KI schreibt heute Code – aber wie verändert sie wirklich die Arbeit von Entwicklern und Entscheidern?
KI schreibt heute Code – aber wie verändert sie wirklich die Arbeit von Entwickler-Teams und Entscheidern?
KI-gestützte Coding Assistenten sind längst mehr als Autocomplete.
In modernen IDEs arbeiten Entwickler heute im Dialog mit KI – direkt im Projektkontext, nicht isoliert in einzelnen Dateien.
Was bedeutet das konkret?
🔹 Schnellere Entwicklung, ohne Qualität zu opfern
🔹 Bessere Code-Qualität durch Refactoring- und Erklärungsfunktionen
🔹 Weniger Kontextwechsel – mehr Fokus auf Architektur
🔹 KI übernimmt Boilerplate, Team behält die Verantwortung
Der entscheidende Punkt:
👉 KI ersetzt keine Entwickler -Teams – sie verändert ihre Rollen.
Der Entwickler der Zukunft:
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arbeitet live mit KI
-
löst reale Probleme mit echtem Code
-
kennt Best Practices – und Grenzen von AI Coding Assistenten
Für Entscheider stellen sich dabei ganz andere Fragen:
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Wie sieht der ROI wirklich aus?
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Wie skalierbar ist der Einsatz?
-
Was bedeutet das für Governance & Compliance?
Genau deshalb setze ich auf Live Coding Sessions statt Buzzwords:
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Für Management & Entscheider
-
Für Senior Developers
-
Für Tech Leads, die Verantwortung tragen
👉 KI im Software Engineering ist kein Tool-Thema – sondern ein Führungs- und Qualitäts-Thema.
Wer sich fundiert damit auseinandersetzen will, braucht echte Use Cases, klare Leitplanken und realistische Erwartungen.
💬 Wie sind eure Erfahrungen mit KI im Entwicklungsalltag?
Folien
Notes
Kein Geheimnis - Der Problem -Solution - Fit kommt von mir, alles andere haben die Assistenten gemacht ;-)
Chatgpt 5.2 Q
plane einen LI artikel von diesen Folien
A
🎯 Ziel des LinkedIn-Artikels
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Positionierung als strategischer KI-Experte für Software Engineering
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Brücke zwischen Management, Tech Leads und Entwicklern
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Einladung zum Dialog / Coding Sessions-Angebot
Zielgruppe:
👉 Entscheider, CTOs, Tech Leads, Senior Developers
🧱 Empfohlene Artikel-Struktur (LinkedIn)
1. Starker Einstieg (Problem + Relevanz)
Hook:
„KI schreibt heute Code – aber wie verändert sie wirklich die Arbeit von Entwicklern und Entscheidern?“
Ziel:
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Aufmerksamkeit
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Klare Einordnung: Hype vs. Realität
2. Einordnung: Von klassischen Tools zu KI-Assistenten
Inhalt aus Folie 2:
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Evolution der Coding Tools
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Was moderne Coding Assistenten heute wirklich können
(Realtime Completion, Tests, Refactoring, Erklärungen) -
Warum IDE-Integration entscheidend ist (Projektkontext!)
3. Der echte Mehrwert (kein Marketing)
Kernaussagen:
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Geschwindigkeit ≠ Qualität → beides zusammen
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Weniger Kontextwechsel
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Fokus auf Architektur & Design
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Entwickler arbeiten im Dialog mit KI, nicht „per Knopfdruck“
4. Der Entwickler der Zukunft
Aus den Folien:
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Live Coding statt Folien-KI
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Reale Projekte, echter Code
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KI als Sparringspartner
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Menschliche Expertise bleibt entscheidend
5. Management-Perspektive: Chancen & Risiken
Aufgreifen aus Coding Session Angebot:
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ROI realistisch bewerten
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Governance & Compliance
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Skalierbarkeit
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Warum „einfach mal ChatGPT erlauben“ zu kurz greift
6. Praxisangebot (Call to Action)
Kurz & klar:
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Executive Coding Session
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Hands-on Session für Senior Devs
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AI Coding Enablement für Tech Leads
✍️ Beispiel-Entwurf für den LinkedIn-Artikel
Du kannst diesen Text direkt posten oder leicht anpassen:
🚀 KI schreibt Code – aber verändert sie wirklich Software Engineering?
KI-gestützte Coding Assistenten sind längst mehr als Autocomplete.
In modernen IDEs arbeiten Entwickler heute im Dialog mit KI – direkt im Projektkontext, nicht isoliert in einzelnen Dateien.
Was bedeutet das konkret?
🔹 Schnellere Entwicklung, ohne Qualität zu opfern
🔹 Bessere Code-Qualität durch Refactoring- und Erklärungsfunktionen
🔹 Weniger Kontextwechsel – mehr Fokus auf Architektur
🔹 KI übernimmt Boilerplate, Menschen behalten die Verantwortung
Der entscheidende Punkt:
👉 KI ersetzt keine Entwickler – sie verändert ihre Rolle.
Der Entwickler der Zukunft:
-
arbeitet live mit KI
-
löst reale Probleme mit echtem Code
-
kennt Best Practices – und Grenzen von AI Coding Assistenten
Für Entscheider stellen sich dabei ganz andere Fragen:
-
Wie sieht der ROI wirklich aus?
-
Wie skalierbar ist der Einsatz?
-
Was bedeutet das für Governance & Compliance?
Genau deshalb setze ich auf Live Coding Sessions statt Buzzwords:
-
Für Management & Entscheider
-
Für Senior Developers
-
Für Tech Leads, die Verantwortung tragen
👉 KI im Software Engineering ist kein Tool-Thema – sondern ein Führungs- und Qualitäts-Thema.
Wer sich fundiert damit auseinandersetzen will, braucht echte Use Cases, klare Leitplanken und realistische Erwartungen.
💬 Wie sind eure Erfahrungen mit KI im Entwicklungsalltag?
📌 Quelle / Basis
Der Artikel basiert auf den Inhalten der Präsentation „KI-Update: Software-Engineering und KI – Coding Assistenten“ von IB Softwareengel (15.01.2026)
2026-01-15-Softwareengel-KI-Upd…
Wenn du willst, kann ich:
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den Artikel kürzen für einen normalen LI-Post
-
ihn stärker auf Management oder Entwickler zuschneiden
-
oder eine Artikelserie (3–4 Posts) daraus machen „KI schreibt heute Code – aber wie verändert sie wirklich die Arbeit von Entwicklern und Entscheidern?“