„Wir haben Projekte, in denen wir keine Zeile Code mehr tippen.“

Wie adesso mit KI Softwareentwicklung, Organisation und das Geschäftsmodell der IT-Dienstleistung verändert

Wenn KI die Programmierarbeit übernimmt, ist ein Softwareprojekt noch lange nicht fertig. Aber die Aufgaben im Team verändern sich und mit ihnen die Frage, wofür Kunden einen IT-Dienstleister bezahlen. Frank Dobelmann, CTO von adesso und dessen erster Mitarbeiter, spricht mit Simon Biela über kleinere Projektteams, den Umbau der Organisation und die schwierige Ausbildung der nächsten Entwicklergeneration. Eine fertige Antwort auf alle Folgen dieses Wandels hat er nicht. Wohl aber Erfahrungen aus Projekten, in denen niemand mehr eine Zeile Code selbst tippt.

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Frank, was verändert KI gerade bei adesso?

Wir haben uns Anfang 2025 intensiv damit beschäftigt, was diese Entwicklung für uns bedeutet. Dazu haben wir externe Perspektiven einbezogen und eine Gruppe zusammengestellt, die sowohl die Technologie als auch unsere Branchen versteht. Es ging nicht nur darum, ein neues Werkzeug für Entwickler einzuführen. Wir mussten uns fragen, wie sich unsere Arbeit insgesamt verändert.

Das Tempo ist dabei die eigentliche Herausforderung. Was wir als Zukunftsbild beschrieben haben, wurde von der technischen Entwicklung teilweise schon wieder überholt. Wir müssen als ganze Organisation schneller lernen. Das betrifft nicht nur die Softwareentwicklung, sondern auch die Art, wie wir neue Themen aufnehmen und in unser Geschäft übersetzen.

Ist das für IT-Dienstleister schon eine Krise?

Unsere aktuelle Auslastung ist hoch. Insofern würde ich nicht sagen, dass wir heute schon in einer Krise stecken. Aber wir sehen eine grundlegende Veränderung. Darauf muss man sich vorbereiten, auch wenn das bestehende Geschäft gerade noch funktioniert.

Die Nutzung von KI ist außerdem nicht überall gleich weit. Es gibt Projektkontexte, in denen wir bestimmte Möglichkeiten noch nicht einsetzen können. Und innerhalb der Organisation gehen Menschen unterschiedlich schnell mit. Das ist kein Grund, ihnen Vorwürfe zu machen. Wir müssen die Voraussetzungen schaffen, damit sie diese Veränderung mitgehen können.

Wie sieht ein Projekt aus, in dem KI bereits einen großen Teil der Entwicklung übernimmt?

Wir sehen Projekte, in denen Teams, die vorher aus sechs bis acht Leuten bestanden, heute mit drei bis vier arbeiten. Auch die Taktung verändert sich. Statt alle zwei oder drei Wochen gibt es teilweise zweimal pro Woche ein Release. Das sind Erfahrungen aus einzelnen Projekten, nicht eine Beschreibung sämtlicher Arbeit bei adesso.

Es gibt dabei Projekte, in denen wir keine Codezeile mehr selbst tippen. Ich vergleiche das mit dem Übergang von einer Manufaktur zur industriellen Fertigung. Menschen bearbeiten nicht mehr jeden einzelnen Schritt von Hand. Sie gestalten und überwachen den Prozess, in dem die Software entsteht.

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„Ich vergleiche das mit dem Übergang von einer Manufaktur zur industriellen Fertigung.“ – Frank Dobelmann

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Was müssen die Menschen dann noch können?

Sie müssen verstehen, ob der Prozess richtig funktioniert. Welcher Agent macht gerade was? Wo brauchen wir eine Prüfung? Wie stellen wir sicher, dass das Ergebnis die Anforderungen erfüllt? Die Arbeit verschiebt sich auf eine höhere Abstraktionsebene.

Architekturverständnis und das Verständnis für die Fachlichkeit werden wichtiger. Wobei beides auch früher schon wichtig war. Unser Anspruch war nie, einfach blind eine Spezifikation abzuarbeiten und erst am Ende gemeinsam mit dem Kunden festzustellen, dass man eigentlich etwas anderes gebraucht hätte. Wir müssen verstehen, was der Kunde erreichen will, um seine Abläufe sinnvoll unterstützen zu können.

Schnell gebaut ist noch nicht verlässlich

Warum reicht es nicht, wenn die KI einen funktionierenden Prototypen liefert?

Ein Prototyp lässt sich heute sehr schnell herstellen. Das eröffnet Möglichkeiten, etwa wenn wir in einer frühen Projektphase etwas zeigen wollen. Aber damit ist noch nicht beantwortet, ob daraus verlässliche Unternehmenssoftware wird.

Es gibt funktionale und nicht funktionale Anforderungen. Sicherheit, Wartbarkeit und Skalierbarkeit gehören dazu. Dass etwas auf den ersten Blick funktioniert, bedeutet nicht, dass all diese Anforderungen erfüllt sind. Genau deshalb müssen wir den Entwicklungsprozess so gestalten, dass die Qualität geprüft wird.

Wie hältst du einen automatisierten Entwicklungsprozess auf dem richtigen Weg?

Ein Ansatz ist, immer wieder Qualitätsprüfungen einzuziehen. Wir wollen erkennen, ob die KI auf dem richtigen Pfad ist, und sie gegebenenfalls wieder dorthin bringen. Fehler werden nach hinten teurer. Das gilt weiterhin, auch wenn der Gesamtprozess effizienter wird.

Gleichzeitig können wir Dinge tun, die früher im Verhältnis zum Aufwand zu teuer waren. Dazu gehören mehr Dokumentation und eine höhere Testabdeckung. Beides wird in einem stärker automatisierten Prozess auch wichtiger. Es geht also nicht nur darum, dieselbe Arbeit schneller zu erledigen, sondern den Prozess anders zu gestalten.

Wird irgendwann nur noch vorne eine Anforderung hineingegeben und hinten das Ergebnis geprüft?

Wir beschäftigen uns auch mit diesem Ansatz. Dann definieren wir am Anfang alle Anforderungen und prüfen am Ende, ob sie erfüllt sind. Den Weg dazwischen bestimmen die Agenten. Das ist ein anderes Paradigma als ein Prozess, in dem Menschen zwischendurch verständliche Ergebnisse und einzelne Schritte kontrollieren.

Wie schnell und wie weit sich KI dorthin entwickelt, kann heute keiner sicher sagen. Deshalb erlauben wir uns parallele Entwicklungen. Wir arbeiten an unterschiedlichen Ansätzen und schauen, wie sich die Möglichkeiten verändern. Das ist eine Zukunftsfrage, nicht die Beschreibung einer schon überall vollständig autonomen Softwareentwicklung.

Woher kommen die erfahrenen Entwickler von morgen?

Was passiert mit der Ausbildung, wenn Junioren nicht mehr auf die bisherige Weise programmieren lernen?

Das ist eine der schwierigen Fragen. Wir haben ungefähr 500 bis 600 Studierende. Sie können an der Hochschule weiterhin Grundlagen lernen. Aber wo sammeln sie die praktische Erfahrung, wenn Implementierung im Projekt weniger wird?

Zu sagen, sie hätten nun mehr Zeit und könnten deshalb direkt Architektur lernen, greift für mich zu kurz. Das ist eine andere Abstraktionsebene und ein anderer Anspruch. Wie wir Menschen gut dorthin führen, ist eine Herausforderung für unsere Ausbildungsprogramme. Eine vollständig gelöste Antwort habe ich darauf noch nicht.

Manche Unternehmen wollen deshalb keine Junioren mehr. Ist das nachvollziehbar?

Ich höre diese Aussage tatsächlich. Auch Kunden sagen, wir sollten ihnen nur noch Senioren schicken, auf Junioren könne man im Zeitalter der KI verzichten. Damit würden wir uns ins eigene Fleisch schneiden, wenn wir so in der Breite denken.

Wir müssen Arbeit und Projekte neu betrachten und herausfinden, wo weiterhin praktische Lernmöglichkeiten entstehen. Gerade weil ein Teil der Erfahrung über das eigene Implementieren wegfällt, wird engeres Mentoring wichtig. Junioren müssen näher an die erfahrenen Leute heran und mitbekommen, wie diese arbeiten und Entscheidungen treffen. Dass die Hürde auf Kundenseite höher wird, macht das nicht leichter.

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„Denn das sind natürlich die Senioren, die wir morgen brauchen.“ – Frank Dobelmann

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Andere Projekte brauchen eine andere Organisation

Welche Projekte werden durch KI möglich, die vorher schwer zu rechtfertigen waren?

Die Modernisierung alter Software ist ein Beispiel. Solche Vorhaben waren teilweise so aufwendig, dass sie über viele Jahre angelegt waren oder immer wieder verschoben wurden. KI gibt uns neue Möglichkeiten, die vorhandenen Systeme und ihre Anforderungen zu verstehen.

Es geht nicht einfach darum, alten Code Zeile für Zeile in eine neue Sprache zu übersetzen. In den Systemen steckt Geschäftswissen. Wir müssen herausfinden, was sie tun und warum sie es tun. Dabei können wir Informationen aus dem Code, aus Dokumentation und aus Interviews zusammenführen. Entscheidend ist, den geschäftlichen Wert zu verstehen und zu erhalten.

Warum muss sich dafür auch adesso selbst verändern?

Weil wir nicht nur einen technischen Entwicklungsschritt beschleunigen. Wenn sich die Arbeit in den Projekten verändert, müssen sich auch Aufgaben und Zusammenarbeit verändern. Das Verständnis für das Geschäft des Kunden wird noch wichtiger. Was will er erreichen? Wie funktioniert sein Markt? Wohin soll sich die Anwendung entwickeln?

Wir verschlanken auch unsere Hierarchieebenen von fünf auf drei. Das soll uns schneller machen. Solche Veränderungen betreffen Führungsaufgaben und Rollen. Man kann diesen Wandel nicht nebenbei gestalten, sondern muss ihm Aufmerksamkeit geben.

Bedeutet weniger Personalwachstum automatisch Personalabbau?

Nein, das muss man auseinanderhalten. Wir sprechen darüber, dass wir beim Personal nicht mehr so wachsen werden, wie wir das früher geplant hätten. Das ist nicht dasselbe wie ein absoluter Personalabbau.

Für eine Organisation, die lange stark gewachsen ist, stellt sich trotzdem die Frage nach ihrem Selbstverständnis. Größere Teams waren ein Zeichen von Erfolg und haben Perspektiven eröffnet. Wenn Wachstum nicht mehr auf dieselbe Weise funktioniert, brauchen wir andere Maßstäbe. Wir arbeiten schon seit einigen Jahren daran, Ergebnisse und den geschaffenen Wert stärker in den Vordergrund zu stellen.

Was bleibt vom Geschäft mit Arbeitstagen?

Woran soll sich der Erfolg eines IT-Dienstleisters künftig bemessen?

Nicht in erster Linie daran, wie schnell seine Mannschaft wächst. Entscheidend ist, welchen Wert wir mit unserer Tätigkeit erzielen. Wir haben diese Veränderung unserer Kennzahlen einmal Währungsreform genannt. Es ging darum, von personenbezogenen Wachstumsgrößen stärker zum Ergebnis zu kommen.

Diese Richtung treiben wir weiter. Eine hohe Auslastung oder viele eingesetzte Leute sagen noch nicht allein, welchen Nutzen ein Projekt schafft. Wir müssen stärker auf das Ergebnis schauen, das wir mit unserer Arbeit erreichen.

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„Und nicht mehr Personen, Tage oder reine Auslastung, sondern tatsächlich Wert bezogen.“ – Frank Dobelmann

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Wie kalkuliert man ein Projekt, wenn Agenten statt Menschen einen Teil der Arbeit erledigen?

Das müssen wir neu lernen. Für die Schätzung klassischer Projekte haben wir über viele Jahre Erfahrung gesammelt. Bei agentischer Entwicklung kommen andere Kostenbestandteile hinzu, etwa die Nutzung der Modelle. Wir bauen die Grundlage auf, um diese Kosten besser zu verstehen.

Aus den Daten über die Modellnutzung können wir künftig möglicherweise genauer ableiten, was die Herstellung einzelner Funktionen kostet. Dann lässt sich auch besser vergleichen, welchen Wert eine Funktion für den Kunden hat und welcher Aufwand gerade entsteht. Wenn sich Anforderungen verändern, muss man neu bewerten, ob es wirtschaftlich sinnvoll ist, weiterzumachen. Aber diese Erfahrungsgrundlage ist noch im Aufbau.

Verschwindet damit die Abrechnung nach Aufwand?

Ich glaube nicht, dass sie von heute auf morgen verschwindet. Wir werden sie noch eine Zeit lang sehen. Gleichzeitig beschäftigen wir uns mit anderen Modellen. Bei ausreichend klaren Anforderungen können Festpreise eine Möglichkeit sein. Auch eine Beteiligung am geschaffenen Kundennutzen ist denkbar.

Das passt nicht automatisch zu jedem Projekt. Man muss verstehen, was der Kunde bestellt, wie klar die Anforderungen sind und woran sich das Ergebnis bemessen lässt. Die Frage ist nicht nur, wie viele Arbeitstage wir künftig auf eine Rechnung schreiben. Die Frage ist, welchen Wert wir liefern und wie sich dieser Wert in unserem Geschäft abbilden lässt.

Was können Unternehmen außerhalb der IT-Dienstleistung daraus lernen?

Wir sind früh betroffen, weil KI gerade in der Softwareentwicklung sehr viel verändert. Daraus würde ich nicht ableiten, dass wir grundsätzlich klüger sind als andere Branchen. Aber andere Unternehmen werden sich ebenfalls fragen müssen, was diese Möglichkeiten für ihre Arbeit und ihre Organisation bedeuten.

Ein guter Einstieg kann sein, Prozesse zu vereinfachen, die Menschen im Alltag nerven. Dann wird die Entlastung konkret. Es geht nicht nur darum, irgendwo ein zusätzliches Werkzeug einzuführen oder ausschließlich ein Sparziel vorzugeben. Die Aufgaben der Menschen verändern sich. Gestaltung, Verständnis und Verantwortung werden weiterhin gebraucht.

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Redaktioneller Hinweis

Dieses Interview basiert auf der AI & Why Podcast-Episode ‚Was verkaufen IT-Dienstleister, wenn KI programmiert?‘ mit Frank Dobelmann. Für eine bessere Lesbarkeit wurde das Gespräch redaktionell bearbeitet und sprachlich leicht angepasst, ohne die inhaltlichen Aussagen zu verändern.

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