Künstliche Intelligenz ist in der Softwareentwicklung allgegenwärtig. Viele Teams nutzen bereits täglich KI-Code-Assistenten, und die Versprechen sind gross: schnellere Entwicklung, höhere Produktivität, weniger Entwicklerbedarf. Gartner spricht sogar von möglichen Produktivitätsgewinnen von 25-30 % über den gesamten Softwareentwicklungszyklus.

Bei genauerem Hinsehen ist die Realität jedoch ernüchternd.

In einem aktuellen Gartner-Report zur KI-gestützten Produktivität im SDLC geben die meisten Organisationen Produktivitätsgewinne von 10 % oder weniger an, einige sehen überhaupt keine messbare Verbesserung. Diese Diskrepanz zwischen Erwartung und Realität liegt nicht an schlechten Tools, sondern daran, wie KI eingesetzt wird.

Das Problem der Aufgabenebenen-Optimierung

Die heutige KI-Nutzung konzentriert sich meist auf Coding-Aufgaben: schneller Code schreiben, Tests generieren, kleine Probleme beheben. Diese Verbesserungen sind real, aber auch irreführend.

Ein paar Minuten hier und da sparen bedeutet nicht automatisch echte Produktivität. Entwickler brauchen lange, ununterbrochene Zeitblöcke für sinnvolle Arbeit. In der Praxis werden die Zeitgewinne durch Meetings, Reviews, Koordination und Supportarbeit fragmentiert. Gartner weist darauf hin, dass selbst grosse task-level-Gewinne oft in unbrauchbare 20-Minuten-Segmente schrumpfen, die nicht sinnvoll reinvestiert werden können.

Schlimmer noch zeigen Studien, dass intensiver KI-Einsatz den Gesamtdurchsatz verringern kann. Grössere KI-generierte Änderungspakete erhöhen den Review-Aufwand, das Integrationsrisiko und den Koordinationsaufwand. Schneller tippen bedeutet nicht schneller liefern.

Produktivität misst nicht Geschwindigkeit, sondern Ergebnisse

Eine der zentralen Aussagen des Gartner-Reports lautet: Die erfolgreichsten Organisationen konzentrieren sich nicht auf Geschwindigkeit, Story Points oder Anzahl Commits. Sie fokussieren sich auf kundenrelevante Änderungen und Geschäftsergebnisse.

Mit anderen Worten: Produktivität bedeutet nicht, wie schnell wir Code produzieren, sondern wie zuverlässig wir wertvolles Verhalten mit akzeptabler Qualität liefern.

Deshalb empfiehlt Gartner, KI über tägliche Coding-Aufgaben hinaus im gesamten SDLC einzusetzen, insbesondere in Bereichen, die traditionell teuer und ineffizient sind: Legacy-Systeme verstehen, Refactoring, Migrationen, Requirements-Erhebung und Designentscheidungen.

Hoher Wert, niedrige Effizienz – die echte Chance

Laut Gartner entstehen die grössten Produktivitätsgewinne, wenn KI auf Aufgaben mit hohem Wert und hoher Schwierigkeit angewendet wird. Beispiele: Refactoring von Legacy-Code, architektonische Korrekturen, Framework-Migrationen und Requirements-Arbeit.

Diese Tätigkeiten beanspruchen viel Zeit, erzeugen Risiken und blockieren oft die Auslieferung. Schon kleine Verbesserungen wirken weit stärker als ein 20 % schnelleres Coding.

Genau hier kann KI am meisten helfen, wenn sie richtig gesteuert wird.

Wo AI Unified Process (AIUP) ansetzt

AI Unified Process (AIUP) setzt genau dort an, wo Gartner das grösste Potenzial sieht: vor dem Code.

Anstatt KI als schnelleres Coding-Tool zu sehen, stellt AIUP Specifications in den Mittelpunkt. Requirements, Entity-Modelle und vor allem System Use Cases definieren, was das System tut. Code wird basierend auf diesen Artefakten generiert oder aktualisiert, nicht umgekehrt.

Dies hat mehrere wichtige Effekte.

Erstens wird KI upstream eingesetzt. Requirements und System Use Cases geben klare Intentionen. So werden grosse, unscharfe Code-Generierungen vermieden und das Risiko reduziert, das Gartner bei überdimensionierten oder riskanten Änderungspaketen beschreibt.

Zweitens werden Änderungen inkrementell und kontrollierbar. Bei AIUP führt ein neuer System Use Case zu neuem Code, ein aktualisierter Use Case zu einer kontrollierten Anpassung bestehenden Codes. Code wird nicht verworfen, sondern synchronisiert. Diff-Grössen bleiben klein, Reviews effizient.

Drittens wird Qualität zum natürlichen Reinvestitionsziel. Da System Use Cases ausführbar und nachverfolgbar sind, kann KI kontinuierlich Tests generieren und aktualisieren, Refactoring unterstützen und Verhalten validieren. Zeitersparnis geht nicht in Fragmenten verloren, sondern wird in Fehlerreduktion und technische Schulden investiert.

Viertens wird Produktivität auf der richtigen Ebene gemessen. Bei AIUP lautet die zentrale Frage nicht „Wie schnell haben wir Code geschrieben?“, sondern „Wie viele korrekte, wertvolle Verhaltensweisen haben wir geliefert?“. Das entspricht Gartners Erkenntnis, dass kundenrelevante Ergebnisse wichtiger sind als interne Effizienzmetriken.

KI ersetzt keine Ingenieursdisziplin

Der Gartner-Report macht eines klar: KI behebt kaputte Prozesse nicht von selbst. Ohne systematischen Ansatz führt der KI-Einsatz bestenfalls zu marginalen Gewinnen, schlimmstenfalls zu negativen Effekten.

AIUP liefert diesen systematischen Ansatz. Es kombiniert KI mit klaren Specifications, Versionskontrolle, Reviews und inkrementellen Änderungen. Die KI erledigt die mechanische Arbeit, Menschen bleiben verantwortlich für Intention, Domänenverständnis und Entscheidungen.

So wird KI zum Verstärker der Produktivität statt zur Quelle von Chaos.

Konklusio

KI kann echte Produktivitätsgewinne liefern – aber nur, wenn wir aufhören, Geschwindigkeit zu messen, und stattdessen Ergebnisse messen. Nur, wenn wir KI upstream einsetzen. Nur, wenn wir Zeitersparnis in Qualität und Klarheit reinvestieren.

Gartner beschreibt das Problem sehr klar. AIUP bietet einen praxisnahen Weg, es zu lösen.

Die Produktivität liegt nicht in der KI selbst, sondern darin, wie wir sie einsetzen.