Software schneller bauen: Wie wir mit Claude Code und KI-Coding-Agenten arbeiten

Vor zwei Jahren war die Frage «Sollen wir eine eigene Software bauen lassen?» für viele Schweizer KMU schnell beantwortet: zu teuer, zu langsam, zu riskant. Diese Rechnung hat sich verschoben. Nicht, weil Entwickler plötzlich überflüssig wären, sondern weil sich die Art, wie Software entsteht, spürbar verändert hat.

Der Grund dafür heisst KI-Coding-Agent. In diesem Beitrag beschreiben wir offen, wie wir bei Digital Airways mit solchen Werkzeugen arbeiten, wo sie wirklich Zeit sparen, wo sie es nicht tun – und was das für Sie als Auftraggeber konkret bedeutet.

Was ein KI-Coding-Agent von einer Code-Vervollständigung unterscheidet

Die erste Generation von KI-Hilfen im Programmieren schlug einzelne Zeilen vor, während der Entwickler tippte. Nützlich, aber im Kern eine bessere Autovervollständigung.

Ein KI-Coding-Agent arbeitet anders. Er bekommt eine Aufgabe in natürlicher Sprache – etwa «Ergänze im Bestellformular eine Prüfung, dass das Lieferdatum nicht in der Vergangenheit liegt» – und erledigt daraufhin mehrere Schritte selbstständig: Er durchsucht das Projekt nach den relevanten Dateien, versteht die bestehende Struktur, schreibt die Änderung, führt die Tests aus und korrigiert sich, wenn etwas fehlschlägt.

Bekannte Vertreter sind Claude Code (Anthropic), ChatGPT Codex (OpenAI) sowie agentische Funktionen in Entwicklungsumgebungen. Herstellerneutral betrachtet lösen sie dieselbe Grundaufgabe: Sie verschieben die Arbeit des Entwicklers von «Zeilen schreiben» hin zu «Ergebnis beschreiben, prüfen und verantworten».

Welche Assistenten sich für welche Aufgabe eignen, haben wir im Beitrag Claude, ChatGPT & Copilot im Vergleich ausführlicher eingeordnet.

Wo die Zeit tatsächlich eingespart wird

Der grösste Irrtum in der öffentlichen Diskussion ist die Annahme, KI mache das Programmieren pauschal «zehnmal schneller». Realistisch ist ein anderes Bild: Der Zeitgewinn ist sehr ungleich verteilt.

Tätigkeit	Wirkung von KI-Agenten
Grundgerüst, Formulare, Standard-Ansichten	Sehr hoch – Stunden statt Tage
Bestehenden Code verstehen und dokumentieren	Sehr hoch – besonders bei Altsystemen
Tests schreiben und Fehler eingrenzen	Hoch
Datenmodell und Architektur festlegen	Gering – bleibt Kopfarbeit
Fachliche Anforderungen klären	Keine – das entsteht im Gespräch mit Ihnen
Sicherheit, Berechtigungen, Datenschutz	Gering – braucht menschliche Prüfung

Die Muster darin sind aufschlussreich. Alles, was viel Fleissarbeit und wenig Entscheidung enthält, wird dramatisch schneller. Alles, was Urteilsvermögen, Kontextwissen und Verantwortung verlangt, bleibt weitgehend gleich.

Genau deshalb verschwindet die Rolle des Entwicklers nicht – sie verschiebt sich. Wer heute gut entwickelt, verbringt mehr Zeit mit sauberer Aufgabenformulierung, Code-Review und Qualitätssicherung und weniger mit dem Abtippen bekannter Muster.

Wie wir konkret arbeiten

Bei uns läuft ein typischer Entwicklungsschritt in vier Phasen ab:

1. Aufgabe präzisieren. Bevor der Agent startet, wird die Anforderung schriftlich festgehalten: Was soll herauskommen, welche Regeln gelten, was darf sich nicht ändern? Diese Sorgfalt ist keine Bürokratie – eine unklare Aufgabe führt bei einem KI-Agenten genauso zuverlässig zu einem falschen Ergebnis wie bei einem Menschen.
2. Der Agent setzt um. Er arbeitet in einem abgegrenzten Bereich des Projekts, hat Zugriff auf den bestehenden Code und die Tests, und schlägt eine vollständige Änderung vor.
3. Ein Mensch prüft. Jede Zeile, die in ein Kundenprojekt geht, wird von einem unserer Entwickler gelesen und verstanden. Das ist nicht verhandelbar. Ein Agent kann eine Lösung liefern, die funktioniert und trotzdem falsch ist – etwa weil sie einen Sonderfall Ihres Betriebs nicht kennt.
4. Automatisiert testen und ausrollen. Tests und Deployment laufen wie zuvor über etablierte Prozesse. Der Agent ändert nicht, wie sorgfältig veröffentlicht wird.

Der Effekt zeigt sich vor allem in der Frühphase eines Projekts. Ein funktionierender Prototyp, den Sie anfassen und kommentieren können, entsteht heute oft in Tagen statt in Wochen. Und ein früher Prototyp ist der beste Schutz vor der teuersten Art von Fehler: einer Software, die genau das tut, was im Pflichtenheft stand, aber nicht das, was der Betrieb braucht.

Was das für Sie als Auftraggeber bedeutet

Für Schweizer KMU ergeben sich daraus vier praktische Konsequenzen.

Individualentwicklung wird für kleinere Vorhaben realistisch. Projekte, die früher wegen des Aufwands an der Wirtschaftlichkeitsgrenze scheiterten, sind heute rechenbar. Damit verschiebt sich auch die Abwägung zwischen Standardsoftware und einer Lösung, die exakt zu Ihrem Prozess passt.

Zwischenstände kommen früher. Sie sehen schneller etwas Lauffähiges – und können früher eingreifen. Nutzen Sie das aktiv: Feedback in Woche zwei ist um ein Vielfaches günstiger als Feedback in Monat vier.

Die Qualität hängt weiterhin am Team, nicht am Werkzeug. KI-Agenten sind für alle verfügbar. Der Unterschied zwischen einer soliden und einer fragilen Lösung entsteht bei der Architektur, beim Testen und beim Review – also genau dort, wo der Agent am wenigsten beiträgt. Fragen Sie einen Anbieter deshalb nicht, ob er KI nutzt, sondern wie er die Qualität sichert.

Der Betrieb danach bleibt Ihr Thema. Schnell gebaute Software will genauso gepflegt, aktualisiert und verstanden werden wie langsam gebaute. Klären Sie von Anfang an, wem der Code gehört, wo er liegt und wer ihn in zwei Jahren weiterentwickeln kann.

Datenschutz: Was passiert mit Ihrem Code?

Ein berechtigter Einwand lautet: Wenn ein KI-Agent unseren Code sieht – wo geht der hin? Seit dem revidierten Datenschutzgesetz (revDSG) ist die Frage in der Schweiz zu Recht präsent.

Drei Punkte helfen bei der Einordnung:

• Geschäftstarife unterscheiden sich klar von Gratis-Angeboten. Bei den kostenpflichtigen Business- und Enterprise-Varianten der grossen Anbieter werden Eingaben in der Regel nicht zum Training der Modelle verwendet. Das ist der Rahmen, in dem professionelle Entwicklung stattfinden sollte.
• Nicht jeder Code ist gleich sensibel. Ein Bestellformular ist etwas anderes als ein Datenexport mit Personendaten. Testdaten statt Echtdaten sind in der Entwicklung ohnehin gute Praxis – mit KI-Agenten wird diese Regel wichtiger, nicht neu.
• Verantwortung bleibt beim Dienstleister. Wer Ihre Software baut, muss Ihnen sagen können, welche Werkzeuge im Spiel sind und unter welchen Bedingungen. Fragen Sie danach.

Was KI-Agenten (noch) nicht können

Zur Ehrlichkeit gehört auch die Gegenseite. In unserem Alltag stossen wir regelmässig an dieselben Grenzen:

• Sie kennen Ihren Betrieb nicht. Warum eine Rechnung bei Ihnen zwei Freigaben braucht und wer im Ausnahmefall entscheidet, steht in keinem Repository.
• Sie treffen Architekturentscheidungen oft plausibel, aber kurzsichtig – tragfähig für heute, unpraktisch in zwei Jahren.
• Sie sind selbstsicher, auch wenn sie falsch liegen. Ohne Review ist das ein reales Risiko, kein theoretisches.
• Sie ersetzen kein Gespräch. Die wertvollste Stunde in einem Projekt ist meist die, in der jemand vor Ort zuschaut, wie tatsächlich gearbeitet wird.

Für kleinere Automatisierungen ohne eigene Entwicklung bleiben No-Code-Ansätze wie die Microsoft Power Platform ein sinnvoller Weg – KI-Agenten und No-Code schliessen sich nicht aus, sondern decken unterschiedliche Bedarfslagen ab.

Fazit

KI-Coding-Agenten wie Claude Code oder ChatGPT Codex haben die Softwareentwicklung real verändert – aber anders, als die Schlagzeilen vermuten lassen. Sie beschleunigen die Fleissarbeit erheblich und lassen die anspruchsvollen Teile weitgehend unberührt. Für Schweizer KMU heisst das: Eine massgeschneiderte Lösung ist heute in kürzerer Zeit und für ein kleineres Budget erreichbar als noch vor zwei Jahren – vorausgesetzt, jemand nimmt Anforderungen, Review und Betrieb weiterhin ernst.

Sie überlegen, ob sich eine eigene Anwendung für einen Ihrer Prozesse lohnt? In einem kostenlosen Erstgespräch schauen wir uns Ihren Ablauf an und sagen Ihnen ehrlich, ob sich der Aufwand rechnet – auch dann, wenn die Antwort Nein lautet.