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KI in der Softwareentwicklung verändert Teams, Prozesse und Rollenbilder rasant. Doch statt das Software Engineering zu verdrängen, verschiebt sich der Fokus auf Intent, Verantwortung und AI Native Workflows.
Wenn du in den letzten Monaten LinkedIn, Fachmedien oder Konferenzen verfolgt hast, dann hast du die steile These sicher schon gehört: KI schreibt den Code, Software Engineering stirbt aus. Beat Fluri, CTO von Adnovum, sieht das anders. Nicht weniger Engineering, sondern mehr. Nicht weniger Verantwortung, sondern mehr Klarheit.
Genau das ist der spannende Kern. KI in der Softwareentwicklung macht den Beruf nicht überflüssig. Sie verschiebt den Schwerpunkt. Weg vom reinen Tippen von Code, hin zum Verstehen von Problemen, zum Formulieren von Erwartungen und zum Beurteilen von Resultaten. Oder einfacher gesagt: Der Hammer wird schlauer, aber das Haus baut sich trotzdem nicht selber.
Ein zentrales Motiv ist der Wechsel von Code zu Intent. Gemeint ist: Wer ein Problem sauber beschreiben kann, wer Ziele, Randfälle und Erwartungen versteht, kann mit KI deutlich mehr erreichen. Beat Fluri beschreibt das anhand seiner eigenen Laufbahn. Er hat zwar lange nicht mehr in einem kommerziellen Setup programmiert, versteht aber weiterhin, wie man Probleme architektonisch und systemisch löst. Genau dieses Wissen wird im KI Zeitalter zum Hebel.
Für dich ist das hochrelevant, auch wenn du kein Entwickler bist. Denn dieselbe Logik gilt im Marketing, in der Administration oder in der Geschäftsleitung. KI belohnt nicht einfach Geschwindigkeit. KI belohnt Klarheit. Wer unpräzise fragt, bekommt oft elegant formulierten Unsinn. Wer präzise denkt, bekommt brauchbare Resultate.
Ein besonders wichtiger Punkt: Large Language Models liefern fast immer eine Antwort. Das Problem ist nur, dass eine Antwort noch lange nicht eine richtige Antwort ist. Im Code wirkt das besonders tückisch. Die Vorschläge sehen oft plausibel aus, lesen sich gut und scheinen auf den ersten Blick sinnvoll. Genau darin liegt die Gefahr.
Darum bleiben erfahrene Software Engineer entscheidend. Sie können einordnen, ob eine Lösung tragfähig ist, ob ein System sauber aufgebaut wurde und ob der Code in einem grösseren Zusammenhang funktioniert. KI kann helfen, schneller zu arbeiten. Aber sie nimmt dem Menschen weder die Verantwortung noch das Urteil ab. Gerade in komplexen Umfeldern, in denen Software über Jahre gepflegt werden muss, ist das kein Detail, sondern das Fundament.
Viele Unternehmen sprechen bei KI immer noch zuerst über Tools. GitHub Copilot, Claude, ChatGPT, Gemini, Lovable. Das ist verständlich, aber zu kurz gedacht. Im Gespräch wird deutlich: Der wahre Hebel liegt nicht im einzelnen Tool, sondern im Workflow.
Beat Fluri beschreibt, dass KI nicht einfach mehr Code produziert, sondern Abhängigkeiten reduziert. Wer früher auf andere Rollen, Freigaben oder Zwischenschritte warten musste, kann heute gewisse Entwürfe direkt selbst erzeugen und weiterentwickeln. Das macht Prozesse flüssiger. Es verlängert einzelne Schritte nicht zwingend, aber es verkürzt Wartezeiten. Und genau dort sitzt in vielen Teams das eigentliche Bottleneck.
Das ist einer der stärksten Gedanken. Ein AI Native Workflow bedeutet nicht, dass du einfach KI über bestehende Abläufe stülpst. Es bedeutet, dass du Abläufe neu denkst. Denn ein schlechter digitaler Prozess bleibt auch mit KI ein schlechter Prozess. Er läuft höchstens schneller gegen die Wand.
Spannend ist auch, dass die Einführung von KI selbst in technologieaffinen Teams nicht automatisch begeistert aufgenommen wird. Gerade Entwickler:innen sind oft kritisch. Sie wollen verstehen, was ein Tool macht, wo die Grenzen liegen und ob es im Alltag wirklich hilft. Das ist keine Blockade, sondern oft ein Zeichen von Reife.
Für Unternehmen heisst das: KI Einführung ist nie nur ein Tool Thema. Es ist immer auch ein People und Process Thema. Wer Mitarbeitende einfach mit neuen Systemen überschüttet, erzeugt Widerstand oder Überforderung. Wer aber erklärt, warum etwas eingeführt wird, was der Nutzen ist und wie man schrittweise lernt, schafft Vertrauen.
Es zeigt sich ein pragmatischer Weg: mit interessierten Personen starten, Erfahrungen sichtbar machen, Erfolgsgeschichten teilen und dann iterativ ausrollen. Kein Big Bang, sondern gezielte Lernschlaufen. Genau so entsteht echte Adoption.
Eine der heikelsten Fragen ist die Zukunft der Junior Profile. Wenn ein starker Senior mit KI plötzlich Arbeit beschleunigt, die früher mehrere Juniors unterstützt haben, dann liegt die Verlockung auf der Hand: weniger Einstiegsprofile, mehr Effizienz. Kurzfristig klingt das attraktiv. Langfristig ist es riskant.
Denn woher kommen in zehn Jahren die nächsten Seniors, wenn heute niemand mehr die Grundlagen sauber lernt? Beat Fluri betont deshalb, wie wichtig die Basisausbildung ohne KI weiterhin bleibt. Wer die Grundlagen des Programmierens, der Systemlogik und der Architektur nie wirklich verstanden hat, wird KI kaum fundiert steuern können. Das Prinzip ist relativ einfach: Wenn du Fehler nicht erkennst, wirst du zum Werkzeug der Maschine, statt sie als Werkzeug einzusetzen.
Das lässt sich wunderbar über die Tech Welt hinaus lesen. Auch im Marketing gilt: Wer Strategie, Zielgruppen, Positionierung und Storytelling nicht beherrscht, wird mit KI schneller produzieren, aber nicht besser kommunizieren.
Ein weiterer Gedanke ist für Führungspersonen Gold wert. Bevor du KI einführst, solltest du zuerst klären, was du überhaupt verbessern willst. Wo sind die Engpässe? Wo stauen sich Aufgaben? Wo entstehen Wartezeiten, Medienbrüche oder unnötige Abhängigkeiten?
Erst wenn du diese Bottlenecks kennst, kannst du beurteilen, ob KI wirklich das richtige Mittel ist. Manchmal ist es ein KI Use Case. Manchmal reicht eine klassische Automation. Manchmal ist das eigentliche Problem gar nicht technologisch, sondern organisatorisch. Genau deshalb ist KI kein Selbstzweck. Sie ist ein Verstärker. Und ein Verstärker macht Gutes besser, aber Schlechtes eben auch lauter.
Je länger, desto deutlicher wird: Die Zukunft entscheidet sich nicht nur im Interface, sondern im Fundament dahinter. Beat Fluri spricht über Datenmanagement, Silos, Schnittstellen und die Bedeutung einer sauberen Datenbasis. Nur wenn Daten zugänglich, strukturiert und verknüpfbar sind, kann KI im Unternehmen echten Mehrwert schaffen.
Das betrifft nicht nur Softwarefirmen. Auch in KMUs liegen Informationen oft verstreut in E-Mails, Sharepoints, ERP-Systemen, Buchhaltungstools oder lokalen Ablagen. Solange diese Inseln nicht verbunden sind, bleibt KI Stückwerk. Erst wenn Daten zusammenfinden, können Systeme Zusammenhänge erkennen, Prozesse unterstützen und agentische Workflows sinnvoll antreiben.
Gerade das Thema Schnittstellen wird dabei neu spannend. Wenn Systeme über klar beschriebene Zugänge miteinander kommunizieren und KI diese Zugänge versteht, rückt eine Zukunft näher, in der nicht mehr der Mensch jede Maske und jedes Menü bedienen muss. Sondern in der du beschreibst, was du erreichen willst, und das System den Weg dorthin organisiert.
Ein besonders kraftvoller Gedanke aus dem Gespräch betrifft die Zukunft von Benutzeroberflächen. Wenn agentische Systeme Interfaces situativ generieren oder Aufgaben direkt über Sprachbefehle und Schnittstellen auslösen, verliert das klassische Frontend an strategischer Bedeutung. Entscheidend wird dann nicht mehr nur, wie hübsch dein Tool aussieht, sondern wie gut deine Daten, APIs und Prozesse strukturiert sind.
Das ist ein fundamentaler Perspektivenwechsel. Viele Unternehmen investieren seit Jahren in Oberflächen, Menüs und Klickpfade. Doch in einer KI geprägten Welt verschiebt sich der Wert zunehmend ins Backend. Dort entscheidet sich, ob ein System lesbar, nutzbar und anschlussfähig ist. Oder anders gesagt: Das Schaufenster allein verkauft nicht, wenn dahinter Chaos im Lager herrscht.
KI in der Softwareentwicklung ist kein Abgesang auf das Engineering. Sie ist ein Weckruf. Für bessere Prozesse, klarere Kommunikation, sauberere Daten und mehr Verantwortung. Wer jetzt nur auf Tools schaut, verpasst das eigentliche Spiel. Wer hingegen Intent, Workflow und Fundament in den Mittelpunkt rückt, baut nicht nur schneller, sondern klüger.
Für dich als Unternehmer, Marketingverantwortlicher oder Leader liegt die Chance genau hier. Nicht im blinden Hype, sondern in der sauberen Frage: Wo blockiert es heute wirklich, und wie kannst du mit KI echte Entlastung, neue Qualität und mehr Tempo schaffen? Die Zukunft gehört nicht den Lautesten, sondern den Klarsten. Also: Denk deine Prozesse neu, räum dein Datenchaos auf und nutze KI nicht als Krücke, sondern als Katalysator.
Chris Beyeler lebt und atmet Künstliche Intelligenz. Quellcode im Blut, Neugier im Kopf, Vermitteln im Herz. Als Präsident von swissAI und Gründer von BEYONDER baut er Brücken zwischen Mensch und Maschine – wirksam, bodenständig, inspirierend. Mit über 150 Folgen des AI Cast prägt er seit Jahren den Diskurs rund um KI in der Schweiz und zeigt, wie Technologie Kreativität, Effizienz und Verantwortung verbindet.
