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KI ist in der Softwareentwicklung angekommen – doch der Sprung vom Pilotprojekt in den produktiven Maßstab gelingt nur mit Governance, sicheren Prozessen und gezieltem Kompetenzaufbau. Eine Studie zeigt, wo Unternehmen im DACH-Raum stehen, welche Effekte bereits messbar sind und warum Entwickler weiterhin gefragt bleiben.

Management Summary

KI ist etabliert, aber kaum industrialisiert: 91 % der Unternehmen setzen KI in der Softwareentwicklung ein; nur 18 % haben sie fest in ihre Prozesse integriert.
Der Nutzen ist bereits sichtbar: 81 % berichten von höherer Entwicklungsgeschwindigkeit, 77 % von schnellerem Prototyping und 74 % von weniger Routinearbeit.
Governance entscheidet über Skalierung: Sicherheits- und Compliance-Risiken (70 %), Toolauswahl (61 %) und Prozessintegration (58 %) sind die größten Hürden.
Entwickler bleiben gefragt: KI verschiebt Tätigkeiten hin zu Engineering, Architektur, Qualität und Steuerung, ersetzt Entwicklerteams aber nicht.
Management-Priorität ist die organisatorische Verankerung: Unternehmen müssen Standards, Architekturen, Qualitätskontrollen und KI-Kompetenzen gemeinsam ausbauen.

Eine Studie der Management- und Technologieberatung BearingPoint zeigt: 91 % der Unternehmen nutzen KI bereits in der Softwareentwicklung, aber nur 18 % davon haben die Technologie fest in ihre Prozesse integriert [1]. Gleichzeitig deutet die Studie nicht auf einen umfassenden Abbau von Entwicklerstellen hin. Stattdessen investieren Unternehmen in neue Kompetenzen rund um KI und Software Engineering. Sicherheit, Compliance und die richtige Toolauswahl bremsen die Skalierung.

Künstliche Intelligenz ist in der Softwareentwicklung von Unternehmen in Deutschland, Österreich und der Schweiz angekommen. Die Mehrheit der Unternehmen setzt KI bereits entlang verschiedener Phasen des Softwareentwicklungsprozesses ein. Von einer flächendeckenden Industrialisierung ist die Branche jedoch noch weit entfernt. Das zeigt eine aktuelle Studie der Management- und Technologieberatung BearingPoint unter 112 Führungskräften im DACH-Raum. Demnach nutzen 73 % der befragten Unternehmen KI bislang punktuell, während lediglich 18 % die Technologie bereits fest in ihre Entwicklungsprozesse integriert haben. Bemerkenswert ist zudem, dass die zunehmende Verbreitung von KI nicht zu einer sinkenden Nachfrage nach Softwareentwicklern führt. Während KI viele Routineaufgaben übernimmt, sehen Unternehmen weiterhin einen hohen Bedarf an qualifizierten Entwicklern und investieren zugleich verstärkt in KI-Kompetenzen.

Die Ergebnisse machen deutlich, dass KI längst nicht mehr nur für die Code-Generierung eingesetzt wird. Besonders häufig unterstützen KI-Lösungen die Dokumentation (77 %), die Code-Generierung (76 %) sowie Qualitätssicherung und Code-Reviews (74 %). Auch in Architektur, Design, Testing und Testdatenerzeugung ist die Nutzung bereits verbreitet.

»Mit KI wird nahezu jedes Projekt zum Software-Projekt und nach vielzähligen Lab-Experimenten ist KI in der Unternehmens-Softwareentwicklung angekommen, aber noch nicht industrialisiert. Viele Unternehmen sammeln erste Erfahrungen und sehen bereits Produktivitätsgewinne. Der nächste Schritt besteht darin, KI sicher, effizient und mit klarer Governance in den Entwicklungsprozessen zu verankern«, sagt Matthias Roeser, globaler Leiter Technology bei BearingPoint.

Produktivitätsgewinne sichtbar, Skalierung bleibt herausfordernd

Unternehmen berichten bereits von spürbaren Vorteilen durch KI-gestützte Entwicklung. 81 % der Befragten beobachten höhere Entwicklungsgeschwindigkeiten, 77 % sehen Vorteile beim Prototyping und 74 % eine Entlastung bei Routineaufgaben. Gleichzeitig geben 59 % an, dass sich die Effizienz der Softwareentwicklung insgesamt verbessert hat. Die tatsächlichen Effizienzgewinne fallen jedoch unterschiedlich aus, was auf verschiedene Reifegrade und Einsatzstrategien hinweist.

Sicherheit, Compliance und Toolauswahl bremsen die Skalierung

Trotz positiver Erfahrungen sehen viele Unternehmen erhebliche Hürden auf dem Weg zur breiteren Nutzung von KI. Mit 70 % stehen Sicherheits- und Compliance-Risiken an erster Stelle der genannten Herausforderungen. Ebenfalls häufig genannt werden die Auswahl geeigneter Tools (61 %) sowie die Integration der Lösungen in bestehende Prozesse (58 %). Als Reaktion darauf haben bereits drei von vier Unternehmen interne KI-Richtlinien eingeführt oder teilweise umgesetzt.

KI verändert Kompetenzprofile, ersetzt Entwickler aber nicht

Die Studienergebnisse sprechen gegen die häufig geäußerte Befürchtung, dass Künstliche Intelligenz zu einem breiten Stellenabbau in der Softwareentwicklung führen könnte. Stattdessen verändert KI die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, und verschiebt den Fokus auf höherwertige Tätigkeiten. Die Unternehmen sehen weiterhin Bedarf an qualifizierten Entwicklerinnen und Entwicklern und investieren gleichzeitig in neue Kompetenzen rund um den Einsatz von KI.

59 % der Unternehmen planen den Ausbau von KI-Expertise. Gleichzeitig wollen jeweils 27 % ihre Teams bei Junior- und Senior-Entwicklern ausbauen. Die Ergebnisse zeigen damit, dass Unternehmen KI primär als Unterstützung für ihre Entwicklungsteams verstehen und nicht als Ersatz für bestehende Rollen.

»Der nächste Entwicklungsschritt liegt daher weniger in der Einführung einzelner KI-Tools, sondern in der organisatorischen Verankerung. Unternehmen benötigen klare Governance-Strukturen, qualitätsgesicherte Entwicklungsprozesse, passende Architekturkonzepte und den gezielten Aufbau von Kompetenzen. Nur so lassen sich die Potenziale von KI langfristig und sicher nutzen”, resümiert Stefan Zimmermann, Partner bei BearingPoint.

FAQ: KI in der Softwareentwicklung

Wie verbreitet ist KI in der Softwareentwicklung?
91 % der befragten Unternehmen nutzen KI bereits, überwiegend jedoch punktuell.
Wie viele Unternehmen haben KI fest integriert?
18 % haben KI dauerhaft in ihren Entwicklungsprozessen verankert; 73 % befinden sich noch in selektiven Einsatzszenarien.
Wo wird KI heute am häufigsten eingesetzt?
Vor allem in Dokumentation, Code-Generierung, Qualitätssicherung und Code-Reviews.
Welche Produktivitätsvorteile sind erkennbar?
Die größten Effekte zeigen sich bei Entwicklungsgeschwindigkeit, Prototyping und der Entlastung von Routineaufgaben.
Warum bleibt die Skalierung schwierig?
Fehlende Governance, Sicherheits- und Compliance-Fragen, die Auswahl geeigneter Werkzeuge sowie die Integration in bestehende Abläufe bremsen den Roll-out.
Ersetzt KI Softwareentwickler?
Die Studie liefert dafür keine Hinweise. Vielmehr verändern sich Aufgabenprofile, während der Bedarf an qualifizierten Fachkräften hoch bleibt.
Welche Kompetenzen gewinnen an Bedeutung?
Gefragt sind KI-Expertise, Software Engineering, Architekturverständnis, Qualitätsmanagement, Security und verantwortungsvolle Steuerung.
Welche Rolle spielen interne Richtlinien?
Sie schaffen verbindliche Leitplanken für Datennutzung, Toolfreigaben, Qualität und Compliance. Drei von vier Unternehmen haben solche Regeln bereits eingeführt oder teilweise umgesetzt.
Was sollte das Management jetzt priorisieren?
Ein unternehmensweites Zielbild, klar definierte Verantwortlichkeiten, sichere Plattformen, messbare Qualitätskriterien und systematischen Kompetenzaufbau.
Was ist der nächste Reifeschritt?
Der Übergang von isolierten Tools zu standardisierten, überwachten und skalierbaren KI-gestützten Entwicklungsprozessen.

[1] Über die Studie: Die Studie basiert auf einer Online-Befragung von 112 Führungskräften aus Deutschland, Österreich und der Schweiz, die im April 2026 durchgeführt wurde. Ziel der Untersuchung war es, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Softwareentwicklung, die erzielten Effekte sowie Herausforderungen und Auswirkungen auf Organisationen und Kompetenzprofile zu analysieren. 46 % der Befragten stammen aus Deutschland, jeweils 27 % aus Österreich und der Schweiz.

Die vollständige Studie steht hier zur Verfügung: KI in der Softwareentwicklung: angekommen, aber noch nicht industrialisiert | BearingPoint Deutschland

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