Wie Agentic Coding die Arbeit von Entwickler*innen verändert
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Nov 19, 2025
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agentic-coding-aenderung
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KI-Agenten verändern die Softwareentwicklung radikal. Wie verändern sie die Rollen im Team und die Qualität der Arbeit? Finde heraus, was hinter den Zahlen steckt!
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Coding
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Kernthesen zu Agentic Coding und seiner Auswirkung auf Entwickler*innen
1. Produktivitätssteigerung durch Agentic Coding: Die Einführung von Agentic Coding bei Cursor hat zu einem Anstieg von 39 % bei Code-Merges geführt, ohne dass die Qualität der Software beeinträchtigt wurde. Die Anzahl der Bugs ist gesunken, und die Teams haben weiterhin umfassende Aufgaben bearbeitet.
2. Rollenveränderung in der Softwareentwicklung: Entwicklerinnen wandeln sich von reinen „Codeproduzentinnen“ hin zu Architektinnen, Entscheiderinnen und Qualitätsinstanzen. Die KI übernimmt operative Aufgaben, was den Fokus auf Architektur und langfristige Wartbarkeit verschiebt.
3. Veränderung der Zusammenarbeit: Mit einem KI-Agenten im Team verändert sich die Dynamik der Zusammenarbeit. Senior-Entwicklerinnen werden mehr zu Coaches, während Junior-Entwicklerinnen schneller produktiv werden, da Routinearbeiten vom Agenten übernommen werden.
4. Neuorientierung bei Planung und Schätzung: Die klassische Messung der Velocity muss überdacht werden, da die erhöhte Produktivität ohne Qualitätsverlust neue Maßstäbe für die Planung setzt.
5. Verantwortung bleibt menschlich: Trotz der Unterstützung durch die KI bleibt die Verantwortung für Entscheidungen und die Qualität der Arbeit beim menschlichen Team. Co-Intelligence bedeutet, dass die Teams weiterhin die ethischen Implikationen ihrer Arbeit überwachen.
6. Fragen zur Implementierung von Agentic Coding: Teams sollten sich fragen, wo sie Routinearbeit im Code haben, wie sie die Qualität sicherstellen und welche Rolle der KI-Agent spielen soll – als schneller Autocomplete oder als echter Co-Entwickler.
7. Neues Denken in der Softwareentwicklung: Die Einführung von Agentic Coding erfordert ein Umdenken in Bezug auf Zusammenarbeit, Rollen und Verantwortlichkeiten, um das volle Potenzial der Co-Intelligence auszuschöpfen.
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https://ai.growhuman.io/article/agentic-coding-aenderung
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Bild-Prompt
A collaborative software development scene featuring developers using a futuristic AI agent. The image should depict developers (diverse gender and ethnicity) interacting with a digital interface showcasing code and AI suggestions. The AI agent should be represented as an abstract, friendly character providing assistance. The setting should convey a modern workspace with computers and collaborative tools in the background.
Style features:
• A rough-sketch, minimalist pencil drawing with light gray marker shading as highlights.
• Pure white background.
• Only hand-drawn black lines.
• Optional subtle gray shadows or dynamic rough arrows to illustrate depth or movement.
• Mandatory: No text in the image.
• Image format: 21:9.
Bild-Idee
Eine minimalistische Bleistiftzeichnung, die ein großes Rechteck darstellt, das einen Entwickler symbolisiert, umgeben von kleineren Kreisen, die KI-Agenten darstellen, die Aufgaben übernehmen; dynamische Pfeile zeigen den Fluss von Routinearbeiten zur kreativen Zusammenarbeit, mit dezenten grauen Schattierungen, um die Bewegung und den Einfluss der KI auf die Entwicklerrolle zu verdeutlichen.
Wenn über KI in der Softwareentwicklung gesprochen wird, geht es oft um Hype: „mehr Produktivität“, „schnellere Releases“, „smartere Tools“. Spannend wird es dort, wo wir echte Daten sehen – nicht nur Versprechen.
Genau das liefert das Beispiel von Cursor und der Einführung von agentic coding im Jahr 2024.
Was die Daten zeigen
Cursor hat gemessen, was passiert, wenn Entwickler:innen mit einem KI-Agenten zusammenarbeiten, der aktiv Aufgaben übernimmt, statt nur einzelne Code-Snippets auf Zuruf zu generieren.
Die zentralen Ergebnisse:
- 39 % mehr Code-Merges bei den Nutzer:innen des Agenten
- Keine Verschlechterung der Qualität:
- Revert-Raten blieben stabil
- Die Zahl der Bugs ist sogar gesunken
- Keine Verkleinerung des Scopes:
Teams haben nicht „kleinere Aufgaben“ gebaut, um besser dazustehen. Sie haben weiter an vergleichbar umfangreichen Themen gearbeitet.
Kurz gesagt: Mehr Output, gleiche oder bessere Qualität, gleiche inhaltliche Ambition.
Das ist – nüchtern betrachtet – ein ziemlich großer Hebel.
Warum das mehr ist als „bisschen schneller coden“
Viele KI-Experimente im Coding bleiben in der Logik von Autocomplete hängen:
Ein bisschen schneller tippen, weniger Boilerplate, fertige Snippets einfügen.
Agentic coding geht einen Schritt weiter:
- Der Agent versteht größere Aufgabenpakete (z. B. „Implementiere dieses Feature-Ende-zu-Ende“).
- Er arbeitet iterativ, schlägt Änderungen vor, passt sie an.
- Er bleibt über mehrere Schritte hinweg „im Film“, statt nur auf einzelne Prompts zu reagieren.
Damit verschiebt sich die Rolle der Entwickler:innen:
- weg von „Codeproduzent:in“,
- hin zu Architekt:in, Entscheider:in, Qualitätsinstanz.
Sie definieren Ziele, Rahmen, Architekturentscheidungen und Reviews.
Die KI erledigt große Teile der operativen Umsetzung.
Was das für Teams bedeutet
Die interessante Frage ist nicht nur: „Wie viel schneller sind wir?“
Sondern: „Wie verändert sich unsere Zusammenarbeit, wenn ein Agent mitentwickelt?“
Ein paar Konsequenzen:
- Rollen verschieben sich
Senior-Entwickler:innen werden stärker zu Coaches, Architekt:innen, Reviewer:innen.
Juniors können schneller produktiv werden, weil der Agent ihnen einen Teil der Routinearbeit abnimmt.
- Code-Reviews verändern sich
- Architektur
- Domänenlogik
- langfristige Wartbarkeit
Weniger Fokus auf Formatierung und Trivialfehler.
Mehr Fokus auf:
- Planung und Schätzung müssen nachziehen
Wenn 39 % mehr Merges möglich sind, ohne Qualitätseinbruch, sind klassische Velocity-Metriken und Schätzmodelle plötzlich verzerrt.
Teams müssen neu lernen, realistisch zu planen – mit Agent an Bord.
- Verantwortung bleibt menschlich
Auch wenn ein großer Teil der Commits vom Agenten vorbereitet wird:
Verantwortung für Entscheidungen, Qualität und ethische Implikationen bleibt beim Team.
Co-Intelligence statt „die KI macht das schon“.
Drei Fragen, die du dir im Team stellen solltest
Wenn du mit dem Gedanken spielst, agentic coding oder ähnliche Ansätze einzuführen, könnten diese Fragen ein guter Startpunkt sein:
- Wo verbringen wir heute die meiste Zeit mit Routinearbeit im Code?
Genau dort hat ein Agent das größte Potenzial.
- Wie stellen wir sicher, dass Qualität sichtbar bleibt?
Definiert bewusst Metriken und Review-Standards, bevor ihr die Produktivität hochdreht.
- Welche Rolle soll ein KI-Agent in unserem Team spielen?
Ist er nur „schneller Autocomplete“ – oder ein echter Co-Entwickler, der eigenständig Aufgabenpakete übernimmt?
Der eigentliche Hebel liegt in der Zusammenarbeit
Die Daten von Cursor zeigen:
Mit einem gut integrierten KI-Agenten können Entwickler:innen deutlich mehr liefern, ohne Abstriche bei der Qualität.
Der spannende Teil ist nicht nur die 39‑Prozent-Zahl.
Der spannende Teil ist, wie wir Zusammenarbeit, Rollen und Verantwortung in Entwicklungsteams neu denken, wenn Co-Intelligence im Alltag angekommen ist.
Nicht: „Ersetzt das KI unseren Job?“
Sondern: „Wie gestalten wir unsere Arbeit, wenn ein Agent dauerhaft mit im Repository sitzt?“
Das ist die eigentliche Führungs- und Teamaufgabe in der nächsten Welle der Softwareentwicklung.
Quelle:
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