Acht Trends, die die Entwicklung von Software im Jahr 2026 definieren werden
Wie verändert KI die Art und Weise, wie Software entwickelt wird – und was sollten Führungskräfte in der Softwareentwicklung im Jahr 2026 erwarten? Wir haben die Muster in der Branche analysiert.
Coding-Agenten sind mittlerweile Mitarbeitende.
Im Jahr 2025 entdeckten Engineering-Teams, dass KI ganze Implementierungs-Workflows übernehmen konnte: Testabläufe schreiben, Fehler beheben und durch komplexe Codebasen navigieren. 2026 werden sich diese Fähigkeiten unserer Prognose nach noch erheblich erweitern.
Unser neuer Bericht identifiziert acht Trends, bei denen wir davon ausgehen, dass sie agentisches Coding in diesem Jahr prägen werden. Sie sind in drei Kategorien unterteilt: Grundlagentrends, die die Entwicklung verändern, Funktionstrends, die die Möglichkeiten von Agenten erweitern, und Wirkungstrends, die sich auf die Geschäftsergebnisse auswirken.
Die Unternehmen, die sich einen Vorsprung verschaffen, entfernen keine Ingenieure aus dem Prozess, sondern sorgen dafür, dass das Know-how der Ingenieure dort eingestzt wird, wo es am am meisten Sinn macht.
Was wir beobachten
Der Prozess der Softwareentwicklung erlebt eine der größten Veränderungen seit der grafischen Benutzeroberfläche. Ingenieure wechseln vom Schreiben von Code zur Koordination von Agenten, die Code schreiben, und setzen ihr eigenes Know-how eher für Architektur, Systemdesign und strategische Entscheidungen ein.
Aus der Untersuchung der Art und Weise, wie Entwickler tatsächlich mit KI arbeiten, hat sich eine entscheidende Nuance ergeben: Diese Transformation beruht auf aktiver Zusammenarbeit.
Untersuchungen unseres Societal Impacts Teams ergeben, dass Entwickler zwar für etwa 60 % ihrer Arbeit KI verwenden, aber nur 0 bis 20 % der Aufgaben vollständig delegieren können. KI dient als ständiger Kollaborateur, aber für ihre effektive Nutzung sind Beaufsichtigung, Validierung und menschliches Urteilsvermögen erforderlich.
Wie das in der Praxis aussieht
Unternehmen in vielen Branchen setzen dies in der Praxis um und sorgen für ein Gleichgewicht zwischen agentenbasierter Autonomie und menschlicher Aufsicht, um schneller liefern zu können, ohne dabei Qualitätseinbußen hinnehmen zu müssen.
Die Rakuten-Entwickler testeten Claude Code bei einer komplexen technischen Aufgabe: die Implementierung einer Methode zur Aktivierungsvektorextraktion in vLLM, einer Codebasis mit 12,5 Millionen Zeilen. Claude Code hat den Auftrag in sieben Stunden autonomer Arbeit abgeschlossen und dabei eine numerische Genauigkeit von 99,9 % erreicht.
Die Teams von TELUS entwickelten über 13.000 benutzerdefinierte KI-Lösungen und konnten den entsprechenden Code 30 % schneller bereitstellen, wodurch insgesamt über 500.000 Stunden eingespart wurden.
Zapier erreichte eine KI-Akzeptanzrate von 89 % im gesamten Unternehmen, wobei über 800 Agenten intern eingesetzt wurden.
Der Weg nach vorn
Für Unternehmen, die ihre Prioritäten für 2026 planen, sollten vier Bereiche priorisiert werden: die Beherrschung der Koordination mehrerer Agenten, Skalierung der Aufsicht über die Agenten durch den Menschen mithilfe von automatisierter KI-Überprüfung, Ausweitung des agentischen Coding über Engineering-Teams hinaus und die Einbettung der Sicherheitsarchitektur von Anfang an.
Unternehmen, die agentisches Coding als strategische Priorität betrachten, werden definieren, was möglich wird.
Den vollständigen Trendbericht zu agentischem Coding 2026 finden Sie hier.