Generative KI ist in der deutschen Softwareentwicklung angekommen. Doch wer von GenAI profitiert und wer nicht, hängt weder von der Technologie noch vom Budget ab, sondern davon, wie strukturiert Unternehmen vorgehen. Zu diesem Ergebnis kommt der Schwerpunktbericht Softwareentwicklung zum GenAI Impact Report des IT-Dienstleisters adesso, für den 500 Führungskräfte in Deutschland befragt wurden.
Erfolg von GenAI hängt am digitalen Reifegrad
59 % der befragten Unternehmen arbeiten bereits mit agentischen Systemen, die eigenständig Code erzeugen, testen und optimieren. Im Schnitt berichten sie von 21 % mehr Produktivität. Hinter diesem Durchschnitt verbirgt sich jedoch eine erhebliche Streuung: Wie der übergeordnete GenAI Impact Report Germany 2026 zeigt, entscheidet der organisatorische Reifegrad darüber, wer profitiert und wer nicht. Unternehmen mit geringem KI-Reifegrad sehen zu einem Drittel keinen messbaren Ertrag. Wer strukturiert einsteigt und erste Initiativen mit klaren Prozessen aufsetzt, erzielt zu 93 % spürbare Ergebnisse. Der Unterschied liegt dabei nicht in den Tools, sondern in der Organisation.
„Die Frage ist längst nicht mehr, ob KI in der Softwareentwicklung eingesetzt wird, sondern ob Unternehmen die Voraussetzungen schaffen, um davon zu profitieren“, sagt Benedikt Bonnmann, Mitglied des Vorstands der adesso SE. „Was wir in unseren Projekten sehen und was die Studie bestätigt: Wer Governance, klare Prozesse und die richtigen Leitplanken mitdenkt, erzielt messbar mehr. So entsteht die Basis, um agentische Entwicklung wirklich zu skalieren. Wer das ignoriert, investiert nicht nachhaltig.“
Technik ist da, aber die Organisation hinkt hinterher
Besonders aufschlussreich ist der Befund zur Governance: 49 % der Unternehmen verfügen über keine oder nur wenige Richtlinien für den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung. Unternehmen ohne klare Spielregeln führen dreimal seltener Pilotprojekte durch als Unternehmen mit Richtlinien. Governance wird oft als bürokratische Hürde betrachtet, erweist sich in der Praxis aber als Voraussetzung für Geschwindigkeit.
Die größten, von den Unternehmen genannten Hindernisse bestätigen dieses Muster: Mit 38 % stehen Compliance und Sicherheit an erster Stelle, gefolgt von fehlenden Skills (34 %) und mangelnder Akzeptanz (25 %). Technische Faktoren wie Toolchain-Komplexität oder Legacy-Architekturen spielen dagegen eine untergeordnete Rolle. Die Technik ist bereit, oft hinkt aber die Organisation hinterher.
GenAI stellt Ausbildung in Frage
Die Studie zeigt zudem eine langfristige Konsequenz, die bisher kaum jemand diskutiert. Fast jedes dritte Unternehmen stellt weniger Junior-Entwicklerinnen und -Entwickler ein als vor zwei bis drei Jahren. Generative KI übernimmt Routineaufgaben, also jene Aufgaben, an denen Berufseinsteigerinnen und -einsteiger bisher ihre Grundfähigkeiten erworben haben. Mit weniger Nachwuchskräften schrumpft langfristig auch die Basis erfahrener Fachleute. Gleichzeitig verschieben sich die Anforderungen: 48 % der Unternehmen sehen ihre Entwicklerrolle zunehmend in Architektur und Code-Review, 38 % nennen Prompt Engineering als neue Kernkompetenz. Beides zusammen stellt die Ausbildung vor Fragen, auf die es bisher keine Antworten gibt.
Der vollständige Schwerpunktbericht Softwareentwicklung zum GenAI Impact Report 2026 steht ab sofort zum Download bereit:
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