Eine neue Ära der Softwareentwicklung bricht an, und die Zahlen sprechen eine klare Sprache. Während die Technologiebranche in den letzten Jahren von NFTs über das Metaverse bis hin zu generativen KI-Modellen eine Hypewelle nach der anderen erlebt hat, zeichnet sich 2026 ein fundamental anderes Bild ab. Diesmal geht es nicht um spekulative Zukunftsvisionen, sondern um eine Transformation, die bereits in vollem Gange ist und die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, grundlegend verändert.
Die überraschende Begeisterung der Entwickler
Entgegen der weitverbreiteten Annahme, dass Entwickler KI-Technologien skeptisch gegenüberstehen würden, zeigt eine umfassende Studie von Salesforce ein völlig anderes Bild. Von über 2.000 befragten Softwareentwicklungsleitern weltweit sind 96 Prozent begeistert über die Auswirkungen von KI-Agenten auf die Entwicklererfahrung[1]. Noch bemerkenswerter: 92 Prozent glauben, dass Agentic AI ihnen helfen wird, ihre Karriere voranzutreiben[1].
Diese Zahlen markieren einen Wendepunkt in der Beziehung zwischen Entwicklern und künstlicher Intelligenz. Während frühere KI-Werkzeuge oft als Bedrohung wahrgenommen wurden, werden autonome Agenten als Befreier von repetitiven Aufgaben und als Katalysator für strategischere, kreativere Arbeit gesehen. Die Entwickler-Community hat erkannt, dass es nicht um Ersetzung geht, sondern um Augmentation – die Erweiterung menschlicher Fähigkeiten durch intelligente digitale Assistenten.
Alice Steinglass, Executive Vice President bei Salesforce, bringt es auf den Punkt: "KI-Agenten revolutionieren die Art und Weise, wie Entwickler arbeiten, und machen die Softwareentwicklung schneller, effizienter und angenehmer. Durch die Automatisierung mühsamer Aufgaben wie Datenbereinigung, Integration und grundlegende Tests befreien KI-Agenten Entwickler, ihren Fokus von manueller Codierung auf hochwertige Problemlösung, Architektur und strategische Entscheidungsfindung zu verlagern"[1].
Von Output zu Impact: Der Paradigmenwechsel in der Produktivitätsmessung
Ein besonders aufschlussreicher Aspekt der Salesforce-Studie ist die Verschiebung in der Art und Weise, wie Entwickler ihre Produktivität messen möchten. 92 Prozent der Entwickler wollen ihre Produktivität künftig anhand ihrer Wirkung (Impact) statt anhand ihres Outputs messen[1]. Diese Zahl ist mehr als nur eine Statistik – sie repräsentiert einen fundamentalen Wandel im Selbstverständnis des Entwicklerberufs.
Jahrzehntelang wurde Entwicklerproduktivität oft an Metriken wie "Lines of Code" oder "Anzahl der geschlossenen Tickets" gemessen. Diese Output-orientierten Kennzahlen erfassen jedoch nicht den tatsächlichen Wert, den Entwickler für ihre Organisationen schaffen. Mit dem Aufkommen von Agentic AI verschiebt sich der Fokus von der Frage "Wie viel Code wurde geschrieben?" zu "Welches Problem wurde gelöst?" und "Welchen geschäftlichen Wert hat diese Lösung geschaffen?".
Dieser Paradigmenwechsel wird durch die konkreten Anwendungsfälle untermauert, für die Entwickler KI-Agenten am meisten einsetzen möchten. An erster Stelle steht Debugging und Fehlerbehebung, gefolgt von der Generierung von Testfällen und dem Schreiben von repetitivem Code[1]. Diese Aufgaben sind zeitintensiv, oft frustrierend und tragen wenig zur kreativen Problemlösung bei – genau die Art von Arbeit, die Entwickler gerne an intelligente Agenten delegieren.
Die Low-Code-Revolution: Demokratisierung der KI-Entwicklung
Eine der faszinierendsten Entwicklungen im Bereich Agentic AI ist die Verschmelzung mit Low-Code- und No-Code-Plattformen. Die Salesforce-Studie zeigt, dass 85 Prozent der Entwickler, die Agentic AI nutzen, bereits Low-Code/No-Code-Tools verwenden[1]. Noch wichtiger: 77 Prozent glauben, dass Low-Code-Tools die KI-Entwicklung demokratisieren können, und 78 Prozent sehen darin eine Möglichkeit, die KI-Entwicklung zu skalieren[1].
Diese Zahlen deuten auf eine tiefgreifende Transformation hin. Traditionell erforderte die Entwicklung von KI-Systemen tiefes Fachwissen in Machine Learning, Datenw
issenschaft und komplexen Programmiersprachen. Low-Code-Plattformen senken diese Einstiegshürden dramatisch und ermöglichen es Entwicklern aller Erfahrungsstufen, leistungsfähige KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen.
Praxisbeispiel: Secret Escapes – Von sechs Monaten auf zwei Wochen
Die theoretischen Vorteile von Low-Code-Agentic-AI werden durch reale Erfolgsgeschichten untermauert. Secret Escapes, ein Anbieter von vergünstigten Luxusreisen, nutzt Salesforce Agentforce, um effizienteren Kundensupport für einzigartige und Last-Minute-Anfragen seiner Reisenden zu bieten. Mit den Low-Code Agent Builder-Tools von Salesforce konnte das Entwicklerteam von Secret Escapes ihren KI-Agenten in nur zwei Wochen erstellen, testen und starten – im Vergleich zu den sechs Monaten, die das Unternehmen zuvor für die Entwicklung und das Training eines Bots benötigt hatte[1].
Diese 12-fache Beschleunigung der Entwicklungszeit ist kein Einzelfall, sondern repräsentativ für das Potenzial, das Low-Code-Agentic-AI-Plattformen bieten. Die Kombination aus visuellen Entwicklungsumgebungen, vorgefertigten Komponenten und intelligenten Agenten, die komplexe Aufgaben übernehmen können, verändert die Ökonomie der Softwareentwicklung grundlegend.
Die Herausforderung: Vorbereitung auf die Agentic-Ära
Trotz der überwältigenden Begeisterung sind sich Entwickler auch der Herausforderungen bewusst, die mit der Transition zur Agentic AI einhergehen. Die Salesforce-Studie identifiziert drei Hauptbereiche, in denen Organisationen Unterstützung benötigen:
Infrastruktur-Anforderungen: 82 Prozent der Entwickler glauben, dass ihre Organisation ihre Infrastruktur aktualisieren muss, um KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen. Über die Hälfte (56 Prozent) gibt an, dass die Datenqualität und -genauigkeit nicht ausreichend für die erfolgreiche Entwicklung und Implementierung von Agentic AI ist[1].
Test-Fähigkeiten: Fast die Hälfte (48 Prozent) der Entwickler sagt, dass ihre Testprozesse nicht vollständig darauf vorbereitet sind, KI-Agenten zu erstellen und einzusetzen[1].
Fähigkeiten und Wissen: Mehr als 8 von 10 Entwicklern glauben, dass KI-Kenntnisse bald eine grundlegende Fähigkeit für ihren Beruf sein werden, aber über die Hälfte fühlt sich nicht vollständig auf die Agentic-Ära vorbereitet. Die Befragten identifizierten Training in technischen KI-Fähigkeiten und die Neudefinition aktueller Rollen als die wichtigsten Bereiche, in denen Arbeitgeber Unterstützung bieten sollten[1].
Die Zukunft ist kollaborativ, nicht konfrontativ
Die Forschungsergebnisse von IBM unterstreichen einen wichtigen Punkt: Die Debatte sollte nicht lauten "Menschen gegen Maschinen", sondern "Menschen mit Maschinen". Maryam Ashoori, Director of Product Management bei IBM, erklärt: "IBM und Morning Consult haben 1.000 Entwickler befragt, die KI-Anwendungen für Unternehmen erstellen, und 99 Prozent von ihnen sagten, dass sie KI-Agenten erforschen oder entwickeln. Also ja, die Antwort ist, dass 2025 das Jahr des Agenten sein wird"[2].
Allerdings fügt sie eine wichtige Nuance hinzu: Es gibt einen Unterschied zwischen den aktuellen "Agenten" – die im Wesentlichen Large Language Models mit Funktionsaufrufen sind – und wirklich autonomen Agenten mit fortgeschrittenen Reasoning- und Planungsfähigkeiten. "Wir sehen definitiv, dass KI-Agenten in diese Richtung gehen, aber wir sind noch nicht vollständig dort", bestätigt Vyoma Gajjar, AI Technical Solutions Architect bei IBM[2].
Praktische Schritte für Entwickler und Organisationen
Basierend auf den Forschungsergebnissen ergeben sich klare Handlungsempfehlungen für Entwickler und ihre Organisationen:
Für Entwickler:
- Investieren Sie in KI-Kenntnisse als Kernkompetenz, nicht als optionales Extra
- Experimentieren Sie mit Low-Code-Plattformen, um schnell Erfahrungen mit Agentic AI zu sammeln
- Fokussieren Sie sich auf High-Impact-Projekte und strategische Problemlösung
- Entwickeln Sie ein Verständnis für die Stärken und Grenzen von KI-Agenten
Für Organisationen:
- Modernisieren Sie Ihre Infrastruktur, insbesondere Datenqualität und -zugänglichkeit
- Investieren Sie in Schulungsprogramme für technische KI-Fähigkeiten
- Überdenken Sie Produktivitätsmetriken: Messen Sie Impact statt Output
- Schaffen Sie klare Governance-Rahmen für den Einsatz von KI-Agenten
Ausblick: Eine neue Ära der Softwareentwicklung
Die Zahlen lügen nicht: 2026 markiert tatsächlich einen Wendepunkt in der Softwareentwicklung. Mit 96 Prozent Entwicklerbegeisterung, dramatischen Effizienzgewinnen wie im Fall von Secret Escapes und der Demokratisierung durch Low-Code-Plattformen steht die Branche vor einer Transformation, die nicht nur die Werkzeuge, sondern auch die Rollen und Karrierewege von Entwicklern neu definiert.
Chris Hay, Distinguished Engineer bei IBM, bringt die Aufbruchstimmung auf den Punkt: "Ich bin ein großer Verfechter davon, dass 2026 das Jahr des Agenten wird. Die Welle kommt, und wir werden viele Agenten haben. Es ist immer noch ein sehr junges Ökosystem, also denke ich, dass viele Leute Agenten bauen werden, und sie werden viel Spaß haben"[2].
Die Agentic AI Revolution ist keine ferne Zukunftsvision mehr – sie findet jetzt statt. Entwickler, die diese Welle reiten, werden nicht nur ihre Produktivität steigern, sondern auch ihre Karrieren auf ein neues Level heben, indem sie von Code-Schreibern zu strategischen Architekten und Problemlösern werden.