
Die Entwicklung von Software hat sich in den letzten Jahren stark beschleunigt, vor allem durch den Einsatz von KI. Teams arbeiten schneller, liefern mehr Code und automatisieren Testing und Deployment. Das klingt nach einer goldenen Ära für die Softwareproduktivität, aber die Qualität der Software hinkt gefährlich hinterher. Dieses Problem wird auch als „AI-Geschwindigkeitsfalle“ bezeichnet. Je mehr wir KI vertrauen, Code autonom zu versenden, ohne gründliche Sorgfalt walten zu lassen, desto größer wird die Qualitätslücke. Dies führt zu Ausfällen, Sicherheitsverletzungen, technischem Schuldenberg und in einigen Fällen zu Millionenverlusten durch Betriebsstörungen.
In der heutigen Welt, in der Geschwindigkeit oft mit Qualität gleichgesetzt wird, müssen wir umdenken. Geschwindigkeit allein bedeutet nicht zwangsläufig Qualität. Der Fokus sollte nicht nur auf der Abwesenheit von Fehlern liegen, sondern auch darauf, Vertrauen, langfristige Leistung, Benutzerzufriedenheit und Geschäftskontinuität sicherzustellen. Es ist wichtig, dass Teams verstehen, dass AI die Qualität nicht garantiert, sondern nur die Ausgabe. Ohne angemessene Sicherheitsvorkehrungen wird die Softwareentwicklung mit AI zu einer Fabrik, die Code schnell und ohne Verantwortung produziert.
Um die Qualitätslücke zu schließen, müssen Führungskräfte klar definieren, was Qualität für ihre Teams bedeutet und welche Risiken für ihr Unternehmen akzeptabel sind. Es ist wichtig, in autonome Softwaretests und Qualitätsintelligenz zu investieren, um Risiken proaktiv zu identifizieren, Engpässe zu beseitigen und Qualität in den gesamten Softwareentwicklungsprozess einzubetten. Letztendlich müssen klare Anforderungen, kontinuierliches Feedback und eine interdisziplinäre Verantwortung im Mittelpunkt stehen.