{"id":31933,"date":"2026-07-09T06:00:00","date_gmt":"2026-07-09T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/thecloud.group\/?p=31933"},"modified":"2026-07-06T16:46:15","modified_gmt":"2026-07-06T16:46:15","slug":"krisencode-generiert-ki-softwareentwicklung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/thecloud.group\/de\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/","title":{"rendered":"Die Krise des KI-generierten Codes: Wir schreiben Software schneller, als wir sie \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen."},"content":{"rendered":"
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
<\/div>\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\n\t\n<\/svg>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"Logo\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Die Krise des KI-generierten Codes: Wir schreiben Software schneller, als wir sie \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

9. Juli 2026<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

K\u00fcnstliche Intelligenz hat das Problem des Programmierens gel\u00f6st. Jetzt stehen wir vor einem viel gr\u00f6\u00dferen Problem.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Seit Jahrzehnten ist ein Gro\u00dfteil der Technologiebranche davon besessen, die Entwicklung zu beschleunigen. Unternehmen wollten Produkte schneller auf den Markt bringen, die Zeitspanne zwischen Idee und Produktion verk\u00fcrzen und Entwicklungsteams in die Lage versetzen, in immer k\u00fcrzeren Zyklen mehr Funktionen zu liefern. Zuerst kamen agile Methoden, dann DevOps, Continuous Integration, Infrastructure as Code und Cloud-Plattformen. Nun verspricht k\u00fcnstliche Intelligenz, den gesamten Prozess erneut zu beschleunigen.<\/p>

KI-gest\u00fctzte Entwicklungswerkzeuge k\u00f6nnen Funktionen generieren, Tests schreiben, Repositories erkl\u00e4ren, Refactorings vorschlagen und komplette Softwarebl\u00f6cke in Sekundenschnelle erstellen. Die Codegenerierung ist keine rein manuelle T\u00e4tigkeit mehr, sondern entwickelt sich zunehmend zu einem kollaborativen Prozess zwischen Entwicklern und Sprachmodellen.<\/p>

Der Wandel ist bereits sichtbar. Eine im Januar 2026 ver\u00f6ffentlichte Sonar-Umfrage ergab, dass 721 % der Entwickler, die KI-Tools ausprobiert haben, diese t\u00e4glich nutzen und dass laut den befragten Fachleuten selbst rund 421 % des von ihnen beigesteuerten Codes bereits durch KI generiert oder ma\u00dfgeblich unterst\u00fctzt werden.<\/p>

Diese Beschleunigung erzeugt jedoch einen Widerspruch, den die Branche erst jetzt allm\u00e4hlich begreift: Wir k\u00f6nnen Code schneller produzieren, als unsere Organisationen ihn \u00fcberpr\u00fcfen, verstehen und warten k\u00f6nnen.<\/strong>.<\/p>

Die neue Krise in der Softwareentwicklung ist m\u00f6glicherweise kein Mangel an Code. Sie k\u00f6nnte genau das Gegenteil sein.<\/p>

Wir treten in ein Zeitalter der Code-\u00dcberproduktion ein.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Code war nie das Endprodukt der Softwareentwicklung.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

K\u00fcnstliche Intelligenz zwingt uns, eine Idee zu \u00fcberdenken: Programmieren und Softwareentwicklung sind nicht dasselbe. Code repr\u00e4sentiert Entscheidungen \u00fcber Architektur, Gesch\u00e4ftsprozesse, Sicherheit, Leistung und Wartung. Er kann zwar korrekt kompilieren, aber dennoch eine unzureichende L\u00f6sung f\u00fcr das System darstellen, in dem er implementiert werden soll.<\/p>

Ein KI-Modell kann eine Anweisung erhalten und eine technisch korrekte Funktion generieren. Diese Funktion existiert jedoch in einem viel umfassenderen Kontext. Sie muss interne Konventionen, Dom\u00e4nenmodelle, Architekturentscheidungen, Sicherheitsrichtlinien und Verhaltensweisen ber\u00fccksichtigen, die in der Anweisung wahrscheinlich nicht vollst\u00e4ndig zum Ausdruck kommen.<\/p>

Genau deshalb beschreibt der DORA-2025-Bericht zur KI-gest\u00fctzten Entwicklung K\u00fcnstliche Intelligenz in erster Linie als Verst\u00e4rker<\/strong>. Die Studie, die auf Antworten von fast 5.000 Technologieexperten und mehr als 100 Stunden qualitativer Daten basiert, kommt zu dem Schluss, dass KI dazu neigt, die bestehenden St\u00e4rken und Schw\u00e4chen einer Organisation zu verst\u00e4rken.<\/p>

Ein Team mit guten Arbeitsmethoden kann sich beschleunigen. Ein unorganisiertes System kann sich zwar auch beschleunigen, aber in die falsche Richtung.<\/p>

KI generiert Code. Die Ingenieure m\u00fcssen noch entscheiden, ob dieser Code \u00fcberhaupt existieren soll.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Der neue Engpass liegt nicht mehr im Schreiben, sondern im \u00dcberarbeiten.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Lange Zeit stie\u00df die Softwareentwicklung an eine nat\u00fcrliche Grenze: Das Schreiben von Code brauchte Zeit. Ein Entwickler analysierte das Problem, entwarf eine L\u00f6sung und implementierte sie. Die menschliche Geschwindigkeit selbst begrenzte die Anzahl der \u00c4nderungen, die gleichzeitig in ein Repository aufgenommen werden konnten.<\/p>

KI beseitigt diese Einschr\u00e4nkung teilweise.<\/p>

Entwickler k\u00f6nnen heute innerhalb von Minuten mehrere Alternativen erstellen. Ein System kann Dutzende von Dateien modifizieren. Ein Tool generiert Tests und Dokumentation, w\u00e4hrend ein anderes Refactoring vorschl\u00e4gt. Das potenzielle \u00c4nderungsvolumen steigt rasant, doch die menschliche Kapazit\u00e4t zur Bewertung dieser \u00c4nderungen w\u00e4chst nicht im gleichen Ma\u00dfe.<\/p>

Eine aktuelle Studie von GitLab deckte genau dieses Paradoxon auf. Zwar gaben 781 % der befragten Entwickler an, mit KI schneller Code zu schreiben, und 731 % nahmen Qualit\u00e4tsverbesserungen wahr, doch 851 % nannten \u00dcberpr\u00fcfung, Validierung und Governance als gr\u00f6\u00dfere H\u00fcrden als die Codeerstellung selbst. Dar\u00fcber hinaus \u00e4u\u00dferten 731 % Bedenken hinsichtlich der langfristigen Wartbarkeit von KI-generiertem Code.<\/p>

Die Fabrik produziert schneller. Die Qualit\u00e4tskontrolle nicht.<\/p>

Und wenn das passiert, beginnt sich der Lagerbestand anzuh\u00e4ufen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Das Lesen von Code ist schwieriger als das Annehmen eines Vorschlags.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Eine der verlockendsten Erfahrungen bei KI-gest\u00fctzter Entwicklung ist es, wenn ein Tool genau das generiert, was wir scheinbar brauchen. Der Code wirkt sauber, die L\u00f6sung erscheint plausibel und die ersten Tests verlaufen erfolgreich. In diesem Moment entsteht eine gef\u00e4hrliche Versuchung: die \u00c4nderung einfach hinzunehmen, bevor man sie vollst\u00e4ndig verstanden hat.<\/p>

Das Problem ist kognitiver Natur. Die Entwicklung einer L\u00f6sung mag in Sekundenschnelle erfolgen, doch der Aufbau eines pr\u00e4zisen mentalen Modells, wie diese L\u00f6sung mit einem komplexen System interagiert, erfordert weiterhin menschliche Aufmerksamkeit. Der Entwickler muss Abh\u00e4ngigkeiten, Nebenwirkungen, Ausnahmen und implizite Entscheidungen verstehen.<\/p>

Je gr\u00f6\u00dfer das Volumen des generierten Codes ist, desto gr\u00f6\u00dfer ist der Aufwand, der erforderlich ist, um dieses mentale Modell aufrechtzuerhalten.<\/p>

Das Risiko besteht nicht nur in der Fehlereinf\u00fchrung. Es geht auch um eine neue Distanz zwischen dem Team und seiner eigenen Software. Entwickler beginnen mit der Arbeit an Komponenten, die sie zwar technisch verwalten, aber nie entworfen oder tiefgehend verstanden haben.<\/p>

Im Laufe der Zeit k\u00f6nnte das Repository zu einem System werden, das jeder mithilfe von KI modifizieren kann, das aber immer weniger Menschen von Anfang bis Ende verstehen.<\/p>

Das Problem l\u00e4sst sich nicht durch die Erstellung von mehr automatisierter Dokumentation l\u00f6sen. Es wird gel\u00f6st, indem das technische Verst\u00e4ndnis erhalten bleibt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Die wahrgenommene Produktivit\u00e4t und die tats\u00e4chliche Produktivit\u00e4t sind nicht immer gleich.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Eine der interessantesten Studien zur KI-gest\u00fctzten Entwicklung wurde von METR mit erfahrenen Entwicklern durchgef\u00fchrt, die an etablierten Open-Source-Projekten arbeiteten, mit denen sie bestens vertraut waren. Die Teilnehmer erwarteten, dass KI-Tools ihre Arbeitszeit um etwa 241 Tsd. reduzieren w\u00fcrden. Nach der Anwendung sch\u00e4tzten sie, dass sie tats\u00e4chlich etwa 201 Tsd. schneller arbeiteten.<\/p>

Die Messergebnisse zeigten etwas anderes.<\/p>

In dieser spezifischen experimentellen Umgebung erh\u00f6hte die Zulassung des Einsatzes von KI-Tools die Aufgabenerledigungszeit um 19%.<\/p>

Die Studie beweist nicht, dass KI Entwickler immer ausbremst. Die Autoren erl\u00e4utern die spezifischen Merkmale des analysierten Szenarios: erfahrene Fachkr\u00e4fte, ausgereifte Repositories und komplexe Aufgaben. Das Ergebnis offenbart jedoch etwas viel Wichtigeres f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte im Engineering: Das Gef\u00fchl von Geschwindigkeit ist nicht immer gleichbedeutend mit tats\u00e4chlicher Produktivit\u00e4t.<\/strong>.<\/p>

Das schnelle Schreiben einer Funktion kann sich produktiv anf\u00fchlen. Ben\u00f6tigen wir jedoch anschlie\u00dfend zwanzig Minuten, um das Ergebnis zu \u00fcberpr\u00fcfen, zu korrigieren und anzupassen, \u00e4ndert sich diese Wahrnehmung.<\/p>

Die Entwicklungsabteilung muss damit beginnen, den gesamten Lebenszyklus zu messen. Nicht wie viel Code die KI generiert, sondern wie viel zuverl\u00e4ssige Software tats\u00e4chlich in die Produktion gelangt.<\/p>

\u00a0<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Das Problem, Produktivit\u00e4t in Codezeilen zu messen, taucht in neuem Gewand wieder auf.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Die Branche hat schon vor Jahren erkannt, dass Codezeilen ein ungeeigneter Produktivit\u00e4tsindikator sind. Ein Entwickler l\u00f6st ein Problem vielleicht durch das Entfernen von 2.000 Zeilen, w\u00e4hrend ein anderer 5.000 neue Zeilen hinzuf\u00fcgt und die Komplexit\u00e4t erh\u00f6ht. Die Messung des Umfangs belohnt Aktivit\u00e4t, nicht unbedingt Wert.<\/p>

KI droht, diesen Fehler unter neuen Ma\u00dfst\u00e4ben zu wiederholen.<\/p>

Anzahl der Pull-Anfragen.<\/p>

Prozentsatz des generierten Codes.<\/p>

Anzahl der erledigten Aufgaben.<\/p>

Eingabeaufforderungen wurden ausgef\u00fchrt.<\/p>

Generierungsgeschwindigkeit.<\/p>

All diese Kennzahlen k\u00f6nnen zu blo\u00dfen Eitelkeitswerten werden, wenn sie nicht mit den Ergebnissen der Entwicklung verkn\u00fcpft sind. Ein Team kann die Anzahl der vorgenommenen \u00c4nderungen verdoppeln und gleichzeitig die Pr\u00fcfzeit, die Anzahl der Produktionsfehler und die Systemkomplexit\u00e4t erh\u00f6hen.<\/p>

Der aussagekr\u00e4ftige Indikator sollte den gesamten Prozess ber\u00fccksichtigen: von der Problemdefinition bis zur stabilen und wartungsf\u00e4higen Bereitstellung der L\u00f6sung. DORA untersucht seit Jahren die F\u00e4higkeiten und Rahmenbedingungen von Technologie-Teams; ihr Bericht \u00fcber KI-gest\u00fctzte Systeme unterstreicht genau diese Idee, die Implementierung im gesamten Organisationssystem zu analysieren und nicht nur eine isolierte Verbesserung des Codes.<\/p>

KI kann die Produktivit\u00e4t steigern. Die Ingenieurskunst muss die Ergebnisse garantieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

KI-generierter Code f\u00fchrt auch zu einem neuen Fehlerprofil.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Ein weiterer h\u00e4ufiger Irrglaube in dieser Debatte ist die Annahme, KI-generierter Code sei grunds\u00e4tzlich besser oder schlechter als von Menschen erstellter Code. Die Realit\u00e4t ist komplexer. Beide k\u00f6nnen Probleme aufweisen, doch die Muster dieser Probleme sind nicht zwangsl\u00e4ufig dieselben.<\/p>

Eine gro\u00df angelegte Studie aus dem Jahr 2025 verglich \u00fcber 500.000 von Menschen und KI generierte Codebeispiele in Python und Java. Die Forscher stellten fest, dass KI-generierter Code tendenziell einfacher und repetitiver war, aber h\u00e4ufiger ungenutzte Konstrukte und direkt fest codierte Debugging-Elemente enthielt. Von Menschen generierter Code wies eine h\u00f6here strukturelle Komplexit\u00e4t und mehr Wartbarkeitsprobleme auf. Die Analyse ergab jedoch auch eine h\u00f6here Pr\u00e4valenz kritischer Sicherheitsl\u00fccken im KI-generierten Code.<\/p>

Dies hat eine wichtige Konsequenz: Traditionelle Pr\u00fcfverfahren m\u00fcssen m\u00f6glicherweise weiterentwickelt werden.<\/p>

\u00c4ndert sich die Art und Weise, wie Fehler entstehen, muss sich auch die Art ihrer Erkennung \u00e4ndern. Teams m\u00fcssen die h\u00e4ufigsten Muster im modellgenerierten Code erkennen und spezifische Kontrollmechanismen daf\u00fcr entwickeln.<\/p>

Wir ersetzen keinen menschlichen Autor durch einen k\u00fcnstlichen. Wir integrieren einen neuen Typ von Code-Produzenten in das Entwicklungssystem.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Der Fehler 45% f\u00fcr unsicheren Code ist eine Warnung f\u00fcr moderne Pipelines.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Sicherheit ist wohl einer der Bereiche, in denen diese Transformation die gr\u00f6\u00dfte Aufmerksamkeit erfordert. Der GenAI 2025 Code-Sicherheitsbericht von Veracode analysierte \u00fcber hundert Sprachmodelle in Java, JavaScript, Python und C#. Laut den Ergebnissen fielen 45% der generierten Beispiele bei Sicherheitstests durch.<\/p>

Diese Zahl bedeutet nicht, dass alle KI-generierte Software automatisch anf\u00e4llig ist. Die Studie verwendet Aufgaben und Tests, die speziell darauf ausgelegt sind, sicheres Programmierverhalten zu bewerten. Sie offenbart jedoch eine unbequeme Wahrheit: Nur weil ein Modell scheinbar funktionsf\u00e4higen Code generiert, hei\u00dft das nicht, dass es Sicherheitskontrollen korrekt implementiert.<\/p>

Die Cloud Security Alliance hat au\u00dferdem davor gewarnt, dass Programmierassistenten die Art und Weise ver\u00e4ndern, wie nicht vertrauensw\u00fcrdiger Code in Entwicklungsumgebungen gelangt, und dass Sicherheits- und Entwicklungsteams zusammenarbeiten m\u00fcssen, um Risiken in fr\u00fcheren Phasen zu erkennen.<\/p>

Die architektonische Konsequenz ist offensichtlich. Steigt die Generierungsgeschwindigkeit, m\u00fcssen automatisierte Steuerungsmechanismen n\u00e4her am Entstehungsort implementiert werden. Wartet man bis zur abschlie\u00dfenden Pr\u00fcfung, gelangt zu viel potenziell problematischer Code durch die Pipeline.<\/p>

Die Sicherheit muss sich im Tempo der KI weiterentwickeln.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Die \u00dcberpr\u00fcfung von Code durch Menschen kann zu einer unm\u00f6glichen Aufgabe werden, wenn sich das System nicht \u00e4ndert.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Stellen Sie sich ein Team von zehn Entwicklern vor, in dem jeder dank generativer Tools zwei- bis dreimal so viele \u00c4nderungen vornehmen kann. Bleibt die Anzahl der Reviewer gleich und der Code-Review-Prozess unver\u00e4ndert, ist die Rechnung einfach: Es entsteht eine Warteschlange.<\/p>

Pull Requests werden gr\u00f6\u00dfer sein.<\/p>

Die Rezensionen werden schneller und oberfl\u00e4chlicher ausfallen.<\/p>

Wichtige Kommentare konkurrieren mit automatisch generierten \u00c4nderungen.<\/p>

Und irgendwann wird das Team anfangen, darauf zu vertrauen, dass \u201cwenn die KI es geschrieben hat und es die Tests besteht, es wahrscheinlich in Ordnung ist\u201d.<\/p>

Dieser Moment stellt einen gef\u00e4hrlichen Wandel in der Ingenieurskultur dar.<\/p>

Bei Code-Reviews geht es nicht nur um das Aufsp\u00fcren von Syntaxfehlern. Sie vermitteln auch Wissen, sch\u00fctzen Architekturentscheidungen und erm\u00f6glichen es verschiedenen Teammitgliedern, die Entwicklung des Systems zu verstehen.<\/p>

Wenn die Code\u00fcberpr\u00fcfung zu einer rein mechanischen Genehmigung schnell generierter \u00c4nderungen wird, verliert das Unternehmen einen seiner wichtigsten Mechanismen f\u00fcr kollektives Lernen.<\/p>

Die L\u00f6sung besteht nicht darin, von den Ingenieuren schnelleres Lesen zu verlangen. Die L\u00f6sung liegt in der Umgestaltung des Entwicklungsprozesses, sodass KI keine un\u00fcberschaubaren \u00c4nderungsmengen erzeugt.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Riesige Pull Requests werden im Zeitalter der KI noch gef\u00e4hrlicher sein.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Vor dem Aufkommen k\u00fcnstlicher Intelligenz war das Schreiben einer \u00c4nderung von Tausenden von Zeilen \u00e4u\u00dferst aufwendig. Heute kann ein Agent mehrere Komponenten in einer einzigen Sitzung modifizieren. Technisch gesehen stellt dies eine enorme Produktivit\u00e4tssteigerung dar.<\/p>

Aus Sicht eines Rezensenten kann das eine Katastrophe sein.<\/p>

Gr\u00f6\u00dfere \u00c4nderungen sind schwer nachzuvollziehen, da sie den Kontext, den der Pr\u00fcfer gleichzeitig im Auge behalten muss, erheblich erweitern. Wenn zudem ein wesentlicher Teil der Implementierung modellbasiert war, hat selbst der Verfasser des Pull Requests m\u00f6glicherweise kein umfassendes Verst\u00e4ndnis aller getroffenen Entscheidungen.<\/p>

KI-gest\u00fctzte Softwareentwicklung muss eine grundlegende Disziplin zur\u00fcckgewinnen: kleine \u00c4nderungen, klare Ziele und eindeutige Abgrenzungen. Die F\u00e4higkeit, 5.000 Codezeilen zu generieren, bedeutet nicht, dass wir sie alle in eine einzige Revision quetschen sollten.<\/p>

K\u00fcnstliche Intelligenz sollte uns helfen, den kognitiven Aufwand von Ver\u00e4nderungen zu verringern, nicht ihn zu erh\u00f6hen.<\/p>

Ein guter Entwicklungsmitarbeiter sollte nicht danach beurteilt werden, wie viel Code er schreiben kann. Entscheidend ist vielmehr seine F\u00e4higkeit, verst\u00e4ndliche und nachvollziehbare \u00c4nderungen zu erstellen, die mit der bestehenden Architektur kompatibel sind.<\/p>

Die Wartbarkeit beginnt vor der Zusammenf\u00fchrung.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Technische Schulden k\u00f6nnen jetzt in Maschinengeschwindigkeit erzeugt werden.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Technische Schulden entstehen, wenn ein Unternehmen Entscheidungen trifft, die zwar die aktuelle Leistungserbringung erleichtern, aber zuk\u00fcnftige Kosten f\u00fcr Wartung, Aktualisierungen oder Fehlerbehebungen verursachen. Nicht alle technischen Schulden sind negativ. In bestimmten F\u00e4llen kann es eine sinnvolle Gesch\u00e4ftsentscheidung sein, sie bewusst in Kauf zu nehmen.<\/p>

Das Problem entsteht, wenn niemand wei\u00df, dass sich die Schulden anh\u00e4ufen.<\/p>

Die massenhafte Codegenerierung mithilfe von KI kann genau diese Art von unsichtbaren Schulden beschleunigen. Doppelte Funktionen, inkonsistente Abstraktionen, unn\u00f6tige Bibliotheken und lokal korrekte Workarounds k\u00f6nnen schrittweise eingef\u00fchrt werden, ohne unmittelbare Fehler zu verursachen.<\/p>

Jede Ver\u00e4nderung scheint klein.<\/p>

Das System funktioniert weiterhin.<\/p>

Die Tests wurden bestanden.<\/p>

Monate sp\u00e4ter erfordert eine neue Funktion die Anpassung von f\u00fcnf \u00e4hnlichen Implementierungen, die von verschiedenen KI-Sitzungen erstellt wurden. Niemand erinnert sich mehr, warum so viele Varianten existieren, und jede \u00c4nderung erfordert zunehmend mehr Kontext.<\/p>

Die technischen Schulden entstanden nicht durch eine einzige gro\u00dfe Fehlentscheidung. Sie wuchsen Zeile f\u00fcr Zeile, Vorschlag f\u00fcr Vorschlag und Pull Request f\u00fcr Pull Request.<\/p>

KI kann Code in Maschinengeschwindigkeit generieren. Ohne architektonische Kontrollen kann sie aber auch in Maschinengeschwindigkeit technische Schulden anh\u00e4ufen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Architektur wird wieder zur wichtigsten F\u00e4higkeit f\u00fcr Entwickler.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Einige Jahre lang wurde in Diskussionen um KI die Annahme vertreten, dass fundiertes technisches Wissen an Bedeutung verlieren w\u00fcrde, da Modelle Code schreiben k\u00f6nnten. Die tats\u00e4chliche Entwicklung der KI scheint jedoch etwas anderes zu zeigen.<\/p>

Je einfacher die Implementierung ist, desto wichtiger wird die Entscheidung, welche Implementierung erstellt werden soll.<\/p>

Architektur definiert Grenzen.<\/p>

Verantwortlichkeiten festlegen.<\/p>

Kontrollabh\u00e4ngigkeiten.<\/p>

Ermitteln Sie, wie sich die Komponenten entwickeln.<\/p>

Ein Modell kann zehn technisch sinnvolle L\u00f6sungswege f\u00fcr ein Problem generieren. Der Ingenieur muss denjenigen ausw\u00e4hlen, der zur Technologiestrategie des Unternehmens passt.<\/p>

Dies ist einer der Gr\u00fcnde, warum F\u00e4higkeiten wie Systemdesign, Fehlersuche, Evaluierung und Governance in Technologie-Teams immer wichtiger werden. Routinearbeiten lassen sich zwar zunehmend automatisieren, die Verantwortung f\u00fcr das System bleibt jedoch bestehen.<\/p>

KI senkt die Kosten f\u00fcr die Codeentwicklung. Das erh\u00f6ht den Wert des Kriteriums.<\/p>

Der Ingenieur der Zukunft wird wahrscheinlich weniger Zeilen Code manuell schreiben, daf\u00fcr aber f\u00fcr deutlich mehr Entscheidungen \u00fcber den von intelligenten Systemen generierten Code verantwortlich sein.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Die neue Softwareentwicklung wird Qualit\u00e4tsgatter ben\u00f6tigen, die f\u00fcr KI ausgelegt sind.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Continuous Integration und Continuous Delivery (CI\/CD) beinhalten bereits automatisierte Tests, statische Analysen und Sicherheitskontrollen. Im Zeitalter der KI-gest\u00fctzten Entwicklung m\u00fcssen diese Schutzma\u00dfnahmen jedoch verst\u00e4rkt werden.<\/p>

Der generierte Code sollte zun\u00e4chst als nicht vertrauensw\u00fcrdiger Code behandelt werden. Nicht weil KI an sich gef\u00e4hrlich w\u00e4re, sondern weil die Produktionskosten so gering sind, dass eine systematische Validierung unerl\u00e4sslich ist.<\/p>

Organisationen m\u00fcssen statische Analysen, automatisierte Tests, Abh\u00e4ngigkeitspr\u00fcfungen, Architekturvalidierung und Sicherheitsrichtlinien kombinieren, bevor sie \u00c4nderungen zulassen. Bei kritischen Systemen ist es zudem erforderlich zu dokumentieren, welche Tools im Entwicklungsprozess zum Einsatz kamen und welche manuellen Pr\u00fcfungen durchgef\u00fchrt wurden.<\/p>

Eine Untersuchung von 7.703 \u00f6ffentlich KI-Tools zugeordneten Dateien identifizierte 4.241 kritische Web-Exploits (CWEs) in 77 verschiedenen Schwachstellentypen. Die Studie zeigte signifikante Unterschiede je nach Programmiersprache und Tool und unterstreicht damit die Notwendigkeit von auf den jeweiligen technischen Kontext zugeschnittenen Sicherheitsma\u00dfnahmen.<\/p>

Es gibt keinen einzelnen Zauberfilter f\u00fcr KI-Code.<\/p>

Qualit\u00e4t muss als ein System aufeinanderfolgender Barrieren aufgebaut werden.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Die R\u00fcckverfolgbarkeit des generierten Codes wird ein neues gesch\u00e4ftliches Anliegen sein.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

In vielen aktuellen Repositories ist es schwierig festzustellen, welche Teile manuell geschrieben, welche von einem Copiloten vorgeschlagen und welche fast vollst\u00e4ndig von einem Agenten generiert wurden. Laut einer aktuellen Studie von GitLab f\u00e4llt es 431.030 der befragten Entwickler schwer, KI-generierten Code von von Menschen geschriebenem Code zu unterscheiden.<\/p>

Spielt es wirklich eine Rolle, wer den Code geschrieben hat?<\/p>

Aus rein funktionaler Sicht mag es irrelevant erscheinen. Wenn es funktioniert und die Anforderungen erf\u00fcllt, sollte der Autor das Ergebnis nicht \u00e4ndern.<\/p>

Die R\u00fcckverfolgbarkeit wird jedoch wichtig, wenn Sicherheits-, Lizenz-, Pr\u00fcfungs- oder Wartungsprobleme auftreten. Eine Organisation muss unter Umst\u00e4nden wissen, welche Tools an einer \u00c4nderung beteiligt waren, in welchem Kontext sie eingesetzt wurden und wer die Implementierung validiert hat.<\/p>

Das bedeutet nicht, jede einzelne Zeile penibel zu kennzeichnen. Es bedeutet, einen Prozess zu entwickeln, in dem f\u00fcr jede \u00c4nderung klare Verantwortlichkeiten bestehen.<\/p>

KI kann keine unternehmerische Verantwortung f\u00fcr eine in die Produktion eingef\u00fchrte Sicherheitsl\u00fccke \u00fcbernehmen.<\/p>

Das Tool kann generieren.<\/p>

Das Team bleibt f\u00fcr die Durchf\u00fchrung verantwortlich.<\/p>

Dieser Unterschied muss innerhalb der Ingenieurskultur sichtbar bleiben.<\/p>

Der Nachwuchsentwickler steht vor einem Problem, f\u00fcr das die Branche noch keine L\u00f6sung gefunden hat.<\/h4>

Es gibt noch eine weitere, weniger beachtete Folge. Viele der Aufgaben, die in der Vergangenheit zur Ausbildung junger Entwickler beigetragen haben, sind genau diejenigen, die KI am einfachsten automatisieren kann.<\/p>

Erstelle einfache Funktionen.<\/p>

Schreiben Sie sich wiederholenden Code.<\/p>

Korrigieren Sie grundlegende Fehler.<\/p>

Generieren Sie erste Tests.<\/p>

Diese T\u00e4tigkeiten waren nicht nur einfache Arbeit. Sie dienten auch der Schulung. Sie erm\u00f6glichten es einem Entwickler, das Repository zu verstehen, kleine Fehler zu machen und schrittweise sein technisches Urteilsverm\u00f6gen zu entwickeln.<\/p>

Wenn KI all diese Aufgaben automatisch \u00fcbernimmt, stellt sich eine wichtige Frage: Wie werden wir zuk\u00fcnftige leitende Ingenieure ausbilden?<\/p>

Die Branche muss ein Szenario vermeiden, in dem Nachwuchsentwickler in erster Linie lernen, generierten Code zu akzeptieren, ohne die F\u00e4higkeit zu entwickeln, ihn zu bewerten.<\/p>

Der Einsatz von KI sollte das technische Lernen nicht ersetzen, sondern es modifizieren.<\/p>

Neue Ausbildungsprogramme m\u00fcssen Architektur, Debugging, Codeanalyse und -bewertung deutlich fr\u00fcher vermitteln. Die entscheidende F\u00e4higkeit wird nicht mehr das Auswendiglernen von Syntax sein, sondern das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr, warum eine L\u00f6sung korrekt ist und das Erkennen, wann eine scheinbar \u00fcberzeugende Antwort nicht korrekt ist.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

KI-Programmierung bedeutet nicht, die Ingenieurwissenschaften aufzugeben. Es bedeutet, mehr Ingenieurwissenschaften zu betreiben.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Die Debatte zwischen Bef\u00fcrwortern und Kritikern KI-generierter Codes l\u00e4sst sich typischerweise in zwei extreme Positionen unterteilen. Auf der einen Seite stehen diejenigen, die glauben, dass die Modelle einen Gro\u00dfteil der traditionellen Ingenieursarbeit ersetzen werden. Auf der anderen Seite stehen diejenigen, die den generierten Code f\u00fcr zu riskant halten, um ihn ernsthaft einzusetzen.<\/p>

Beide Ans\u00e4tze verfehlen wahrscheinlich einen Teil der Realit\u00e4t.<\/p>

KI ist bereits Teil der modernen Entwicklung. Die Umfrage von 2025 Stack Overflow<\/a><\/span> Es gingen mehr als 49.000 Antworten aus 177 L\u00e4ndern ein, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf KI-Tools, Agenten und Sprachmodellen lag \u2013 ein deutliches Zeichen daf\u00fcr, in welchem Ausma\u00df diese Technologien in die t\u00e4gliche Arbeit der Entwickler Einzug gehalten haben.<\/p>

Die Herausforderung besteht nicht darin, die Codegenerierung zu stoppen, sondern sie zu professionalisieren.<\/p>

Die Teams ben\u00f6tigen bessere Spezifikationen, klarere Architekturen, strengere Prozessabl\u00e4ufe und \u00dcberpr\u00fcfungsprozesse, die an das neue \u00c4nderungsvolumen angepasst sind.<\/p>

Das Paradoxon ist interessant: Je mehr Code die KI schreibt, desto wichtiger wird die Softwareentwicklung.<\/p>

Denn irgendjemand muss das System ja noch sch\u00fctzen.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Wie The Cloud Group dabei hilft, Software f\u00fcr das KI-Zeitalter zu entwickeln<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

In Die Cloud-Gruppe<\/a><\/span> Wir verstehen K\u00fcnstliche Intelligenz als Beschleuniger im Entwicklungsprozess, nicht als Ersatz f\u00fcr Architektur, Qualit\u00e4t oder technisches Fachwissen. Die F\u00e4higkeit, Code schneller zu generieren, kann enormen Mehrwert bieten, wenn sie Teil eines Entwicklungssystems ist, das auf Qualit\u00e4t, Sicherheit und Wartbarkeit ausgelegt ist.<\/p>

Unser Ansatz kombiniert Softwareentwicklung, Technologiearchitektur, Anwendungsmodernisierung, k\u00fcnstliche Intelligenz und das Management technischer Schulden, um Systeme zu entwickeln, die sich nachhaltig weiterentwickeln k\u00f6nnen. Es geht nicht nur darum, Funktionen schneller bereitzustellen. Es geht darum sicherzustellen, dass die heutige Geschwindigkeit nicht zur technologischen Herausforderung der kommenden Jahre wird.<\/p>

K\u00fcnstliche Intelligenz ver\u00e4ndert die Art und Weise, wie Software entwickelt wird. Daher m\u00fcssen sich auch Code-Review-, Observability-, Sicherheits- und Governance-Prozesse weiterentwickeln.<\/p>

Denn ein Unternehmen sollte den Erfolg seines Teams nicht an der Menge des von ihm generierten Codes messen.<\/p>

Man sollte es an der Qualit\u00e4t der Software messen, die es verwalten kann.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

H\u00e4ufig gestellte Fragen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Ist KI-generierter Code sicher? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Automatische Sicherheit kann nicht vorausgesetzt werden. Der GenAI Code Security 2025-Bericht von Veracode deckte Sicherheitsl\u00fccken in der getesteten Code-Beispieldatei 45% auf. Dies unterstreicht die Notwendigkeit statischer Analysen, Sicherheitstests und \u00dcberpr\u00fcfungen vor dem Produktiveinsatz von generiertem Code.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Steigert k\u00fcnstliche Intelligenz tats\u00e4chlich die Produktivit\u00e4t von Entwicklern? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Es h\u00e4ngt vom Kontext, der Art der Aufgabe und dem Reifegrad des Teams ab. Studien zeigen Verbesserungen bei bestimmten Aufgaben, w\u00e4hrend andere, wie beispielsweise die METR-Studie mit erfahrenen Entwicklern in ausgereiften Repositories, bei der die analysierten Tools die Bearbeitungszeit um 191 TP3T verl\u00e4ngerten, problematisch sind. Die Produktivit\u00e4t sollte \u00fcber den gesamten Zyklus hinweg gemessen werden, nicht nur anhand der Schreibgeschwindigkeit.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Was sind KI-generierte technische Schulden? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Es handelt sich um die Anh\u00e4ufung zuk\u00fcnftiger Wartungskosten, die durch KI-gest\u00fctzten oder KI-generierten Code verursacht werden, der ohne ausreichendes Verst\u00e4ndnis, \u00dcberpr\u00fcfung oder architektonische Konsistenz integriert wird. Dies kann sich in Form von Duplikationen, unn\u00f6tigen Abh\u00e4ngigkeiten, inkonsistenten Abstraktionen oder schwer weiterentwickelten L\u00f6sungen \u00e4u\u00dfern.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Wird KI die menschliche Code-\u00dcberpr\u00fcfung ersetzen? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Dies sollte nicht vollst\u00e4ndig in Unternehmenssystemen erfolgen. KI kann zwar helfen, Muster zu erkennen und Ver\u00e4nderungen zu analysieren, aber die menschliche \u00dcberpr\u00fcfung bleibt wichtig, um den Gesch\u00e4ftskontext, Architekturentscheidungen und Risiken, die vom spezifischen Wissen der Organisation abh\u00e4ngen, zu validieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Wie sollte KI-generierter Code \u00fcberpr\u00fcft werden? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Es sollte die gleichen Kontrollen durchlaufen wie jeder andere Code und, je nach Risiko, zus\u00e4tzliche Validierungen. Automatisierte Tests, statische Analyse, Sicherheits\u00fcberpr\u00fcfung, Abh\u00e4ngigkeitspr\u00fcfung und Architekturbewertung sind wichtige Bestandteile einer modernen Pipeline.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Welche F\u00e4higkeiten sind f\u00fcr Softwareentwickler am wichtigsten? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Systemdesign, Architektur, Fehlersuche, Sicherheit, Dom\u00e4nenverst\u00e4ndnis und die F\u00e4higkeit zur Bewertung KI-generierter L\u00f6sungen werden noch wichtiger. Die Syntax l\u00e4sst sich teilweise automatisieren; technische Beurteilungen bleiben jedoch schwer zu delegieren.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t
Welche Kennzahlen sollten KI-Entwicklungsteams verwenden? <\/div><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t\t<\/i><\/span>\n\t\t<\/span>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/summary>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Anstatt lediglich den Codeumfang oder die Anzahl der Pull Requests zu messen, sollten Unternehmen Lieferzeit, Stabilit\u00e4t, Fehler, Nacharbeit, Pr\u00fcfzeit, Wartbarkeit und Gesch\u00e4ftsergebnisse analysieren. Ziel ist es, zuverl\u00e4ssig ausgelieferte Software zu messen, nicht generierten Text.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/details>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

K\u00fcnstliche Intelligenz beseitigt eine der traditionellen Beschr\u00e4nkungen der Softwareentwicklung: die Zeit, die f\u00fcr die Implementierung ben\u00f6tigt wird. Eine Idee l\u00e4sst sich innerhalb von Minuten in Hunderte von Codezeilen umsetzen, und ein System kann mehrere Komponenten modifizieren, bevor ein Mensch die erste Datei gepr\u00fcft hat.<\/p>

Diese F\u00e4higkeit bietet eine au\u00dfergew\u00f6hnliche Chance. Teams k\u00f6nnen schneller experimentieren, wiederkehrende Aufgaben automatisieren und sich einen Teil ihrer Zeit auf wichtigere Probleme konzentrieren. Doch Geschwindigkeit bringt auch eine neue Verantwortung mit sich.<\/p>

Wenn die Codegenerierung nahezu kostenlos wird, Das Verst\u00e4ndnis daf\u00fcr wird zur knappen Ressource.<\/strong>.<\/p>

Die n\u00e4chste Krise in der Softwareentwicklung wird nicht zwangsl\u00e4ufig durch Modelle verursacht, die nicht programmierbar sind. Sie k\u00f6nnte vielmehr gerade deshalb entstehen, weil Modelle so gut programmierbar sind, dass wir enorme Codemengen akzeptieren, ohne Systeme zu entwickeln, die diese Codes im gleichen Tempo \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>

Deshalb verlieren Architektur, Code-Reviews, Tests, Sicherheit und das Management technischer Schulden nicht an Bedeutung. Sie treten in eine deutlich wichtigere Phase ein.<\/p>

Unternehmen, die KI lediglich zur Steigerung der Code-Produktion einsetzen, werden zwar kurzfristig schneller sein. Diejenigen jedoch, die ihre Entwicklungsprozesse auf Qualit\u00e4t, Nachvollziehbarkeit und ein tieferes Verst\u00e4ndnis ausrichten, werden einen deutlich nachhaltigeren Wettbewerbsvorteil erzielen.<\/p>

Die Frage lautet nicht mehr Wie viel Code kann Ihr Team mit k\u00fcnstlicher Intelligenz schreiben?<\/strong>.<\/p>

Die eigentliche Frage ist:<\/p>

Kann Ihre Organisation alles, was KI erzeugt, verstehen, \u00fcberpr\u00fcfen und verwalten?<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"KI-generierter\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

In der riesigen digitalen Landschaft des 21. Jahrhunderts ist Sicherheit der Grundstein jedes Unternehmens. Cybersicherheitsl\u00fccken machen keinen Unterschied zwischen Gro\u00dfkonzernen und vielversprechenden Startups.<\/p>","protected":false},"author":20,"featured_media":31936,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"elementor_header_footer","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[858],"tags":[896,883],"class_list":["post-31933","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ingenieria-de-software","tag-producto-digital","tag-sistemas-empresariales"],"yoast_head":"\nLa Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo | The Cloud Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"C\u00f3mo digitalizamos el archivo del Parlamentode Guinea Ecuatorial: alcance, retost\u00e9cnicos, soluci\u00f3n y resultado. Caso real publicado.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/thecloud.group\/de\/krisencode-generiert-ki-softwareentwicklung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"C\u00f3mo digitalizamos el archivo del Parlamentode Guinea Ecuatorial: alcance, retost\u00e9cnicos, soluci\u00f3n y resultado. Caso real publicado.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/thecloud.group\/de\/krisencode-generiert-ki-softwareentwicklung\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"The Cloud Group\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/thecloudgroupglobal\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-07-09T06:00:00+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1024\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Paula Franco\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Paula Franco\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"20\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Paula Franco\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/9292d905a1c98ea7345e5e71a5fe341f\"},\"headline\":\"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo\",\"datePublished\":\"2026-07-09T06:00:00+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/\"},\"wordCount\":4746,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg\",\"keywords\":[\"producto digital\",\"sistemas empresariales\"],\"articleSection\":[\"Ingenier\u00eda de Software\"],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/\",\"name\":\"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo | The Cloud Group\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg\",\"datePublished\":\"2026-07-09T06:00:00+00:00\",\"description\":\"C\u00f3mo digitalizamos el archivo del Parlamentode Guinea Ecuatorial: alcance, retost\u00e9cnicos, soluci\u00f3n y resultado. Caso real publicado.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/07\\\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg\",\"width\":1024,\"height\":1024,\"caption\":\"El c\u00f3digo generado por IA est\u00e1 acelerando el desarrollo de software y creando nuevos desaf\u00edos de revisi\u00f3n y calidad.\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/\",\"name\":\"The Cloud Group\",\"description\":\"|\u00a0Holding Internacional de Servicios\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#organization\",\"name\":\"The Cloud Group - Holding International de Servicios\",\"url\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/05\\\/logoSmallFirmaCorreo.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2020\\\/05\\\/logoSmallFirmaCorreo.png\",\"width\":300,\"height\":190,\"caption\":\"The Cloud Group - Holding International de Servicios\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.facebook.com\\\/thecloudgroupglobal\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/thecloud.group\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/9292d905a1c98ea7345e5e71a5fe341f\",\"name\":\"Paula Franco\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/8622dc6801e07daa51e09fd706fb55b2bdf9cada1ade4ab996fb3b4549e9214c?s=96&d=mm&r=g\",\"url\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/8622dc6801e07daa51e09fd706fb55b2bdf9cada1ade4ab996fb3b4549e9214c?s=96&d=mm&r=g\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/secure.gravatar.com\\\/avatar\\\/8622dc6801e07daa51e09fd706fb55b2bdf9cada1ade4ab996fb3b4549e9214c?s=96&d=mm&r=g\",\"caption\":\"Paula Franco\"}}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Die Krise des KI-generierten Codes: Wir schreiben Software schneller, als wir sie \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen | The Cloud Group","description":"Wie wir das Archiv des Parlaments von \u00c4quatorialguinea digitalisiert haben: Umfang, technische Herausforderungen, L\u00f6sung und Ergebnis. Fallbeispiel ver\u00f6ffentlicht.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/thecloud.group\/de\/krisencode-generiert-ki-softwareentwicklung\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo","og_description":"C\u00f3mo digitalizamos el archivo del Parlamentode Guinea Ecuatorial: alcance, retost\u00e9cnicos, soluci\u00f3n y resultado. Caso real publicado.","og_url":"https:\/\/thecloud.group\/de\/krisencode-generiert-ki-softwareentwicklung\/","og_site_name":"The Cloud Group","article_publisher":"https:\/\/www.facebook.com\/thecloudgroupglobal","article_published_time":"2026-07-09T06:00:00+00:00","og_image":[{"width":1024,"height":1024,"url":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Paula Franco","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Paula Franco","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"20\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/"},"author":{"name":"Paula Franco","@id":"https:\/\/thecloud.group\/#\/schema\/person\/9292d905a1c98ea7345e5e71a5fe341f"},"headline":"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo","datePublished":"2026-07-09T06:00:00+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/"},"wordCount":4746,"publisher":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg","keywords":["producto digital","sistemas empresariales"],"articleSection":["Ingenier\u00eda de Software"],"inLanguage":"de"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/","url":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/","name":"Die Krise des KI-generierten Codes: Wir schreiben Software schneller, als wir sie \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen | The Cloud Group","isPartOf":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg","datePublished":"2026-07-09T06:00:00+00:00","description":"Wie wir das Archiv des Parlaments von \u00c4quatorialguinea digitalisiert haben: Umfang, technische Herausforderungen, L\u00f6sung und Ergebnis. Fallbeispiel ver\u00f6ffentlicht.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#primaryimage","url":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg","contentUrl":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Programmer_overwhelmed_by_AI_code_202607061143.jpeg","width":1024,"height":1024,"caption":"El c\u00f3digo generado por IA est\u00e1 acelerando el desarrollo de software y creando nuevos desaf\u00edos de revisi\u00f3n y calidad."},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/thecloud.group\/crisis-codigo-generado-ia-ingenieria-software\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/thecloud.group\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"La Crisis del C\u00f3digo Generado por IA: Estamos Escribiendo Software M\u00e1s R\u00e1pido de lo que Podemos Revisarlo"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/thecloud.group\/#website","url":"https:\/\/thecloud.group\/","name":"Die Cloud-Gruppe","description":"| International Services Holding","publisher":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/thecloud.group\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/thecloud.group\/#organization","name":"The Cloud Group \u2013 Internationale Dienstleistungsholding","url":"https:\/\/thecloud.group\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/thecloud.group\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/logoSmallFirmaCorreo.png","contentUrl":"https:\/\/thecloud.group\/wp-content\/uploads\/2020\/05\/logoSmallFirmaCorreo.png","width":300,"height":190,"caption":"The Cloud Group - Holding International de Servicios"},"image":{"@id":"https:\/\/thecloud.group\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.facebook.com\/thecloudgroupglobal"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/thecloud.group\/#\/schema\/person\/9292d905a1c98ea7345e5e71a5fe341f","name":"Paula Franco","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8622dc6801e07daa51e09fd706fb55b2bdf9cada1ade4ab996fb3b4549e9214c?s=96&d=mm&r=g","url":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8622dc6801e07daa51e09fd706fb55b2bdf9cada1ade4ab996fb3b4549e9214c?s=96&d=mm&r=g","contentUrl":"https:\/\/secure.gravatar.com\/avatar\/8622dc6801e07daa51e09fd706fb55b2bdf9cada1ade4ab996fb3b4549e9214c?s=96&d=mm&r=g","caption":"Paula Franco"}}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31933","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/20"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31933"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31933\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":31939,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31933\/revisions\/31939"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31936"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31933"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31933"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/thecloud.group\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31933"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}