Künstliche Intelligenz und der Beruf der Entwicklerin oder des Entwicklers: eine Verschiebung, kein Ersatz

Überarbeitete Notiz vom 25. Mai 2026. Ursprünglich im Januar 2026 veröffentlicht — vollständige Überarbeitung.

Generative künstliche Intelligenz ist heute in die tägliche Praxis eines wesentlichen Teils der professionellen Entwicklerinnen und Entwickler integriert^[1], in sehr unterschiedlichen Kontexten. Diese Verbreitung steht nicht mehr zur Debatte. Was zur Debatte steht, ist hingegen, welche tatsächliche Verschiebung sie im Entwicklerberuf erzeugt und was sie in den Rekrutierungs- und Ausbildungspolitiken der Unternehmen verlangt, die sich auf technische Teams stützen.

Diese Notiz legt die Mechanik der Verschiebung dar, identifiziert die Kompetenzen, deren Wert steigt, und jene, deren Wert sinkt, und qualifiziert, was die Schweizer KMU durch Klärung ihres Vorgehens gewinnen.

Drei heute in die laufende Praxis integrierte Anwendungen

Drei Kategorien der generativen KI-Anwendung in der Softwareentwicklung sind vom Experimentier- ins tägliche Stadium übergegangen.

Die Unterstützung beim Code-Schreiben zuerst. Die durch generative Modelle gespeisten Assistenten greifen heute auf Aufgaben ein, die über die frühere Auto-Vervollständigung hinausgehen. Sie schlagen vollständige Funktionsimplementierungen aus einer in natürlicher Sprache ausgedrückten Absicht vor, erkennen die Architekturmuster des laufenden Projekts und antizipieren die Teamkonventionen. Der beobachtbare Zeitgewinn ist greifbar bei repetitiven Aufgaben — Boilerplate, struktureller Code, Formatumwandlungen, Codeerzeugung aus Spezifikationen —, die einen wesentlichen Teil der Zeit jeder Entwicklerin und jedes Entwicklers ausmachen.

Die automatisierte Code-Review danach. Modellgestützte Analysesysteme prüfen die Pull Requests, um potenzielle Bugs, Sicherheitslücken, Konventionsverletzungen, problematische Leistungsbereiche zu identifizieren. Diese Automatisierung ersetzt die menschliche Review nicht, sie ergänzt sie: Der erste automatische Durchgang erkennt, was ein menschliches Auge aus Ermüdung oder Ablenkung übersehen kann; die menschliche Review konzentriert sich auf die Geschäftslogik und die architektonische Kohärenz.

Die Testerzeugung vervollständigt die Liste. Das Verfassen von Unit- und Integrationstests ist eine der zeitintensivsten und am wenigsten geschätzten Aufgaben des Berufs. Die generativen Systeme produzieren heute verwertbare Testsuiten aus dem bestehenden Code, die die nominalen Fälle, die Grenzfälle und die Fehlerszenarien abdecken. Das Ergebnis verlangt eine kritische Korrekturlesung, liefert aber eine solide Grundlage dort, wo die frühere Praxis aus Zeitmangel oft zu einer unzureichenden Testabdeckung führte.

Was sich verschiebt und was bleibt

Die Verschiebung ist nicht linear. Nicht alle Segmente des Berufs sind in gleicher Weise betroffen, und die Lesart, KI gewinne einheitlich Boden, ist ungenau.

Der Wert verschiebt sich von der Ausführung zur Konzeption. Effizient Code zu schreiben wird zu einer Tätigkeit, deren Produktivität mit der Ankunft der Assistenten substanziell gestiegen ist. Die Konzeption der Architektur, die Wahl der Muster, die Zerlegung eines komplexen Problems in handhabbare Teilprobleme, die Identifikation der kritischen Abhängigkeiten — diese Tätigkeiten bleiben weitgehend dem fremd, was die generativen Systeme absorbieren können. Der Mehrwert einer Senior-Entwicklerin oder eines Senior-Entwicklers konzentriert sich heute auf diese Zonen.

Die Aufsicht über generierten Code wird zu einer eigenständigen Kompetenz. Eine Entwicklerin oder ein Entwickler, die oder der die Vorschläge eines Assistenten ohne Korrekturlesung akzeptiert, häuft eine unsichtbare technische Schuld an. Die Relevanz eines durch ein Modell erzeugten Codes bewerten zu können, seine subtilen Halluzinationen zu identifizieren, automatisch erzeugte Anti-Patterns zu erkennen, das Ergebnis in eine kohärente Architektur zu integrieren — diese Kompetenzen sind heute strukturierend geworden, und sie unterscheiden die guten Entwicklerinnen und Entwickler von jenen, die sich mit dem Prompten begnügen.

Das Geschäftsverständnis gewinnt wieder an Gewicht. Wenn die technische Ausführung weniger unterscheidend wird, gewinnt die Fähigkeit, einen Geschäftsbedarf in zutreffende technische Spezifikationen zu übersetzen, mit nicht-technischen Stakeholdern zu dialogisieren und zwischen widersprüchlichen Zwängen abzuwägen, an relativem Wert. Diese Kompetenz ist nicht neu, sie wurde bereits von den besten Arbeitgebenden geschätzt; sie wird heute zu einer deutlicheren Schwelle.

Konformität und Sicherheit bleiben menschlich. Die Pflichten des Bundesgesetzes über den Datenschutz^[2], die sektoralen Anforderungen regulierter Branchen, die rechtliche Verantwortung für technische Entscheidungen verpflichten das Unternehmen und sein menschliches Team. Ein generatives System trägt keine dieser Verantwortlichkeiten. Eine Entwicklerin oder ein Entwickler, die oder der diese Dimensionen beherrscht, bleibt in allen Kontexten unersetzlich, in denen der Code Daten oder regulierte Entscheidungen berührt.

Die unterschiedliche Verschiebung bei Junioren und Senioren

Der Produktivitätsabstand zwischen Junior- und Senior-Entwicklerinnen und -Entwicklern verringert sich bei reinen Codieraufgaben, was wahrscheinlich der strukturierendste Effekt für die Einstellungspolitik darstellt.

Eine Juniorkraft mit einem Assistenten produziert heute ein Volumen an funktionalem Code, das vor Kurzem mehrere Jahre Erfahrung verlangt hätte. Diese Komprimierung der Produktivitätskurve ist beobachtbar. Sie bedeutet jedoch nicht, dass sich der Wert einer Seniorkraft symmetrisch reduziert. Die Seniorkraft behält einen entscheidenden Vorteil auf drei Dimensionen: die Fähigkeit, die Relevanz des erzeugten Codes zu bewerten, die systemische Sicht eines Projekts und das Management der Grenzfälle, die die generativen Systeme konstruktionsbedingt nicht vorhersehen.

Für ein Schweizer KMU verändert diese Verschiebung die Einstellungsabwägung, ohne sie zu vereinfachen. Eine bei repetitivem Code produktive Juniorkraft ersetzt keine Seniorkraft bei Architekturentscheidungen. Ein Team ohne Seniorkraft setzt sich einer technischen Schuld aus, die sich mittelfristig als kostspielig erweist. Ein Team ohne Juniorkräfte setzt sich hohen Stundenkosten bei Aufgaben aus, die die aktuellen Werkzeuge effizient bearbeiten. Das Gleichgewicht baut sich je nach Projekt und Kontext auf.

Drei neue Kompetenzen, deren Wert steigt

Über die Grundlagen hinaus gewinnen drei für die durch Modelle unterstützte Entwicklungspraxis spezifische Kompetenzen im Schweizer Markt an Wert.

Die auf den Code angewandte Prompt-Engineering-Kompetenz zuerst. Präzise Anweisungen zu formulieren, die zutreffenden und verwertbaren Code produzieren, ist keine triviale Kompetenz. Ein guter Prompt reduziert die Zahl der notwendigen Iterationen substanziell und verbessert die Verlässlichkeit des Ergebnisses. Diese Kompetenz baut sich durch Praxis auf und unterscheidet die Entwicklerinnen und Entwickler, die die Werkzeuge beherrschen, von jenen, die sie verwenden, ohne den verfügbaren Wert daraus zu ziehen.

Der Audit des generierten Codes danach. Die subtilen Halluzinationen eines generativen Systems zu identifizieren, die standardmässig eingeführten Sicherheitslücken zu erkennen, die unwissentlich erzeugten Anti-Patterns aufzuspüren — diese Audit-Disziplin verlangt sowohl eine solide technische Kultur als auch Wachsamkeit gegenüber dem trügerischen Vertrauen, das der produzierte Code einflössen kann.

Die Orchestrierung der Werkzeuge in bestehenden Workflows vervollständigt die Liste. Die Assistenzwerkzeuge in die Continuous-Integration-Pipelines integrieren, die automatischen Review-Regeln konfigurieren, die in der Produktion eingesetzten Modelle mit den realen Unternehmenszwängen verwalten — diese Orchestrierungskompetenz gehört ebenso zum Software-Engineering wie zur Werkzeugkenntnis, und sie ist zu einer gesuchten Qualifikation geworden.

Implikationen für Schweizer Unternehmen

Der IT-Rekrutierungsmarkt in der Schweiz bleibt angespannt, und die Ankunft der Assistenzwerkzeuge reduziert den Entwicklungsbedarf nicht mechanisch. Sie verändert das gesuchte Profil. Unternehmen, die 2026 eine Entwicklerin oder einen Entwickler einstellen, erwarten heute implizit eine effektive Beherrschung der Assistenzwerkzeuge, ohne dass dieses Kriterium zwingend im Stellenangebot formalisiert wird. Die Bewertung erfolgt heute über die Fähigkeit, diese Werkzeuge im realen Kontext zu verwenden.

Für Schweizer KMU entstehen drei operative Wachsamkeitspunkte.

Die Vertraulichkeit der bearbeiteten Daten zuerst. Bestimmte Assistenzwerkzeuge senden den analysierten Code an externe Server, manchmal unter ausländischer Jurisdiktion. Für Projekte, die sensible Daten berühren — regulierte Branchen, Berufsgeheimnis, strategisches geistiges Eigentum —, muss diese Frage bei der anfänglichen Rahmenfestlegung des Projekts behandelt werden, nicht auf halbem Weg entdeckt.

Das geistige Eigentum am erzeugten Code danach. Das Schweizer Recht hat seine Position zum Rechtsstatus eines im Dialog mit einem generativen Modell erzeugten Codes noch nicht stabilisiert. Den Werkzeugeinsatz in den Entwicklungsprozessen zu dokumentieren, eine Spur der verwendeten Prompts zu bewahren, eine substanzielle menschliche Review zu integrieren — das ist zugleich gute Praxis und kluger Schutz gegenüber möglichen regulatorischen Entwicklungen.

Die kontinuierliche Weiterbildung vervollständigt die Liste. Eine Entwicklerin oder ein Entwickler, die oder der die aktuellen Werkzeuge beherrscht, wird in zwei Jahren überholt sein, wenn sie oder er die Praxis nicht aufrechterhält. Die Investition in kontinuierliche Weiterbildung ist kein Luxus mehr, sie ist eine normale Betriebskosten eines seriösen technischen Teams.

Die Verschiebung ohne Dramatisierung und ohne Verleugnung

Generative künstliche Intelligenz löscht den Beruf der Entwicklerin oder des Entwicklers nicht aus. Sie verlagert seinen Wert. Die Entwicklerinnen und Entwickler, die in dieser Verschiebung gedeihen, sind jene, die akzeptieren, dass sich ihre Arbeit weiterentwickelt, die in die Kompetenzen investieren, deren Wert steigt, und die ihre berufliche Disziplin in den Zonen aufrechterhalten, in denen die Werkzeuge die menschliche Expertise nicht ersetzen.

Für Schweizer Unternehmen, die sich auf technische Teams stützen, geht es nicht darum, ihre Entwicklerinnen und Entwickler durch Werkzeuge zu ersetzen. Es geht darum, das erwartete Profil schrittweise neu zu definieren, die Werkzeugnutzung in den Teampraktiken zu strukturieren und die berufliche Strenge aufrechtzuerhalten, die seriöse Softwarearbeit dauerhaft von rascher Bastelei unterscheidet.

Diese Neudefinition hat nichts Spektakuläres an sich. Sie baut sich in den täglichen Abwägungen der Rekrutierung, Ausbildung und technischen Governance auf. Und sie unterscheidet auch hier Organisationen, die ihre interne Kompetenz konsolidieren, von jenen, die sich von den Marktankündigungen mitreissen lassen.

Quellen

[1] Stack Overflow, Developer Survey 2025. survey.stackoverflow.co/2025/ [↩]

[2] Bundesgesetz über den Datenschutz (DSG), Revision vom 25. September 2020, in Kraft seit 1. September 2023. www.fedlex.admin.ch/eli/cc/2022/491/de [↩]

Jérôme Deshaie ist CEO der MCVA Consulting SA, Schweizer Kanzlei für strategische Beratung in künstlicher Intelligenz mit Sitz im Wallis.