6 Trends – wie KI die Softwareentwicklung verändert​

width="2500" height="1406" sizes="(max-width: 2500px) 100vw, 2500px">KI dürfte die Art und Weise des Coding neuer Software massiv verändern.BEST-BACKGROUNDS – shutterstock.com Die Marktforscher von Gartner haben strategische Trends in der Softwareentwicklung für 2025 und die darauffolgenden Jahre identifiziert. Unternehmen könnten mithilfe KI-gestützter Automatisierung Innovationen zu beschleunigen und effiziente, zukunftsorientierte Engineering-Praktiken etablieren, prognostizieren die Analysten. „KI-fähige Tools und Technologien revolutionieren die Art und Weise, wie Software entwickelt und bereitgestellt wird“, erklärt dazu Joachim Herschmann, VP Analyst bei Gartner. Es gelte, das Potenzial KI-gesteuerter Automatisierung voll auszuschöpfen, Talentstrategien gezielt weiterzuentwickeln und nachhaltige, KI-native Engineering-Praktiken einzuführen, empfiehlt Herschmann. Diese sechs zentralen Trends im Software Engineering sollten Anwenderunternehmen dabei in den kommenden Jahren im Blick behalten. AI-native Software-Engineering AI-native Software-Engineering wird Gartner zufolge den Software Development Life Cycle (SDLC) grundlegend verändern. KI-Tools würden in jeder Phase des Softwareentwicklungsprozesses eine zentrale Rolle spielen, vom Design bis zur Bereitstellung. Dabei werde KI einen erheblichen Teil der Aufgaben im SDLC autonom oder halbautonom erledigen können. Lesetipp: So wird man einen Job als Chefentwickler los Gartner geht davon aus, dass bis 2028 rund 90 Prozent aller Softwareentwickler in Unternehmen KI-Code-Assistenten verwenden werden. Zum Vergleich: Anfang 2024 waren es weniger als 14 Prozent. Auchdie Rolle der Entwickler wird sich verändern und von der Implementierung zur Orchestrierung verlagern. Dabei werde der Fokus mehr auf Problemlösungen und dem Systemdesign liegen. Entwickler müssten zudem sicherstellen, dass KI-Tools hochwertige Ergebnisse liefern. Es gelte, innerhalb der Teams die Balance zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht zu finden. LLM-basierte Anwendungen und Agenten Large Language Models (LLMs) verändern die Softwareentwicklung, indem sie Anwendungen in die Lage versetzen, intelligent und autonom zu interagieren – ähnlich wie menschliche Interaktionen. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 mindestens 55 Prozent der Softwareentwicklungsteams LLM-basierte Funktionen entwickeln werden. „Um LLM-basierte Anwendungen und Agenten erfolgreich zu entwickeln, müssen Softwareentwickler ihre Strategien überdenken“, sagt Herschmann. Unternehmen müssten dafür in Weiterbildung investieren, die Experimente mit GenAI ausbauen und gleichzeitig Leitplanken für den KI-Einsatz einrichten, um die damit verbundenen Risiken im Griff zu behalten. GenAI-Plattform-Engineering Das GenAI-Plattform-Engineering baut Gartner zufolge auf bereits etablierten Plattform-Engineering-Ansätzen auf. Entwickler sollen damit besser unterstützt werden, GenAI-Funktionen einfacher und vor allem auch sicher in ihren Anwendungen zu integrieren. Die Analysten prognostizieren, dass bis 2027 etwa sieben von zehn Unternehmen mit Plattformteams GenAI-Funktionen in ihre internen Entwicklerplattformen integrieren werden. Lesetipp: Der GenAI-Entwicklungsprozess in 7 Schritten Auf diesen Plattformen müssten KI-Funktionen über Self-Service-Entwicklerportale leicht auffindbar sein und nach den Bedürfnissen der Entwickler priorisiert werden. Darüber hinaus brauche es robuste Governance- und Sicherheitspraktiken. Nur so könnten Führungskräfte sicherstellen, dass ihre Teams innovative Anwendungen entwickeln, die den Unternehmensstandards entsprechen, so Gartner. Maximierung der Talentdichte Die Talentdichte hat sich zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal für Unternehmen entwickelt. Teams mit einer hohen Konzentration an hochqualifizierten Fachkräften könnten effizienter und anpassungsfähiger arbeiten und so einen höheren Kundennutzen erzielen, wenn sie durch die richtige Kultur und Technologiestrategie unterstützt werden. „Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen über traditionelle Einstellungspraktiken hinausgehen und sich auf den Aufbau von Teams mit hoher Talentdichte konzentrieren“, rät Gartner-Analyst Herschmann. Voraussetzung dafür sei eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit. Das helfe, qualifizierte Fachkräfte anzuziehen und auch im Unternehmen zu halten. Offene GenAI-Modelle und Ökosysteme Offene GenAI-Modelle bieten Betrieben größere Flexibilität, niedrigere Kosten und weniger Vendor-Lock-in, konstatiert Gartner. Im Gegensatz zu proprietären Modellen ließen sich KI-Lösungen mit offenen GenAI-Modellen besser anpassen und genauer auf die individuellen Anforderungen hin abstimmen – , ei es On-Premises im eigenen Rechenzentrum oder in der Cloud. KI-Funktionen würden so für ein breiteres Spektrum von Teams und Anwendungsfällen zugänglicher und auch kostengünstiger. Gartner prognostiziert, dass bis 2028 rund 30 Prozent der weltweiten Unternehmensausgaben für GenAI-Technologien auf offene GenAI-Modelle entfallen werden. Green Software Engineering Green Software Engineering soll Entwicklung von Software nachhaltiger machen. Dabei würden Umweltauswirkungen von Software nicht mehr als nachgelagerter Aspekt betrachtet, sondern von Anfang an grüne Praktiken in jeder Phase des Entwicklungsprozesses von der Planung bis zur Produktion integriert. Lesetipp: Nachhaltige Softwareentwicklung – Wie Green Coding Ihre Kosten drückt „Da Unternehmen im Rahmen digitaler Initiativen immer mehr Software entwickeln und kaufen, kann die Zunahme des CO2-Fußabdrucks durch rechenintensive Workloads im Widerspruch zu ihren Nachhaltigkeitszielen stehen“, warnt Gartner-Analyst Herschmann. Gerade die Entwicklung intelligenter Anwendungen mit GenAI sei extrem energieintensiv, was nachhaltige Praktiken in der Softwareentwicklung unabdingbar mache. width="100%" height="152" frameborder="0" allowfullscreen allow="autoplay; clipboard-write; encrypted-media; fullscreen; picture-in-picture" loading="lazy" src="https://open.spotify.com/embed/episode/4VmhAcSEOLgbG2KUofeTj6?utm_source=oembed">