KI alleine macht noch keine Softwarefirma! So erkennst du echte Entwicklungskompetenz!

Seit dem Aufkommen leistungsfähiger KI Systeme hat sich die Softwareentwicklung massiv verändert. Künstliche Intelligenz kann heute innerhalb weniger Sekunden Programmcode erzeugen, Datenbankstrukturen vorschlagen, Schnittstellen erklären, Fehler analysieren und sogar vollständige Prototypen erstellen.

Das eröffnet Unternehmen enorme Chancen. Gleichzeitig entsteht jedoch ein neues Problem:
Immer mehr Anbieter treten als Softwareentwickler, Digitalagentur oder Softwareunternehmen auf, obwohl die eigentliche technische Kompetenz teilweise kaum bis gar nicht vorhanden ist.

Ein paar gute Prompts, ein funktionierender Prototyp und eine professionelle Website machen noch kein Softwareunternehmen!
Besonders gefährlich wird es dann, wenn Kunden den Unterschied zwischen echter Entwicklungskompetenz und einer überzeugenden Außendarstellung nicht erkennen können.

Denn Software kann auf den ersten Blick hervorragend funktionieren und unter der Oberfläche trotzdem erhebliche Probleme enthalten.

Die entscheidende Frage lautet deshalb:
Wie unterscheidet man heute einen professionellen Softwaredienstleister von einem Anbieter, der hauptsächlich KI Werkzeuge bedienen kann?

KI verändert Softwareentwicklung und das ist grundsätzlich positiv

Zunächst sollte die Entwicklung rund um Künstliche Intelligenz nicht ausschließlich negativ betrachtet werden.
KI senkt die Einstiegshürden für Softwareentwicklung erheblich und beschleunigt viele Arbeitsprozesse.

Unternehmen können Ideen schneller ausprobieren, Prototypen kostengünstiger erstellen und erfahrene Entwickler
können zahlreiche Aufgaben effizienter erledigen.

Auch professionelle Entwickler setzen heute KI ein. Der entscheidende Unterschied liegt jedoch darin,
wer die Ergebnisse anschließend beurteilen kann.

Ein erfahrener Entwickler kann KI generierten Code analysieren und beispielsweise erkennen:

• ob die gewählte Architektur langfristig sinnvoll ist
• ob Sicherheitsrisiken vorhanden sind
• ob Datenbankabfragen effizient aufgebaut wurden
• ob technische Schulden entstehen
• ob die Anwendung mit steigender Nutzerzahl skalieren kann
• ob Bibliotheken und Frameworks sinnvoll eingesetzt wurden
• ob der erzeugte Code langfristig wartbar bleibt

Wer dieses technische Wissen nicht besitzt, kann häufig nur beurteilen, ob die Anwendung aktuell funktioniert.
Für professionelle Softwareentwicklung reicht das jedoch nicht aus.

Funktionieren ist nicht dasselbe wie professionelle Softwareentwicklung

Eine Anwendung kann technisch funktionieren und trotzdem schlecht entwickelt sein.

Der Login funktioniert. Bestellungen werden übertragen. Die Schnittstelle liefert Daten.
Das Dashboard sieht professionell aus. Für den Kunden scheint zunächst alles in Ordnung zu sein.

Unter der Oberfläche können trotzdem erhebliche Probleme bestehen:

• API Schlüssel liegen ungeschützt im Quellcode
• Passwörter oder Zugangsdaten werden unsicher gespeichert
• Datenbankabfragen funktionieren bei steigender Last nicht mehr zuverlässig
• Berechtigungen sind fehlerhaft umgesetzt
• eine vernünftige Fehlerbehandlung fehlt
• Fremdbibliotheken werden unkontrolliert eingesetzt
• Abhängigkeiten sind veraltet
• automatisierte Tests fehlen vollständig
• der Quellcode ist schlecht strukturiert
• eine technische Dokumentation existiert nicht
• Backups wurden nie getestet
• Entwicklung, Test und Produktivbetrieb sind nicht sauber voneinander getrennt

Viele dieser Probleme bemerkt ein Kunde nicht sofort. Sie treten häufig erst Monate oder sogar Jahre später auf.
Dann können die Folgekosten erheblich sein.

KI kann Kompetenz überzeugend simulieren

Früher war fehlendes technisches Wissen relativ schnell erkennbar.
Wer nicht programmieren konnte, konnte auch keine komplexe Anwendung entwickeln.

Durch moderne KI Systeme verschwimmt diese Grenze zunehmend.
Auch Menschen ohne fundierte Entwicklungserfahrung können heute funktionsfähigen Code erzeugen.

Das eigentliche Problem entsteht dadurch, dass funktionierender Code nicht automatisch guter Code ist.

KI kann falsche Annahmen treffen, ungeeignete Architekturen vorschlagen oder Sicherheitsprobleme erzeugen.
Je größer und wichtiger ein Projekt wird, desto entscheidender ist deshalb echtes Grundlagenwissen.

Die gefährlichste Aussage lautet: Das hat die KI so gemacht

Bei professioneller Unternehmenssoftware darf sich ein Dienstleister nicht hinter einem KI System verstecken.

Der Kunde beauftragt schließlich nicht ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot oder ein anderes KI Modell.
Er beauftragt einen Anbieter, der für das Ergebnis Verantwortung übernehmen soll.

Ein professioneller Entwickler sollte deshalb folgende Fragen beantworten können:

• Warum wurde genau diese technische Lösung gewählt?
• Welche Alternativen wurden geprüft?
• Welche Sicherheitsrisiken bestehen?
• Wie wird die Anwendung getestet?
• Was passiert bei einem Systemausfall?
• Wie lässt sich die Lösung später erweitern?
• Wie kann das System skalieren?
• Kann ein anderer Entwickler das Projekt übernehmen?

Können solche Fragen nicht nachvollziehbar beantwortet werden, sollte der Kunde genauer hinschauen.

Woran erkennt man ein seriöses Softwareunternehmen?

1. Das Unternehmen kann seine Technologie verständlich erklären

Gute Entwickler verstecken sich nicht hinter komplizierten Fachbegriffen.
Sie können technische Zusammenhänge so erklären, dass auch Geschäftsführer, Marketingverantwortliche oder Projektleiter die Konsequenzen verstehen.

Ein seriöser Anbieter sollte erklären können:

• welche Technologien eingesetzt werden
• warum diese Technologien gewählt wurden
• welche Vorteile und Nachteile bestehen
• wie die Architektur aufgebaut ist
• welche externen Abhängigkeiten entstehen
• wie die Anwendung langfristig betrieben werden kann

Begriffe wie AI powered, Agentic AI, No Code oder Fully Automated ersetzen keine technische Erklärung.

2. Es gibt tatsächlich Entwickler im Unternehmen

Die Frage klingt zunächst selbstverständlich, ist inzwischen aber durchaus berechtigt:
Wer entwickelt die Software eigentlich?

Mögliche Konstellationen sind:

• eigene fest angestellte Entwickler
• Freelancer
• spezialisierte Partnerunternehmen
• Nearshore oder Offshore Teams
• eine Kombination verschiedener Entwicklerteams

Externe Entwickler sind grundsätzlich nichts Negatives.
Auch professionelle Softwareunternehmen arbeiten mit spezialisierten Partnern.

Entscheidend ist Transparenz. Der Kunde sollte wissen, wer für Architektur, Entwicklung, Qualitätssicherung und Wartung verantwortlich ist.

3. Es gibt nachvollziehbare Referenzen

Ein professioneller Anbieter sollte reale Projekte zeigen können.
Dabei sind nicht nur schöne Screenshots interessant.

Wichtiger sind Fragen wie:

• Welche technische Herausforderung wurde gelöst?
• Welche Systeme wurden miteinander verbunden?
• Welche individuellen Komponenten wurden entwickelt?
• Welche Schnittstellen wurden umgesetzt?
• Wie lange läuft die Lösung bereits produktiv?
• Wird die Anwendung weiterhin betreut?

Eine gute Referenz erklärt nicht nur, wie ein Projekt aussieht.
Sie zeigt, welches konkrete Problem gelöst wurde.

4. Ein guter Anbieter stellt auch unangenehme Fragen

Ein professioneller Entwickler stimmt nicht automatisch jeder Idee zu.

Manchmal lautet eine gute Beratung auch:
Das sollten wir so nicht umsetzen.

Oder sogar:
Für dieses Problem benötigt ihr überhaupt keine individuelle Softwareentwicklung.

Gute Entwickler möchten unter anderem wissen:

• Welches konkrete Problem soll gelöst werden?
• Wie viele Nutzer werden das System verwenden?
• Welche Systeme existieren bereits?
• Welche Daten werden verarbeitet?
• Welche Sicherheitsanforderungen bestehen?
• Wie soll sich das Unternehmen weiterentwickeln?

Wer ohne diese Informationen sofort einen verbindlichen Preis und eine extrem kurze Entwicklungszeit verspricht, sollte zumindest erklären können, auf welchen Annahmen diese Kalkulation basiert.

5. Dokumentation gehört zum Projekt

Eines der größten Risiken besteht darin, vollständig von einem einzelnen Entwickler oder Dienstleister abhängig zu werden.

Je nach Projekt sollte eine technische Dokumentation beispielsweise folgende Bereiche abdecken:

• Systemarchitektur
• Schnittstellen
• Datenstrukturen
• Deployment Prozesse
• Serverumgebung
• Konfigurationen
• externe Abhängigkeiten
• wichtige Betriebsprozesse

Das Ziel sollte immer sein, dass ein qualifizierter anderer Entwickler ein Projekt grundsätzlich übernehmen kann. Klar dieser Mehraufwand kostet Zeit und Geld, sollte aber immer mit gebucht werden, um später mit seinem Projekt flexibel weiter arbeiten zu können.

Kann niemand außer dem ursprünglichen Anbieter verstehen, wie das System funktioniert, besitzt der Kunde möglicherweise weniger Kontrolle über seine eigene Software als gedacht.

6. Versionsverwaltung und saubere Entwicklungsprozesse sind selbstverständlich

Bei professionellen Softwareprojekten sollte nachvollziehbar sein, wann und warum Quellcode verändert wurde.

Versionsverwaltungssysteme wie Git gehören deshalb zu den Grundlagen moderner Entwicklung.

Abhängig von Projektgröße und Kritikalität gehören außerdem dazu:

• Code Reviews
• Staging Systeme
• automatisierte Tests
• definierte Deployment Prozesse
• Monitoring
• Logging
• Backup Konzepte
• Rollback Möglichkeiten

Nicht jedes kleine Projekt benötigt eine komplexe Enterprise Infrastruktur.
Ein professioneller Anbieter sollte jedoch erklären können, welche Maßnahmen sinnvoll sind und warum.

7. Sicherheit wird von Anfang an berücksichtigt

Besonders kritisch wird fehlende Kompetenz, wenn personenbezogene oder geschäftskritische Informationen verarbeitet werden.

Das betrifft beispielsweise:

• Kundendaten
• Zahlungsinformationen
• Bestellungen
• Mitarbeiterdaten
• CRM Daten
• ERP Zugänge
• API Schlüssel
• Zugangsdaten
• Geschäftsgeheimnisse

In diesen Bereichen reicht es nicht, dass eine Anwendung funktioniert.

Authentifizierung, Rechteverwaltung, Eingabevalidierung, sichere Speicherung von Zugangsdaten, Updates und sichere Schnittstellen müssen von Beginn an berücksichtigt und ordentlich geplant werden.

Wo wird es für den Kunden gefährlich?

Sicherheitslücken

KI generierter Code kann Sicherheitsprobleme enthalten, insbesondere wenn Anforderungen unvollständig beschrieben oder Ergebnisse ungeprüft übernommen werden.

Kommt es zu einem Angriff, trägt nicht das verwendete KI System die wirtschaftlichen Folgen.
Diese verbleiben beim Unternehmen.

Technische Schulden

KI ermöglicht es, innerhalb kurzer Zeit sehr viel Programmcode zu erzeugen.
Genau darin liegt gleichzeitig ein Risiko.

Eine schlecht geplante Architektur kann dadurch sehr schnell anwachsen.
Nach einigen Monaten werden Änderungen zunehmend schwieriger,
weil Anpassungen an einer Stelle neue Fehler an anderen Stellen verursachen.

Im schlimmsten Fall muss die Anwendung später vollständig neu entwickelt werden.

Abhängigkeit vom Anbieter

Besonders problematisch wird es, wenn ausschließlich der ursprüngliche Dienstleister versteht, wie das Projekt aufgebaut wurde.

Bei einem Anbieterwechsel stellt der Kunde möglicherweise plötzlich fest:

• eine Dokumentation existiert nicht
• Quellcode oder Repositories fehlen
• Zugangsdaten sind nicht vollständig vorhanden
• Deployment Abläufe sind unbekannt
• Lizenzen laufen über Konten des Dienstleisters
• externe Dienste wurden über private Accounts eingerichtet

Aus einer normalen Geschäftsbeziehung kann dadurch eine gefährliche technische Abhängigkeit entstehen.

Datenschutzprobleme durch unkontrollierte KI Nutzung

Werden Quellcode, Kundendaten, Zugangsdaten oder interne Informationen ungeprüft an externe KI Systeme übertragen, können zusätzliche Datenschutz, Compliance und Geheimhaltungsprobleme entstehen.

Professionelle Unternehmen benötigen deshalb klare Regeln dafür, welche Informationen mit welchen KI Diensten verarbeitet werden dürfen.

Fehlendes Wissen bei kritischen Fehlern

Solange eine Anwendung funktioniert, fällt fehlendes Grundlagenwissen möglicherweise kaum auf.

Problematisch wird es dann, wenn ein produktives System ausfällt, eine Schnittstelle plötzlich keine Bestellungen mehr überträgt oder nach einem Update Fehler auftreten.

Dann benötigt man Menschen, die:

• Logs analysieren können
• Datenbanken verstehen
• Server und Infrastruktur beurteilen können
• Schnittstellen analysieren können
• Fehler systematisch eingrenzen können

Gutes Prompting allein ersetzt kein technisches Debugging Verständnis.

Das größte Risiko zeigt sich häufig erst Jahre später

Schlecht entwickelte Software muss nicht sofort scheitern.
Genau das macht die Situation für Kunden so gefährlich.

Eine Anwendung kann über Monate problemlos funktionieren.
Danach wächst das Unternehmen, weitere Systeme sollen angebunden werden und die Anzahl der Nutzer steigt.

Aus 100 Nutzern werden vielleicht 10.000. Die Datenbank wächst.
Neue Mitarbeiter arbeiten am System. Zusätzliche gesetzliche Anforderungen entstehen.

Erst dann zeigt sich möglicherweise, dass die ursprüngliche Architektur niemals für dieses Wachstum ausgelegt war.

Eine vermeintlich günstige Entwicklung kann dadurch langfristig erheblich teurer werden als eine von Anfang an professionell geplante Lösung.

Lassen wir die Kirche mal im Dorf, KI ist nicht das Problem

Eines sollte deutlich gesagt werden:
KI generierter Code ist nicht grundsätzlich schlecht.

Auch professionelle Entwickler setzen KI ein.
Richtig eingesetzt kann die Verwendung von KI die Produktivität in einem Softwarehaus erheblich gesteigert werden.

KI kann unter anderem helfen bei:

• der Erstellung wiederkehrender Code Strukturen
• der Vorbereitung automatisierter Tests
• technischer Dokumentation
• Fehleranalyse
• Erklärung komplexer Codebereiche
• Refactoring
• technischer Recherche

Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht:
Wurde bei diesem Projekt KI eingesetzt?

Viel wichtiger ist:
Kann der verantwortliche Entwickler beurteilen, ob das Ergebnis professionellen Anforderungen entspricht?

Ein modernes Werkzeug ersetzt kein Handwerk

Die Entwicklung lässt sich gut mit klassischem Handwerk vergleichen.

Eine professionelle CNC Maschine macht aus einem Menschen nicht automatisch einen Schreiner.
Eine hochwertige Kamera macht noch keinen guten Fotografen.
Und ein moderner KI Coding Assistent macht noch keinen erfahrenen Softwareentwickler.

Ein leistungsfähiges Werkzeug kann die Produktivität eines Experten massiv steigern.
Das notwendige Fachwissen ersetzt es jedoch nicht.

Je leistungsfähiger unsere Werkzeuge werden, desto wichtiger wird die Kompetenz der Menschen, die diese Werkzeuge einsetzen.

12 Fragen, die du deinem Softwaredienstleister stellen solltest

1. Wer entwickelt unser Projekt konkret?
2. Welche Ausbildung und Erfahrung besitzen die beteiligten Entwickler?
3. Welche Technologien werden eingesetzt und warum?
4. Wie wird der Quellcode versioniert?
5. Wo befindet sich das Git Repository und wer besitzt die Zugriffsrechte?
6. Wie werden Code Reviews durchgeführt?
7. Welche Tests werden durchgeführt?
8. Wie werden Sicherheitsanforderungen berücksichtigt?
9. Welche technische Dokumentation erhalten wir?
10. Kann ein anderer Entwickler das Projekt später übernehmen?
11. Wie werden KI Werkzeuge im Entwicklungsprozess eingesetzt?
12. Was passiert, wenn die Anwendung oder ein wichtiger externer Dienst ausfällt?

Ein professioneller Anbieter sollte solche Fragen nicht als störend empfinden.
Im Gegenteil. Er sollte froh sein, dass ein Kunde sie stellt.

Wie erkennt man einen Schausteller?

Einen unseriösen oder fachlich schwachen Anbieter erkennt man nicht an einem einzelnen Merkmal.

Ein junger Gründer kann hervorragende Software entwickeln.
Ein großes Unternehmen kann schlechte Arbeit liefern.
Auch der intensive Einsatz von KI sagt allein nichts über die Qualität eines Dienstleisters aus.

Kritisch wird es, wenn mehrere Warnzeichen zusammenkommen:

• große Versprechen ohne nachvollziehbare technische Erklärung
• kaum überprüfbare Referenzen
• unklare Verantwortlichkeiten
• keine nachvollziehbaren Entwicklungsprozesse
• fehlende Dokumentation
• kein Konzept für Tests und Qualitätssicherung
• Sicherheit soll angeblich erst später berücksichtigt werden
• sämtliche Probleme sollen ausschließlich mit KI gelöst werden
• Fragen zur Architektur werden nur mit Modebegriffen beantwortet
• unrealistisch kurze Entwicklungszeiten
• extrem niedrige Preise ohne nachvollziehbare Kalkulation
• starke Abhängigkeit von einer einzelnen Person

Eine professionelle Außendarstellung ist kein Beweis für professionelle Entwicklungskompetenz. Wir empfehlen daher immer eine saubere Prüfung der Kompetenzen und Fachlicheneignung des Gegenüber. Denkt immer an das Sprichwort, nicht alles was glänzt ist auch Gold!

Warum echte Entwickler durch KI sogar wertvoller werden können

Auf den ersten Blick könnte man erwarten, dass KI den Wert professioneller Entwickler reduziert.
In vielen Bereichen kann jedoch genau das Gegenteil passieren.

Je mehr Programmcode automatisch erzeugt wird, desto wichtiger werden Menschen, die diesen Code professionell beurteilen können.

Sie müssen ihn:

• bewerten
• strukturieren
• absichern
• testen
• integrieren
• überwachen
• optimieren
• langfristig verantworten

Der Entwickler der Zukunft wird möglicherweise weniger Zeit damit verbringen, jede einzelne Codezeile vollständig selbst zu schreiben. Dafür steigt seine Verantwortung für Architektur, Qualität, Sicherheit und technische Entscheidungen. Jeder Entwickler wird mit dem Einsatz von KI-Agenten zum eigenen kleinen Micro-Projektleiter.

Code kann durch KI günstiger und schneller entstehen.
Gute technische Entscheidungen werden dadurch jedoch nicht automatisch einfacher. Konzeptionierung und Planung wird dadurch Wertvoller! 

Fazit aus unserer Sicht! KI senkt die Eintrittsbarriere, aber nicht die Verantwortung

Noch nie war es so einfach, funktionierende Software zu erstellen.
Das ist eine große Chance für Startups, etablierte Unternehmen und professionelle Entwickler.

Ein funktionierender Prototyp ist jedoch noch lange kein professionelles Softwareprodukt.

Unternehmen sollten deshalb bei der Auswahl ihres technischen Partners genauer hinschauen.

Entscheidend sind vor allem:

• Fachwissen
• Erfahrung
• Transparenz
• saubere Entwicklungsprozesse
• Sicherheit
• Wartbarkeit
• Dokumentation
• Verantwortung

KI verändert die Softwareentwicklung grundlegend.
Genau deshalb sollten Unternehmen heute stärker denn je darauf achten, wer hinter der KI sitzt und die Verantwortung für das Ergebnis übernimmt.

Wir nutzen KI, aber wir haben Entwicklung nicht erst durch KI gelernt

Cutvert beschäftigt sich seit 2010 mit Webentwicklung, E Commerce, Shopware, Shopify, WordPress, Schnittstellen, Digitalisierung und Online Marketing. Unsere Entwickler verfügen über echte Entwicklungserfahrung und setzen moderne KI Werkzeuge dort ein, wo sie Prozesse sinnvoll beschleunigen und verbessern können. Wir verlassen uns jedoch nicht darauf, dass ein KI Modell automatisch die richtige Entscheidung trifft.

Wir können:

• erzeugten Code lesen und verstehen
• technische Entscheidungen hinterfragen
• Code verändern und optimieren
• Sicherheitsrisiken erkennen
• Architekturen langfristig planen
• Verantwortung für die Umsetzung übernehmen

Denn am Ende interessiert einen Kunden nicht, wie viele Prompts für seine Anwendung benötigt wurden.

Die Software muss sicher, wartbar, skalierbar und zuverlässig funktionieren.

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