Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Softwareteams grundlegend und ermöglicht schnellere Entwicklungszyklen, höhere Codequalität und verbesserte Zusammenarbeit. Experten warnen jedoch davor, dass ohne angemessene Steuerung …, Laut Erkenntnissen aus dem 18. State of Agile Report von Digital.ai und Interviews mit Branchenführern könnte die KI-gestützte agile Entwicklung Organisationen neuen Risiken aussetzen.
Nach einem Jahrzehnt der Stagnation hat die Einführung agiler Methoden ein Plateau erreicht – nur 131 % der Unternehmen geben an, dass agile Methoden tief in ihrer Unternehmenskultur verankert sind. Gleichzeitig sagen 761 % der Technologieverantwortlichen, dass Führungskräfte heute einen transparenteren ROI für Softwareinvestitionen fordern. Der Aufstieg von KI und agentenbasierten Systemen weckt erneut das Interesse daran, wie Automatisierung die Bereitstellung beschleunigen und die IT an den Geschäftsergebnissen ausrichten kann.
Wichtigste Erkenntnisse von Experten:
- KI-Pilotprojekte in risikoarmen Bereichen. Testautomatisierung, Dokumentation oder Backlog-Analyse können schnelle Erfolge aufzeigen, ohne laufende Systeme zu gefährden, so die Aussage. Zbyněk Sopuch, CTO von Safetica.
- KI sollte Entwickler unterstützen, nicht ersetzen. Alle Codeänderungen müssen menschliche Aufsicht, Versionsverfolgung und Erklärbarkeit beinhalten, um Risiken durch intransparente Funktionsweisen zu vermeiden.
- Die Produktivität könnte anfänglich sinken, während die Teams lernen, KI-Tools effektiv einzusetzen, warnt er. Laura Zuber des quantitativen Softwaremanagements. Langfristige Erfolge hängen von Schulungen, Datengovernance und realistischen Erwartungen ab.
- Datenverlust bleibt das größte Risiko. Die unbeabsichtigte Weitergabe sensibler Zugangsdaten oder der vermehrte Einsatz von “Schatten-KI”-Tools ohne Genehmigung der IT-Abteilung können zu Compliance-Verstößen führen.
Als KI entwickelt sich von einem Programmierassistenten zu einem intelligenten Teammitglied. Experten betonen daher einen ausgewogenen Ansatz: Governance, Transparenz und menschliche Zusammenarbeit müssen weiterhin im Mittelpunkt stehen. Richtig umgesetzt, könnte KI-gestütztes Agile endlich die lang versprochene Geschwindigkeit, Qualität und Geschäftsausrichtung erreichen.
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