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Softwareentwickler sollten diese Trends nutzen, um KI-gesteuerte Innovationen zu fördern und zukunftssichere Entwicklungsmethoden einzuführen.

Gartner hat die, nach Ansicht der Analysten, maßgeblichen strategischen Trends für die Softwareentwicklung im Jahr 2025 und in den folgenden Jahren veröffentlicht. Diese Trends sollen Unternehmen dabei unterstützen, mithilfe KI-gestützter Automatisierung Innovationen zu beschleunigen und effiziente, zukunftsorientierte Engineering-Praktiken zu etablieren.

»KI-fähige Tools und Technologien revolutionieren die Art und Weise, wie Software entwickelt und bereitgestellt wird«, erklärt Joachim Herschmann, VP Analyst bei Gartner. »Die Top-Trends von Gartner dienen Führungskräften als Wegweiser, um das Potenzial KI-gesteuerter Automatisierung voll auszuschöpfen, Talentstrategien gezielt weiterzuentwickeln und nachhaltige, KI-native Engineering-Praktiken einzuführen. Wer jetzt auf diese Trends setzt, positioniert sein Unternehmen für langfristigen Erfolg.«

Bei der Ausarbeitung ihrer strategischen Roadmap für 2025 und darüber hinaus sollten Unternehmen insbesondere in Maßnahmen investieren, die auf diese sechs zentralen Trends im Software Engineering einzahlen.

KI-native Software-Entwicklung

KI-natives Software-Engineering verändert den Lebenszyklus der Softwareentwicklung (SDLC), indem es KI in jede Phase einbindet, vom Entwurf bis zur Bereitstellung. Diese Praktiken ermöglichen es der KI, einen erheblichen Teil der Aufgaben im SDLC autonom oder halbautonom zu erledigen.

Gartner prognostiziert, dass bis 2028 90 % der Softwareentwickler in Unternehmen KI-Code-Assistenten verwenden werden, während es Anfang 2024 noch weniger als 14 % waren. Die Rolle der Entwickler wird sich von der Implementierung zur Orchestrierung verlagern, wobei sie sich auf die Problemlösung und das Systemdesign konzentrieren und sicherstellen, dass KI-Tools hochwertige Ergebnisse liefern. Um erfolgreich zu sein, müssen die Teams ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Aufsicht finden und dabei Geschäftskritik, Risiko und Workflow-Komplexität berücksichtigen.

Aufbau von LLM-basierten Anwendungen und Agenten

Große Sprachmodelle (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 % der Softwareentwicklungsteams aktiv LLM-basierte Funktionen entwickeln werden.

»Die erfolgreiche Entwicklung von LLM-basierten Anwendungen und Agenten erfordert, dass die Verantwortlichen für Softwareentwicklung ihre Strategien überdenken«, so Herschmann. »Das bedeutet, dass sie in die Weiterbildung investieren, mit generativen KI-Ergebnissen (GenAI) experimentieren und starke Leitplanken für das Risikomanagement implementieren müssen.«

GenAI-Plattform-Engineering

GenAI-Plattform-Engineering nutzt etablierte Plattform-Engineering-Ansätze, um Entwicklern zu helfen, GenAI-Funktionen einfach zu entdecken, zu integrieren und sicher in ihren Anwendungen zu nutzen. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 70 % der Unternehmen mit Plattformteams GenAI-Funktionen in ihre internen Entwicklerplattformen integrieren werden.

Indem sie KI-Funktionen über Self-Service-Entwicklerportale leicht auffindbar machen, Funktionen nach den Bedürfnissen der Entwickler priorisieren und robuste Governance- und Sicherheitspraktiken einbinden, können Führungskräfte sicherstellen, dass ihre Teams innovative Anwendungen entwickeln, die den Unternehmensstandards entsprechen.

Maximierung der Talentdichte

Die Talentdichte – die Konzentration von hochqualifizierten Fachkräften in Teams – ist zu einem wichtigen Unterscheidungsmerkmal für leistungsstarke technische Unternehmen geworden. Wenn sie durch die richtige Kultur und Technologiestrategie unterstützt werden, können Teams mit hoher Talentdichte effizienter und anpassungsfähiger arbeiten und so einen höheren Kundennutzen erzielen.

»Um wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen Unternehmen über traditionelle Einstellungspraktiken hinausgehen und sich auf den Aufbau von Teams mit hoher Talentdichte konzentrieren«, so Herschmann. »Führungskräfte sollten eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Zusammenarbeit pflegen, um qualifizierte Fachkräfte zu gewinnen und zu halten, die sich an die sich entwickelnden Geschäftsanforderungen anpassen und mit ihnen wachsen können.«

Wachstum der offenen GenAI-Modelle und des Ökosystems

Offene GenAI-Modelle verändern die KI-Landschaft in Unternehmen, indem sie größere Flexibilität, niedrigere Kosten und Freiheit von der Bindung an einen bestimmten Anbieter bieten.

Im Gegensatz zu proprietären Modellen ermöglichen offene GenAI-Modelle Unternehmen die Anpassung, Feinabstimmung und Bereitstellung von KI-Lösungen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind, sei es vor Ort oder in der Cloud. Dieser Wandel macht fortschrittliche KI-Funktionen für ein breiteres Spektrum von Teams und Anwendungsfällen zugänglicher und kostengünstiger.

Gartner prognostiziert, dass bis 2028 30 % der weltweiten Unternehmensausgaben für GenAI-Technologien auf offene GenAI-Modelle entfallen werden, die auf domänenspezifische Anwendungsfälle abgestimmt sind.

Grüne Softwareentwicklung

Green Software Engineering ist die Disziplin der Entwicklung nachhaltiger Software, die kohlenstoffeffizient und kohlenstoffbewusst ist. Bei diesem Ansatz werden die Umweltauswirkungen von Software nicht mehr als nachträglicher Gedanke behandelt, sondern es werden von Anfang an grüne Praktiken in jeder Phase von der Planung bis zur Produktion berücksichtigt.

»Da Unternehmen im Rahmen digitaler Initiativen immer mehr Software entwickeln und kaufen, kann der Anstieg des CO₂-Fußabdrucks durch rechenintensive Arbeitslasten im Widerspruch zu ihren Nachhaltigkeitszielen stehen«, so Herschmann. »Die Entwicklung intelligenter Anwendungen mit GenAI ist energieintensiv, was grüne Softwareentwicklungspraktiken unerlässlich macht.

Gartner-Kunden können mehr in Top Strategic Trends in Software Engineering for 2025 lesen. Erfahren Sie, wie Sie mit dem Gartner Software Engineering Leaders Effectiveness Diagnostic individuelle Schwerpunktbereiche für Verbesserungen identifizieren können. https://www.gartner.com/account/signin?method=initialize&TARGET=https%3A%2F%2Fwww.gartner.com%2Fdocument%2F6475539

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