eine Einordnung von Jonathan Denner und Daniel Rech für Entscheider im Januar 2026
Künstliche Intelligenz wird zunehmend in der Softwareentwicklung eingesetzt. Begriffe wie AI Assisted Engineering werden dabei jedoch oft unscharf verwendet und mit sehr unterschiedlichen Erwartungen verbunden. Für Entscheider ist diese Unschärfe problematisch: Sie erschwert realistische Einschätzungen von Nutzen, Aufwand und Risiken.
Dieser Beitrag ordnet AI Assisted Engineering bewusst klar ein:
Was es ist, was es nicht ist – und warum diese Unterscheidung strategisch relevant ist.
Was bedeutet AI Assisted Engineering konkret?
Beim AI Assisted Engineering wird KI gezielt entlang des gesamten Software-Lebenszyklus eingesetzt. Dazu zählen frühe Phasen wie Prototyping (erste, vereinfachte Umsetzung einer Idee zur Validierung) und MVPs (Minimum Viable Products – minimal funktionsfähige Produktversionen) ebenso wie spätere Schritte: Implementierung, Überarbeitung bestehender Systeme, Testen und Analyse.
Das zentrale Prinzip lautet dabei: KI liefert Vorschläge, Menschen treffen Entscheidungen. Die Verantwortung für fachliche Korrektheit, Sicherheit, Architektur (Grundstruktur der Software) und langfristige Wartbarkeit verbleibt beim Entwicklungsteam.
Der Software-Experte Addy Osmani beschreibt KI in diesem Zusammenhang als „Force Multiplier“ (Kraftmultiplikator). Gemeint ist eine Technologie, die die Wirksamkeit eines Teams erhöhen kann – allerdings nur dann, wenn sie in klare Engineering-Prozesse eingebettet ist. Ohne Reviews (systematische Überprüfung durch andere Entwickler), Tests (Qualitätsprüfungen) und technische Leitplanken entsteht schnell trügerische Geschwindigkeit statt nachhaltiger Qualität [1].
Abgrenzung: Drei Ansätze, drei Bedeutungen
In der Diskussion um KI in der Softwareentwicklung werden unterschiedliche Ansätze häufig vermischt. Eine klare Abgrenzung ist notwendig:
- Vibe Coding
Spontanes Generieren von Code durch KI ohne strukturierte Prozesse. Schnell und experimentell, aber ohne verlässliche Qualitätskontrolle und ohne klare Verantwortlichkeit. Für Ideenskizzen geeignet, für produktive Systeme riskant. - AI Assisted Engineering
Kontrollierter Einsatz von KI innerhalb definierter Engineering-Prozesse. KI unterstützt bei Entwurf, Umsetzung und Analyse, Entscheidungen und Verantwortung bleiben beim Menschen. Ziel ist nachhaltige Produktivität, nicht maximale Automatisierung. - Autonomous Coding / AI Agents
Vollständig autonome Codegenerierung durch KI-Systeme. Derzeit überwiegend experimentell und in produktiven Unternehmensumgebungen nicht etabliert.
Diese Unterscheidung ist nicht akademisch, sondern praktisch relevant: Wer „AI Assisted Engineering“ sagt, aber faktisch Vibe Coding betreibt, wird Qualitäts- und Wartungsprobleme bekommen.
Prototyp und MVP als sinnvoller Startpunkt
Besonders geeignet ist AI Assisted Engineering in den frühen Phasen des Software-Lebenszyklus. Beim Prototyping kann KI helfen, Ideen schnell greifbar zu machen und Annahmen zu überprüfen. Für Entscheider bedeutet das: Investitionsentscheidungen lassen sich früher auf belastbare Erkenntnisse stützen.
Auch bei der Entwicklung eines MVP kann KI unterstützen, etwa bei der schnellen Umsetzung einfacher Funktionen oder Benutzeroberflächen. Wichtig ist jedoch die klare Einordnung: Prototyp und MVP dienen der Validierung, nicht der Skalierung. Spätestens beim Übergang in produktive Systeme müssen Architektur, Sicherheit und Wartbarkeit bewusst gestaltet werden.
Passend dazu bieten wir seit Januar 2026 „MVP in Days“ an, weitere Informationen im verlinken Artikel.
Einsatz entlang des weiteren Software-Lebenszyklus
Nach Prototyp und MVP kann KI auch in späteren Phasen unterstützend eingesetzt werden:
- Implementierung (Umsetzung von Funktionen)
KI beschleunigt das Schreiben von Standard- und Hilfscode. Das Verständnis der Geschäftslogik (fachliche Regeln des Unternehmens) und deren korrekte Umsetzung bleibt Aufgabe des Teams. - Refactoring (strukturierende Überarbeitung bestehenden Codes ohne Funktionsänderung):
In gewachsenen Systemen kann KI auf Verbesserungsmöglichkeiten hinweisen. Die Bewertung von Auswirkungen auf Stabilität, Abhängigkeiten und Risiken erfordert weiterhin menschliche Erfahrung. - Testen und Qualitätssicherung:
KI kann Testfälle (Prüfszenarien zur Fehlererkennung) vorschlagen und so die Testabdeckung erhöhen. Eine übergreifende Teststrategie ersetzt sie jedoch nicht. - Analyse und Dokumentation:
Bestehender Code kann zusammengefasst oder erläutert werden. Das erleichtert Wissenstransfer und Einarbeitung, insbesondere in größeren Organisationen.
Der „Force Multiplier“ – richtig verstanden
Was ist ein “Force Multiplier”, die beste “deutsche” Übersetzung, die wir (er)finden konnten, war “ein Kraftmultiplikator”. Ein sogenannter Kraftmultiplikator verstärkt, was bereits vorhanden ist. In gut organisierten Teams mit klaren Prozessen verstärkt KI Struktur, Geschwindigkeit und Qualität. In schwach aufgestellten Teams verstärkt KI dagegen Unsicherheit, technische Schulden und Fehlentscheidungen.
Das erklärt, warum Unternehmen mit denselben KI-Werkzeugen sehr unterschiedliche Ergebnisse erzielen. KI gleicht keine organisatorischen oder fachlichen Defizite aus – sie macht sie sichtbarer.
Warum diese Einordnung wichtig ist
Begriffe prägen Erwartungen. Wer AI Assisted Engineering als „KI schreibt den Code“ versteht, wird falsche Investitions- und Organisationsentscheidungen treffen. Wer es als „KI unterstützt qualifizierte Teams innerhalb klarer Prozesse“ versteht, kann realistisch planen.
Begriffsklarheit ist die Voraussetzung für strategische Klarheit. Nur so lässt sich KI sinnvoll, kontrolliert und wirtschaftlich in der Softwareentwicklung einsetzen.
Unsere persönliche Reise hin zu diesem neuen Werkzeug haben wir im vorherigen Artikel „Eine wundersame Reise – wie AI-assisted Engineering unseren Entwickleralltag verändert hat“ beschrieben.
Appendix zur Grafik:
Eine neue Arbeitsweise mit einem neuen Werkzeug ist wie das Boarden mit einem neuen Snowboard: Man beginnt nimmt die Erfahrung mit anderen Snowboards mit: Balance, Linienwahl und das Gefühl für Geschwindigkeit bringt man aus früheren Fahrten mit. Doch das neue Board eröffnet andere Möglichkeiten. Es reagiert anders, erlaubt neue Turns, neue Lines, neue Geschwindigkeiten und neue Entscheidungen. Man lernt nicht das Fahren neu – man erweitert den eigenen Handlungsspielraum.
Genauso ist es in der Software-Entwicklung: Erfahrung bleibt der Anker, neue Methoden sind das Werkzeug, mit dem sich unbekanntes Terrain sicher erkunden lässt. Wer beides verbindet, erschließt neue Möglichkeiten und kommt weiter – sicher, bewusst und mit Blick nach vorne.
Quelle [1] Addy Osmani – Vibe Coding Is Not the Same as AI-Assisted Engineering
(Medium, November 2025)
https://medium.com/@addyosmani/vibe-coding-is-not-the-same-as-ai-assisted-engineering-3f81088d5b98