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KI lässt Entwicklerinnen und Entwickler schneller Code produzieren – doch sie beschleunigt nicht automatisch die gesamte Softwarelieferung. Die Atlassian-Studie »State of Developer Experience 2026« zeigt: Organisatorische Engpässe, aufwendige Reviews, technische Schulden und fehlende Strategien zehren viele lokale Zeitgewinne wieder auf. Für CIOs und Entwicklungsleitungen kommt es deshalb weniger auf die Zahl eingesetzter Tools an als auf einen durchgängig steuerbaren Softwareentwicklungsprozess.

Management Summary

Lokales Tempo ist keine End-to-End-Produktivität: 87 Prozent der Befragten arbeiten mit KI schneller, zugleich erleben 72 Prozent gleich viel oder mehr Reibung im Entwicklungsprozess.
Der Engpass wandert: Mehr KI-generierter Code erhöht den Prüf-, Integrations- und Abstimmungsaufwand; 65 Prozent investieren regelmäßig Zeit in Korrekturen.
Organisation schlägt Tool-Einsatz: Informationssuche, Meetings, Kontextwechsel, technische Schulden und unklare Anforderungen bleiben die größten Produktivitätsbremsen.
Strategie bleibt die Ausnahme: Nur 17 Prozent der Entwickler und 23 Prozent der Führungskräfte berichten von einer klar kommunizierten und umgesetzten KI-Strategie.
Management muss Wirkung messen: Entscheidend sind Durchlaufzeit, Qualität, Stabilität und Geschäftswert – nicht Nutzungsquoten, Prompt-Zahlen oder erzeugte Codezeilen.

87 Prozent der Entwicklerinnen und Entwickler geben an, mithilfe von KI schneller Ergebnisse zu liefern. Dennoch berichten 72 Prozent von gleichbleibend vielen oder gar mehr Reibungsverlusten als vor der Einführung von KI.

Nur 17 Prozent der Entwickler sagen, dass ihr Unternehmen über eine klar kommunizierte und umgesetzte KI-Strategie verfügt.

Das Softwareunternehmen Atlassian stellt seine neue Studie »State of Developer Experience 2026« vor. Die Ergebnisse zeigen ein wachsendes Spannungsfeld in der Softwarebranche: Während einzelne Entwickler durch den Einsatz von KI deutlich schneller programmieren, bremsen anhaltende organisatorische Engpässe und ineffiziente Arbeitsabläufe weiterhin den gesamten Softwareentwicklungsprozess aus.

Laut der Studie stimmen 87 Prozent der Entwickler zu, dass KI-Tools ihnen helfen, Code schneller zu schreiben und bereitzustellen. Gleichzeitig berichten 72 Prozent von ebenso vielen oder mehr Reibungsverlusten im gesamten Softwareentwicklungszyklus (Software Development Lifecycle, SDLC) als vor der Einführung von KI.

Schnelleres Programmieren führt nicht automatisch zu schnelleren Ergebnissen im Team

Die Studie zeigt, dass sich die höhere Arbeitsgeschwindigkeit einzelner Entwickler nicht in einer Zeitersparnis für das gesamte Team niederschlägt. Im Jahr 2025 gaben 68 Prozent der Entwickler an, durch KI mindestens zehn Stunden pro Woche einzusparen. 2026 ist dieser Anteil auf nur noch 25 Prozent gesunken.

Ein wesentlicher Grund dafür ist der zusätzliche Aufwand für Reviews: 65 Prozent der Entwickler geben inzwischen an, regelmäßig Zeit darauf zu verwenden, KI-generierten Code zu prüfen, Fehler zu finden und zu korrigieren. Greifen die einzelnen Schritte im Entwicklungsprozess nicht reibungslos ineinander, können langwierige Code-Reviews und spätere Probleme beim Zusammenführen des Codes die zuvor durch KI eingesparte Zeit wieder aufzehren.

Bekannte Hürden bleiben bestehen

Trotz umfangreicher Investitionen in KI sind die größten Hürden für Produktivität weiterhin organisatorischer und weniger technischer Natur.

Wie bereits im Vorjahr ist die Suche nach Informationen auch 2026 die häufigste Ursache für Reibungsverluste unter Entwickler (51 Prozent). Darauf folgen Meetings (50 Prozent), sich häufig ändernder Kontext (45 Prozent), technische Schulden (44 Prozent) und unklare Anforderungen (40 Prozent).

KI kann dabei helfen, Wissen leichter zugänglich zu machen, komplexe Abhängigkeiten sichtbar zu machen und wiederkehrende Übergaben zu automatisieren. Dennoch konzentriert sich ihr Einsatz meist auf die Codegenerierung, statt den gesamten Arbeitsfluss im Team zu verbessern.

»KI kann Entwicklerinnen und Entwicklern helfen, schneller zu arbeiten. Doch mehr Code bedeutet nicht automatisch, dass bessere Software schneller fertig wird. Wenn Teams weiterhin Schwierigkeiten haben, Informationen zu finden, Anforderungen zu klären und Entwicklungsprozesse reibungslos voranzutreiben, führt schnelleres Programmieren nicht automatisch zu besseren Geschäftsergebnissen«, so Andrew Boyagi, Customer CTO bei Atlassian.

KI-Nutzung ist noch keine KI-Strategie

Der Bericht zeigt eine deutliche Lücke zwischen der Einführung von KI-Tools und ihrem strategischen Einsatz im Unternehmen.

Fehlende strategische Klarheit: Nur 17 Prozent der Entwickler und 23 Prozent der Führungskräfte in der Softwareentwicklung geben an, dass ihr Unternehmen über eine klar kommunizierte und umgesetzte KI-Strategie verfügt.
Nutzungsdruck und wenig aussagekräftige Kennzahlen: 60 Prozent der Entwickler sagen, dass die Nutzung von KI als Indikator für Produktivität gewertet wird. Gleichzeitig glauben nur 42 Prozent der Führungskräfte, dass sie das Richtige messen, um echte Produktivitätsgewinne von KI nachzuweisen.
Der Mehrwert einer klaren Strategie: Entwickler in Unternehmen mit einer klaren KI-Strategie berichten doppelt so häufig von reduzierten Reibungsverlusten im Vergleich zur Zeit vor der Einführung von KI.

»Führungskräfte müssen klar benennen, welche Probleme KI lösen soll, und die Ergebnisse für das gesamte Team messen – nicht nur, wie häufig die Tools genutzt werden. Eine einzelne Aufgabe zu beschleunigen, verbessert noch nicht das gesamte System«, ergänzt Boyagi.

[1] Der Bericht basiert auf den Antworten von 1.155 Fachkräften ohne Führungsverantwortung und 405 Führungskräften in der Softwareentwicklung. Die Befragung wurde zwischen Juli und August 2026 in Unternehmen unterschiedlicher Größe und verschiedener Branchen und Regionen durchgeführt, darunter Nordamerika, EMEA, Australien, Mittel- und Südamerika, Afrika und Asien.

Der State of Developer Experience Report 2026 steht nach Registrierung zum Download bereit: https://www.atlassian.com/teams/software-development/state-of-developer-experience-2026

Tipps für CIOs und Entwicklungsleitungen

Wertstrom statt Einzeltätigkeit messen
Unternehmen sollten nicht nur erfassen, wie viel schneller Entwickler Code erzeugen. Entscheidend ist die gesamte Zeitspanne vom fachlichen Auftrag über Entwicklung, Review, Test und Freigabe bis zum produktiven Nutzen. Eine Wertstromanalyse macht sichtbar, an welchen Übergaben Arbeit liegen bleibt, Rückfragen entstehen oder Freigaben stocken. Dafür eignen sich Kennzahlen wie Durchlaufzeit, Wartezeit, Review-Dauer, Nacharbeitsquote und Zeit bis zur Wiederherstellung nach Fehlern.
Praxisbeispiel: Ein Entwicklungsteam stellt fest, dass KI die reine Programmierzeit für kleinere Funktionen von zwei Tagen auf einen Tag reduziert. Die durchschnittliche Bereitstellung dauert dennoch zwölf Tage, weil Pull Requests mehrere Tage auf ein Review warten und Testumgebungen nur eingeschränkt verfügbar sind. Das Unternehmen richtet feste Review-Zeitfenster ein und automatisiert die Bereitstellung von Testumgebungen. Dadurch wird nicht nur die Codierung, sondern der gesamte Lieferprozess beschleunigt.
KI-Ziele verbindlich definieren
Vor der Einführung eines KI-Werkzeugs sollte klar sein, welches konkrete Problem gelöst werden soll. Mögliche Ziele sind kürzere Einarbeitungszeiten, schnellere Testfallerstellung, bessere Dokumentation oder weniger Routinearbeit. Ebenso wichtig sind Grenzen: Welche Daten dürfen verarbeitet werden? Für welche Systeme ist KI-generierter Code zulässig? Wer prüft die Ergebnisse und trägt die Verantwortung? Messbare Zielgrößen verhindern, dass die reine Nutzung des Werkzeugs mit einem Geschäftserfolg verwechselt wird.
Praxisbeispiel: Ein Versicherer setzt KI zunächst nicht pauschal für die gesamte Entwicklung ein, sondern für die Erstellung von Unit-Tests in einem klar abgegrenzten Anwendungssystem. Das Ziel lautet, die Testabdeckung innerhalb von drei Monaten zu erhöhen, ohne dass Fehlerquote oder Review-Aufwand steigen. Datenschutz, Freigabeprozess und verantwortliche Rollen werden vor dem Pilotstart dokumentiert.
Reviews risikobasiert organisieren
Nicht jede Änderung benötigt dieselbe Prüftiefe. Eine kleine Anpassung an einer internen Benutzeroberfläche ist anders zu behandeln als Code für Zahlungsverkehr, Berechtigungen oder personenbezogene Daten. Unternehmen sollten Änderungen nach Kritikalität, Datenzugriff, Reichweite und Umkehrbarkeit klassifizieren. Daraus lassen sich unterschiedliche Review-Regeln, automatisierte Prüfungen und Freigabestufen ableiten. So bleibt die Kontrolle hoch, ohne unkritische Änderungen unnötig zu verzögern.
Praxisbeispiel: Ein Handelsunternehmen definiert drei Risikoklassen. Änderungen an Texten und Layouts benötigen einen Standardreview und automatisierte Tests. Änderungen an Preislogik erfordern zwei fachkundige Reviewer. Eingriffe in Authentifizierung oder Zahlungsprozesse werden zusätzlich durch Security und Betrieb freigegeben. KI-generierter Code wird dabei nicht pauschal blockiert, sondern gemäß seinem Einsatzkontext geprüft.
Interne Wissensbasis anschlussfähig machen
KI-Werkzeuge liefern nur dann kontextgerechte Ergebnisse, wenn relevante Informationen aktuell, strukturiert und kontrolliert zugänglich sind. Dazu gehören Architekturentscheidungen, Programmierrichtlinien, Schnittstellenbeschreibungen, Betriebswissen und Sicherheitsvorgaben. Veraltete oder widersprüchliche Dokumente erhöhen dagegen das Risiko ungeeigneter Vorschläge. Verantwortlichkeiten, Aktualisierungszyklen, Zugriffsrechte und eine nachvollziehbare Quellenbasis sollten deshalb Teil der Wissensarchitektur sein.
Praxisbeispiel: Ein Softwareanbieter bündelt verstreute Entwicklungsrichtlinien in einem versionierten internen Portal. Jede Architekturentscheidung erhält einen Eigentümer und ein Prüfdatum. Der KI-Assistent darf ausschließlich freigegebene Bereiche durchsuchen und verweist in seinen Antworten auf die verwendeten internen Quellen. Entwickler können dadurch Vorschläge schneller überprüfen und veraltete Regeln leichter erkennen.
Technische Schulden priorisieren
Mehr erzeugter Code kann bestehende Schwächen vergrößern, wenn Architektur, Tests und Plattformen nicht mithalten. Deshalb sollte ein fester Anteil der Entwicklungskapazität für Refactoring, Testautomatisierung, Abhängigkeitsmanagement und Plattformpflege reserviert werden. Technische Schulden sollten wie andere Risiken erfasst, bewertet und priorisiert werden. Kriterien können Ausfallrisiko, Sicherheitsrelevanz, Änderungsaufwand und Häufigkeit betroffener Geschäftsprozesse sein.
Praxisbeispiel: Ein Team produziert mit KI deutlich mehr Änderungen, doch die Zahl instabiler Builds steigt. Die Leitung reserviert in jedem Entwicklungszyklus 20 Prozent der Kapazität für die Stabilisierung der Build-Pipeline, den Austausch veralteter Bibliotheken und zusätzliche Integrationstests. Erst nachdem die Fehlerrate sinkt, wird der KI-Einsatz auf weitere Repositories ausgeweitet.
Nutzungsdruck vermeiden
Die Zahl der Prompts, aktiven Nutzer oder erzeugten Codezeilen sagt wenig über den tatsächlichen Nutzen aus. Werden solche Größen zu Leistungskennzahlen, entstehen Fehlanreize: Beschäftigte nutzen KI möglicherweise auch dann, wenn sie keinen Mehrwert bietet, oder erzeugen unnötig viel Code. Besser sind Ergebniskennzahlen wie Qualität, Durchlaufzeit, Stabilität, Kundennutzen und vermiedene Nacharbeit. Teams sollten außerdem offen melden können, wenn ein Werkzeug ungeeignet ist oder zusätzliche Risiken verursacht.
Praxisbeispiel: Ein Unternehmen beendet ein internes Ranking nach der Zahl akzeptierter KI-Vorschläge. Stattdessen vergleichen die Teams Review-Dauer, Fehlerquote nach Releases und Bearbeitungszeit ausgewählter Aufgaben. Dabei zeigt sich, dass KI bei Testdaten und Dokumentation hilft, bei komplexen Migrationsentscheidungen jedoch keinen verlässlichen Vorteil bringt.
Kleine, messbare Experimente durchführen
Breite Rollouts ohne Ausgangswerte erschweren die Bewertung. Sinnvoller sind zeitlich begrenzte Experimente mit klarer Fragestellung, Vergleichsgruppe und festgelegten Erfolgskriterien. Vor Beginn sollte der Ist-Zustand dokumentiert werden. Neben Geschwindigkeit gehören Qualität, Sicherheit, Nacharbeit, Akzeptanz und Kosten in die Auswertung. Erst wenn ein Anwendungsfall belastbare Vorteile zeigt, sollte er schrittweise ausgeweitet werden.
Praxisbeispiel: Zwei vergleichbare Teams bearbeiten vier Wochen lang ähnliche Wartungsaufgaben. Ein Team nutzt einen KI-Assistenten, das andere arbeitet zunächst ohne ihn. Gemessen werden Bearbeitungszeit, Review-Aufwand, Fehler nach der Freigabe und Zufriedenheit der Entwickler. Anschließend entscheidet das Unternehmen anhand der Ergebnisse, für welche Aufgabentypen und unter welchen Leitplanken der Einsatz erweitert wird.

FAQ

Warum führt schneller geschriebener Code nicht automatisch zu schnellerer Softwarelieferung?
Weil Codierung nur ein Teil des Wertstroms ist. Reviews, Tests, Integration, Freigaben, Informationssuche und Abstimmungen können den gewonnenen Zeitvorteil wieder aufzehren. Atlassian beschreibt genau diese Lücke zwischen lokaler Beschleunigung und unverändert hoher Reibung im gesamten SDLC. [1]
Welche Reibungsverluste nennen Entwickler am häufigsten?
In der Atlassian-Erhebung liegen Informationssuche, Meetings, Kontextwechsel, technische Schulden und unklare Anforderungen vorn. Diese Ursachen sind überwiegend organisatorisch und lassen sich nicht allein durch mehr Codegenerierung lösen. [1]
Wie verändert KI die Rolle von Entwicklerinnen und Entwicklern?
Der Schwerpunkt verschiebt sich stärker auf Bewertung, Validierung, Architektur und Risikosteuerung. Laut Atlassian berichten 75 Prozent von mehr Verantwortung für die Prüfung von Qualität und Sicherheit KI-generierter Ergebnisse. [1]
Welche Kennzahlen eignen sich besser als die reine KI-Nutzung?
Sinnvoller sind unter anderem Durchlaufzeit, Deployment-Häufigkeit, Änderungsfehlerquote, Wiederherstellungszeit, Review-Dauer, Nacharbeit und Produktwirkung. DORA empfiehlt, KI-Wirkung mit technischen, teambezogenen und geschäftlichen Ergebnissen zu verknüpfen. [2]
Was bedeutet die Aussage, KI sei ein Verstärker?
Die DORA-Forschung beschreibt KI als Verstärker vorhandener Fähigkeiten und Schwächen: Gute Plattformen, klare Arbeitsabläufe und ausgerichtete Teams können profitieren; instabile Prozesse können dagegen zusätzliche Unordnung erzeugen. [2]
Wie wichtig ist eine klare KI-Strategie?
Sie schafft gemeinsame Ziele, Verantwortlichkeiten, Leitplanken und Messgrößen. Im Atlassian-Bericht melden Beschäftigte in Unternehmen mit klarer Strategie häufiger weniger Reibung als vor der KI-Einführung. [1]
Warum sind Code-Reviews bei KI-generiertem Code besonders wichtig?
Generierter Code kann plausibel wirken und dennoch fachliche Fehler, Sicherheitsprobleme oder unnötige Komplexität enthalten. DORA berichtet zudem, dass ein relevanter Anteil der Befragten wenig oder kein Vertrauen in KI-generierten Code hat; kritische Validierung bleibt deshalb zentral. [2]
Kann KI auch die Qualität von Reviews verbessern?
Für bestimmte Werkzeuge und Aufgaben gibt es positive Befunde. Eine GitHub-Studie zu Copilot Chat berichtete schnellere, besser umsetzbare Reviews und höhere wahrgenommene Codequalität. Die Ergebnisse sollten jedoch im Kontext der untersuchten Stichprobe und des konkreten Produkts bewertet werden. [3]
Welche organisatorischen Voraussetzungen sind entscheidend?
DORA nennt unter anderem eine klar kommunizierte KI-Haltung, hochwertige interne Plattformen, zugängliche interne Daten, gesunde Datenökosysteme, starke Versionskontrolle, kleine Arbeitspakete und Nutzerorientierung. [2]
Wie sollten Unternehmen mit widersprüchlichen Produktivitätsbefunden umgehen?
Sie sollten Anbieterangaben, Selbstauskünfte und betriebliche Telemetrie trennen und eigene Ausgangswerte erheben. Eine 2026 veröffentlichte Langzeit-Fallstudie fand beispielsweise keine statistisch signifikante Veränderung commitbasierter Aktivität nach der Copilot-Einführung, obwohl subjektive Produktivität anders wahrgenommen werden kann. [4]

Quellen

[1] Atlassian: State of Developer Experience Report 2026. https://www.atlassian.com/teams/software-development/state-of-developer-experience-2026
[2] DORA/Google Cloud: State of AI-assisted Software Development 2025. https://ai.dora.dev/research/2025/dora-report/
[3] GitHub: Research – Quantifying GitHub Copilot’s impact on code quality. https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-code-quality/
[4] Stray et al.: Developer Productivity With and Without GitHub Copilot – A Longitudinal Mixed-Methods Case Study. https://arxiv.org/pdf/2509.20353

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Der State of Developer Experience Report 2026 steht nach Registrierung zum Download bereit: https://www.atlassian.com/teams/software-development/state-of-developer-experience-2026

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FAQ

Quellen

[1] Atlassian: State of Developer Experience Report 2026. https://www.atlassian.com/teams/software-development/state-of-developer-experience-2026

[2] DORA/Google Cloud: State of AI-assisted Software Development 2025. https://ai.dora.dev/research/2025/dora-report/

[3] GitHub: Research – Quantifying GitHub Copilot’s impact on code quality. https://github.blog/news-insights/research/research-quantifying-github-copilots-impact-on-code-quality/

[4] Stray et al.: Developer Productivity With and Without GitHub Copilot – A Longitudinal Mixed-Methods Case Study. https://arxiv.org/pdf/2509.20353

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