Der Autopilot übernimmt nicht das Cockpit: Developer-Ausblick 2026

Jedes Mal, wenn ein neues KI-Modell gelauncht wird, poppt die gleiche Schlagzeile auf: "Das Ende der Entwickler ist nah." LinkedIn-Feeds füllen sich mit Dystopien, Twitter/X brennt, und irgendwo sitzt ein Junior Developer und fragt sich, ob es überhaupt noch Sinn macht, diese Karriere anzufangen.

Ich arbeite seit über 15 Jahren in der Webentwicklung. Ich erinnere mich noch an Zeiten, in denen wir Dateien per Hand auf FTP-Server hochgeladen haben und die Nemesis jedes Entwicklers die Optimierung für Internet Explorer 6 bis 8 war. Ich habe die jQuery-Ära erlebt, die React-Revolution - und ja, jetzt auch die große KI-Welle.

Und ich sage: Die Wahrheit ist differenzierter als LinkedIn-Clickbait. Schauen wir uns die Fakten an.

Die KI-Entwicklung: Konsolidierung statt Revolution

Erinnert ihr euch an 2022/23? ChatGPT war neu, jede Woche kam ein besseres Modell, und es fühlte sich an, als würde die Welt sich grundlegend verändern.

Diese Phase ist vorbei. Ilya Sutskever, Mitgründer von OpenAI, beschreibt es so: "Die 2010er waren das Zeitalter des Skalierens, jetzt sind wir zurueck im Zeitalter des Staunens und der Entdeckung. Alle suchen nach dem nächsten Ding." Die Financial Times beschreibt GPT-5 als "eher evolutionär als revolutionär".

Das bedeutet nicht, dass KI aufhört, besser zu werden. Aber die Verbesserungen kommen jetzt anders: durch bessere Tools (Cursor, Claude Code, spezialisierte Agenten), durch Workflow-Integration, durch Spezialisierung. Die Phase der exponentiellen Sprünge durch reines Skalieren flacht ab.

Für uns Entwickler ist das eigentlich eine gute Nachricht: Inkrementelle Veränderungen kann man mitgehen. Man kann sich anpassen, ohne dass alle drei Monate die Spielregeln komplett neu geschrieben werden.

Wichtig dabei: Niemand weiss, ob nicht morgen ein neuer technischer Durchbruch alles wieder ändert. Aber Stand heute befinden wir uns in einer Konsolidierungsphase.

Der Jobmarkt: Ein differenzierter Blick

Ja, 2023/24 war hart. Entlassungen überall, Panik in den Foren. Aber die Datenlage für 2025/26 ist differenzierter.

Die positiven Signale: Entry-Level-Jobangebote steigen wieder. Der Pragmatic Engineer - einer der meistgelesenen Tech-Newsletter - berichtet, dass Big Tech nach den Cuts 2022/23 wieder rekrutiert. Meta, das 2023 am stärksten gekürzt hatte, stellt jetzt die meisten Engineers ein. Das Bureau of Labor Statistics erwartet jährlich über 300.000 neue Stellen in IT-Berufen.

Die Realität für Juniors: Junior-Developer-Positionen liegen immer noch deutlich unter dem Niveau von vor 2022. Big Tech stellt weniger Absolventen ein als früher. Die Konkurrenz ist hoch, weil mehr CS-Absolventen und Bootcamp-Graduates auf weniger Einstiegspositionen treffen.

Was das bedeutet: Der Markt erholt sich - aber er kehrt nicht zum 2021/22-Niveau zurück. Wer einsteigen will, muss mehr mitbringen als früher.

Was Freelancer-Portale uns zeigen

Ein Trend, den ich auf Freelancer-Portalen beobachte: Es gibt mittlerweile Projektangebote, die explizit nach Entwicklern suchen, die KI-Tools beherrschen. "Developers familiar with Copilot" steht da in den Anforderungen.

Die Zahlen von Upwork bestätigen das: Freelancer mit Coding-Jobs verdienen jetzt 11% mehr als vor dem ChatGPT-Launch im November 2022. Upwork nennt diese neue Rolle "the generalist" - jemand, der mit KI programmieren und designen kann.

Das ist ein wichtiges Signal: KI-Kompetenz ist nicht mehr nice-to-have. Sie wird aktiv nachgefragt und besser bezahlt.

Die Autopilot-Analogie: Mehr als nur Überwachung

Wenn du die Rolle von KI im Development verstehen willst, denk an Piloten im Flugzeug.

Der Autopilot fliegt 95% der Zeit. Er hält die Maschine auf Kurs, managed die Routine. Aber niemand würde ernsthaft vorschlagen, dass wir deshalb keine Piloten mehr brauchen.

"Aber Moment", wirst du vielleicht denken, "beim Auto passiert doch gerade genau das - Tesla, Waymo, autonomes Fahren. Warum sollte es beim Coding anders sein?"

Berechtigter Einwand. Aber der entscheidende Unterschied: Autofahren ist eine klar definierte, standardisierte Aufgabe mit messbarem Erfolg. Von A nach B kommen, ohne Unfall. Die Regeln sind kodifiziert (Straßenverkehrsordnung), die Umgebung ist strukturiert (Strassen, Schilder, Markierungen), das Ziel ist eindeutig.

Softwareentwicklung ist das Gegenteil: Die Anforderungen sind oft unklar und ändern sich. Jedes Projekt ist anders. "Erfolg" ist nicht objektiv messbar - "funktioniert" ist nicht dasselbe wie "ist gut". Und es erfordert Verständnis von Geschäftszielen, Nutzerverhalten, Ethik, Kommunikation.

Ein autonomes Auto muss nicht mit dem Kunden telefonieren und verstehen, was er eigentlich will. Es muss nicht entscheiden, ob ein Feature ethisch vertretbar ist. Es muss nicht technische Schulden gegen Geschwindigkeit abwägen.

Zurück zur Piloten Analogie - was machen Piloten, während der Autopilot fliegt?

Sie überwachen und entscheiden: Sie prüfen, ob das System korrekt arbeitet. Sie greifen bei Unregelmäßigkeiten ein. Sie treffen Entscheidungen, wenn etwas Unvorhergesehenes passiert.

Sie kommunizieren: Mit dem Tower, mit anderen Flugzeugen, mit der Crew, mit den Passagieren. Der Autopilot kann keine Durchsage machen, wenn es Turbulenzen gibt. Er kann nicht mit der Flugsicherung verhandeln, wenn sich die Route ändern muss.

Sie tragen Verantwortung: Bei einem Notfall entscheiden Piloten, wo sie landen, wie sie priorisieren, wie sie mit begrenzten Ressourcen umgehen. Das sind moralische Entscheidungen, die ein System nicht treffen kann.

Sie behalten das grosse Bild: Wetter, Treibstoff, alternative Flughäfen, Passagiersicherheit - Piloten integrieren Informationen aus dutzenden Quellen zu einem Gesamtbild.

Genauso läuft es mit KI und Entwicklung:

Überwachung und Entscheidung: KI schreibt Code - Entwickler prüfen Sicherheit, Qualität, Wartbarkeit. Sie erkennen, wenn die KI Mist gebaut hat. Sie treffen architektonische Entscheidungen.

Kommunikation: Mit Stakeholdern, mit Kunden, im Team. Anforderungen verstehen, technische Entscheidungen erklären, Erwartungen managen. KI kann keinen Workshop mit dem Kunden moderieren. Sie kann nicht erklären, warum Feature X drei Wochen länger dauert.

Ethische Verantwortung: Welche Daten sammeln wir wirklich? Die KI schlägt vielleicht ein Tracking-Skript vor - aber ist das vertretbar? KI-Code ignoriert oft Barrierefreiheit. Menschen entscheiden, ob ein Produkt für alle nutzbar sein soll. Und wenn es um Dark Patterns oder fragwürdige Features geht: KI hat keine Meinung dazu. Das sind Entscheidungen, die wir treffen - und verantworten.

Das große Bild: Geschäftsziele, technische Schulden, Team-Kapazität, Nutzerbedürfnisse - Entwickler integrieren Kontext, den KI nicht hat.

Die Rolle verschiebt sich: weniger Tipparbeit, mehr Review, mehr Kommunikation, mehr Entscheidungen. Das ist keine Entwertung - das ist ein Upgrade.

Die Skills, die 2026 zählen

Okay, genug Analyse. Was solltest du konkret können?

Fundamentale Grundlagen - wichtiger denn je. Code lesen und wirklich verstehen. Sauberen, sicheren Code schreiben. Wenn du nicht verstehst, was die KI dir ausspuckt, bist du ihr ausgeliefert. Und sie macht Fehler. Viele.

KI effektiv nutzen. Gutes Prompting. KI-Output kritisch bewerten. Die verschiedenen Tools kennen. Das ist keine nice-to-have-Skill mehr - Freelancer-Portale zeigen, dass das aktiv nachgefragt wird.

Code Review. Wenn KI mehr Code produziert, muss jemand diesen Code prüfen. Schnell, gründlich, mit Blick für Sicherheitslücken und Wartbarkeit.

Tiefe Spezialkenntnisse. KI ist gut im Mainstream - und schlecht bei fortgeschrittenen Techniken. Nehmen wir CSS: KI nutzt zuverlässig Flexbox, Grid, Standard-Positioning. Was sie fast nie benutzt? CSS Layers, @supports-Queries, moderne Scroll Animations, durchdachte Custom-Property-Architekturen. Wer das beherrscht, hebt sich ab.

Kommunikation. Wie der Pilot mit Tower und Passagieren: Anforderungen verstehen, technische Entscheidungen erklären, im Team arbeiten. Das kann keine KI übernehmen.

Lernstrategie: Je nach Level

Für Anfänger und Juniors: Schreib deinen Code selbst. Nutze KI für Fragen, Feedback, Erklärungen - aber nicht, um dir alles schreiben zu lassen. Wenn du nie gelernt hast, wie Code funktioniert, wirst du auch nicht beurteilen können, ob der KI-Code gut ist.

Für Fortgeschrittene: Bau KI aktiv in deinen Workflow ein. Lerne Prompting, experimentiere mit Agenten, verstehe Prompt Files. Aber: Reviewe jeden KI-generierten Code Zeile für Zeile. Das ist dein Feedback-Loop und dein Qualitätsfilter.

Für Portfolio-Aufbau: Zeig Projekte, die KI nicht "einfach so" ausspuckt. Fortgeschrittene Features, durchdachte Architektur, sichtbarer Mehrwert. Das Ziel: Jemand schaut auf dein Portfolio und denkt "Das ist mehr als Copy-Paste aus ChatGPT."

Wie wir bei IDENTIC Projects damit umgehen

Bei IDENTIC bringen wir digitale Ideen zum Leben - von Webshops über Business-Software bis zu KI-Automatisierung. Und ja, KI gehört für uns längst zum Alltag. Wir bieten unseren Kunden explizit AI & Automation als Service an: Workflow-Tools, Chatbots, Business Agents.

Aber wir wissen auch, wo die Grenzen liegen.

Wenn wir seit 2016 für RWE an kritischen Trading-Systemen arbeiten, dann geht es nicht darum, Code schnell rauszuhauen. Es geht darum, die Systeme zu verstehen, die Herausforderungen zu kennen, proaktiv Lösungen vorzuschlagen. Das kann kein Tool.

Wenn wir für von Broich eine Website mit Scroll-driven Video Interactions bauen - mit Zero-Latency-Playback für hochauflösende 3D-Renderings - dann ist das nichts, was man sich von einer KI generieren lässt. Das ist tiefe technische Spezialisierung.

KI hilft uns bei der schnellen Prototypenentwicklung, beim Boilerplate, beim Recherchieren. Aber die kreativen Entscheidungen, die Performance-Optimierungen, das Verständnis für individuelle Kundenbedürfnisse - und nicht zuletzt die Kommunikation mit unseren Kunden - das bleibt Menschenarbeit.

Für unsere Kunden bedeutet das: schnellere Iteration bei gleichbleibender Qualität. Für uns: Mehr Zeit für die Dinge, die wirklich den Unterschied machen.

Das Fazit

Die Lage ist weder so dramatisch wie die Panik-Posts noch so rosig wie die "Alles bleibt beim Alten"-Fraktion behauptet.

Der Markt erholt sich, aber er verändert sich. KI wird besser, aber nicht mehr so sprunghaft. Und Entwickler bleiben relevant - wenn sie sich anpassen.

Das bedeutet: Grundlagen beherrschen, KI intelligent einsetzen, Code kritisch prüfen, kommunizieren können, Verantwortung übernehmen. Das ist keine bedrohliche Zukunft - das ist eine Einladung, besser zu werden.