AI in der Softwareentwicklung 2025: Was funktioniert, was nicht

AI verändert die Softwareentwicklung fundamental - aber nicht so, wie viele denken. Statt Entwickler zu ersetzen, werden AI-Tools zu wertvollen Assistenten. Hier ist mein Erfahrungsbericht aus der Praxis: Was funktioniert, was nicht, und wo die echten Produktivitätsgewinne liegen.

Die AI-Entwicklungslandschaft 2025

Die wichtigsten AI-Tools für Entwickler haben sich etabliert:

• GitHub Copilot: IDE-Integration für Code-Completion und Chat
• Cursor: AI-native IDE mit Claude und GPT-Integration
• Claude Code: CLI-Tool für komplexe Code-Operationen
• ChatGPT/Claude: Allzweck-Assistenten für Erklärungen und Debugging

Wo AI wirklich hilft

1. Boilerplate-Code und Scaffolding

Hier glänzt AI. Controller, Models, Migrations, API-Endpoints - alles, was einem bekannten Muster folgt:

2. Test-Erstellung

AI kann aus bestehendem Code sinnvolle Test-Cases ableiten. Besonders wertvoll:

• Edge Cases, die man selbst übersehen würde
• Konsistente Naming-Conventions
• Setup/Teardown-Boilerplate

3. Legacy-Code verstehen

Ein Game-Changer für Legacy-Modernisierung: AI kann:

• Komplexe Funktionen in natürlicher Sprache erklären
• Implizite Dependencies aufdecken
• Refactoring-Vorschläge mit Erklärung liefern

4. Dokumentation

JSDoc, PHPDoc, README-Generierung - AI spart hier enorm Zeit und ist oft konsistenter als manuell geschriebene Docs.

Wo AI an Grenzen stößt

Architektur-Entscheidungen

AI kennt keine Langzeitfolgen. Die Frage "Microservices oder Monolith?" kann sie nicht für Ihr spezifisches Team, Budget und Business-Kontext beantworten. Mehr dazu im Microservices vs. Monolith Artikel.

Domain-spezifisches Wissen

Branchenspezifische Logik, regulatorische Anforderungen, historisch gewachsene Business-Rules - hier fehlt AI der Kontext.

Security-kritischer Code

AI kann Sicherheitslücken einführen. Generierter Code sollte immer einem Security-Review unterzogen werden.

Best Practices für AI-gestützte Entwicklung

1. AI als Code-Reviewer

Nutzen Sie AI für ein erstes Code-Review vor dem Team-Review:

• "Finde potenzielle Bugs in diesem Code"
• "Welche Edge Cases werden nicht behandelt?"
• "Wie kann ich diesen Code testbarer machen?"

2. Pair Programming mit AI

Erklären Sie der AI Ihr Vorhaben, bevor Sie Code schreiben. Das zwingt Sie, klar zu denken:

• Was ist das Ziel?
• Welche Constraints gibt es?
• Was sind die erwarteten Edge Cases?

3. Iteratives Verfeinern

Der erste AI-Vorschlag ist selten perfekt. Verfeinern Sie iterativ:

1. Ersten Entwurf generieren lassen
2. Spezifische Kritik äußern: "Das Exception-Handling ist zu allgemein"
3. Verbesserte Version anfordern
4. Final selbst optimieren

Produktivitätsmessung in der Praxis

Aus meiner Erfahrung im Fractional Tech Lead Engagement:

Aufgabe	Ohne AI	Mit AI	Ersparnis
CRUD-Controller	45 min	15 min	67%
Unit Tests (10 Cases)	60 min	25 min	58%
Legacy-Code Review	90 min	45 min	50%
API-Dokumentation	30 min	10 min	67%
Architektur-Design	120 min	100 min	17%

Takeaway: Die größten Gewinne liegen bei repetitiven Aufgaben, nicht bei komplexen Entscheidungen.

AI-Tools im Unternehmenseinsatz

Datenschutz und Compliance

Wichtige Überlegungen für den Enterprise-Einsatz:

• Code-Privacy: Welche Daten werden an AI-Provider gesendet?
• Self-Hosted Optionen: Ollama, LocalAI für sensible Projekte
• Lizenzfragen: Wie steht es um das Copyright von generiertem Code?

Team-Onboarding

Erfolgreiche AI-Integration erfordert:

1. Klare Guidelines: Was darf mit AI gemacht werden?
2. Prompt-Engineering Training
3. Qualitätssicherung: AI-Code muss denselben Review-Prozess durchlaufen

Fazit: AI als Force Multiplier

AI macht gute Entwickler besser, ersetzt aber keine Expertise. Der größte Wert liegt in:

• Beschleunigung von Routine-Aufgaben
• Schnelleres Verstehen fremden Codes
• Konsistentere Dokumentation

Die Kunst liegt darin, AI dort einzusetzen, wo sie Stärken hat - und bei architektonischen Entscheidungen weiterhin auf menschliche Expertise zu setzen.