Warum KI-generierter Code Softwareprojekte nicht automatisch günstiger macht

Der Ausgangspunkt: Große Versprechen, hohe Erwartungen

Wer sich aktuell mit Softwareentwicklung beschäftigt, kommt an den Versprechen der KI-Coding-Tools nicht vorbei. OpenAI Codex, Claude Code und ähnliche Werkzeuge generieren funktionierenden Code in Sekunden. Die Schlussfolgerung liegt nahe: Wenn Maschinen den Code schreiben, müssen Softwareprojekte doch günstiger werden.

Diese Erwartung ist verständlich. Und sie ist in dieser Form falsch.

Das bedeutet nicht, dass KI-Tools in der Softwareentwicklung nutzlos wären. Es bedeutet, dass die Kostenrechnung komplexer ist, als die Marketingversprechen vermuten lassen. Für Geschäftsführung und Einkauf ist es entscheidend, diese Komplexität zu verstehen – bevor Budgets auf falschen Annahmen basieren.

Warum die einfache Rechnung nicht aufgeht

Die Annahme "KI schreibt Code schneller, also wird das Projekt günstiger" folgt einer linearen Logik, die bei Softwareprojekten selten zutrifft.

Softwareentwicklung besteht nicht nur aus dem Schreiben von Code. Sie umfasst Analyse, Architektur, Integration, Test, Dokumentation und Wartung. Das reine Codieren macht bei den meisten Projekten nur 20 bis 30 Prozent des Gesamtaufwands aus – und selbst diese Zahl variiert stark.

Wenn KI-Tools das Codieren beschleunigen, bleibt der Großteil des Projektaufwands unberührt. Gleichzeitig entstehen neue Aufwände, die bei manueller Entwicklung nicht oder in geringerem Umfang anfallen.

Die KI Softwareentwicklung Kosten verschieben sich also – sie verschwinden nicht.

Wo die Kosten tatsächlich hinwandern

Von der Entwicklung in die Qualitätssicherung

KI-generierter Code funktioniert oft auf den ersten Blick. Er kompiliert, er läuft, er liefert Ergebnisse. Doch "funktioniert" und "ist produktionsreif" sind zwei verschiedene Dinge.

Erfahrene Entwickler wissen: Code muss nicht nur funktionieren. Er muss wartbar sein, sicher, performant und in die bestehende Architektur passen. Genau diese Qualitäten sind bei KI-generiertem Code nicht garantiert – oft nicht einmal wahrscheinlich.

Das Ergebnis: Jede Zeile KI-Code braucht gründlichere Reviews. Sicherheitsprüfungen werden aufwändiger. Integrationstests decken Probleme auf, die bei manueller Entwicklung früher erkannt worden wären. Der eingesparte Zeitaufwand beim Schreiben fließt in die Prüfung.

Von der Entwicklung in die Wartung

Die Wartungskosten von Software übersteigen die Entwicklungskosten typischerweise um ein Vielfaches. Bei Unternehmenssoftware, die fünf oder zehn Jahre im Einsatz ist, entfallen oft 60 bis 80 Prozent der Gesamtkosten auf Wartung und Weiterentwicklung.

KI-generierter Code folgt nicht immer nachvollziehbaren Mustern. Er kann inkonsistent sein, ungewöhnliche Lösungswege wählen oder Abhängigkeiten einführen, die später Probleme verursachen. Wer diesen Code nach zwei Jahren anpassen muss, steht vor zusätzlichen Herausforderungen.

Die Wirtschaftlichkeit bei KI-Code zeigt sich erst über den gesamten Lebenszyklus. Wer nur die initiale Entwicklung betrachtet, übersieht den größeren Teil der Rechnung.

Von der Technik in die Organisation

KI-Tools erfordern neue Kompetenzen. Entwickler müssen lernen, sinnvolle Prompts zu formulieren, generierten Code kritisch zu bewerten und die Grenzen der Tools einzuschätzen. Das kostet Zeit und verursacht eine Lernkurve.

Gleichzeitig entstehen Prozessfragen: Wie wird KI-generierter Code dokumentiert? Wie werden Lizenzrisiken bewertet? Wie funktioniert Versionskontrolle, wenn Teile des Codes maschinell entstehen?

Diese organisatorischen Aufwände tauchen in den Kostenversprechen der Tool-Anbieter nicht auf.

Typische Fehleinschätzungen bei der Kalkulation

"Die Demo war beeindruckend, also funktioniert es im Projekt genauso"

Demos zeigen ideale Szenarien. Ein isoliertes Code-Snippet ohne Kontextanforderungen, ohne Altlasten, ohne Integrationszwänge. Produktive Softwareprojekte sehen anders aus.

Die Realität: Je komplexer der Kontext, desto weniger zuverlässig wird KI-generierter Code. Bei Greenfield-Projekten mit klaren Anforderungen kann KI tatsächlich Zeit sparen. Bei der Integration in bestehende Systeme, bei unklaren Anforderungen oder bei spezifischen Sicherheitsanforderungen sinkt der Nutzen deutlich.

"Wir brauchen weniger erfahrene Entwickler"

Diese Annahme kehrt die Realität um. KI-Tools ersetzen nicht Erfahrung – sie setzen sie voraus.

Unerfahrene Entwickler können nicht beurteilen, ob generierter Code gut ist. Sie erkennen keine Architekturprobleme, keine Sicherheitslücken, keine Performance-Fallen. Sie wissen nicht, wann sie dem Tool vertrauen können und wann nicht.

Der effektive Einsatz von KI-Coding-Tools erfordert erfahrene Entwickler, die generierten Code bewerten und korrigieren können. Die Anforderungen verschieben sich von "Code schreiben" zu "Code beurteilen" – eine anspruchsvollere Aufgabe.

"Die OpenAI Codex Kosten sind überschaubar, also ist der ROI positiv"

Die Lizenzkosten für KI-Tools sind meist der kleinste Posten. Die eigentlichen Kosten entstehen durch:

• Zusätzliche Review-Zeit
• Nachbesserungen und Refactoring
• Höheren Testaufwand
• Schulung und Einarbeitung
• Höhere Wartungsaufwände über die Lebensdauer

Wer nur die Toolkosten gegen die eingesparte Entwicklungszeit rechnet, erfasst einen Bruchteil der relevanten Größen.

Wann KI-generierter Code wirtschaftlich sein kann

Es gibt Szenarien, in denen KI-Tools tatsächlich Kosten senken können:

Prototypen und Proof of Concepts: Wenn Code nur zur Validierung einer Idee dient und danach verworfen wird, spielt Wartbarkeit keine Rolle. Hier kann Geschwindigkeit wichtiger sein als Qualität.

Standardaufgaben mit klaren Mustern: Boilerplate-Code, Konfigurationsdateien, einfache CRUD-Operationen – repetitive Aufgaben, bei denen wenig schiefgehen kann.

Lernprojekte und Exploration: Wenn Entwickler neue Technologien erkunden oder sich in unbekannte Codebasen einarbeiten, können KI-Tools als Orientierungshilfe dienen.

Kurzlebige Software: Werkzeuge für einmalige Aufgaben, temporäre Integrationen oder Software mit definiertem Enddatum.

Der gemeinsame Nenner: Je kürzer die erwartete Lebensdauer und je geringer die Qualitätsanforderungen, desto eher rechnet sich KI-generierter Code.

Unternehmenssoftware mit Laufzeiten von fünf Jahren oder mehr, hohen Sicherheitsanforderungen oder komplexen Integrationen fällt selten in diese Kategorie.

Was eine realistische Wirtschaftlichkeitsrechnung enthält

Bevor Sie KI-gestützte Entwicklung in Ihre Projektkalkulation einbeziehen, sollten folgende Fragen beantwortet sein:

Zur Projektcharakteristik:

• Wie lange soll die Software im Einsatz sein?
• Wie komplex ist die Integration in bestehende Systeme?
• Welche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen bestehen?
• Wie klar sind die Anforderungen zum Projektstart?

Zu den Ressourcen:

• Haben die verfügbaren Entwickler Erfahrung im Umgang mit KI-Tools?
• Existieren Review-Prozesse für KI-generierten Code?
• Ist Kapazität für erhöhten Testaufwand vorhanden?

Zur Gesamtrechnung:

• Wie hoch sind die erwarteten Wartungskosten über die Lebensdauer?
• Welche Kosten entstehen, wenn Probleme erst spät erkannt werden?
• Wie werden Lizenz- und Schulungskosten berücksichtigt?

Diese Fragen lassen sich nicht pauschal beantworten. Sie hängen vom konkreten Projekt, von der Organisation und von den vorhandenen Kompetenzen ab.

Der Unterschied zwischen Hype und Entscheidungsgrundlage

KI-Coding-Tools sind reale Werkzeuge mit realen Einsatzmöglichkeiten. Sie verändern die Softwareentwicklung – aber nicht in der simplen Form "schneller und günstiger".

Für Entscheider bedeutet das: Die Wirtschaftlichkeit von KI in der Softwareentwicklung ist eine projektspezifische Frage, keine allgemeine. Sie erfordert eine ehrliche Analyse des konkreten Vorhabens, nicht die Übertragung von Tool-Demos auf die eigene Situation.

Wer diese Analyse nicht vor dem Projektstart macht, riskiert Budgets, die auf falschen Annahmen basieren. Und Budgetüberschreitungen sind teurer als die Zeit für eine fundierte Vorabklärung.

Fazit

KI-Tools in der Softwareentwicklung verschieben Kosten – von der Entwicklung in Review, Test und Wartung. Die Gesamtkosten sinken nur unter bestimmten Bedingungen: bei kurzlebiger Software, klaren Anforderungen und erfahrenen Teams, die generierten Code beurteilen können.

Für langlebige Unternehmenssoftware ist Skepsis angebracht. Die eingesparte Zeit beim Codieren wird oft durch höhere Folgekosten kompensiert. Eine realistische Kalkulation berücksichtigt den gesamten Lebenszyklus, nicht nur die Demo.

Die Frage ist nicht, ob KI-Tools nützlich sein können. Die Frage ist, ob sie für Ihr konkretes Vorhaben wirtschaftlich sind. Diese Frage verdient eine sorgfältige Antwort – bevor das Budget feststeht.