AI-Assisted Development kann die Arbeit von Entwickler:innen deutlich effizienter machen. Aber: Damit KI-gestützte Entwicklung wirklich einen Mehrwert bringt, braucht es mehr als Technologie: Es braucht Orientierung, Struktur und aktives Führungsverhalten. Gerade für Führungskräfte entsteht hier eine neue Rolle. Nicht als Kontrolleure, sondern als Gestalter:innen von Rahmenbedingungen, in denen KI sicher, sinnvoll und im Sinne des Teams genutzt wird.
Denn ohne klare Standards und gemeinsame Verständigung wird KI schnell zu einem unkoordinierten Nebenschauplatz mit Risiken für Qualität, Verantwortung und Zusammenarbeit. Mit einem klaren Fokus auf Menschen, Prozesse und Weiterentwicklung entsteht dagegen das, was wirklich zählt: Ein produktiver und verantwortungsvoller Einsatz von KI. In diesem Beitrag zeigen wir, wie das gelingen kann. Mit vier konkreten Empfehlungen aus der Praxis.
1. Stelle sicher, dass Entwickler:innen den generierten Code wirklich verstehen
Code darf nicht nur funktionieren, er muss verstanden, überprüft und im Team nachvollziehbar sein. Code-Reviews gehören bei uns längst zum Standard, doch mit dem Einsatz von KI gewinnen sie zusätzlich an Bedeutung: Gerade bei generierten Codeabschnitten ist es entscheidend, dass Entwickler:innen erklären und begründen können, was übernommen wird. Das stärkt nicht nur die Qualität, sondern auch das gemeinsame Systemverständnis
Hinweis: An dieser Stelle ist Fingerspitzengefühl gefragt. Code-Reviews sollten nicht in Micro-Management abgleiten. Trotz sinnvoller Prüfprozesse brauchen Entwickler:innen den Freiraum, neue Werkzeuge mit Neugier und Verantwortung auszuprobieren.
2. Stärke eigenständiges Denken und fördere die KI-Nutzung proaktiv
KI soll entlasten, nicht das eigenständige Lösen komplexer Probleme verdrängen. Führungskräfte können das fördern, indem sie Formate schaffen, in denen konzeptionelles Denken im Fokus steht. Zum Beispiel bei Architekturentscheidungen oder bei der Bewertung mehrerer Lösungswege. Auch konkrete Schulungen oder Weiterbildungen im Sinne von "Wie arbeite ich mit der KI im Team?" oder "Welches LLM nutze ich für welche Aufgabe?" können helfen, Fähigkeiten des Menschen und Computers zielführend miteinander zu verknüpfen.
Hinweis: Es hilft, Aufgaben bewusst so zu formulieren, dass die KI maximal Assistenz bietet, die Entscheidung aber beim Team liegt. So bleibt Verantwortung erhalten und Kompetenzentwicklung findet weiterhin statt. Zum Beispiel: „Lass dir von der KI mögliche Teststrategien für das Feature vorschlagen und wählt im Team die passende aus.“
3. Definiere Standards für den Einsatz von AI-Assisted Development
Neben klassischen Qualitätsvorgaben braucht es neue Regeln für den KI-Einsatz. Dazu gehören etwa die Benennung der Tools sowie klare Kriterien, welche Aufgaben mit KI umgesetzt werden dürfen und welche nicht.
Hinweis: Standards sollten praxisnah bleiben. Zu viele Vorschriften können den produktiven Einsatz der Technologie blockieren. Besser ist es, mit einem sinnvollen Rahmen zu starten und diesen auf Basis der gesammelten Erfahrungen gemeinsam weiterzuentwickeln.
4. Denke Sicherheit und Datenschutz konsequent mit
Beim Einsatz externer KI-Dienste muss klar geregelt sein, wie mit sensiblen Daten umgegangen wird. Prompting-Guidelines, abgestimmt mit Datenschutz- und Rechtsteams, schaffen Sicherheit für alle Beteiligten.
Hinweis: Transparenz ist hier entscheidend. Teams sollten genau wissen, welche Tools genutzt werden dürfen, welche Informationen verarbeitet werden können und wo klare Grenzen gelten. Nur dann entsteht Vertrauen in den kontrollierten Einsatz von Generative AI.
Fazit: Führungskräfte müssen KI-Nutzung aktiv begleiten
AI-Assisted Development ist kein Selbstläufer. Es funktioniert dann am besten, wenn Menschen, Prozesse und Technologie bewusst aufeinander abgestimmt sind. Führungskräfte spielen dabei eine Schlüsselrolle. Nicht durch Kontrolle, sondern durch Klarheit.
Wer Standards schafft, Freiräume definiert, Wissen im Team stärkt und Verantwortung sichtbar macht, sorgt dafür, dass KI nicht zu Verunsicherung führt, sondern zu besseren Ergebnissen. Dabei geht es nicht um starre Regeln, sondern um gemeinsames Lernen im Team, um neue Fragen von Qualität, Verantwortung und Zusammenarbeit zu beantworten.
Gute Führung erkennt: KI ersetzt nicht das Denken, sie fordert es heraus. Und genau darin liegt ihre Chance: Menschen mehr Raum für das geben, was wirklich zählt. Und Technologie als Werkzeug benutzen, um schneller, strukturierter und besser dorthin zu kommen.
