KI-Softwareentwicklung: worauf Auftraggeber achten
KI-Softwareentwicklung im Auftragsprojekt
41 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten nutzen KI, und 33 Prozent der Anwender berichten deutlich höhere Kosten als erwartet.
KI-Softwareentwicklung bezeichnet den Einsatz generativer KI-Werkzeuge im Herstellungsprozess von Software. Sprachmodelle erzeugen Quellcode, schlagen Testfälle vor, erklären fremden Code und entwerfen Dokumentation. Die Verantwortung für Architektur, Prüfung und Freigabe bleibt beim Entwicklungsteam. Gemeint ist nicht die Entwicklung von KI-Anwendungen, etwa eines RAG-Systems, sondern die Herstellung beliebiger Software mit KI-Unterstützung.
Nicht zu verwechseln mit KI-Entwicklung
Die Wortfolge trägt zwei Bedeutungen, und die Verwechslung ist teuer. Wer eine KI-Anwendung bauen lässt, beauftragt ein Produkt, bei dem Trainingsdaten, Modellwahl und Betrieb über das Ergebnis entscheiden. Diese Fragen gehören zur KI-Anwendung in Unternehmen und Behörden und nicht hierher. KI-Softwareentwicklung meint dagegen die Produktionsweise, nicht das Produkt. Das bestellte System kann ein Fachverfahren sein und mit künstlicher Intelligenz nichts zu tun haben.
Wo KI im Entwicklungsprozess ansetzt
Über die Phasen eines Projekts verteilt sich KI-Softwareentwicklung ungleich, anders als bei einem Agenten, der selbst zum Gegenstand des Auftrags wird. Am sichtbarsten ist sie dort, wo Text entsteht, also im Quellcode und in der Dokumentation. In der Architektur bleibt generative KI in der Softwareentwicklung die Ausnahme, weil Architektur Kontext braucht, den kein Modell aus dem Repository liest. Bei Individualsoftware verantworten Menschen das Ergebnis. Fünf Stellen sind heute üblich:
- KI-Codegenerierung aus einer Beschreibung in Alltagssprache
- Vorschläge im Editor während des Tippens
- Erzeugung von Testfällen zu vorhandenem Code
- Erklärung von fremdem oder altem Code
- Vorprüfung von Änderungen vor dem Review durch Menschen
Diese KI-Tools in der Softwareentwicklung sind Werkzeuge, keine Zusagen. Für den Vertrag zählt nicht ihr Einsatz, sondern was nachweisbar geprüft wurde. Welche Punkte in die Abnahme gehören und welche in den Leistungsschein, trennt der Abschnitt zu den Abnahmekriterien für KI-gestützte Projekte.
KI-generierter Code und seine Folgen
Bei KI-Softwareentwicklung ist generierter Code im Repository nicht von geschriebenem zu unterscheiden. Sichtbar wird er später, im Betrieb und in der Wartung. Ob KI und AI-Agents eine Softwareagentur ersetzen können, ist eine eigene Debatte. Hier geht es um ein Projekt, das ohnehin vergeben wird.
Was Studien zur Codequalität zeigen
Zur Qualität in der KI-Softwareentwicklung liegen inzwischen mehrere Untersuchungen vor. KI-generierter Code ist syntaktisch sauber und semantisch schwächer. Eine Auswertung der Universität Neapel über 500.000 Codebeispiele fand ungenutzte Konstrukte und fest eingebaute Debug-Reste bei sauberer Syntax. Eine Analyse von 4.442 Java-Aufgaben fand systematische Fehler bis hin zu fest im KI-Code hinterlegten Passwörtern. Der Code kompiliert, er tut nur nicht immer das Richtige.
Risiken von KI in der Softwareentwicklung
Die Betriebszahlen zur KI-Softwareentwicklung fallen deutlicher aus als die Laborbefunde. Im State of AI Coding Report 2026 berichten 82 Prozent der befragten IT-Führungskräfte Produktionsausfälle durch KI-generierten Code. 62 Prozent liefern Code aus, ohne ihn zeilenweise geprüft zu haben. Zugleich halten 94 Prozent maschinelle Reviews für besser als die von Menschen. Die Prüfung wirkt gründlicher und die Störungen nehmen trotzdem zu. Das Fraunhofer IESE beschreibt denselben Effekt, denn Produktivitätsgewinne einzelner Entwickler kommen auf Systemebene nicht an.
Was ist Vibe Coding?
Vibe Coding beschreibt eine Arbeitsweise, bei der jemand einem Sprachmodell in Alltagssprache beschreibt, was entstehen soll, und das Ergebnis ungelesen übernimmt. Für einen Prototyp ist das legitim. In einem Auftragsprojekt mit Wartungspflicht ist es keine, weil hinterher niemand erklären kann, warum das System so arbeitet. Vibe Coding und Abnahmefähigkeit schließen sich aus.
Was vor dem Zuschlag geklärt sein muss
Der Vertrag ist die einzige Stelle, an der sich KI-Softwareentwicklung greifen lässt. Nach der Abnahme ist die Verhandlungsposition weg. Vier Punkte gehören deshalb in den Leistungsschein:
- Offenlegung, ob und wo generative KI-Werkzeuge eingesetzt werden
- Nutzungsrechte am gelieferten Code, unabhängig von seiner Entstehung
- Prüf- und Reviewpflicht für generierte Anteile, schriftlich dokumentiert
- Regelung, welche Projektdaten in externe Modelle eingegeben werden dürfen
Der letzte Punkt wird am häufigsten übersehen. Quellcode, der in ein Cloud-Modell eingegeben wird, verlässt das Haus. BSI und ANSSI nennen die Vertraulichkeit der Eingaben als eines von zwei Kernrisiken beim Einsatz von KI-Programmierassistenten. Die Wahl zwischen On-Premise-KI und Cloud-KI gehört damit in den Vertrag.
Nutzungsrechte an maschinell erzeugtem Code
Nutzungsrechte lassen sich vertraglich vereinbaren, und das sollte früh geschehen. Offen ist das Urheberrecht an KI-generiertem Code selbst, denn Schutz setzt nach deutschem Recht eine persönliche geistige Schöpfung voraus. Eine Klausel, die nur Nutzungsrechte einräumt, greift für rein maschinell erzeugte Teile ins Leere. Die Klausel muss die freie Verwendbarkeit des Codes zusichern, nicht nur die Rechteeinräumung.
Gehört generierter Code dem Auftraggeber?
Nur wenn der Vertrag es sagt. Ohne Regelung kennt das Gesetz hier keinen Urheber, dem Rechte abgekauft werden könnten. Der belastbare Weg ist eine Zusicherung, dass der Code frei verwendbar und durch Dritte änderbar ist, plus Herausgabe der Versionshistorie.
Abnahmekriterien für KI-gestützte Projekte
Die Abnahme prüft das Ergebnis, nicht den Weg dorthin. Das reicht nicht, sobald ein erheblicher Teil des Codes maschinell entstand. Zwei Kriterien kommen hinzu. Erstens ein Nachweis, dass generierte Anteile ein Review durch einen Menschen durchlaufen haben. Zweitens eine Testabdeckung, die für diese Anteile nicht niedriger liegt als für den Rest. KI in der Qualitätssicherung ersetzt beides nicht, sie beschleunigt es nur. Bei Systemen, die selbst unter die KI-Verordnung fallen, greifen zusätzlich die Nachweispflichten der KI-Compliance.
Wird Software durch KI günstiger?
Im Angebot oft, über die Laufzeit selten. Bei KI-Softwareentwicklung verschiebt sich der Aufwand, er verschwindet nicht. Was beim Schreiben eingespart wird, taucht im Review und in der Fehlersuche wieder auf. Der Preisvorteil entsteht dort, wo geprüft wird, oder gar nicht.
KI-Softwareentwicklung beauftragen und prüfen
Bei Softwareentwicklung mit KI entscheidet die Anbieterwahl mehr als die Werkzeugwahl. Ein Dienstleister, der offenlegt, wo er KI-Programmierassistenten einsetzt und wie er das Ergebnis prüft, ist kalkulierbar. Einer, der die Frage für unwichtig erklärt, ist es nicht.
Einsatz von KI in der Softwareentwicklung belegen
Der Nachweis lässt sich im Erstgespräch führen, ohne technische Vorkenntnisse. Entscheidend ist nicht, ob die Antworten begeistern, sondern ob sie kommen. Fünf Fragen trennen die belastbaren Angebote von den werblichen:
❓ An welchen Stellen des Projekts kommen KI-Werkzeuge zum Einsatz?
❓ Prüft ein Mensch die generierten Anteile, und wird das dokumentiert?
❓ Welche Projektdaten werden in externe Modelle eingegeben?
❓ Wie hoch liegt die Testabdeckung für generierte Anteile?
❓ Wird der Einsatz im Angebot oder im Leistungsschein festgehalten?
Was die Wartung später kostet
Die Rechnung für ungeprüfte KI-Softwareentwicklung kommt nach dem Projekt. Software wird über Jahre geändert, und jede Änderung setzt Verständnis für den Bestand voraus. Genau das fehlt bei übernommenem statt geschriebenem KI-Code. Vier Kostentreiber wiederholen sich dabei:
- Längere Einarbeitung, weil Entwurfsentscheidungen nicht dokumentiert sind
- Höherer Testaufwand bei jeder Änderung an generierten Teilen
- Doppelte Implementierungen, die erst bei Umbauten auffallen
- Nachträgliche Sicherheitskorrekturen an nie geprüften Stellen
Wo die Folgekosten anfallen
Diese Posten fallen im Softwarebetrieb und in der Wartung an, nicht im Projektbudget. Auch ein Anbieterwechsel wird teurer, weil sich der Nachfolger in einen unerklärten Bestand einarbeitet.
TenMedia betreibt KI-gestützte Softwareentwicklung und legt im Angebot offen, an welchen Stellen. Generierte Anteile durchlaufen dasselbe Review wie geschriebener Code, die Testabdeckung wird nicht nach Herkunft unterschieden. Dass Entwurfsentscheidungen dokumentiert bleiben, zahlt sich im Betrieb aus, wie beim Betrieb einer hochverfügbaren Plattform.
