KI-Softwareentwicklung ist bei Anbietern von Individualsoftware längst Alltag. Wenn heute ein Angebot kalkuliert wird, sitzt am Bildschirm mit hoher Wahrscheinlichkeit ein Entwickler, der KI-Werkzeuge zur Codeerstellung nutzt. Für Auftraggeber ist das zunächst eine gute Nachricht, sie wirft aber die Frage auf, wer den Code am Ende prüft und ob sich der Preis dadurch wirklich verändert. Dieser Beitrag ordnet ein, was sich konkret ändert, jenseits der Ankündigungen einzelner Anbieter.
KI-Softwareentwicklung senkt die Preise für Individualsoftware nicht automatisch. Ein Teil der gewonnenen Zeit fließt in die Prüfung des generierten Codes zurück, und Festpreise hängen ohnehin an Umfang, Risiko und Verantwortung, nicht an Entwicklerstunden allein. Für Auftraggeber verschieben sich vor allem zwei Dinge: der Abnahmeprozess und die Frage, wer für Fehler im generierten Code haftet. Beides gehört in den Vertrag.
Wie verbreitet KI in der Softwareentwicklung schon ist
Der DORA-Report 2025 von Google hat dazu rund 5.000 Fachleute aus der Softwareentwicklung befragt und liefert eine der breiteren Datenbasen zum Thema. Nach diesem Report ist der Einsatz von KI-Werkzeugen in Entwicklungsteams 2025 bereits weit verbreitet, unabhängig von Unternehmensgröße oder Branche. Gartner rechnet in einer Prognose von 2024 damit, dass bis 2028 rund 75 Prozent der Softwareentwickler in Unternehmen KI-Assistenten nutzen werden. Anfang 2023 lag dieser Anteil nach Gartner-Zahlen noch bei unter 10 Prozent. Diese Entwicklung betrifft auch externe Dienstleister, die Individualsoftware für Auftraggeber aus Industrie und Handel bauen.
Wie stark sich das auf die tägliche Arbeit auswirkt, zeigen neuere Zahlen von Gartner aus dem Jahr 2026. Danach berichten 90 Prozent der befragten Engineering-Verantwortlichen von Verbesserungen durch den KI-Einsatz, der ausgewiesene Netto-Produktivitätszuwachs liegt bei rund 19 Prozent. Für Auftraggeber klingt das zunächst nach einem einfachen Rechenexempel, mehr Produktivität sollte schließlich niedrigere Preise bedeuten.
So hoch fällt der ausgewiesene Netto-Produktivitätszuwachs durch KI-Werkzeuge aus, gemittelt über sehr unterschiedlich erfahrene Teams.
Gartner, 2026
Beide Zahlen, die 75 Prozent aus der Gartner-Prognose von 2024 und die 90 Prozent aus der Gartner-Erhebung von 2026, beschreiben allerdings die Verbreitung von KI-Werkzeugen, nicht deren Wirkung auf den Preis eines einzelnen Angebots. Für Auftraggeber ist diese Unterscheidung wichtig, weil beide Zahlen in Vertriebsgesprächen gern vermischt werden.
Was KI-Softwareentwicklung für Auftraggeber ändert
So einfach ist die Rechnung in der Praxis nicht, aus mehreren Gründen. Erstens verschiebt sich Entwicklerzeit von der reinen Codeerstellung zur Prüfung dessen, was die KI vorschlägt. Der Review-Aufwand sinkt also nicht im gleichen Maß wie die Zeit für das Schreiben von Code. Zweitens sind Festpreise ohnehin meist an Umfang, Risiko und Verantwortung gekoppelt, die ein Anbieter übernimmt, kaum an Entwicklerstunden allein. Drittens verlangt der KI-Einsatz zusätzliche Sorgfalt beim Abnahmeprozess, weil generierter Code eigene Fehlerbilder mitbringt. Diese sind im Beitrag zu den „Risiken von KI-generiertem Code“ im Detail beschrieben.
Für Verträge heißt das konkret, dass sich der Einsatz von KI klären lässt, ohne ihn zu verbieten. Sinnvoll ist eine Regelung, die festhält, in welchen Bereichen KI-generierter Code zum Einsatz kommen darf, wie er geprüft wird und wer im Zweifel haftet. Ein Auftraggeber, der das beim Angebotsvergleich abfragt, bekommt belastbarere Antworten als einer, der sich auf die reine Stundensatz-Kalkulation verlässt. Gerade bei mehrjährigen Projekten mit wechselnden Entwicklern lohnt sich diese Regelung zusätzlich, weil sie unabhängig davon gilt, wer im Team später tatsächlich am Code arbeitet.
| Bereich | Häufige Erwartung | Was in der Kalkulation passiert |
|---|---|---|
| Preis | Sinkt im Verhältnis zum Produktivitätsgewinn | Ein Teil der gewonnenen Zeit geht in die Prüfung des generierten Codes zurück |
| Festpreis | Wird über Entwicklerstunden gerechnet | Hängt an Umfang, Risiko und übernommener Verantwortung |
| Abnahme | Bleibt unverändert | Braucht zusätzliche Prüfschritte für generierte Codeabschnitte |
| Vertrag | Muss KI nicht erwähnen | Regelt besser Einsatzbereich, Prüfung und Haftung |
Der Produktivitätsgewinn ist ungleich verteilt
Die Gartner-Zahlen von 2026 beschreiben einen Durchschnitt, der die Realität einzelner Teams verdeckt. Eine im August 2026 im Fachjournal Science veröffentlichte Studie zeichnet ein differenzierteres Bild. Der Produktivitätsgewinn durch KI-Werkzeuge verteilt sich nach dieser Studie von 2026 ungleich zwischen erfahrenen und weniger erfahrenen Entwicklern. Erfahrene Entwickler profitieren deutlich stärker, weil sie KI-Vorschläge schneller einordnen und korrigieren können. Einstiegspositionen geraten dagegen unter Druck, weil ein Teil der Aufgaben, an denen Berufseinsteiger früher lernten, heute von der KI übernommen wird.
Für Auftraggeber lohnt sich deshalb ein Blick auf die Teamzusammensetzung eines Anbieters. Ein Team, das ausschließlich aus Berufseinsteigern besteht und stark auf KI-Unterstützung setzt, hat ein anderes Risikoprofil als ein gemischtes Team mit erfahrener Aufsicht. Beide Modelle können funktionieren, sie eignen sich nur für unterschiedliche Projekte.
Für Auftraggeber hat das auch eine längerfristige Seite. Ein Dienstleister, der Berufseinsteiger nicht mehr an einfachen Aufgaben lernen lässt, weil die KI diese Aufgaben übernimmt, baut mittelfristig schwerer erfahrenen Nachwuchs auf. Das betrifft Auftraggeber auch dann, wenn die aktuelle Projektqualität davon noch nicht berührt ist, weil sich die Verfügbarkeit erfahrener Entwickler am Markt insgesamt verknappen kann.
Worauf Auftraggeber beim Angebotsvergleich achten können
Wie ernst ein Anbieter die KI-Softwareentwicklung nimmt, lässt sich im Erstgespräch ohne großen Aufwand einordnen, auch ohne dass er interne Prozesse offenlegen muss. Aufschlussreich ist, wie KI-generierter Code vor der Abnahme geprüft wird, durch wen und mit welchem Werkzeug. Ähnlich aufschlussreich ist die Zusammensetzung des Teams, insbesondere das Verhältnis von erfahrenen zu weniger erfahrenen Entwicklern, weil sich daraus das Risikoprofil des Angebots ableiten lässt. Wer auf solche Fragen nur ausweichende Antworten bekommt, sollte das im Preisvergleich berücksichtigen, unabhängig davon, wie günstig die genannten Stundensätze wirken. Wie sich der Preis für individuelle Softwareentwicklung insgesamt zusammensetzt, zeigt der Beitrag Kosten individueller Softwareentwicklung.
Die Gartner-Zahlen und der DORA-Report beschreiben die Verbreitung von KI-Werkzeugen, nicht deren Wirkung auf den Preis eines einzelnen Angebots. Aus einem Produktivitätszuwachs im Durchschnitt lässt sich kein Rabatt für ein konkretes Projekt ableiten. Belastbare Zahlen dazu, wie stark sich Angebotspreise für Individualsoftware verändert haben, fehlen bislang. Wer heute mit einer festen Ersparnis rechnet, rechnet mit einer Annahme.
Fragen für den Angebotsvergleich klären
Wie generierter Code vor der Abnahme geprüft wird und welches Verhältnis von erfahrenen zu weniger erfahrenen Entwicklern im Team steht, lässt sich in einem Erstgespräch konkret ansprechen, ohne dass ein Anbieter interne Prozesse offenlegen muss.
Häufige Fragen
Wird Software dadurch billiger?
Nicht automatisch. Den Gartner-Zahlen von 2026 zufolge liegt der ausgewiesene Netto-Produktivitätszuwachs bei rund 19 Prozent, in der Kalkulation eines Angebots verschwindet ein Teil davon wieder im zusätzlichen Prüfaufwand. Wo Preise sinken, betrifft das eher standardisierte Aufgaben mit wenig Spezialwissen, etwa wiederkehrende Formularmasken oder einfache Datenexporte. Individualsoftware mit komplexer Fachlogik profitiert langsamer, weil dort die Prüfung des generierten Codes den größeren Zeitanteil ausmacht und diese Prüfung erfahrene Entwickler bindet.
Muss der Einsatz von KI im Vertrag stehen?
Zwingend vorgeschrieben ist das nicht, empfiehlt sich aber. Eine Klausel, die festhält, in welchem Umfang KI-Werkzeuge eingesetzt werden dürfen, wie die Ergebnisse geprüft werden und wer bei Fehlern haftet, schafft für beide Seiten Klarheit. Ohne eine solche Regelung bleibt offen, ob eine Sicherheitslücke aus KI-generiertem Code als gewöhnlicher Mangel oder als grobe Pflichtverletzung des Anbieters gilt, was im Streitfall erhebliche Unterschiede bei Haftung und Gewährleistung machen kann.
Wie prüft man die Qualität?
Mit den gleichen Mitteln wie bei jedem anderen Code: automatisierte Tests, Code-Reviews durch erfahrene Entwickler, statische Analyse-Werkzeuge und bei sicherheitsrelevanten Systemen ein gesonderter Blick auf Abhängigkeiten und Lizenzen. Der Werkzeugkasten bleibt weitgehend derselbe. Verändert hat sich der Umfang, weil KI Code schneller erzeugt, als ein Team ihn ohne zusätzliche Prüfschritte verantworten kann. Auftraggeber können sich die Prüfschritte im Erstgespräch benennen lassen und im Vertrag als Teil der Abnahme festhalten.
torck setzt KI-Werkzeuge in der eigenen Entwicklung ein, geprüft wird der generierte Code aber immer durch erfahrene Entwickler in den Teams in Maxhütte-Haidhof, Wien und Rabat. Weil Vertragspartner die deutsche torck GmbH ist, lässt sich der Einsatz von KI in Angeboten für Industrie und Handel klar vertraglich fassen. Wer wissen will, wie sich das auf ein konkretes Projekt auswirkt, klärt das am besten in einem Erstgespräch.
German 
English 
French