Eine neue BearingPoint-Studie zeigt: KI ist in der Softwareentwicklung angekommen, ersetzt aber keine Entwickler. Der Bedarf an Fachkräften bleibt hoch.
In vielen Unternehmen im DACH-Raum läuft KI längst im Hintergrund. Doch von einer echten Industrialisierung ist die Branche noch weit entfernt. Die aktuelle BearingPoint-Studie mit 112 Führungskräften zeigt: Fast drei Viertel der Firmen nutzen KI nur punktuell. Nur 18 Prozent haben KI fest in ihre Entwicklungsprozesse eingebaut. Die Branche steht an einer Schwelle. Produktivitätsgewinne sind sichtbar. Doch der große Sprung zur sicheren, flächendeckenden Nutzung fehlt noch.
KI übernimmt Routine - nicht die Kontrolle
KI-Lösungen können heute mehr als nur Code schreiben. Laut Studie setzen 77 Prozent der Unternehmen KI für Dokumentation ein. 76 Prozent nutzen sie für Code-Generierung. 74 Prozent für Qualitätssicherung und Code-Reviews. Auch Architektur, Design, Testing und Testdatenerzeugung profitieren. Fast jedes Projekt mit KI wird so zum Softwareprojekt. Egal ob klassische IT oder andere Unternehmensbereiche.
Die Vorteile sind spürbar. Vier von fünf Befragten berichten von schnellerer Entwicklung. 77 Prozent sehen Fortschritte beim Prototyping. 74 Prozent werden bei Routineaufgaben entlastet. 59 Prozent sagen, die Effizienz der Softwareentwicklung ist insgesamt gestiegen. Doch die tatsächlichen Effekte hängen stark vom Reifegrad und der Strategie ab. Der globale BearingPoint-Report "Scaling AI for measurable impact" liefert weitere Zahlen: Fast drei Viertel der Unternehmen weltweit sehen einen finanziellen Nutzen durch KI. Aber nur 13 Prozent skalieren ihre KI-Initiativen im geplanten Zeitrahmen. In Deutschland liegt der Anteil der Unternehmen mit umfassender KI-Implementierung laut Reuters-Analyse sogar nur bei 8 Prozent. In den USA sind es 18 Prozent, in China 20 Prozent.
Laut Reuters nannten rund 40 Prozent der befragten Unternehmen regulatorische Vorgaben als Hauptbarriere für die Skalierung von KI, während 34 Prozent Integrationsprobleme mit bestehenden IT-Systemen angaben. Nur 11 Prozent der Unternehmen haben KI tief in ihre operativen Abläufe integriert.
Die breite Skalierung bleibt schwierig. 70 Prozent der Unternehmen nennen Sicherheits- und Compliance-Risiken als größte Hürde. Viele sind unsicher, welche Tools passen und wie sie KI in bestehende Prozesse einbinden. Drei von vier Unternehmen haben deshalb interne KI-Richtlinien eingeführt oder zumindest teilweise umgesetzt. Ziel: Risiken begrenzen und Governance stärken. Der aktuelle Cloud Monitor 2026 von KPMG Germany nennt Datenqualität, Datenzugang und Compliance als zentrale Bremsen für Analytics und KI. Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) empfiehlt sichere Integrationsprozesse und klare Governance-Strukturen. Auch neue Initiativen zur Applikationsmodernisierung und zu AI-Kontrollen treiben die Entwicklung voran. Der ISG-Marktbericht zeigt, wie deutsche Firmen diese Themen angehen.
Die Studie macht klar: Es reicht nicht, einzelne KI-Tools einzuführen. Unternehmen brauchen klare Strukturen, geprüfte Prozesse und gezielten Kompetenzaufbau. Nur so lässt sich KI langfristig und sicher nutzen. Diese Sichtweise spiegelt sich auch in anderen Technologiebereichen wider. Ein Beispiel sind die aktuellen Strategiewechsel im deutschen Technologiesektor.
KI verändert Jobs - sie ersetzt sie nicht
Die Angst vor massivem Stellenabbau durch KI bestätigt sich nicht. Das zeigen die Studienergebnisse deutlich. Das Kompetenzprofil wandelt sich. KI übernimmt Routinetätigkeiten. Der Bedarf an qualifizierten Entwicklerinnen und Entwicklern bleibt hoch. 59 Prozent der Unternehmen wollen ihre KI-Expertise ausbauen. Mehr als ein Viertel plant, sowohl Junior- als auch Senior-Entwickler einzustellen. KI wird als Unterstützung gesehen. Nicht als Ersatz.
BearingPoint zieht ein klares Fazit: Unternehmen im DACH-Raum erzielen erste Produktivitätsgewinne mit KI. Doch sie stehen vor der Aufgabe, diese Erfolge in eine nachhaltige, skalierbare Praxis zu bringen. Dafür braucht es klare Governance, sichere Prozesse und gezielte Investitionen in Kompetenzen. Erst dann kann KI ihr volles Potenzial in der Softwareentwicklung entfalten. Die Rolle menschlicher Entwickler bleibt zentral.
Künstliche Intelligenz (KI) meint Systeme, die Aufgaben übernehmen, für die bisher menschliche Intelligenz nötig war. Dazu zählen Sprachverstehen, Mustererkennung oder Entscheidungen. In der Softwareentwicklung helfen KI-Modelle bei Code-Generierung, Testautomatisierung und Qualitätssicherung. Industrialisierung von KI heißt: Die Technologie wird nicht nur in Pilotprojekten, sondern als fester Teil von Unternehmensprozessen genutzt. Dafür braucht es klare Governance, sichere Integration und ständigen Kompetenzaufbau.
