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Entwicklung & Code

Coden mit KI verändert die Teamarbeit und den agilen Prozess


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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

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KI-Assistenten ändern das Berufsbild von Entwicklerinnen und Entwicklern, reines Coden wird unwichtiger, während konzeptionelle Kompetenzen an Bedeutung gewinnen. Das hat Auswirkungen sowohl auf die Arbeit des einzelnen Coders als auch auf das Team und den agilen Prozess. heise developer spricht mit Facundo Giuliani, Teamleiter für den Bereich Solutions Engineering bei Storyblok, über die Zukunft von Developer-Teams im KI-Zeitalter.

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Facundo Giuliani ist Teamleiter für den Bereich Solutions Engineering bei Storyblok. Mit Sitz in Buenos Aires, Argentinien, bringt er über 15 Jahre Erfahrung in der Software- und Webentwicklung mit. Er engagiert sich mit großer Leidenschaft in der Entwickler-Community und tritt regelmäßig auf Events und Konferenzen auf. Facundo ist einer der Organisatoren von React Buenos Aires, der größten React-Community Argentiniens, und organisiert zudem die Entwickler-Community DevSummit AR. Für sein Engagement wurde er als Prisma Ambassador, Auth0 Ambassador und Cloudinary Media Developer Expert ausgezeichnet.

Wie wirkt sich der vermehrte Einsatz von Coding-Assistenten auf die Struktur von Entwicklungsteams aus?

Entwicklungsteams bewegen sich zunehmend hin zu hybriden Kompetenzprofilen, bei denen das reine Programmieren nur noch ein Teil des Mehrwerts ist. Konzeptuelles Denken, die Einordnung von Problemen und Integrations-Know-how werden ebenso entscheidend sein wie das Schreiben von Code. Dadurch entstehen häufiger crossfunktionale Teams, in denen Entwicklerinnen, Designer und Product Owner immer früher und enger zusammenarbeiten. Unternehmen werden ihre Teams zunehmend um Problemfelder und angestrebte Ergebnisse herum organisieren und weniger um die reine Code-Delivery.

Was bedeutet das in der Praxis?

Teams werden rund um konkrete Kunden- oder Geschäftsherausforderungen aufgebaut. Etwa zur Optimierung der Onboarding-Conversion oder der Verkürzung der Content-Veröffentlichungszeit, statt für eine bestimmte Codebasis verantwortlich zu sein. Entwicklerinnen, Designer, Analystinnen und KI-Spezialisten arbeiten von Beginn an gemeinsam, definieren das Problem, testen Hypothesen und iterieren schnell. Der Erfolg wird dabei nicht mehr an Story Points oder Code Commits gemessen, sondern an echten Wirkungskriterien wie Nutzungsraten, Performance-Steigerungen oder reduzierter manueller Arbeit.

Es gibt ja Vermutungen, dass KI die Jobchancen von jungen Entwicklern verschlechtert. Wird sich künftig die Altersstruktur in Teams ändern?

Einstiegsrollen werden durch KI nicht wegfallen, aber die Bedeutung von Einstiegsjobs wird sich verschieben: Neueinsteigerinnen und -einsteiger werden sich künftig eher KI-gestützt mit komplexeren Aufgaben beschäftigen, anstatt primär Code auszuführen oder generieren zu lassen. Dadurch kann der Einstieg in den Tech-Bereich sogar zugänglicher werden, weil die Hürde zum Experimentieren sinkt und so vielfältigere Einstiegsmöglichkeiten erlaubt. Innerhalb der Teams wird es voraussichtlich eine ausgewogene Mischung aus erfahrenen Fachkräften geben, die die strategische Richtung vorgeben, und jüngeren Talenten, die mithilfe von KI schneller lernen und Ergebnisse erzielen können.

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Damit verbessern sich ja auch die Chancen für Quereinsteiger?

Absolut! KI-Assistenten und Low-Code-Tools senken die technische Einstiegshürde und ermöglichen es damit Menschen mit Design-, Content- oder Data-Backgrounds, sich sinnvoll an Softwareprojekten zu beteiligen. Der Fokus auf Problemlösung, Kreativität und Kommunikation eröffnet Quereinsteigerinnen und Quereinsteigern neue Wege, Mehrwert zu schaffen, auch ohne von Beginn an tiefgehende Programmierkenntnisse mitzubringen.

Wie werden Teams in der KI-Zukunft arbeiten?

Teams übernehmen zunehmend die Orchestrierung von Systemen, statt selbst Zeile für Zeile zu coden. Sie kuratieren und validieren KI-generierte Komponenten. Der Arbeitsalltag wird menschliches Urteilsvermögen mit automatisierten Tests, Sicherheitsscans und von KI-Assistenten gespeisten Continuous-Delivery-Pipelines verbinden. Entwicklerinnen und Entwickler werden sich stärker auf Architekturentscheidungen, Qualitätssicherung und plattformübergreifende Integrationen konzentrieren, um zuverlässige Ergebnisse aus maschinell erzeugtem Code sicherzustellen.

Werden auch neue Rollen in Entwicklungsteams entstehen?

Wir sehen bereits neue hybride Rollen entstehen, die innerhalb von Produkt- und Plattform-Teams angesiedelt sind – beispielsweise die Rolle des Prompt Engineers oder System Orchestrators. Diese Positionen verbinden menschliche Intention mit maschineller Ausführung und gestalten, wie verschiedene Agenten, APIs und Content-Systeme miteinander interagieren.

Hat der verbreitete Einsatz von KI-Assistenten auch Auswirkungen auf den agilen Prozess?

KI-Assistenten verkürzen den Iterationszyklus und beschleunigen damit Planung, Backlog-Pflege und Prototyping deutlich. Stand-ups und Retrospektiven werden sich künftig weniger auf den Status einzelner Tasks konzentrieren und mehr darauf, Annahmen zu überprüfen und KI-Ergebnisse zu steuern. Agile Prozesse werden sich weiterentwickeln, um dabei Experimentieren, Metriken und kontinuierliche Validierung in den Vordergrund zu rücken, anstatt nur den Durchsatz von Sprints.

Welche Überlegungen sollten Teams jetzt anstellen, um zukunftsfähig zu bleiben?

Teams sollten verstärkt in Kompetenzentwicklung rund um Architektur, Integration und Orchestrierung investieren, da diese die Grundlage für langfristigen Erfolg bilden. Das Aufstellen und Testen von Standards sowie eine robuste Observability sind entscheidend, um KI sicher und in großem Maßstab einzubinden. Am wichtigsten ist jedoch, dass Teams eine Kultur der Flexibilität fördern, in der Entwicklerinnen und Entwickler ermutigt werden, neue Tools zu lernen, disziplinübergreifend zusammenzuarbeiten und KI eher als Partner statt als Ersatz zu begreifen.


(who)



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Entwicklung & Code

Mehrere KI-Agenten orchestrieren mit der Codex-App von OpenAI


Die neue Codex-App von OpenAI bietet Entwicklerinnen und Entwicklern eine zentrale Bedienoberfläche für mehrere Codex-Agenten mitsamt Projekten, Fähigkeiten und Automatisierungen. Vorerst gibt es die App nur als Desktop-Anwendung für macOS. Der zentrale KI-Agent hinter der App ist das gleichnamige KI-Tool Codex.

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Parallel zum Launch der Codex-App ist Codex für einen begrenzten Zeitraum in den ChatGPT-Tarifen Free und Go enthalten. Wie lange genau, sagt OpenAI allerdings nicht. Für die Tarife Plus, Pro, Business, Enterprise und Edu verdoppelt der Anbieter die Nutzungslimits. Diese sollen überall dort gelten, wo Codex zum Einsatz kommt, was neben der neuen App auch für IDEs oder die Cloud gilt.

Delegieren statt Programmieren

Während das 2025 veröffentlichte AI-Tool Codex Softwareentwicklern einen Teil der Programmierarbeit abnehmen kann, verfolgt die jetzt vorgestellte App einen umfassenderen Ansatz. Sie soll Developer in die Lage versetzen, komplexe und langwierige Multitasking-Aufgaben über ganze Teams von Agenten hinweg zu bewältigen, ohne dabei den Überblick zu verlieren.

Für das Delegieren der Workflows stellt das KI-Tool neben automatischen Zeitplänen auch nach Projekten organisierte Threads zur Verfügung, sodass mehrere Agenten parallel laufen und Aufgaben austauschen. Hinzu kommt eine Unterstützung für Git Worktrees, was es Agenten erlaubt, gleichzeitig und konfliktfrei am selben Repository zu arbeiten. Um Entwicklerinnen und Entwicklern den Einstieg zu erleichtern, übernimmt die Codex-App Sitzungsverläufe und Konfigurationen aus der Codex-CLI und IDE-Erweiterungen.

Eine Bibliothek mit Funktionen (Skills) für Tools und Workflows gehört ebenfalls zum Umfang der App. Damit lassen sich beispielsweise Webapps auf Cloud-Hosts hochladen, Bilder generieren, Dokumentationen erstellen oder Designs umsetzen. Eine vollständige Liste findet sich im Repository von OpenAI.


Screenshot Codex-App

Screenshot Codex-App

Integriert: Die Codex-App kommt mit einer umfangreichen Funktionsbibliothek (Skills).

(Bild: OpenAI)

So wie die Codex-CLI verwendet auch die Codex-App systemweite und konfigurierbare Sandbox-Mechanismen. Die Agenten sind darauf beschränkt, Dateien nur innerhalb isolierter Kopien zu bearbeiten. Aktionen, die höhere Berechtigungen erfordern wie der Netzwerkzugriff, führen sie erst nach erteilter Erlaubnis durch. Zur Automatisierung lassen sich bestimmte Befehle mit erhöhten Berechtigungen ausführen. Geplant hat OpenAI, dass Codex künftig cloudbasiert kontinuierlich im Hintergrund weiter läuft, auch wenn die Anwender ihre Rechner ausgeschaltet haben.

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Als Beispiel für die Arbeit der Codex-App zeigt OpenAI ein Rennspiel, das Codex nach Prompt-Eingabe über mehrere Iterationen hinweg mit insgesamt 7 Millionen Tokens selbst entwickelt hat. Dabei ist das Tool auch in die Rollen von Designern und QA-Tester geschlüpft, und hat das Spiel selbst gespielt.

Windows- und Linux-User können sich bei OpenAI registrieren und sollen dann per Mail benachrichtigt werden, sobald die App für diese Plattformen erscheint.


(who)



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Entwicklung & Code

programmier.bar: Coding Agents mit Julia Kordick


Coding-Agenten wie GitHub Copilot und der Agentic Mode halten zunehmend Einzug in den Entwicklungsalltag. In dieser Podcastfolge spricht Julia Kordick, Software Global Black Belt bei Microsoft, mit der programmier.bar darüber, warum nicht die reine Codegenerierung, sondern vor allem der richtige Kontext über den Erfolg von AI Coding Agents entscheidet. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie sich solche Systeme sinnvoll einsetzen lassen, ohne die Kontrolle über Code und Architektur zu verlieren.

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Zwischen Entwicklungsteams und Management

Julia Kordick beschreibt, wie sie in ihrer Rolle die Brücke zwischen Entwicklungsteams und Management schlägt und den Einsatz von AI Coding Agents sowohl in großen Enterprise-Strukturen als auch in Start-ups begleitet. Sie erläutert, wie sich Workflows schrittweise aufsetzen lassen, wie Agenten-Personas definiert werden und wie mehrere Agenten sinnvoll orchestriert werden können.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

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Abschließend werfen Dennis Becker, Jan Gregor Emge-Triebel und Julia Kordick einen Blick auf die Zukunft der Softwareentwicklung. Sie diskutieren, wie sich Rollen verändern könnten, welche Chancen agentische Systeme bieten und wie Entwickler:innen ihre Expertise einbringen können, um die Zusammenarbeit von Mensch und KI sinnvoll zu gestalten.


GenAI Summit, Linien

GenAI Summit, Linien

(Bild: TechSolution/Adobe Stock)

GenAI verändert die Softwareentwicklung grundlegend und hat sich im Arbeitsalltag vieler Developer etabliert. Die KI-Tools übernehmen dabei nicht nur lästige Tipparbeit, sondern helfen bei komplexen Aufgaben. Um sicheren und effizienten Code zu erhalten, muss man aber auch ihre Risiken kennen.

Der betterCode() GenAI Summit zeigt am 11. Juni, welche KI-Tools für welche Aufgaben geeignet sind und wie die KI-Integration effizient funktioniert. Außerdem thematisiert er die Auswirkungen auf die Arbeit von Entwicklungsteams.

Die aktuelle Ausgabe des Podcasts steht auch im Blog der programmier.bar bereit: „Coding Agents mit Julia Kordick“. Fragen und Anregungen gerne per Mail oder via Mastodon, Bluesky, LinkedIn oder Instagram.

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(mdo)





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Entwicklung & Code

Xcode 26.3: KI-Agenten wie Claude und Codex direkt in der Entwicklungsumgebung


Apple erweitert mit Version 26.3 von Xcode deutlich die Möglichkeiten, mithilfe von Künstlicher Intelligenz zu entwickeln. In einem am Dienstagabend veröffentlichten Release Candidate können in der Entwicklungsumgebung Coding Agents wie Claude Agent von Anthropic und Codex von OpenAI direkt in Xcode genutzt werden. Die neuen Funktionen knüpfen an die Integration von externen Large Language Models (LLMs) in Xcode 26 an, die es immerhin auch schon ermöglichte, Quelltexte automatisch ohne mühsames Copy & Paste an beliebte Chatbots wie ChatGPT und Claude weiterzugeben.

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Die bisherige Integration hat aber ihre Grenzen: Modelle können nicht den vollen Kontext einer Anfrage sehen und sie können in vielem auch nicht selbst aktiv werden und müssen den Entwickler darum bitten bzw. ihn instruieren. Für Entwickler war die Coding Intelligence in ihrem jetzigen Ausbaugrad gleichwohl schon eine deutliche Hilfe. Nachdem Apple im Jahr 2024 erst Pläne für ein eigenes LLM in Xcode verfolgt hatte, die jedoch nicht veröffentlicht wurden, stieß der iPhone-Hersteller mit dem neuen Ansatz, externe Modelle zu integrieren, auf der Entwicklerkonferenz WWDC im Juni 2025 auf positive Resonanz.

MCP-Unterstützung und viele neue Möglichkeiten

Die Erweiterung in Xcode 26.3 schafft hier ganz neue Möglichkeiten. Apple hat seine Software dahingehend erweitert, dass jeder Agent, der das quelloffene Model Context Protocol (MCP) unterstützt, künftig mit Xcode arbeiten kann. Dadurch ist es KI möglich, auch die Projektstruktur zu untersuchen, Projekteinstellungen zu verändern, testweise einen Build zu erzeugen und automatisierte Tests vorzunehmen. Durch Auswertung von Build Logs kann die KI ihren Code automatisch weiter bauen, bis das Projekt fehlerfrei kompiliert. Auch auf die aktuelle Dokumentation Apples können die Agenten zugreifen, sodass sie besser als bislang auch neue APIs unterstützen sollen.

Die KI-Agenten können auch Bildschirmfotos von Xcode anfertigen, um das zu sehen, was der Entwickler gerade sehen kann. Dies alles soll überdies darauf optimiert sein, den Gebrauch von Token – und damit die Kosten – zu reduzieren.

Installation mit einem Klick

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Die Installation ist einfach: Über die Einstellungen können die Agenten mit einem Klick installiert werden. Dort können derzeit schon ChatGPT, Claude oder andere Modelle aktiviert werden. Entwickler müssen also nicht wie zum Beispiel bei Claude Code das Terminal und die Kommandozeile bemühen. Vorgenommene Veränderungen werden in gewohnter Weise mit einer Markierung im Quelltext sichtbar gemacht und sollen sich leicht zurücknehmen lassen.

Xcode 26.3 ist zunächst als Release Candidate für alle Mitglieder des Apple Developer Program verfügbar. Die Veröffentlichung im App Store soll in Kürze erfolgen.


(mki)



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