In unserer Ausgabe vom April 2024 haben wir KI-Unterstützung in der Softwareentwicklung ehrlich bewertet — und in die Kategorie „Vorbei“ eingestuft. Damals lieferten KI-Werkzeuge vage Vorschläge, die mehr Nacharbeit erzeugten als sie einsparten. Unsere Entwickler verbrachten mehr Zeit mit dem Überprüfen und Korrigieren von KI-Vorschlägen als mit produktiver Arbeit. Dieses Urteil war zu diesem Zeitpunkt richtig.
Seitdem hat sich die Technologie spürbar weiterentwickelt. In unserer vorletzten Ausgabe des Forums haben wir mit Ollama ein Werkzeug vorgestellt, das KI-Anwendungen lokal und datenschutzkonform ermöglicht. Nun gehen wir einen Schritt weiter und betrachten eine neue Kategorie von KI-Werkzeugen, die unsere Einschätzung grundlegend verändert hat: Coding Agents.
Was sind Coding Agents?
Die meisten Menschen kennen KI als Chatbot: Man stellt eine Frage und bekommt eine Antwort. Ein Coding Agent funktioniert anders. Er bekommt eine Aufgabe, plant selbständig die nötigen Schritte, führt sie aus und fragt bei Unklarheiten nach.
Stellen Sie sich den Unterschied so vor: Ein Chatbot ist wie ein Nachschlagewerk — Sie fragen nach, und es liefert eine Antwort, mit der Sie dann selbst weiterarbeiten müssen. Ein Coding Agent dagegen ist wie ein neuer Kollege, dem Sie eine Aufgabe beschreiben. Er schaut sich die vorhandene Arbeit an, überlegt sich einen Lösungsweg, setzt ihn um und zeigt Ihnen das Ergebnis zur Prüfung. Wenn etwas nicht passt, bessert er nach.
Claude Code als konkretes Beispiel
Ein solcher Coding Agent ist Claude Code von Anthropic. Es handelt sich um ein Werkzeug, das direkt in der Entwicklungsumgebung arbeitet — also dort, wo der Quellcode eines Softwareprojekts liegt. Claude Code kann bestehenden Code lesen und verstehen, Änderungen planen und umsetzen, Tests ausführen und mehrstufige Aufgaben eigenständig abarbeiten.
Was uns besonders überzeugt hat: Die Qualität der Ergebnisse hat mit dem zugrundeliegenden Sprachmodell Opus 4.7 ein Niveau erreicht, das einen echten Produktivitätsgewinn ermöglicht. Die Vorschläge sind nicht mehr vage, sondern präzise. Die Lösungen passen zum bestehenden Code. Die Nacharbeit ist drastisch gesunken. Das war der Punkt, an dem wir unsere bisherige Einschätzung überdenken mussten.
Schutz von Informationen bleibt unser roter Faden
Unsere Grundhaltung hat sich nicht geändert: Wir geben nicht leichtfertig Daten aus der Hand. Bei Cloud-basierten KI-Werkzeugen wie Claude Code werden Eingaben an externe Server übermittelt — in diesem Fall an Anthropic in den USA. Das erfordert einen bewussten Umgang: Welche Daten dürfen in den Kontext? Wo liegen die Grenzen?
In unserem internen Einsatz setzen wir Claude Code ausschließlich auf eigenem Code ein, nicht auf Kundendaten. Für sensible Bereiche bleibt der Ansatz mit lokalen Modellen wie Ollama relevant: Hier verlassen keine Daten das Unternehmen. Die Zukunft sehen wir in einer Kombination beider Ansätze — leistungsfähige Cloud-Modelle dort, wo es unbedenklich ist, und lokale Modelle dort, wo Vertraulichkeit Vorrang hat.
So lässt sich das Beste aus beiden Welten verbinden, ohne Kompromisse beim Datenschutz einzugehen.
Europa braucht eigene KI-Modelle
So überzeugend die Ergebnisse mit Claude Code auch sind — wir sollten uns nichts vormachen: Derzeit stammen alle leistungsfähigen KI-Modelle aus den USA. Ob Anthropic, OpenAI oder Google — die Schlüsseltechnologie liegt in amerikanischer Hand. Das bedeutet Abhängigkeit: von Preisgestaltung, Nutzungsbedingungen und politischen Rahmenbedingungen, auf die wir keinen Einfluss haben.
Für Europa ist das auf Dauer keine tragfähige Position. Wir brauchen leistungsfähige KI-Modelle, die in Europa entwickelt und betrieben werden — unter europäischer Regulierung und mit europäischen Werten beim Datenschutz. Nicht als Abschottung, sondern als echte Alternative, die Wahlfreiheit und Wettbewerb sichert. Solange diese Alternative fehlt, bleibt jeder noch so sorgfältige Umgang mit Cloud-KI eine Behelfslösung.
Chancen und Risiken — ehrlich bleiben
So beeindruckend die Fortschritte sind: KI-generierter Code darf nicht blind übernommen werden. Die Verantwortung für Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit liegt weiterhin beim Entwickler. Die Rolle verändert sich — weg vom reinen Code-Schreiben, hin zum Formulieren von Aufgaben und zum kritischen Prüfen von Ergebnissen. Das erfordert nicht weniger Erfahrung, sondern eher mehr.
Wir stufen Coding Agents im Techradar daher bewusst in die Kategorie „Anfang“ ein: Wir testen und evaluieren die Technologie aktiv in unserem Haus. Die ersten Ergebnisse sind vielversprechend — aber der Weg in den produktiven Einsatz erfordert klare Regeln und Erfahrung.
Die Wahl des richtigen Techstacks ist eine wichtige Entscheidung, die von vielen Faktoren abhängt, wie beispielsweise der Art der Anwendung, den funktionalen und technischen Anforderungen, der Größe des Entwicklerteams und mehr. Ein Techstack hat Auswirkungen auf die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit, Wartbarkeit und Sicherheit der Anwendung. Ein gut durchdachter Techstack trägt dazu bei, innovative Entwickler zu fördern, zu halten und neue Entwickler hinzuzugewinnen.
Der Techradar dient nicht zuletzt auch dazu, unseren Kunden und Geschäftspartnern einen Überblick über die neuesten Technologietrends in unserer Branche zu geben.
