KI in der Softwareentwicklung: Mehr Effizienz, aber kein Jobkiller. Zu diesem Schluss kommt Julie Teigland von Ernst & Young.Ernst & Young Generative KI (GenAI) verspricht Unternehmen erhebliche Effizienz- und Kostenvorteile, insbesondere im Bereich der Automatisierung. Unternehmen setzten sie jedoch noch zögerlich ein, da sie erhebliche Probleme wie fehlerhaften Antworten, Datenfragmentierung und Fachkräftemangel hat. Unsere US-Schwesterpublikation Computerworld sprach mit Julie Teigland, Managing Partner und Global Vice Chair für Allianzen und Ökosysteme beim Beratungsunternehmen Ernst & Young (EY), darüber, warum GenAI sowie verwandte Technologien noch nicht so weit verbreitet sind und wie Unternehmen ihren KI-Sweetspot finden können. Im Jahr 2024 stellte sie fest, dass Künstliche Intelligenz (KI) bei vielen CEOs noch Thema experimenteller Pilotprojekte war. „Ich denke, das hat sich geändert. Ich denke, KI wird breiter aufgestellt“, so Teigland. Wirtschaftliche Unsicherheit führt zu Investitionszurückhaltung Inzwischen entwickelt sich KI zunehmend zum Mainstream und wird branchenweit strategisch eingesetzt, so die Global Vice Chair. Dennoch bestehe weiterhin Zurückhaltung – die Technologie sei noch nicht flächendeckend angenommen. Drei zentrale Hürden bremsen den breiten Einsatz von KI in Unternehmen allerdings noch: fehlende Fachkräfte unstrukturierte und schwer nutzbare Daten sowie hohe Infrastrukturkosten. Auch angesichts wirtschaftlicher Unsicherheit agieren viele Unternehmen vorsichtig und prüfen Investitionen sorgfältig, bevor sie in KI-Lösungen investieren. Dabei werde es aber nicht bleiben, meint Teigland: „Ich glaube nicht, dass das Risiko sie [die Unternehmen] davon abhalten wird, aber ich denke, es lässt sie innehalten.“ Daten- und KI-Expertise bleibt stark gefragt Zugleich würden Unternehmen, auch EY selbst, nach Data und AI Scientists suchen. Diese Berufe seien nach wie vor äußerst gefragt, da Daten die Grundlage für den Einsatz von KI bilden. Zudem bleibe laut Teigland die Qualifikationslücke in der Datenwissenschaft weiterhin groß. Ein mögliche Lösung sieht die Expertin in Kooperationen: „Ich sehe Unternehmen, die sich mit anderen Unternehmen zusammentun, um sicherzustellen, dass sie alles Verfügbare nutzen, von Gig-Workern über die Nutzung von Hyperscalern bis hin zu Partnerschaften für gemeinsame Projekte, um Dinge zu realisieren.” Das sei zwar nicht das verbreitetste Erfolgsrezept, aber sie sehe, dass das im Markt gemacht wird. Eine weitere mögliche Strategie, um dem Fachkräftemangel bei der Umsetzung zu begegnen, ist, auf die Unterstützung Dritter zurückzugreifen. Anschließend gilt es aber auch, die Lösungen längerfristig zu betrieben, sodass auch diese Aufgabe ausgelagert werden müsste. Effizienzgewinn ohne Jobverlust Auf die Frage, wie sich KI auf Arbeitsplätze in der Softwareentwicklung auswirken werde, antworte die Managerin, dass momentan „Vibe Coding“ sehr verbreitet sei. Hierbei sagen die Menschen GenAI, was sie mit dem Code erreichen wollen. Die Chatbots legen dann einfach los und setzen es um. Diser Trend steckt aber noch in den Kinderschuhen. Teigland; „Ich denke, es wird viel weniger Standard-Basiscode geben. Aber seien wir ehrlich, wenn dieser Code herauskommt, muss er immer noch überprüft, überarbeitet und angepasst werden. Der Code, den KI produziert, ist nicht perfekt, und ich weiß, dass wir bei EY experimentiert haben. Es gibt also auch hier einen Qualitätsaspekt. KI-Tools ermöglichen es uns, viel effizienter zu programmieren, aber das bedeutet noch nicht, dass wir die [Entwickler] entlassen können. Im Moment erlaubt man den Leuten nur zu erforschen, was sie mit der Technologie machen können.“ Bei Ernst & Young werden bereits so viele KI-Tools wie möglich genutzt, um die Effizienz zu steigern und die Einsatzmöglichkeiten zu erkunden. EY müsse alles erst einmal selbst ausprobiert haben, bevor die Berater Kunden nahelegen können, selbst ein KI-Projekt zu starten. ROI bleibt zentrale Herausforderung für KI Für Unternehmen ist allerdings auch wichtig, dass der Return of Investment (ROI) sich lohnt. Laut Teigland habe KI bereits zu spürbaren Produktivitätssteigerungen geführt. Hervorzuheben sei hierbei, dass sie Mitarbeitende bei Routineaufgaben unterstütze und ihnen mehr Raum für kreative Arbeit lasse. Auch hier stünden Unternehmen jedoch noch am Anfang, so dass sich der ROI noch nicht klar quantifizieren ließe. Entscheidend sei, ob die Produktivitätsgewinne groß genug sind, um die nötigen Investitionen – etwa in Fachkräfte mit KI-Kenntnissen, Infrastruktur und unternehmensweiten Datenzugang – zu rechtfertigen. Wie das Fließband Der ROI für KI-Einsätze sei umso leichter messbar, je konkreter der Anwendungsfall ist. Besonders im Gesundheitswesen zeigen sich bereits klare Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von KI in Bereichen wie Dokumentation, Patientenmanagement und Lieferkettenanalyse. Auch in Forschung und Entwicklung sowie der Pharmaindustrie gebe es Fortschritte, auch wenn das volle Potenzial noch nicht erreicht sei, so Teigland. Eine vollständige Automatisierung durch KI liege zudem noch in weiter Ferne. Zugleich bezeichnet Teigland KI als eine revolutionäre Technologie, die tiefgreifender wirkt als frühere Innovationen. Besonders im Bereich der professionellen Dienstleistungen werde sie die Denk- und Arbeitsweise grundlegend verändern. Ähnlich wie das Fließband die Autoindustrie revolutionierte, zwingt KI Unternehmen dazu, ihre Prozesse neu zu gestalten, so die Managerin. Dabei wird KI als zusätzliches Werkzeug gesehen, das zur Weiterentwicklung anregt, nicht als Ersatz für den bisherigen Nutzen professioneller Dienstleistungen wie Beratung und Transformation. Quantencomputer und KI im globalen Wettlauf Quantencomputing soll laut Teigland ein ähnlich leistungsfähiges Werkzeug wie KI sein, das jedoch auch nicht für alle Zwecke die ultimative Lösung ist. Laut der Beraterin könnten beide Technologien in Kombination jedoch bahnbrechend sein, besonders in Bereichen wie Medizin, Klimaschutz und Naturwissenschaften. KI verändere bereits heute Prozesse, den Umgang mit Daten und fördert intelligente Entscheidungen. Die Managing Partnerin kritisiert allerdings den Begriff „künstliche Intelligenz“. Sie hält „erweiterte Intelligenz“ für passender, da KI den Menschen unterstützt, aber (noch) nicht ersetzt. „Quantencomputer und künstliche Intelligenz sind im Moment in einem Wettlauf. Es gibt nur fünf Unternehmen auf der Welt, die dem wirklich nahe sind. Aber es wird kommen, und das wird wirklich aufregend werden“, ergänzt sie. Obwohl Quantencomputer nicht für alle Unternehmen notwendig seien, sieht Teigland diese als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Erste Quantensysteme funktionieren bereits, einen Durchbruch mit neuen Berufsfeldern und einer nachhaltig veränderten Arbeitswelt erwartet sie in etwa 18 Monaten.
Was Ernst & Young über GenAI in Unternehmen denkt
KI in der Softwareentwicklung: Mehr Effizienz, aber kein Jobkiller. Zu diesem Schluss kommt Julie Teigland von Ernst & Young.Ernst & Young Generative KI (GenAI) verspricht Unternehmen erhebliche Effizienz- und Kostenvorteile, insbesondere im Bereich der Automatisierung. Unternehmen setzten sie jedoch noch zögerlich ein, da sie erhebliche Probleme wie fehlerhaften Antworten, Datenfragmentierung und Fachkräftemangel hat. Unsere US-Schwesterpublikation Computerworld sprach mit Julie Teigland, Managing Partner und Global Vice Chair für Allianzen und Ökosysteme beim Beratungsunternehmen Ernst & Young (EY), darüber, warum GenAI sowie verwandte Technologien noch nicht so weit verbreitet sind und wie Unternehmen ihren KI-Sweetspot finden können. Im Jahr 2024 stellte sie fest, dass Künstliche Intelligenz (KI) bei vielen CEOs noch Thema experimenteller Pilotprojekte war. „Ich denke, das hat sich geändert. Ich denke, KI wird breiter aufgestellt“, so Teigland. Wirtschaftliche Unsicherheit führt zu Investitionszurückhaltung Inzwischen entwickelt sich KI zunehmend zum Mainstream und wird branchenweit strategisch eingesetzt, so die Global Vice Chair. Dennoch bestehe weiterhin Zurückhaltung – die Technologie sei noch nicht flächendeckend angenommen. Drei zentrale Hürden bremsen den breiten Einsatz von KI in Unternehmen allerdings noch: fehlende Fachkräfte unstrukturierte und schwer nutzbare Daten sowie hohe Infrastrukturkosten. Auch angesichts wirtschaftlicher Unsicherheit agieren viele Unternehmen vorsichtig und prüfen Investitionen sorgfältig, bevor sie in KI-Lösungen investieren. Dabei werde es aber nicht bleiben, meint Teigland: „Ich glaube nicht, dass das Risiko sie [die Unternehmen] davon abhalten wird, aber ich denke, es lässt sie innehalten.“ Daten- und KI-Expertise bleibt stark gefragt Zugleich würden Unternehmen, auch EY selbst, nach Data und AI Scientists suchen. Diese Berufe seien nach wie vor äußerst gefragt, da Daten die Grundlage für den Einsatz von KI bilden. Zudem bleibe laut Teigland die Qualifikationslücke in der Datenwissenschaft weiterhin groß. Ein mögliche Lösung sieht die Expertin in Kooperationen: „Ich sehe Unternehmen, die sich mit anderen Unternehmen zusammentun, um sicherzustellen, dass sie alles Verfügbare nutzen, von Gig-Workern über die Nutzung von Hyperscalern bis hin zu Partnerschaften für gemeinsame Projekte, um Dinge zu realisieren.” Das sei zwar nicht das verbreitetste Erfolgsrezept, aber sie sehe, dass das im Markt gemacht wird. Eine weitere mögliche Strategie, um dem Fachkräftemangel bei der Umsetzung zu begegnen, ist, auf die Unterstützung Dritter zurückzugreifen. Anschließend gilt es aber auch, die Lösungen längerfristig zu betrieben, sodass auch diese Aufgabe ausgelagert werden müsste. Effizienzgewinn ohne Jobverlust Auf die Frage, wie sich KI auf Arbeitsplätze in der Softwareentwicklung auswirken werde, antworte die Managerin, dass momentan „Vibe Coding“ sehr verbreitet sei. Hierbei sagen die Menschen GenAI, was sie mit dem Code erreichen wollen. Die Chatbots legen dann einfach los und setzen es um. Diser Trend steckt aber noch in den Kinderschuhen. Teigland; „Ich denke, es wird viel weniger Standard-Basiscode geben. Aber seien wir ehrlich, wenn dieser Code herauskommt, muss er immer noch überprüft, überarbeitet und angepasst werden. Der Code, den KI produziert, ist nicht perfekt, und ich weiß, dass wir bei EY experimentiert haben. Es gibt also auch hier einen Qualitätsaspekt. KI-Tools ermöglichen es uns, viel effizienter zu programmieren, aber das bedeutet noch nicht, dass wir die [Entwickler] entlassen können. Im Moment erlaubt man den Leuten nur zu erforschen, was sie mit der Technologie machen können.“ Bei Ernst & Young werden bereits so viele KI-Tools wie möglich genutzt, um die Effizienz zu steigern und die Einsatzmöglichkeiten zu erkunden. EY müsse alles erst einmal selbst ausprobiert haben, bevor die Berater Kunden nahelegen können, selbst ein KI-Projekt zu starten. ROI bleibt zentrale Herausforderung für KI Für Unternehmen ist allerdings auch wichtig, dass der Return of Investment (ROI) sich lohnt. Laut Teigland habe KI bereits zu spürbaren Produktivitätssteigerungen geführt. Hervorzuheben sei hierbei, dass sie Mitarbeitende bei Routineaufgaben unterstütze und ihnen mehr Raum für kreative Arbeit lasse. Auch hier stünden Unternehmen jedoch noch am Anfang, so dass sich der ROI noch nicht klar quantifizieren ließe. Entscheidend sei, ob die Produktivitätsgewinne groß genug sind, um die nötigen Investitionen – etwa in Fachkräfte mit KI-Kenntnissen, Infrastruktur und unternehmensweiten Datenzugang – zu rechtfertigen. Wie das Fließband Der ROI für KI-Einsätze sei umso leichter messbar, je konkreter der Anwendungsfall ist. Besonders im Gesundheitswesen zeigen sich bereits klare Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von KI in Bereichen wie Dokumentation, Patientenmanagement und Lieferkettenanalyse. Auch in Forschung und Entwicklung sowie der Pharmaindustrie gebe es Fortschritte, auch wenn das volle Potenzial noch nicht erreicht sei, so Teigland. Eine vollständige Automatisierung durch KI liege zudem noch in weiter Ferne. Zugleich bezeichnet Teigland KI als eine revolutionäre Technologie, die tiefgreifender wirkt als frühere Innovationen. Besonders im Bereich der professionellen Dienstleistungen werde sie die Denk- und Arbeitsweise grundlegend verändern. Ähnlich wie das Fließband die Autoindustrie revolutionierte, zwingt KI Unternehmen dazu, ihre Prozesse neu zu gestalten, so die Managerin. Dabei wird KI als zusätzliches Werkzeug gesehen, das zur Weiterentwicklung anregt, nicht als Ersatz für den bisherigen Nutzen professioneller Dienstleistungen wie Beratung und Transformation. Quantencomputer und KI im globalen Wettlauf Quantencomputing soll laut Teigland ein ähnlich leistungsfähiges Werkzeug wie KI sein, das jedoch auch nicht für alle Zwecke die ultimative Lösung ist. Laut der Beraterin könnten beide Technologien in Kombination jedoch bahnbrechend sein, besonders in Bereichen wie Medizin, Klimaschutz und Naturwissenschaften. KI verändere bereits heute Prozesse, den Umgang mit Daten und fördert intelligente Entscheidungen. Die Managing Partnerin kritisiert allerdings den Begriff „künstliche Intelligenz“. Sie hält „erweiterte Intelligenz“ für passender, da KI den Menschen unterstützt, aber (noch) nicht ersetzt. „Quantencomputer und künstliche Intelligenz sind im Moment in einem Wettlauf. Es gibt nur fünf Unternehmen auf der Welt, die dem wirklich nahe sind. Aber es wird kommen, und das wird wirklich aufregend werden“, ergänzt sie. Obwohl Quantencomputer nicht für alle Unternehmen notwendig seien, sieht Teigland diese als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Erste Quantensysteme funktionieren bereits, einen Durchbruch mit neuen Berufsfeldern und einer nachhaltig veränderten Arbeitswelt erwartet sie in etwa 18 Monaten.
Was Ernst & Young über GenAI in Unternehmen denkt KI in der Softwareentwicklung: Mehr Effizienz, aber kein Jobkiller. Zu diesem Schluss kommt Julie Teigland von Ernst & Young.Ernst & Young Generative KI (GenAI) verspricht Unternehmen erhebliche Effizienz- und Kostenvorteile, insbesondere im Bereich der Automatisierung. Unternehmen setzten sie jedoch noch zögerlich ein, da sie erhebliche Probleme wie fehlerhaften Antworten, Datenfragmentierung und Fachkräftemangel hat. Unsere US-Schwesterpublikation Computerworld sprach mit Julie Teigland, Managing Partner und Global Vice Chair für Allianzen und Ökosysteme beim Beratungsunternehmen Ernst & Young (EY), darüber, warum GenAI sowie verwandte Technologien noch nicht so weit verbreitet sind und wie Unternehmen ihren KI-Sweetspot finden können. Im Jahr 2024 stellte sie fest, dass Künstliche Intelligenz (KI) bei vielen CEOs noch Thema experimenteller Pilotprojekte war. „Ich denke, das hat sich geändert. Ich denke, KI wird breiter aufgestellt“, so Teigland. Wirtschaftliche Unsicherheit führt zu Investitionszurückhaltung Inzwischen entwickelt sich KI zunehmend zum Mainstream und wird branchenweit strategisch eingesetzt, so die Global Vice Chair. Dennoch bestehe weiterhin Zurückhaltung – die Technologie sei noch nicht flächendeckend angenommen. Drei zentrale Hürden bremsen den breiten Einsatz von KI in Unternehmen allerdings noch: fehlende Fachkräfte unstrukturierte und schwer nutzbare Daten sowie hohe Infrastrukturkosten. Auch angesichts wirtschaftlicher Unsicherheit agieren viele Unternehmen vorsichtig und prüfen Investitionen sorgfältig, bevor sie in KI-Lösungen investieren. Dabei werde es aber nicht bleiben, meint Teigland: „Ich glaube nicht, dass das Risiko sie [die Unternehmen] davon abhalten wird, aber ich denke, es lässt sie innehalten.“ Daten- und KI-Expertise bleibt stark gefragt Zugleich würden Unternehmen, auch EY selbst, nach Data und AI Scientists suchen. Diese Berufe seien nach wie vor äußerst gefragt, da Daten die Grundlage für den Einsatz von KI bilden. Zudem bleibe laut Teigland die Qualifikationslücke in der Datenwissenschaft weiterhin groß. Ein mögliche Lösung sieht die Expertin in Kooperationen: „Ich sehe Unternehmen, die sich mit anderen Unternehmen zusammentun, um sicherzustellen, dass sie alles Verfügbare nutzen, von Gig-Workern über die Nutzung von Hyperscalern bis hin zu Partnerschaften für gemeinsame Projekte, um Dinge zu realisieren.” Das sei zwar nicht das verbreitetste Erfolgsrezept, aber sie sehe, dass das im Markt gemacht wird. Eine weitere mögliche Strategie, um dem Fachkräftemangel bei der Umsetzung zu begegnen, ist, auf die Unterstützung Dritter zurückzugreifen. Anschließend gilt es aber auch, die Lösungen längerfristig zu betrieben, sodass auch diese Aufgabe ausgelagert werden müsste. Effizienzgewinn ohne Jobverlust Auf die Frage, wie sich KI auf Arbeitsplätze in der Softwareentwicklung auswirken werde, antworte die Managerin, dass momentan „Vibe Coding“ sehr verbreitet sei. Hierbei sagen die Menschen GenAI, was sie mit dem Code erreichen wollen. Die Chatbots legen dann einfach los und setzen es um. Diser Trend steckt aber noch in den Kinderschuhen. Teigland; „Ich denke, es wird viel weniger Standard-Basiscode geben. Aber seien wir ehrlich, wenn dieser Code herauskommt, muss er immer noch überprüft, überarbeitet und angepasst werden. Der Code, den KI produziert, ist nicht perfekt, und ich weiß, dass wir bei EY experimentiert haben. Es gibt also auch hier einen Qualitätsaspekt. KI-Tools ermöglichen es uns, viel effizienter zu programmieren, aber das bedeutet noch nicht, dass wir die [Entwickler] entlassen können. Im Moment erlaubt man den Leuten nur zu erforschen, was sie mit der Technologie machen können.“ Bei Ernst & Young werden bereits so viele KI-Tools wie möglich genutzt, um die Effizienz zu steigern und die Einsatzmöglichkeiten zu erkunden. EY müsse alles erst einmal selbst ausprobiert haben, bevor die Berater Kunden nahelegen können, selbst ein KI-Projekt zu starten. ROI bleibt zentrale Herausforderung für KI Für Unternehmen ist allerdings auch wichtig, dass der Return of Investment (ROI) sich lohnt. Laut Teigland habe KI bereits zu spürbaren Produktivitätssteigerungen geführt. Hervorzuheben sei hierbei, dass sie Mitarbeitende bei Routineaufgaben unterstütze und ihnen mehr Raum für kreative Arbeit lasse. Auch hier stünden Unternehmen jedoch noch am Anfang, so dass sich der ROI noch nicht klar quantifizieren ließe. Entscheidend sei, ob die Produktivitätsgewinne groß genug sind, um die nötigen Investitionen – etwa in Fachkräfte mit KI-Kenntnissen, Infrastruktur und unternehmensweiten Datenzugang – zu rechtfertigen. Wie das Fließband Der ROI für KI-Einsätze sei umso leichter messbar, je konkreter der Anwendungsfall ist. Besonders im Gesundheitswesen zeigen sich bereits klare Produktivitätsgewinne durch den Einsatz von KI in Bereichen wie Dokumentation, Patientenmanagement und Lieferkettenanalyse. Auch in Forschung und Entwicklung sowie der Pharmaindustrie gebe es Fortschritte, auch wenn das volle Potenzial noch nicht erreicht sei, so Teigland. Eine vollständige Automatisierung durch KI liege zudem noch in weiter Ferne. Zugleich bezeichnet Teigland KI als eine revolutionäre Technologie, die tiefgreifender wirkt als frühere Innovationen. Besonders im Bereich der professionellen Dienstleistungen werde sie die Denk- und Arbeitsweise grundlegend verändern. Ähnlich wie das Fließband die Autoindustrie revolutionierte, zwingt KI Unternehmen dazu, ihre Prozesse neu zu gestalten, so die Managerin. Dabei wird KI als zusätzliches Werkzeug gesehen, das zur Weiterentwicklung anregt, nicht als Ersatz für den bisherigen Nutzen professioneller Dienstleistungen wie Beratung und Transformation. Quantencomputer und KI im globalen Wettlauf Quantencomputing soll laut Teigland ein ähnlich leistungsfähiges Werkzeug wie KI sein, das jedoch auch nicht für alle Zwecke die ultimative Lösung ist. Laut der Beraterin könnten beide Technologien in Kombination jedoch bahnbrechend sein, besonders in Bereichen wie Medizin, Klimaschutz und Naturwissenschaften. KI verändere bereits heute Prozesse, den Umgang mit Daten und fördert intelligente Entscheidungen. Die Managing Partnerin kritisiert allerdings den Begriff „künstliche Intelligenz“. Sie hält „erweiterte Intelligenz“ für passender, da KI den Menschen unterstützt, aber (noch) nicht ersetzt. „Quantencomputer und künstliche Intelligenz sind im Moment in einem Wettlauf. Es gibt nur fünf Unternehmen auf der Welt, die dem wirklich nahe sind. Aber es wird kommen, und das wird wirklich aufregend werden“, ergänzt sie. Obwohl Quantencomputer nicht für alle Unternehmen notwendig seien, sieht Teigland diese als Schlüsseltechnologie der Zukunft. Erste Quantensysteme funktionieren bereits, einen Durchbruch mit neuen Berufsfeldern und einer nachhaltig veränderten Arbeitswelt erwartet sie in etwa 18 Monaten.