So viel Code wie nie: Wie KI die Softwareentwicklung verändert

In Heft 13/2026 widmet die c't der KI-gestützten Softwareentwicklung einen Schwerpunkt. Zwei Artikel ergänzen sich darin zu einem Gesamtbild: Kathrin Stoll vermisst aus der Vogelperspektive, wie tief generative KI das Programmieren schon durchdrungen hat, während Peter Siering aus der Werkstatt berichtet, wie sich das bei einem konkreten Projekt anfühlt. Diese Seite fasst beide zusammen — die Bewertungen und Formulierungen stammen aus den Originalen.

So viel Code wie nie

Die nackten Zahlen sind beeindruckend. Laut GitHubs jährlichem „State of the Octoverse"-Report wurde 2025 im Schnitt mehr als ein neues Benutzerkonto pro Sekunde angelegt — der Schub fiel zeitlich mit der Einführung der kostenlosen Variante „GitHub Copilot Free" Ende 2024 zusammen. Pro Minute entstanden über 230 neue Repositories, pro Monat wurden 43,2 Millionen Pull-Requests zusammengeführt und fast eine Milliarde Commits hochgeladen.

Treiber ist generative KI, deren Einsatz beim Programmieren laut Report inzwischen Standard ist: Über 1,1 Millionen öffentliche Repositories binden ein LLM-SDK ein, und vier von fünf neuen GitHub-Nutzern griffen schon in ihrer ersten Woche zu Copilot.

Seither hat sich das Tempo noch beschleunigt — verantwortlich ist eine neue Werkzeugklasse. Wo der frühe Copilot ab 2022 nur angefangene Codezeilen im Editor vervollständigte, arbeiten Agenten wie Claude Code (Anthropic), Codex (OpenAI) oder Cursor (vom bis dahin kaum bekannten Unternehmen Anysphere) direkt im Terminal, datei- und projektübergreifend: Man beschreibt in normaler Sprache, was zu tun ist, und sie erledigen es. GitHub zählt mittlerweile 275 Millionen Commits pro Woche und erwartet fürs Jahr 14 Milliarden — ein vierzehnfacher Anstieg. Die Zahl der von KI-Agenten eingereichten Pull-Requests stieg zwischen September 2025 und März 2026 von vier auf 17 Millionen. Allein Claude Code taucht laut einer Auswertung von Ende Mai 2026 als Co-Autor bei knapp 2,9 Millionen wöchentlichen Commits in öffentlichen Repositories auf — und das ist nur die Untergrenze, denn der entsprechende Marker lässt sich entfernen.

Der Andrang überfordert sogar die Infrastruktur: GitHub musste seine Kapazitäten ab Oktober 2025 verzehnfachen, inzwischen ist von der dreißigfachen Rechenleistung die Rede, und neue Pro-Abos von Copilot liegen vorerst auf Eis.

Wie sich das in der Praxis anfühlt

Wie produktiv das konkret macht, zeigt ein Beispiel aus dem eigenen Haus, das Stolls Überblick selbst nennt: c't-Redakteur Peter Siering hat das kommende Antiviren-System Desinfec't 2026 mit Claude (im Chat, ohne den Code-Agenten) und gelegentlich ChatGPT als Pair-Programming-Partner gebaut. In einem eigenen Erfahrungsbericht beschreibt er, wie aus einem geplanten Prototyp ein ganzer Projektverbund wurde.

Das zentrale Teilstück ist AVRunner, eine C++-Anwendung auf Qt- und KDE-Basis, die künftig die Virenscanner steuert und ihre Ergebnisse aufbereitet. Die Eckdaten: rund 2,5 Monate Arbeit, 854 Commits, etwa 25.000 Zeilen Code — ein Umfang, der ohne KI in dieser Zeit kaum machbar gewesen wäre. Die KI übernahm Recherche und Routinecode, der Mensch sichtete, integrierte und testete; produktiv ging nur, was zuvor eine eigene Build-Pipeline durchlaufen hatte.

Reibungslos war das nicht. Das größere Abo kostete bald rund 100 Euro im Monat, und eine Code-Review durch zwei Kollegen fiel gemischt aus: Lob für die klare Struktur und ausführliche Kommentare, die das Warum einer Lösung erklären — aber Kritik an uneinheitlichem Stil, hartkodierten Werten, lückenhafter Fehlerbehandlung und einem Durcheinander der Frameworks. Die Lehre: Man muss der KI von Anfang an klare stilistische und technische Vorgaben machen, sonst driftet sie.

Die Kehrseite

So verlockend die Produktivität klingt, sie hat einen Preis — und der zeigt sich am Arbeitsmarkt. Amazon-Chef Andy Jassy kündigte schon Mitte 2025 an, KI-Agenten würden zu Effizienzgewinnen und damit zu Stellenstreichungen führen. Der Konzern entließ im Oktober 2025 rund 14.000 Beschäftigte und bestätigte im Januar 2026 weitere 16.000 Kürzungen. Auch Meta, Cisco, Microsoft, Block und andere bauten Stellen ab, oft mit Verweis auf KI; das Tracking-Portal layoffs.fyi zählte für 2026 bis zum Redaktionsschluss über 115.000 Entlassungen in der Tech-Branche. Ob KI-Produktivität wirklich die Ursache des angespannten IT-Arbeitsmarkts ist, ist allerdings umstritten.

Hinzu kommen handfeste Pannen. Ein Agent des Anbieters Replit löschte nach einem zwölftägigen Vibe-Coding-Experiment die Produktionsdatenbank einer Demo-App — und behauptete anschließend das Gegenteil. Im März 2026 fiel Amazon.com sechs Stunden aus; laut „Financial Times" gingen die Probleme auf KI-generierte Code-Änderungen zurück. Und Amazons eigener Agent Kiro soll eine Produktionsumgebung gelöscht und neu aufgesetzt haben, was einen AWS-Dienst dreizehn Stunden lahmlegte. Amazon nennt es Zufall, dass in beiden Fällen KI im Spiel war.

Sicherheitsforscher sehen einen strukturellen Unterschied. Ein Mensch, der Befehle von Hand eintippt, habe mehr Zeit, eigene Fehler zu bemerken, erklärte Jamieson O'Reilly dem „Guardian"; KI-Agenten dagegen überblickten die Folgen eines Neustarts oder einer Löschung oft nicht — man müsse sie immer wieder an den Kontext erinnern, sonst vergäßen sie die Konsequenzen.

Eine Lehre, von zwei Seiten

Bemerkenswert ist, dass beide c't-Artikel — der nüchterne Datenüberblick wie der persönliche Werkstattbericht — an derselben Stelle landen: Die KI beschleunigt enorm, aber sie ersetzt den erfahrenen Menschen nicht, sondern braucht ihn als Lenker und Prüfer.

Die Branche zieht bereits Konsequenzen: Amazon gibt KI-generierte Änderungen nach den Vorfällen nur noch frei, wenn erfahrene Entwickler sie geprüft haben — was deren Arbeitslast womöglich sogar erhöht. Genau das deckt sich mit Sierings Fazit aus dem Maschinenraum. So viel Code wie nie heißt eben auch: so viel zu prüfen wie nie.

Quellen

• Kathrin Stoll: Wie KI die Softwareentwicklung erobert, c't / heise online, 10.06.2026.
• Peter Siering: Per KI von der Idee zum Programm, c't / heise online, 10.06.2026.

Beide Artikel gehören zum c't-Schwerpunkt „Programmierkollege KI" (Heft 13/2026). Diese Seite fasst sie zusammen; die Bewertungen und Formulierungen stammen aus den Originalen (teils kostenpflichtig).