Entwicklerproduktivität im KI-Zeitalter

Laut einer aktuellen GitLab-Umfrage haben mehr als die Hälfte der Unternehmen KI in ihren Softwareentwicklungszyklus integriert – die höchste Adoptionsrate in Europa. Aus gutem Grund: Die Integration von KI in Developer-Workflows kann zu besseren Geschäftsergebnissen führen, den Aufbau strategisch wichtiger Fähigkeiten unterstützen und insgesamt die Wettbewerbsfähigkeit steigern. Doch nur, wenn Unternehmen den Erfolg von KI am Erreichen konkreter Geschäftsziele beurteilen, erhalten sie ein realistisches Bild. Es kommt dafür auf die richtigen Messmethoden an.

Messen über den reinen Output hinaus

Metriken wie produzierte Codezeilen, Code Commits oder erledigte Tasks haben sich bei der Messung von Entwicklerproduktivität etabliert. Dabei wird oft übersehen, worauf es für den Einfluss auf das eigene Geschäft eigentlich ankommt: Die Fähigkeit zur Problemlösung, Teamgeist und das Vorantreiben von Innovationen. Um KI an die Geschäftsabläufe zu koppeln, geht es um mehr als die reine Entwicklungszeit, die Erledigung von Tasks oder die genaue Teamzusammensetzung. Optimierungen sollten zu greifbarem, geschäftlichem Mehrwert führen. Das können eine höhere Nutzerakzeptanz sein, Umsatzsteigerungen oder größere Kundenzufriedenheit sein.

Für einen ganzheitlichen Blick auf die Projekteffizienz ist es zudem wichtig, die Fertigstellungszeit über die Gesamtdauer von Projekten zu messen und so einen umfassenden Überblick über die Entwicklungspipeline zu erhalten. Dafür müssen auch die Deployment-Häufigkeit und Recovery-Zeiten gemessen werden sowie die Vorlaufzeiten für Softwareänderungen. Entscheidend ist weiterhin die Auswertung von Team-Metriken. Faktoren wie das Arbeitsklima, Mitarbeiterzufriedenheit, Kollegialität und Teamdynamik wirken sich erheblich auf die Produktivität von Entwicklern aus und auf die Fluktuation im Betrieb.

Automatisierung  mit generativer KI

Entwickler verbringen nur etwa ein Viertel ihrer Arbeitszeit mit dem Schreiben von Code. Der Rest entfällt etwa auf die Behebung von Bugs oder Sicherheitslücken sowie auf die Aktualisierung von Legacy-Systemen. Die Automatisierung dieser Aufgaben mit generativer KI ermöglicht es Entwicklern, ihre Expertise gewinnbringender zu nutzen. So können sie sich wieder mehr auf kreative Lösungen für komplexe Probleme konzentrieren. Das fördert nicht nur die Innovation im Unternehmen, sondern macht die Entwickler auch zufriedener mit ihrer Arbeit. Performance Reviews, Mitarbeiter-Fluktuationsraten und Umfragen zur Kundenzufriedenheit sind in diesem Zusammenhang wertvolle Kriterien, um die mit KI erreichten Fortschritte zu messen.

Ebenso entscheidend kommt KI bei der Vorhersage von Kapazitätsengpässen ins Spiel sowie bei der Automatisierung von Routineaufgaben. Im Ergebnis lassen sich Release-Zyklen besser planen und der Markteintritt schneller realisieren. Das wird möglich, indem generative KI die Code-Reviews verbessert und umfassende Testszenarien erstellt. Dadurch steigt die Code-Zuverlässigkeit und es treten weniger Fehler auf. Auch die Kundenzufriedenheit steigt dank höherer Softwarequalität. Denn durch die Möglichkeit, Software schnell und präzise an das Feedback der Benutzer anzupassen, werden die Bedürfnisse und Erwartungen der Kunden besser erfüllt.

Gemessen werden können all diese KI-getriebenen Optimierungen anhand von Kundenfeedback, dem Aufkommen von Serviceanfragen, Experten- und Peer-Reviews sowie der allgemeinen Markt-Performance. So ergibt sich ein klares Bild, wie KI zur Erreichung von Geschäftszielen beiträgt.

KI-Strategie finden und Entwickler unterstützen

Der Einsatz von generativer KI kann sich positiv auf die Produktivität von Entwicklern auswirken. Dafür muss das Management Weichen stellen.

Verantwortung von Entwicklern stärken
Führungskräfte sollten Entwickler selbst darüber entscheiden lassen, welche KI-Tools sie zu besserer Arbeit befähigen. Und sie dazu ermutigen, KI in ihre täglichen Workflows zu integrieren.

Experimentieren und optimieren
Das Management muss im Umgang mit KI-Tools eine Kultur des Experimentierens fördern. Entwicklerteams sollten Trial-and-Error-Phasen durchlaufen dürfen, damit sie verstehen, wie KI am besten zu ihren Arbeitsabläufen passt. Bei möglichen kurzzeitigen Produktivitätseinbußen benötigen Entwickler die Rückendeckung ihres Managements. Denn auf die langfristigen Gewinne kommt es an.

Schlechten Gewohnheiten vorbeugen
KI hat das Potenzial, auch weniger erfahrenen Entwicklern dabei zu helfen, Code schneller zu schreiben und Kompetenzen zu erlernen. Die unsachgemäße Verwendung von KI kann aber auch ungewollt zu schlechten Gewohnheiten und Qualitätsmängeln führen. Leiter von Entwicklungsteams sollten das genau beobachten.

KI für die langfristige Transformation nutzen
Unternehmen sollten KI nicht als ein bloßes Gimmick betrachten, sondern als ein transformatives Tool, das die Softwareentwicklung grundlegend verändert. Unternehmen müssen deshalb KI-Strategien langfristig auf ihre Geschäftsziele abstimmen. So stellen sie ein nachhaltiges Wachstum sicher und bauen ihre Vorreiterrolle in technologiegetriebenen Märkten aus.

Produktivität in der Softwareentwicklung ist ein vielschichtiges Thema. Es geht nicht nur um Zeitmanagement oder das Abarbeiten von Aufgaben, sondern auch um die Dynamik im Team oder Problemlösungskompetenzen.

Die gute Nachricht: Die Softwareentwicklung in Deutschland beschleunigt sich laut GitLabs Umfrage: Knapp acht von zehn Unternehmen liefern Software mindestens doppelt so schnell aus als bisher. Vorausschauende Führungskräfte sehen, wie KI-Tools den Output in der Softwareentwicklung steigern und zugleich zur Erreichung von Geschäftszielen beitragen. So behalten Unternehmen den Überblick über die Chancen von KI und holen zugleich das meiste aus der Technologie heraus.