Für die meisten Unternehmen zahlt sich der Einsatz von KI‑Coding‑Tools stärker aus als erwartet. Das hohe Tempo agentischer Softwareentwicklung wirft aber die Frage auf, inwieweit Teams noch kontrollieren können, was sie an Code ausliefern. Zu diesen Ergebnissen kommt der AI Accountability Report von GitLab.

Im Unternehmensumfeld ist KI-gestützte Softwareentwicklung längst Standard. Laut dem GitLab-Report haben 91 Prozent der DevSecOps‑Befragten mindestens zwei Coding-Tools im Einsatz, 54 Prozent drei oder mehr. Dabei berichten 60 Prozent von einer höheren Investmentrendite als ursprünglich erwartet, 78 Prozent von schnellerem Code-Output und 73 Prozent sagen, dass sich die Codequalität verbessert habe.

Die Umfrage-Teilnehmerinnen und -Teilnehmer wenden lediglich 16 Prozent ihrer Arbeitszeit dafür auf, neuen Code zu schreiben. Eine deutliche Mehrheit von 85 Prozent sagt, dass sich der Fokus stattdessen auf Review und Validierung von KI-Output verschoben hat. Dort trägt KI allerdings am wenigsten dazu bei, die Geschwindigkeit oder Effizienz zu steigern.

Das KI-Produktivitäts-Paradoxon spüren deshalb 79 Prozent der Befragten: Die individuelle Produktivität hat nach ihrem Empfinden zugenommen, die Geschwindigkeit des Software‑Lieferprozesses als Ganzes hingegen kaum.

Governance wichtiger als Geschwindigkeit

GitLab macht AI Accountability, sinngemäß die Verantwortung eines Unternehmens im Umgang mit KI, an der Fähigkeit fest, drei Fragen beantworten zu können: Woher kommt der KI-generierte Code, wofür war er gedacht und wer ist dafür verantwortlich, sobald er Produktionsstatus erreicht hat?

Laut GitLab haben die meisten Unternehmen keine Antworten darauf. „Die Ereignisse der letzten Monate, die von Lieferketten-Angriffen über Zuverlässigkeitsprobleme bis hin zu strengeren behördlichen Auflagen hinsichtlich Nachverfolgbarkeit und Herkunft von KI reichen, zeigen, dass Geschwindigkeit ohne Kontrolle kein Vorteil, sondern ein Risiko ist“, so Manav Khurana, Chief Product and Marketing Officer von GitLab.

Im Report äußern 73 Prozent der Teilnehmerinnen und Teilnehmer Bedenken hinsichtlich der langfristigen Wartbarkeit von KI-generiertem Code; 80 Prozent meinen, dass ihr Unternehmen die KI-Werkzeuge schneller eingeführt hat, als Richtlinien zu deren Steuerung entwickelt wurden. Zudem birgt KI-generierter Code für 82 Prozent das Risiko, dass neue technische Schulden entstehen, auf die ihr Unternehmen noch nicht vorbereitet ist.

Besserung ist jedoch in Sicht: So wollen 91 Prozent der Teilnehmenden in den nächsten 12 Monaten Tools für KI-Code-Governance anschaffen. Ein Budget dafür haben 98 Prozent entweder bereits vorliegen oder zumindest eingeplant.

Mensch oder Maschine: Wer hat’s geschrieben?

Bereits jetzt sind 87 Prozent der Befragten zuversichtlich, dass sie innerhalb von 24 Stunden feststellen könnten, ob KI-Code ein Produktionsproblem mitverschuldet hat. Allerdings waren 34 Prozent der Unternehmen genau dazu nicht in der Lage, als es zu einem solchen Vorfall kam. Als größte Hürden für Kontrolle und Nachverfolgbarkeit nennen 43 Prozent die Schwierigkeit, KI-generierten Code von manuell geschriebenem Code zu unterscheiden. Auf Platz zwei und drei folgen fragmentierte Toolchains (40 %) und Systeme, die die Code-Herkunft nicht erfassen (39 %).

Für den AI Accountability Report befragte GitLab im Februar 2026 insgesamt 1528 Personen, die sich zu etwa gleichen Anteilen aus sechs Ländern rekrutieren: USA, Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Japan und Australien. Davon ordnen sich 43 Prozent dem Bereich IT Operations zu, 37 Prozent zu IT-Security und 20 Prozent zum Bereich Softwareentwicklung. Die vollständige Umfrage steht auf der GitLab-Webseite gegen Registrierung kostenlos zum Download bereit.

(mro)