Coding ist nur ein Drittel des Aufwands — wer KI darauf reduziert, optimiert ins Leere

Coding macht im Kern nur 30 bis 50 Prozent des Projektaufwands aus (Detailentwurf, Codeerstellung, Modultest zusammen) — der Rest verteilt sich auf Planung, Spezifikation, Test, Deployment und Management. Wer KI ausschließlich als Coding-Beschleuniger einsetzt, stößt deshalb an eine harte rechnerische Grenze.

Wofür die Zahl spricht: Drei unabhängige Datenquellen aus vier Jahrzehnten — Boehms 63 TRW-Projekte, das ISBSG-Repository mit rund 1.500 Projekten und Capers Jones’ Auswertung von über 12.000 Projekten — konvergieren auf denselben Korridor. Nach Amdahls Gesetz ergibt sich daraus: Selbst bei unendlich schnellem Coding liegt der maximal mögliche Gesamtfaktor bei 1,4 bis 2,0. Bain bestätigt das empirisch — Teams, die ausschließlich Coding-Assistenten einführen, messen tatsächlich nur 10 bis 15 Prozent Produktivitätsgewinn Bain & Company 2025 — deutlich unter der theoretischen Decke, aber in ihrer Nähe.

Wogegen die Begrenzung als letztes Wort spricht: Die Decke gilt nur, wenn ausschließlich das Coding beschleunigt wird. Wird KI stattdessen über den gesamten Lebenszyklus eingesetzt — Konzept, Spezifikation, Test, Betrieb —, verschiebt sich die Rechnung: Der erreichbare Gesamtfaktor liegt dann bei 2 bis 3, mit einer theoretischen Obergrenze von rund 7, wenn der irreduzible menschliche Anteil bei nur 15 Prozent läge. Das ist eine Annahme, keine Messung — aber sie zeigt, wo der eigentliche Hebel liegt: nicht im schnelleren Tippen, sondern in der Breite des Einsatzes.

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