Coden mit KI verändert die Teamarbeit und den agilen Prozess

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.

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.

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)