftskontext und langfristige Konsequenzen, das er aktuell noch als menschlichen Vorsprung gegenüber der Maschine sieht, wenn auch als schrumpfenden.
Wie verändert sich die Rolle erfahrener Entwickler durch KI-Agenten in der Softwareentwicklung?
Sie verschiebt sich von der aktiven Umsetzung hin zur Wartung, Steuerung und Qualitätskontrolle der Agenten sowie zur präzisen Formulierung von Aufgaben und Anforderungen.
Warum empfindet Bernhard Leers seine Arbeit trotz des Wandels als erfüllender als zuvor?
Weil für ihn nicht das reine Programmieren, sondern das Zusehen, wie aus einer Idee ein funktionierendes Programm entsteht, der eigentliche Kern seiner Motivation war, und dieser Prozess durch KI-Agenten lediglich schneller geworden ist.
Was sollten Unternehmen aus seiner Beobachtung für den eigenen Einsatz von KI-Agenten mitnehmen?
Vor allem die systematische Dokumentation von Kontext, eine Neudefinition von Entwicklerrollen und ein schrittweiser, an beobachteter Zuverlässigkeit orientierter Vertrauensaufbau gegenüber den eingesetzten Agenten.
Aktuelle Beiträge
Weiterführend zu den zuletzt erschienenen Beiträgen im Verlagsnetzwerk:
- KI-Automatisierung skalieren: Vom Pilotprojekt zum unternehmensweiten Rollout
- IT-Compliance-Audit vorbereiten
- Angebots-Conversion-Rate steigern
Aktuelle Hintergründe und Praxisberichte zum Einsatz von KI in der Softwareentwicklung liefert unter anderem das Themenportal Künstliche Intelligenz bei heise online.
