Entwicklung & Code
Developer-Jobs unter KI-Druck? Zahl der ausgeschriebenen Junior-Stellen halbiert
Bereits seit Längerem wird debattiert, wie sich generative KI auf den Arbeitsmarkt auswirkt. Inzwischen rücken dabei die IT-Jobs in den Fokus, vor allem in der Software-Entwicklung. Glaubt man den CEOs der großen Techfirmen, wird immer mehr Code mittels KI generiert. Forscher der Universität Stanford kamen ferner in einer umfassenden Studie zum Ergebnis, dass es im US-Arbeitsmarkt primär die Jobeinsteiger trifft. So sei die Beschäftigung von 22- bis 25-jährigen Software-Entwicklern seit Ende 2022 um ein Fünftel gefallen.
Die iX-Redaktion sprach mit der Arbeitsmarktökonomin Virginia Sondergeld vom Jobportal Indeed über die Lage am IT-Arbeitsmarkt. Das Interview fand per E-Mail statt.
(Bild: Indeed )
Virginia Sondergeld ist Ökonomin im Indeed Hiring Lab und forscht dort zu globalen sowie für den deutschen Markt spezifischen Arbeitsmarkttrends. Zuvor promovierte Virginia in Volkswirtschaftslehre am Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung und der Freien Universität Berlin.
Laut einer aktuellen Stanford-Studie zum US-Arbeitsmarkt trifft die Verdrängung durch KI vor allem Einsteigerjobs, insbesondere in der Software-Entwicklung. Sollten junge Leute sich das besser noch mal besser überlegen, eine Karriere als Developer zu starten?
Der Wettbewerb um Einstiegsjobs, gerade im Tech-Bereich, ist in den letzten Jahren deutlich härter geworden. Mehr Konkurrenz sollte junge Menschen nicht grundsätzlich davon abhalten, ihre beruflichen Wünsche oder Leidenschaften zu verfolgen. Sie sollten sich jedoch bewusst sein, dass sich das Berufsbild und Anforderungen an Developer durch die KI-Revolution verändern: weg von einfachen Programmieraufgaben hin zu strategischen Tätigkeiten beim Design einer Softwarearchitektur sowie der Steuerung und Überwachung von KI-Systemen. Wer früh Praxiserfahrungen mit KI-Anwendungen sammelt und sich gezielt weiterbildet, kann sich auch in einem schwierigeren Marktumfeld durchsetzen.
Lässt sich in Deutschland denn eine ähnliche Entwicklung feststellen?
Ja, auch in Deutschland beobachten wir ähnliche Trends. Indeed-Daten zeigen, dass die Zahl der ausgeschriebenen Jobs in der Softwareentwicklung im Vergleich zum Jahr 2020 um rund 37 Prozent gesunken ist. Besonders stark betroffen sind dabei Einstiegsjobs: Junior-Stellen gingen im gleichen Zeitraum um 54 Prozent zurück, während die Zahl der Senior-Positionen nur um 15 Prozent abnahm. Es bedarf jedoch noch weiterer Forschung, um hier konjunkturelle Effekte von denen der KI zu isolieren. So verlief die Entwicklung der Junior- und Senior-Stellen bereits vor der breiten Verfügbarkeit generativer KI unterschiedlich.
In Deutschland klagen die Unternehmen traditionell gerne über den Mangel an IT-Fachkräften. Kann man sich da überhaupt leisten, Nachwuchsjobs zugunsten von KI zu streichen?
Langfristig: nein. Ohne Berufseinsteigerinnen und -einsteiger von heute fehlen die Fach- und Führungskräfte von morgen. Angesichts des demografischen Wandels werden in den nächsten Jahren viele erfahrene Fachkräfte aus dem Arbeitsmarkt ausscheiden. Eine nachhaltige Personalstrategie erfordert, jungen Talenten Einstiegsmöglichkeiten und klare Entwicklungsperspektiven zu bieten. Die zentrale Frage lautet dabei: Wie können Unternehmen Effizienzgewinne durch KI realisieren, ohne dabei den eigenen Nachwuchs aus dem Blick zu verlieren?
Lassen sich am generellen Arbeitsmarkt für ITler seit dem Aufkommen generativer KI Trends erkennen?
Die Zahl der IT-Stellen ist in den vergangenen Jahren insgesamt zurückgegangen, doch gleichzeitig werden KI-Kenntnisse immer stärker nachgefragt: Während am gesamten Arbeitsmarkt aktuell in rund 3 Prozent aller Stellenanzeigen KI-Kompetenzen erwähnt werden, liegt der Anteil in Tech-Berufen deutlich höher: beispielsweise bei 26 Prozent im Bereich Daten und Analytics, 18,2 Prozent in der Softwareentwicklung und 15,7 Prozent im Bereich IT-Anwendungen und -Lösungen. Kompetenzen in der Entwicklung und Anwendung generativer KI sind dabei ein wesentlicher Treiber. Der IT-Arbeitsmarkt ist also geschrumpft, entwickelt sich aber zugleich stark in Richtung KI-Spezialisierung.
Lässt sich bei den verschiedenen IT-Jobs differenzieren, wer stärker und wer weniger von KI betroffen ist?
Für die IT-Branche gilt, was auch in anderen wissensbasierten Berufen zu beobachten ist: Je standardisierter die Tätigkeit, desto eher kann KI sie ersetzen. Je spezialisierter und strategischer ein Job, desto weniger verringert KI derzeit seine Nachfrage am Arbeitsmarkt. Während KI Codezeilen generieren kann, braucht es weiterhin Entwicklerinnen und Entwickler, die die KI anleiten, Ergebnisse überprüfen, Fehler identifizieren und Sicherheitslücken schließen.
Auch Tätigkeiten mit hohem Praxisanteil, etwa die Bereitstellung und Wartung von Hardware, sind weniger automatisierbar. Zudem wächst durch den hohen Rechenbedarf von KI die Bedeutung von IT-System- und Infrastruktur-Spezialisten, die sicherstellen, dass Rechenzentren und Netzwerke zuverlässig und effizient funktionieren. KI übernimmt also nicht nur Jobs, sondern schafft auch neue Chancen am Arbeitsmarkt.
Wie stark macht sich der seit mehreren Jahren laufende Wirtschaftsabschwung am deutschen IT-Arbeitsmarkt bemerkbar? Stärker als KI?
Es ist schwer, die Effekte von Konjunktur und KI klar voneinander zu trennen. Während des Tech-Booms zwischen 2020 und Mitte 2022 wurde massiv in Digitalisierung investiert und viele neue Stellen wurden geschaffen. Seit der Abkühlung im Frühjahr 2022 gehen die Stellenausschreibungen im gesamten Arbeitsmarkt – und besonders im IT-Sektor – deutlich zurück. Dieser Rückgang setzte also bereits vor der breiten Verfügbarkeit generativer KI ein, was darauf hindeutet, dass vor allem der Wirtschaftsabschwung die aktuelle Entwicklung prägt. Mittel- bis langfristig dürfte jedoch die Verbreitung von KI entscheidend dafür sein, ob sich der Arbeitsmarkt für IT-Fachkräfte auch erholt, wenn die Wirtschaft wieder an Fahrt aufnimmt, oder ob bestimmte Tätigkeiten dauerhaft von generativer KI übernommen werden.
Vielen Dank für die Antworten, Frau Sondergeld!
(axk)
Entwicklung & Code
Webentwicklung: Bun 1.3 wird zur Full-Stack-JavaScript-Runtime
Das JavaScript-Toolkit Bun 1.3 ist erschienen. Als bisher größtes Release angekündigt, bietet das Toolkit mit den vier Bestandteilen Runtime, Bundler, Test Runner und Paketmanager unter anderem einen Full-Stack-Dev-Server in Bun.serve()
, einen integrierten Redis-Client und eine verbesserte Kompatibilität mit Node.js.
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(Bild: jaboy/123rf.com)
Der Call for Proposals für die enterJS 2026 am 16. und 17. Juni in Mannheim ist gestartet. Bis zum 12. November suchen die Veranstalter nach Vorträgen und Workshops rund um JavaScript und TypeScript, Frameworks, Tools und Bibliotheken, Security, UX und mehr.
Full-Stack-Entwicklung mit Bun
Mit Version 1.3 gilt Bun laut dem Entwicklungsteam als batteries‑included Full‑Stack-JavaScript-Runtime, die „erstklassigen Support“ für die Frontend-Entwicklung anbietet. Bereits seit Bun 1.2 sind HTML-Importe möglich, aber das neue Release fügt Hot Reloading und integriertes Routing hinzu. Dank dem neu hinzugefügten Support für parametrisierte und Catch-All-Routen lässt sich nun in Bun.serve()
die gleiche API für Frontend und Backend nutzen. Die Routen können mit dynamischen Pfadparametern wie :id
und unterschiedlichen Handlern für unterschiedliche HTTP-Methoden umgehen. Das Bun-Team demonstriert das überarbeitete Routing im Ankündigungsbeitrag:
import { serve, sql } from "bun";
import App from "./myReactSPA.html";
serve({
port: 3000,
routes: {
"/*": App,
"/api/users": {
GET: async () => Response.json(await sql`SELECT * FROM users LIMIT 10`),
POST: async (req) => {
const { name, email } = await req.json();
const [user] = await sql`
INSERT INTO users ${sql({ name, email })}
RETURNING *;
`;
return Response.json(user);
},
},
"/api/users/:id": async (req) => {
const { id } = req.params;
const [user] = await sql`SELECT * FROM users WHERE id = ${id} LIMIT 1`;
if (!user) return new Response("User not found", { status: 404 });
return Response.json(user);
},
"/healthcheck.json": Response.json({ status: "ok" }),
},
});
Auch kann der in Bun enthaltene Bundler nun Frontend- und Backend-Anwendungen in einem einzigen Build verpacken.
Integrierte Anbindung an MySQL und Redis
Bun.SQL hat sich von einem integrierten PostgreSQL-Client zu einer vereinheitlichten API für MySQL/MariaDB, PostgreSQL und SQLite gemausert – ganz ohne weitere Dependencies. Wie das Bun-Team ausführt, reduziert die integrierte API nicht nur die Anzahl der in einem Projekt benötigten Dependencies, sondern bietet im Vergleich zur Nutzung bestehender npm-Pakete wie postgres oder mysql2 auch Performanceverbesserungen.
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Einen integrierten Redis-Client hat Bun 1.3 ebenfalls vorzuweisen. Dieser kann nicht nur mit der In-Memory-Datenbank Redis, sondern auch mit deren BSD-lizenziertem Fork Valkey unter dem Dach der Linux Foundation umgehen. Buns Redis-Client soll sich durch eine hohe Geschwindigkeit auszeichnen und alle Standardvorgänge – insgesamt 66 Befehle – unterstützen, darunter Hashes (HSET
/HGET
), Listen (LPUSH
/LRANGE
) und Sets.
Auf dem Weg zur Node.js-Kompatibilität
Bun schickt sich an, als schnellerer und einfacherer „Drop-in“-Ersatz für Node.js zu dienen – denn Node.js hat laut dem Bun-Entwickler Jarred Sumner über die Jahre hinweg immer neue Schichten an Tooling hinzugewonnen, was die Geschwindigkeit verringert und die Komplexität erhöht habe. Im neuen Release nähert sich Bun der vollständigen Node.js-Kompatibilität weiter an. Unter anderem sind Support für das VM-Modul, node:test
und Performance-Monitoring enthalten.
Der initiale Support für das node:test
-Modul verwendet unter der Haube bun:test
für ein einheitliches Testing-Erlebnis. Somit lassen sich laut dem Bun-Team Node.js-Tests mit den Performancevorteilen von Buns nativem Test Runner ausführen.
import { test, describe } from "node:test";
import assert from "node:assert";
describe("Math", () => {
test("addition", () => {
assert.strictEqual(1 + 1, 2);
});
});
Ausführliche Informationen zu diesen und allen weiteren Updates in Bun 1.3 können Interessierte im Bun-Blog einsehen.
(mai)
Entwicklung & Code
Software Testing: Codequalität, Metriken und Mindset für Studierende
In dieser Folge des Podcasts Software Testing sprechen Richard Seidl und Kai Renz über Softwaretesten in der Hochschule und den Weg von Theorie zu Praxis. Kai Renz ist Professor für Software-Engineering am Fachbereich Informatik der Hochschule Darmstadt und schildert, wie ein Pizza-Shop im Kubernetes-Cluster als Semesterprojekt Testbarkeit, Architekturentscheidungen und Betriebsrealität sichtbar macht. Seidl und Renz diskutieren TDD, Pair- und Mob-Programming, BDD und warum konzeptionelles Verständnis vor Toolkenntnis steht.
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Thema sind auch Altcode, sinnvolle Metriken jenseits von Coverage und Logging als Basis für Security, Usability und Performance. KI ist im Studium erlaubt, aber nur mit Verantwortung: Wer committet, muss verstehen.
Bei diesem Podcast dreht sich alles um Softwarequalität: Ob Testautomatisierung, Qualität in agilen Projekten, Testdaten oder Testteams – Richard Seidl und seine Gäste schauen sich Dinge an, die mehr Qualität in die Softwareentwicklung bringen.
Die aktuelle Ausgabe ist auch auf Richard Seidls Blog verfügbar: „Codequalität, Metriken und Mindset für Studierende – Kai Renz“ und steht auf YouTube bereit.
(mdo)
Entwicklung & Code
Modernes C++: Trauer um unseren Blogautor Rainer Grimm
Leider ist unser Autor Rainer Grimm im Oktober verstorben. Wir trauern um einen großartigen Autor, Experten und Menschen. Rainer hat seit fast zehn Jahren regelmäßig in diesem Blog über aktuelle C++-Themen, kommende Standards, komplexe Probleme und mehr geschrieben.
(Bild: Rainer Grimm)
Im Oktober 2023 hatte Rainer die Diagnose erhalten, dass er an Amyotropher Lateralsklerose (ALS) leidet, einer schweren und unheilbaren neurologischen Erkrankung, die zu Muskellähmung führt. In seinem englischen Blog „My ALS Journey“ schrieb Rainer offen über seine Krankheit. Noch Anfang September lautete die Überschrift „I feel good“.
Bis zum Schluss war sein Ziel, über die Krankheit zu informieren und die Forschung indirekt zu unterstützen, um Ansatzpunkte für Therapien zu finden. Außerdem sammelte er immer wieder Geld für die ALS-Forschung, unter anderem durch spezielle Aktionen beim Verkauf seiner Bücher und durch einen Spendenlauf.
Experte für C++
Als Experte schrieb er über C++ und andere IT-Themen. Neben seinem regelmäßigen Blog verfasste er zahlreiche Artikel und sieben Bücher. Ein achtes Buch hatte er in Arbeit. Zusätzlich arbeitete er als Trainer und trat auf zahlreichen Konferenzen auf.
Seinen Blog schrieb er bis zum Schluss regelmäßig und hat in den vergangenen Monaten die wichtigsten Neuerungen von C++26 vorgestellt. „Modernes C++“ erschien lange Zeit wöchentlich. Nach dem Fortschreiten seiner Krankheit wechselte er auf einen Zweiwochentakt. Er konnte dabei bereits nicht mehr tippen, sondern diktierte die Texte, und seine Ehefrau Beatrix Jaud-Grimm half bei der Korrektur. Bis zum Ende hielt er Onlinevorträge und war als Trainer aktiv.
Geboren wurde Rainer am 26. Juni 1966. Nach seiner Ausbildung zum Krankenpfleger und Rettungssanitäter holte er das Abitur nach und studierte Mathematik. Er arbeitete anschließend als Softwarearchitekt bei der Tübinger Firma Science + Computing. 2016 hatte er zusammen mit seiner Ehefrau ein Schulungsunternehmen für C++ gegründet.
Leidenschaft für den Laufsport
Rainer war nicht nur IT-Experte, sondern auch leidenschaftlicher Läufer und Trainer beim TV Rottenburg. Er hat an vielen Meisterschaften teilgenommen und als junger Mann zweimal den Ironman absolviert. Noch im September hatte er einen Spendenlauf für die ALS-Forschung organisiert.
Anfang Oktober 2025 erkrankte Rainer an einer schweren Lungenentzündung. Er entschied sich bewusst gegen lebenserhaltenden Maßnahmen, die eine Dauerbeatmung bedeutet hätten und ihm die Möglichkeit zu sprechen genommen hätten.
Rainer starb am 6. Oktober im Kreis seiner Familie. Er hinterlässt seine Ehefrau Beatrix, die ihn während seiner Krankheit aufopfernd gepflegt hat, und zwei Kinder.
(rme)
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