Plus 98 Prozent Pull Requests, aber gleiche Lead Time: der Engpass wandert

Eine Telemetrie-Analyse von Faros AI 2025 über mehr als 10.000 Entwickler in 1.255 Teams zeigt einen scharfen Befund: KI-Adoption bringt im Mittel plus 21 Prozent abgeschlossene Aufgaben und plus 98 Prozent Pull Requests pro Entwickler — aber plus 91 Prozent PR-Review-Zeit. Die DORA-Reports 2024 und 2025 messen auf der Auslieferungsebene keine entsprechende Beschleunigung. Der Engpass verschiebt sich von der Frage, wie schnell Code entsteht, zu der Frage, wie schnell er in Produktion kommt — und CI/CD wird zur Stelle, an der sich das zeigt.

Wofür es spricht: KI-Quality-Gates tragen dort, wo die Prüfreferenz im Diff selbst liegt — Lint, Komplexität, Coverage, bekannte Fehlermuster. Bei Google werden inzwischen 7,5 Prozent aller Reviewkommentare per automatischem Werkzeugvorschlag aufgelöst, gegenüber 4,9 Prozent in der Vorgängerversion. Genau dieses Muster lässt sich als blockierendes Gate bauen, ohne die Lieferung zu gefährden.

Wogegen es spricht: Alles, was über diese lokal prüfbare Ebene hinausgeht, hat eine schlechtere Trefferquote, als ein blockierendes Gate verträgt. Im bislang strengsten Benchmark über 1.000 manuell verifizierte Pull Requests liegt der beste F1-Wert bei 19,38 Prozent — weit unter Googles eigener Betriebsschwelle von höchstens 10 Prozent wirksamen Fehlalarmen. Ein Feldversuch mit 238 Praktikern und 4.335 Pull Requests bestätigt die Kehrseite: 73,8 Prozent der Werkzeug-Kommentare wurden aufgelöst, doch die PR-Durchlaufzeit stieg von 5 Stunden 52 Minuten auf 8 Stunden 20 Minuten.

Die Konsequenz: Gates mit Referenz im Artefakt selbst dürfen blockieren; alles Übergreifende bleibt vorerst Hinweis, bis die eigene Fehlalarmquote gemessen ist.

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