Viele Unternehmen beschäftigen sich mit KI-Agenten, doch der produktive Einsatz bleibt bislang die Ausnahme. Laut der GenAI Impact-Studie von adesso prüfen 41 Prozent der befragten Unternehmen derzeit noch die grundsätzlichen Einsatzmöglichkeiten, während knapp 31 Prozent KI-Agenten bereits produktiv einsetzen. Der eigentliche Engpass liegt dabei weniger in der Technologie als im Verständnis für neue Formen der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI. Sieben Prinzipien sollen Orientierung für die agentische Softwareentwicklung geben.

Der Einsatz von KI-Agenten verändert die Softwareentwicklung grundlegend. Während klassische KI-Werkzeuge einzelne Aufgaben unterstützen, übernehmen agentische Systeme eigenständig definierte Arbeitsschritte innerhalb des Software Development Lifecycle. Voraussetzung dafür ist jedoch eine klare Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Maschine sowie ein methodischer Rahmen, der Qualität, Nachvollziehbarkeit und Governance sicherstellt.

1. Mensch und KI-Agent übernehmen unterschiedliche Rollen

Ein häufiger Irrtum besteht darin, KI-Agenten als besonders schnelle Entwickler zu betrachten. Tatsächlich übernehmen sie eine andere Funktion. Menschen definieren fachliche Anforderungen, Architekturprinzipien und Qualitätsmaßstäbe. Die Agenten setzen diese Vorgaben um, indem sie beispielsweise Code generieren, Tests durchführen, Fehler beheben oder Dokumentationen erstellen. Die Zusammenarbeit erfolgt dabei in kontinuierlichen Feedbackschleifen, sodass einzelne Arbeitsschritte nicht jedes Mal manuell angestoßen werden müssen.

2. Strukturierter Kontext verbessert die Ergebnisse

Die Qualität der Ergebnisse hängt maßgeblich von den bereitgestellten Informationen ab. Unklare Anforderungen führen auch bei leistungsfähigen Sprachmodellen zu ungenauen Resultaten. Deshalb gewinnen strukturierte Spezifikationen, Architekturvorgaben und Kontextdokumentationen an Bedeutung. Sie bilden die Grundlage dafür, dass Agenten Aufgaben nachvollziehbar und zielgerichtet bearbeiten können.

3. Kürzere Entwicklungszyklen beschleunigen die Umsetzung

Agentische Entwicklung verkürzt die Dauer einzelner Entwicklungszyklen deutlich. Statt zwei- bis dreiwöchiger Sprints sind Iterationen von zwei bis vier Tagen möglich. Anforderungen, Implementierung, Tests, Reviews und Betrieb folgen in kurzen Abständen aufeinander. Dadurch lassen sich Fehler schneller erkennen und neue Anforderungen zeitnah berücksichtigen. Gleichzeitig können Agenten kontinuierlich arbeiten und Entwicklungsprozesse außerhalb klassischer Arbeitszeiten fortsetzen.

4. Automatisierung bleibt unter menschlicher Kontrolle

Vollständig autonom arbeitende Agenten gelten in der Praxis nicht als zielführend. Stattdessen setzt sich das Konzept der Guided Automation durch. Dabei arbeiten spezialisierte Agenten innerhalb klar definierter Rahmenbedingungen, Übergabepunkte und Qualitätskontrollen. Strategische Entscheidungen, Architekturfragen und finale Freigaben verbleiben beim Menschen.

5. Governance schafft die Grundlage für den produktiven Einsatz

Mit der Einführung agentischer Entwicklung entstehen zusätzliche Anforderungen an Compliance und IT-Governance. Unternehmen müssen unter anderem festlegen, welche Sprachmodelle eingesetzt werden dürfen, wie mit geistigem Eigentum umgegangen wird und wie sich die Nutzungskosten transparent zuordnen lassen. Solche Regeln sollten bereits vor dem produktiven Einsatz definiert werden, um einen skalierbaren Betrieb zu ermöglichen.

6. Auch bestehende Systemlandschaften lassen sich einbinden

Agentische Softwareentwicklung ist nicht auf Neuentwicklungen beschränkt. Auch bestehende Anwendungen und gewachsene Codebasen können integriert werden. Voraussetzung sind abgestimmte Prozesse und klar definierte Übergabepunkte zwischen klassischen Entwicklungsteams und agentischen Arbeitsweisen. Koordinationsmechanismen wie Kanban helfen dabei, unterschiedliche Entwicklungsgeschwindigkeiten innerhalb eines Projekts zu synchronisieren.

7. Potenzial über die Softwareentwicklung hinaus

Die beschriebenen Prinzipien lassen sich auch auf andere Unternehmensbereiche übertragen. Überall dort, wo Prozesse dokumentierbar, wiederkehrend und in klar definierte Arbeitsschritte gegliedert sind, können agentische Ansätze Effizienzpotenziale erschließen. Beispiele reichen von der Qualitätssicherung über die Dokumentenverarbeitung bis hin zur automatisierten Analyse von Geschäftsprozessen.

Zum Ausblick erklärt Benedikt Bonnmann, Mitglied des Vorstands der adesso SE:

„Die Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen agentisch arbeiten werden, sondern wie schnell sie die Voraussetzungen dafür schaffen. Mit adSCAILE haben wir bei adesso einen Prozess entwickelt, der agentische Softwareentwicklung beherrschbar macht: erprobt in echten Projekten, skalierbar auf unterschiedliche Kontexte. Was wir dabei gelernt haben, gilt längst nicht mehr nur für Code, es gilt für jeden Prozess, den Unternehmen mit uns transformieren wollen.“