Die versteckten Kosten von KI-Coding: Warum euer Tool-Budget steigen muss
Wer sich aktuell auf Social Media oder in Tech-Foren bewegt, kommt an einem Thema nicht vorbei: Dem fast schon religiösen Gefecht um die Zukunft der Softwareentwicklung.
Auf der einen Seite stehen die Jünger des "Vibe Coding". Ihre These: Der eigentliche Code wird irrelevant – er ist das neue Assembler. KI ist die neue Hochsprache, und wir müssen nur noch diktieren, was wir wollen.
Auf der anderen Seite stehen die Skeptiker und Puristen: "Alles Hype. KI produziert nur unwartbaren Mist, und am Ende muss ich den Spaghetti-Code sowieso neu schreiben."
Wie so oft liegt die Wahrheit wohl irgendwo in der grauen Mitte. Aber meine Erfahrung aus den letzten Monaten zeigt ganz klar: Der KI-generierte Code ist oft erstaunlich gut. Mit dem richtigen Prompting lassen sich Ergebnisse erzielen, die produktiv nutzbar sind. Doch genau hier entsteht ein neues Problem, über das noch zu wenig gesprochen wird – und das wird Geld kosten.
Das Problem: Geschwindigkeit tötet (ohne Sicherheitsgurte)
Das Kernproblem ist nicht die Qualität des Codes, sondern die schiere Masse und Geschwindigkeit, mit der er produziert wird.
Früher war der Flaschenhals das Tippen und das Nachdenken über Syntax. Heute generiert ein Entwickler mit Copilot oder Claude in Minuten das, wofür er früher Stunden gebraucht hätte. Das klingt erst einmal toll für die Produktivität. Aber: Wer reviewed das alles?
Wenn die Entwickler nicht mehr hinterherkommen, den Code ihrer Kollegen (oder ihrer KI-Assistenten) Zeile für Zeile zu prüfen, entsteht eine gefährliche Lücke in der Qualitätssicherung.
Die Renaissance der Tools
In vielen Enterprise-Umgebungen gehören Tools wie SonarQube, Jenkins oder Pre-Commit-Hooks zum guten Ton. Aber seien wir ehrlich: In viel zu vielen Projekten läuft das noch auf "Minimalausstattung". Ein Linter hier, eine kleine Pipeline da.
Das reicht im Zeitalter von KI-Coding nicht mehr aus. Wenn wir Code nicht mehr im Detail lesen können (oder wollen), müssen wir ihn maschinell validieren. Wir müssen Standards nicht mehr nur vorschlagen, wir müssen sie enforcen.
Das bedeutet, dass die Tool-Landschaft massiv aufrüsten muss:
Sicherheit: Ein manuelles Security-Review ist bei der Menge an Code kaum machbar. Tools wie Snyk werden unverzichtbar, um Vulnerabilities automatisch zu scannen, bevor der Code überhaupt gemergt wird.
Qualitätssicherung & Tests: Wenn die KI das Frontend baut, wer klickt sich durch? Wir brauchen robuste End-to-End Tests, etwa mit Playwright, die sicherstellen, dass die Applikation nicht nur gut aussieht, sondern auch funktioniert.
Dokumentation: Niemand schreibt gerne Doku, KIs schon eher – aber ist sie aktuell? Tools wie Context7 helfen, die Dokumentation synchron zur Codebasis zu halten, damit das Wissen nicht verloren geht.
Führungskräfte aufgepasst: Es geht ans Budget
Und hier kommen wir zum unangenehmen Teil für das Management.
Lange Zeit galt: "Wir führen KI ein, damit wir effizienter werden (und Kosten sparen)." Die Realität ist jedoch differenzierter. Wir werden effizienter im Erstellen von Features, aber wir müssen Geld in die Absicherung investieren.
Mehr Tools bedeuten:
Höhere Lizenzkosten: Enterprise-Tools sind nicht billig.
Komplexere Prozesse: Die "Definition of Done" wird strikter.
Führungsverantwortung: Als Engineering Manager oder CTO reicht es nicht mehr, nur Budgets für Personal freizugeben. Man muss sich tiefgehend mit dem Entwicklungsprozess auseinandersetzen.
Um Standards durchzusetzen, muss Geld locker gemacht werden. Wer seinen Entwicklern KI-Tools in die Hand drückt, ihnen aber die Budgetmittel für die nötigen Sicherheitsnetze (Security, Testing, Docs) verweigert, handelt fahrlässig.
Fazit
KI im Coding ist gekommen, um zu bleiben. Sie ist ein mächtiger Motor. Aber wer einen stärkeren Motor in sein Auto baut, sollte dringend auch in bessere Bremsen und ein modernes Fahrwerk investieren.
Bereitet euch darauf vor, dass eure Ausgaben für Development-Tools steigen werden. Und seht es positiv: Es ist der Preis, den wir für schnellere Innovation bei gleichbleibender (oder sogar besserer) Stabilität zahlen.