Softwareentwicklung mit KI optimieren: So senken Unternehmen ihre Kosten

78 % des IT-Budgets gehen für Wartung drauf

Die meisten Unternehmen geben den Großteil ihres IT-Budgets nicht für Innovation aus – sondern für das Aufrechterhalten bestehender Systeme. Laut aktuellen Studien fließen bis zu 78 % des IT-Budgets in die Wartung und den Betrieb von Legacy-Software.

Das ist kein Schicksal. Es ist ein Zeichen dafür, dass die Art, wie Software betreut und weiterentwickelt wird, nicht mehr zeitgemäß ist.

KI-gestützte Werkzeuge verändern diesen Bereich gerade massiv – auch im Mittelstand, wo jeder Euro zählt.

Wo KI in der Softwareentwicklung wirklich spart

Vollautomatische Code-Generierung klingt toll, bringt in der Praxis aber wenig. Die echten Einsparungen liegen woanders:

1. Code-Analyse und Verständnis

Wenn ein neuer Entwickler ein bestehendes System übernimmt, verbringt er typischerweise 60–70 % seiner Zeit damit, den Code zu verstehen. KI-Tools wie Claude oder GitHub Copilot können:

• Bestehenden Code erklären und dokumentieren
• Abhängigkeiten zwischen Modulen aufzeigen
• Potenzielle Fehlerquellen identifizieren

Einsparung: 40–50 % der Einarbeitungszeit

2. Automatisierte Tests und Qualitätssicherung

Testabdeckung ist in vielen mittelständischen Projekten ein Fremdwort. KI generiert:

• Unit-Tests für bestehenden Code
• Edge-Case-Szenarien, an die niemand gedacht hat
• Regressionstests bei Änderungen

Einsparung: 30–40 % der QA-Aufwände

3. Dokumentation

Dokumentation kommt in der Praxis fast nie freiwillig. Mit KI ändert sich das:

• Technische Dokumentation aus dem Code
• API-Dokumentation automatisch
• Release Notes und Changelogs

Einsparung: 80–90 % des Dokumentationsaufwands

4. Refactoring und Modernisierung

Alten Code modernisieren ist mühsam und risikoreich. KI unterstützt bei:

• Migration von alten Frameworks auf aktuelle Versionen
• Umstrukturierung von Code-Architekturen
• Identifikation von technischen Schulden

Einsparung: 20–30 % der Modernisierungskosten

Was sich konkret verändert

Aus unserer Erfahrung und aktuellen Branchendaten:

• Bis zu 30 % Effizienzsteigerung in der Anwendungsentwicklung und -wartung durch KI-Tools
• 15 % niedrigere Programmierkosten durch KI-gestützte Entwicklung
• 20–40 % schnellere Feature-Entwicklung bei gleichbleibender Qualität

Für ein Unternehmen, das monatlich 15.000 € für Softwareentwicklung ausgibt, bedeutet das eine Einsparung von 2.250 bis 6.000 € pro Monat – ohne Qualitätsverlust.

Wo der Hype aufhört

KI ersetzt keine erfahrenen Entwickler. Sie ist ein Werkzeug – und wie bei jedem Werkzeug kommt es darauf an, wer es bedient.

KI kann nicht:

• Geschäftsanforderungen verstehen
• Architekturentscheidungen treffen
• Verantwortung für ein System übernehmen
• Komplexe Bugs in Produktivsystemen debuggen

KI kann:

• Routineaufgaben automatisieren
• Wissen schneller zugänglich machen
• Die Qualität durch bessere Tests erhöhen
• Entwickler von langweiligen Aufgaben befreien

Ein erfahrener Entwickler mit KI-Tools ist 2–3x produktiver als ohne. Ein Anfänger mit denselben Tools produziert mehr Output – aber nicht unbedingt besseren Code.

Praxisbeispiele: KI-gestützte Modernisierung in der Praxis

Kundendashboard: Code-Audit in 8 statt 20 Tagen

Ein Reiseunternehmen betrieb ein Azure-basiertes Kundendashboard. Der Freelancer war nicht mehr erreichbar, 95.000 Zeilen Code ohne Dokumentation. Mit KI-gestütztem Code-Audit haben wir das gesamte System in 8 Arbeitstagen analysiert und dokumentiert – statt geschätzter 20 Tage ohne KI. Ersparnis: 60 % der Übernahmezeit.

→ Die vollständige Geschichte: Case Study Reiser Reisen – Kundendashboard Azure

Mini-ERP: 28.000 Zeilen VBA in 10 Tagen verstanden

Ein Metallbaubetrieb hatte ein 11 Jahre altes Access/VBA-System. Zwei gescheiterte Neuentwicklungen hatten 85.000 € gekostet. Mit KI-Tools haben wir 28.000 Zeilen VBA-Code in 10 Tagen vollständig dokumentiert und die Geschäftslogik extrahiert – die Basis für eine erfolgreiche Migration.

→ Die vollständige Geschichte: Case Study Bauer Metallbau – Mini-ERP Modernisierung

Lagerwirtschaft: Delphi-Code in 7 Tagen kartiert

Ein Haustechnik-Betrieb verwaltete sein Lager über eine 16 Jahre alte Delphi-Anwendung. 42.000 Zeilen Code, keine Dokumentation. Mit KI: vollständiges Code-Audit in 7 statt 18 Tagen.

→ Die vollständige Geschichte: Case Study Schuster Haustechnik – Lagerwirtschaft

So starten Sie

Sie müssen nicht alles auf einmal umstellen. Der pragmatische Weg:

1. Bestandsaufnahme – Wo liegen die größten Zeitfresser in Ihrer Softwarewartung?
2. Quick Wins identifizieren – Dokumentation und Tests sind die einfachsten Einstiegspunkte
3. Pilotprojekt starten – Ein überschaubares Modul mit KI-Unterstützung modernisieren
4. Messen und skalieren – Ergebnisse dokumentieren und den Ansatz ausweiten

Fazit

KI verändert die Softwareentwicklung jetzt – nicht in fünf Jahren. Wer seine bestehende Software mit KI-Unterstützung betreuen und weiterentwickeln lässt, spart Geld und bekommt bessere Ergebnisse.

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