KI-Nutzung bei Entwicklern: Ergebnisse der Developer Survey 2025

KI-Nutzung bei Entwicklern: Ergebnisse der Developer Survey 2025

Die Künst­li­che Intel­li­genz (KI) revo­lu­tio­niert zuneh­mend alle Berei­che der Tech­no­lo­gie und ins­be­son­de­re die Soft­ware­ent­wick­lung. Mit der Ver­öf­fent­li­chung der Deve­lo­per Sur­vey 2025 lie­gen nun detail­lier­te Ein­bli­cke vor, wie Ent­wick­ler welt­weit mit die­sen neu­en Werk­zeu­gen inter­agie­ren. Die­se reprä­sen­ta­ti­ve Umfra­ge beleuch­tet die aktu­el­le Land­schaft der KI-Nut­zung im Ent­wick­ler­all­tag, von der Akzep­tanz über die Anwen­dungs­be­rei­che bis hin zu den wahr­ge­nom­me­nen Vor­tei­len und Her­aus­for­de­run­gen. Die zen­tra­le Fra­ge, die sich stellt, ist, wie stark sich die Art und Wei­se, wie Soft­ware erstellt wird, durch KI bereits ver­än­dert hat und wel­che Hal­tung Ent­wick­ler die­ser Tech­no­lo­gie gegen­über ein­neh­men. Die­ser Arti­kel ana­ly­siert die Kern­er­geb­nis­se der Umfra­ge, um ein kla­res Bild der aktu­el­len Situa­ti­on zu zeich­nen und die Poten­zia­le sowie die Beden­ken im Umgang mit KI-Tools in der Soft­ware­ent­wick­lung dar­zu­stel­len.

Der aktuelle Stand der KI-Nutzung in der Softwareentwicklung

Die Deve­lo­per Sur­vey 2025 zeigt ein signi­fi­kan­tes Wachs­tum bei der Ver­brei­tung von KI-Tools unter Ent­wick­lern. Laut den Ergeb­nis­sen nut­zen mitt­ler­wei­le 80% der Ent­wick­ler regel­mä­ßig oder gele­gent­lich KI-gestütz­te Werk­zeu­ge in ihrem Berufs­all­tag. Dies stellt eine deut­li­che Stei­ge­rung gegen­über den Vor­jah­ren dar und unter­streicht die wach­sen­de Inte­gra­ti­on von Künst­li­cher Intel­li­genz in den Ent­wick­ler­all­tag. Die Haupt­an­wen­dungs­be­rei­che, in denen KI-Tools am häu­figs­ten zum Ein­satz kom­men, umfas­sen die Code-Ver­voll­stän­di­gung und ‑Gene­rie­rung, die Feh­ler­er­ken­nung und ‑behe­bung sowie die Unter­stüt­zung bei der Doku­men­ta­ti­on. Tools wie Git­Hub Copi­lot, ChatGPT und spe­zia­li­sier­te KI-Assis­ten­ten sind dabei beson­ders popu­lär. Vie­le Ent­wick­ler berich­ten, dass sie die­se Werk­zeu­ge pri­mär zur Stei­ge­rung ihrer Effi­zi­enz ein­set­zen, indem sie repe­ti­ti­ve Auf­ga­ben auto­ma­ti­sie­ren und ihnen ermög­li­chen, sich stär­ker auf kom­ple­xe­re Pro­blem­stel­lun­gen zu kon­zen­trie­ren. Die Umfra­ge dif­fe­ren­ziert auch nach Erfah­rung und Spe­zia­li­sie­rung, wobei Ent­wick­ler in neue­ren Tech­no­lo­gien und grö­ße­ren Unter­neh­men ten­den­zi­ell eine höhe­re Akzep­tanz und inten­si­ve­re Nut­zung von KI-Tools auf­wei­sen. Die­se Ent­wick­lung deu­tet auf eine tief­grei­fen­de Trans­for­ma­ti­on der Soft­ware­ent­wick­lung hin, bei der KI nicht mehr als Zukunfts­vi­si­on, son­dern als inte­gra­ler Bestand­teil des täg­li­chen Schaf­fens­pro­zes­ses betrach­tet wird.

Vorteile und Herausforderungen bei der Integration von KI

Die Vor­tei­le der KI-Nut­zung in der Soft­ware­ent­wick­lung wer­den von den befrag­ten Ent­wick­lern klar benannt und hoch geschätzt. Allen vor­an steht die signi­fi­kan­te Effi­zi­enz­stei­ge­rung: KI-Tools kön­nen Rou­ti­ne­auf­ga­ben wie das Schrei­ben von Boi­ler­p­la­te-Code, das Debug­ging oder das Gene­rie­ren von Unit-Tests beschleu­ni­gen, wodurch Ent­wick­ler mehr Zeit für krea­ti­ve und anspruchs­vol­le Auf­ga­ben gewin­nen. Dies führt nicht nur zu einer höhe­ren per­sön­li­chen Pro­duk­ti­vi­tät, son­dern poten­zi­ell auch zu kür­ze­ren Ent­wick­lungs­zy­klen und einer schnel­le­ren Markt­ein­füh­rung von Soft­ware­pro­duk­ten. Ein wei­te­rer wich­ti­ger Vor­teil ist die Ver­bes­se­rung der Code-Qua­li­tät. KI-gestütz­te Werk­zeu­ge kön­nen poten­zi­el­le Feh­ler, Sicher­heits­lü­cken oder Stil­brü­che früh­zei­tig erken­nen und Vor­schlä­ge zur Opti­mie­rung machen. Dies trägt dazu bei, robus­te­ren und war­tungs­freund­li­che­ren Code zu schrei­ben.

Aller­dings birgt die Inte­gra­ti­on von KI auch beträcht­li­che Her­aus­for­de­run­gen und Ent­wick­ler­be­den­ken. Ein zen­tra­les Anlie­gen ist die Genau­ig­keit und Zuver­läs­sig­keit der von KI gene­rier­ten Code-Vor­schlä­ge. Ent­wick­ler müs­sen die Ergeb­nis­se kri­tisch prü­fen, da feh­ler­haf­ter oder unsi­che­rer Code tief­grei­fen­de Pro­ble­me ver­ur­sa­chen kann. Dies erfor­dert ein Umden­ken im Prüf­pro­zess und zusätz­li­che Über­wa­chungs­me­cha­nis­men. Des Wei­te­ren gibt es Beden­ken hin­sicht­lich des Daten­schut­zes und der Sicher­heit, ins­be­son­de­re wenn sen­si­ble Pro­jekt­in­for­ma­tio­nen in KI-Model­le ein­ge­speist wer­den. Die Abhän­gig­keit von KI-Tools könn­te zudem dazu füh­ren, dass grund­le­gen­de Pro­gram­mier­kennt­nis­se oder Pro­blem­lö­sungs­fä­hig­kei­ten bei Ent­wick­lern ver­küm­mern. Ein wei­te­res Span­nungs­feld ergibt sich aus dem Urhe­ber­recht und der Lizen­zie­rung von KI-gene­rier­tem Code. Vie­le Ent­wick­ler äußern auch Unsi­cher­heit über die lang­fris­ti­gen Aus­wir­kun­gen von KI auf ihre Arbeits­plät­ze und die Not­wen­dig­keit, sich kon­ti­nu­ier­lich wei­ter­zu­bil­den, um mit der tech­no­lo­gi­schen Ent­wick­lung Schritt zu hal­ten.

Einfluss von KI auf den Entwicklungsprozess und die Produktivität

Die KI-Nut­zung hat einen spür­ba­ren Ein­fluss auf den gesam­ten Ent­wick­lungs­pro­zess. KI-gestütz­te Werk­zeu­ge ver­än­dern grund­le­gend, wie Code geschrie­ben, getes­tet und opti­miert wird. Durch die Auto­ma­ti­sie­rung zeit­auf­wen­di­ger Auf­ga­ben wie Code-Ver­voll­stän­di­gung oder das Gene­rie­ren von Test­fäl­len wird der Work­flow beschleu­nigt. Ent­wick­ler kön­nen sich stär­ker auf die Archi­tek­tur, das Design und die logi­sche Struk­tur von Soft­ware kon­zen­trie­ren, anstatt sich mit repe­ti­ti­ven Tipp­ar­bei­ten auf­zu­hal­ten. Die­se Ver­la­ge­rung der Auf­ga­ben führt zu einer Stei­ge­rung der Ent­wick­ler­pro­duk­ti­vi­tät. Stu­di­en aus der Deve­lo­per Sur­vey 2025 zei­gen, dass Ent­wick­ler, die KI-Tools nut­zen, oft eine höhe­re Anzahl an Fea­tures oder Bug­fi­xes pro Zeit­ein­heit lie­fern.

Dar­über hin­aus kann KI hel­fen, Eng­päs­se im Ent­wick­lungs­pro­zess zu iden­ti­fi­zie­ren und zu mini­mie­ren. Bei­spiels­wei­se kann KI-gestütz­te Ana­ly­se von Code-Repo­si­to­ries Mus­ter auf­de­cken, die auf poten­zi­el­le Leis­tungs­pro­ble­me oder Risi­ken hin­deu­ten. Dies ermög­licht es Teams, pro­ak­ti­ver zu agie­ren und Pro­ble­me zu behe­ben, bevor sie zu kri­ti­schen Feh­lern wer­den. Die Inte­gra­ti­on von KI kann somit nicht nur die indi­vi­du­el­le Effi­zi­enz stei­gern, son­dern auch die team­wei­te Pro­duk­ti­vi­tät und die Qua­li­tät der aus­ge­lie­fer­ten Soft­ware ver­bes­sern. Der Ent­wick­lungs­pro­zess wird agi­ler, und die Fähig­keit, auf sich ändern­de Anfor­de­run­gen schnell zu reagie­ren, wird gestärkt. Die Deve­lo­per Sur­vey 2025 bestä­tigt, dass vie­le Ent­wick­ler eine posi­ti­ve Kor­re­la­ti­on zwi­schen dem Ein­satz von KI und ihrer eige­nen wahr­ge­nom­me­nen Pro­duk­ti­vi­tät sehen.

Die Rolle von KI bei der Problemlösung und beim Lernen

Die KI-Nut­zung eröff­net neue Wege für die Pro­blem­lö­sung und die Wis­sens­an­eig­nung von Ent­wick­lern. Kom­ple­xe Pro­gram­mier­pro­ble­me, die tra­di­tio­nell viel Recher­che und Expe­ri­men­tie­ren erfor­der­ten, kön­nen nun mit­hil­fe von KI-Assis­ten­ten effi­zi­en­ter ange­gan­gen wer­den. KI-Tools kön­nen alter­na­ti­ve Lösungs­an­sät­ze vor­schla­gen, Code-Snip­pets für spe­zi­fi­sche Anwen­dungs­fäl­le gene­rie­ren oder dabei hel­fen, Feh­ler in bestehen­dem Code zu iden­ti­fi­zie­ren und zu behe­ben. Dies ist beson­ders wert­voll bei weni­ger bekann­ten Tech­no­lo­gien oder bei der Aus­ein­an­der­set­zung mit neu­ar­ti­gen Her­aus­for­de­run­gen, bei denen das Wis­sen nicht sofort ver­füg­bar ist.

Für die Ent­wick­ler­fort­bil­dung und die Kom­pe­tenz­ent­wick­lung ist KI eben­falls von gro­ßer Bedeu­tung. Ent­wick­ler nut­zen KI, um neue Pro­gram­mier­spra­chen, Frame­works oder Kon­zep­te zu erler­nen. KI-gestütz­te Lern­platt­for­men kön­nen per­so­na­li­sier­te Lern­pfa­de anbie­ten, indem sie den Lern­fort­schritt ana­ly­sie­ren und dar­auf basie­rend pas­sen­de Übun­gen oder Erklä­run­gen bereit­stel­len. Das schnel­le Abru­fen von rele­van­ten Infor­ma­tio­nen und Bei­spie­len durch KI-Tools beschleu­nigt den Lern­pro­zess erheb­lich. Vie­le Ent­wick­ler berich­ten, dass sie KI nut­zen, um sich über die neu­es­ten Trends und Best Prac­ti­ces in der Soft­ware­ent­wick­lung zu infor­mie­ren und ihr eige­nes Skill­set zu erwei­tern. Die­se kon­ti­nu­ier­li­che Wis­sens­an­eig­nung ist ent­schei­dend, um in einem sich schnell ent­wi­ckeln­den Tech­no­lo­gie­um­feld rele­vant zu blei­ben. Die Deve­lo­per Sur­vey 2025 unter­streicht, dass KI nicht nur als Werk­zeug zur Code-Erstel­lung, son­dern auch als wich­ti­ger Lern­part­ner und Wis­sens­ver­mitt­ler wahr­ge­nom­men wird.

Zukünftige Erwartungen und die Entwicklung von KI-Tools für Entwickler

Die Ent­wick­ler­er­war­tun­gen an die Zukunft und die Ent­wick­lung von KI-Tools für die Soft­ware­ent­wick­lung sind hoch und zie­len auf eine noch tie­fe­re Inte­gra­ti­on und Leis­tungs­fä­hig­keit ab. Vie­le Ent­wick­ler wün­schen sich KI-Sys­te­me, die nicht nur Code gene­rie­ren, son­dern auch kom­ple­xe archi­tek­to­ni­sche Ent­schei­dun­gen unter­stüt­zen, Sicher­heits­lü­cken pro­ak­tiv erken­nen und behe­ben oder sogar beim Anfor­de­rungs­ma­nage­ment hel­fen kön­nen. Die Hoff­nung ist, dass KI-Werk­zeu­ge noch intel­li­gen­ter wer­den und den gesam­ten Lebens­zy­klus der Soft­ware­ent­wick­lung effi­zi­en­ter gestal­ten. Dies könn­te von der Ideen­fin­dung über das Design bis hin zum Deploy­ment und der War­tung rei­chen.

Ein wich­ti­ger Aspekt ist die Ver­bes­se­rung der Benut­zer­freund­lich­keit und der Anpass­bar­keit von KI-Tools. Ent­wick­ler möch­ten Werk­zeu­ge, die sich naht­los in ihre bestehen­den Arbeits­ab­läu­fe und IDEs inte­grie­ren las­sen und die sie an ihre spe­zi­fi­schen Pro­jekt­an­for­de­run­gen und Pro­gram­mier­sti­le anpas­sen kön­nen. Die Deve­lo­per Sur­vey 2025 zeigt auch, dass eine stär­ke­re Berück­sich­ti­gung von Daten­schutz und Sicher­heit in zukünf­ti­gen KI-Tools essen­zi­ell ist, um Beden­ken bezüg­lich der Daten­ver­ar­bei­tung aus­zu­räu­men. Lang­fris­tig erwar­ten Ent­wick­ler, dass KI die Rol­le des mensch­li­chen Pro­gram­mie­rers nicht ersetzt, son­dern erwei­tert, indem sie Rou­ti­ne­auf­ga­ben über­nimmt und es ihnen ermög­licht, sich auf stra­te­gi­sche­re und krea­ti­ve­re Aspek­te der Soft­ware­ent­wick­lung zu kon­zen­trie­ren. Die Inno­va­ti­on im Bereich der KI-Tools wird vor­aus­sicht­lich wei­ter­hin rasant vor­an­schrei­ten und die Soft­ware­ent­wick­lung nach­hal­tig prä­gen.

Fazit: Bereitschaft und Vorbehalte im Umgang mit KI

Die Deve­lo­per Sur­vey 2025 zeich­net ein kla­res Bild von der ambi­va­len­ten Hal­tung vie­ler Ent­wick­ler gegen­über der KI-Nut­zung. Einer­seits besteht eine brei­te Bereit­schaft, die Poten­zia­le von KI-Tools zur Effi­zi­enz­stei­ge­rung, zur Ver­bes­se­rung der Code-Qua­li­tät und zur Unter­stüt­zung bei kom­ple­xen Pro­blem­lö­sun­gen zu nut­zen. Die stei­gen­de Akzep­tanz und Inte­gra­ti­on die­ser Werk­zeu­ge in den Ent­wick­ler­all­tag sind unbe­streit­bar und wei­sen auf eine grund­le­gen­de Trans­for­ma­ti­on der Soft­ware­ent­wick­lung hin. Tools zur Code-Ver­voll­stän­di­gung und ‑Gene­rie­rung sowie zur Unter­stüt­zung beim Ler­nen sind bereits weit ver­brei­tet und wer­den als wert­vol­le Hel­fer wahr­ge­nom­men.

Ande­rer­seits blei­ben signi­fi­kan­te Vor­be­hal­te bestehen. The­men wie die Genau­ig­keit und Zuver­läs­sig­keit der KI-gene­rier­ten Aus­ga­ben, Daten­schutz­be­den­ken, die Angst vor dem Ver­lust grund­le­gen­der Fähig­kei­ten und Fra­gen des Urhe­ber­rechts wer­den inten­siv dis­ku­tiert. Die­se Beden­ken füh­ren zu einer gewis­sen Zurück­hal­tung, die trotz der aner­kann­ten Vor­tei­le eine voll­stän­di­ge Umar­mung der Tech­no­lo­gie behin­dert. Die KI-Akzep­tanz ist somit ein kom­ple­xer Pro­zess, der von Ver­trau­en, Trans­pa­renz und einer kon­ti­nu­ier­li­chen Anpas­sung der Werk­zeu­ge und Arbeits­wei­sen geprägt ist. Zukünf­ti­ge Ent­wick­lun­gen müs­sen die­se Ent­wick­ler­hal­tun­gen berück­sich­ti­gen, um das vol­le Poten­zi­al der KI für die Soft­ware­ent­wick­lung aus­zu­schöp­fen und gleich­zei­tig die Beden­ken ernst zu neh­men. Die Schluss­fol­ge­run­gen der Umfra­ge ver­deut­li­chen, dass KI ein mäch­ti­ges Werk­zeug ist, des­sen erfolg­rei­che Inte­gra­ti­on eine sorg­fäl­ti­ge Abwä­gung von Chan­cen und Risi­ken erfor­dert.

Weiterführende Quellen

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