Wie KI-Tools die Softwareentwicklung verändern: Unsere Erfahrungen, Gedanken und Vergleiche
- Ozan Akdemir & Orhan Şentürk
- 12. Juni
- 6 Min. Lesezeit
Mit der Zeit habe ich jedoch gemerkt, wie sich diese Tools ganz natürlich in meinen täglichen Entwicklungsprozess integrieren ließen. In diesem Beitrag möchte ich meine ehrlichen Gedanken darüber teilen, wie verschiedene KI-Tools bei realen Softwareentwicklungsaufgaben abschneiden – nicht nur theoretisch, sondern aus tatsächlicher Anwendung. Ich zeige dir ihre Stärken, Schwächen und besonderen Funktionen.
Warum KI in der Softwareentwicklung sinnvoll ist
Bevor wir zu den einzelnen Tools kommen, lohnt sich ein kurzer Blick darauf, warum KI gerade in diesem Bereich so effektiv funktioniert. Softwareentwicklung ist strukturiert, logisch aufgebaut und stark datenbasiert – also genau das Umfeld, in dem Machine-Learning-Modelle besonders gut performen.
Anstatt dieselbe Frage zehnmal unterschiedlich zu googeln oder jede Edge Case manuell zu testen, kannst du jetzt einfach deinen KI-Assistenten fragen. Oft bekommst du direkt eine funktionierende Lösung – manchmal sogar besser als erwartet.
🔧 Von mir getestete KI-Tools (und was ich wirklich über sie denke)
1. Amazon Q
Amazon Q ist ein intelligenter Coding-Assistent, der direkt in die AWS-Umgebung integriert ist. Er verfügt über eine Chat-Oberfläche, über die du direkt Fragen zu deinem Codebase stellen kannst. Was ich besonders schätze: Q versucht zu verstehen, was deine aktuelle Datei oder dein Projekt gerade macht, bevor es Vorschläge unterbreitet.
Wenn du zum Beispiel einen API-Endpunkt schreibst, schlägt Q eventuell vor, Tests hinzuzufügen oder Logging zu integrieren. Oft zeigt es dir auch mehrere Varianten einer Funktion, sodass du die passende auswählen kannst. Es unterstützt mehrere Programmiersprachen – auch Türkisch –, was ich bei lokalisierten Projekten als sehr nützlich empfand.
Eine positive Überraschung war, wie gut Amazon Q bei der Dokumentation hilft. Als ich einen etwas unübersichtlichen Backend-Service hochgeladen habe, schlug es sofort vor, die Datei zu strukturieren und Inline-Kommentare einzufügen. Genau diese Art von Unterstützung spart im Teamalltag enorm viel Zeit.
2. Cody (Sourcegraph)
Cody wirkt wie eine leichtere Version von Copilot und Amazon Q. Es integriert sich in dein Code-Repository und versucht, deine Repositories semantisch zu verstehen. Der Nachteil: Die kostenlose Version ist sehr eingeschränkt – nach ein paar Chats werden viele Funktionen kostenpflichtig.
Ich würde nicht sagen, dass Cody schlecht ist – im Gegenteil, wenn du Sourcegraph bereits nutzt, ist es ein solides Tool. In meiner persönlichen Bewertung liegt es aber deutlich hinter Copilot und Amazon Q.
3. GitHub Copilot
Falls du Copilot noch nicht ausprobiert hast, solltest du hier anfangen. Es ist tief in VS Code integriert und funktioniert mit den gängigsten Programmiersprachen sehr zuverlässig. Das Besondere an Copilot ist der Zugriff auf den riesigen GitHub-Codebestand – das verschafft ihm einen enormen Vorteil bei der Vorschlagserstellung realistischer Code-Muster.
Was ich an Copilot liebe: Es vervollständigt Code automatisch und kontextbezogen. Wenn du z. B. mit einer React-Komponente beginnst, erkennt es oft die Struktur, State-Logik und manchmal sogar das CSS. Die Vorschläge sind nicht immer perfekt, aber in der Regel eine gute Grundlage für eigene Optimierungen.
Für viele Nutzer ist es kostenlos nutzbar, und für Unternehmen gibt es passende Enterprise-Lizenzen – ein Pluspunkt für den großflächigen Einsatz im Team.
4. Cursor
Cursor ist mehr als nur ein KI-Assistent – es ist eine komplette Entwicklungsumgebung, die von Grund auf KI-nativ konzipiert wurde. Man kann es sich wie einen Code-Editor vorstellen, der mit dir spricht. Du kannst ihm dein gesamtes Projekt übergeben, fragen, wo das Problem liegt, und es schlägt dir direkt im Editor passende Lösungen vor.
Im Hintergrund unterstützt Cursor alle großen LLMs – darunter OpenAI, Claude und weitere – und bietet eine 14-tägige Testphase für alle Funktionen. Besonders beeindruckt hat mich, wie gut Cursor komplexe Backend-Logik versteht. Ich habe es z. B. gebeten, eine Funktion zu refaktorisieren, die sowohl Paginierung als auch Fehlerbehandlung über mehrere Services hinweg beinhaltete – und es hat es auf Anhieb richtig gemacht.
Ja, es ist ein kostenpflichtiges Tool – aber für große oder schnelllebige Projekte könnte sich die Investition lohnen.
5. Bolt.new
Bolt ist eine webbasierte IDE, die mit minimalen Prompts maximale Ergebnisse verspricht – und meiner Erfahrung nach liefert sie genau das. Besonders nützlich ist es für Frontend- und Full-Stack-Webanwendungen. Du tippst etwa: „Baue eine To-do-App mit Login“, und Bolt richtet automatisch alles ein: Routing, Komponenten, Styles und sogar lokalen Speicher.
Von allen getesteten Tools lieferte Bolt mit dem geringsten Input die vollständigsten Ergebnisse. Allerdings ist der Preis auch höher als bei den anderen. Wenn du auf Geschwindigkeit setzt und bereit bist, etwas mehr zu zahlen, ist Bolt eine starke Option.
6. ChatGPT
Natürlich darf ChatGPT in dieser Liste nicht fehlen. Es war eines der ersten Tools, das ich ausprobiert habe – und ich nutze es heute noch fast täglich. Der dialogbasierte Ansatz ist besonders hilfreich für schrittweise Entwicklungen. Wenn ich z. B. schreibe: „Ich möchte ein Login-System mit Passwörtern“, fragt es direkt: „Möchtest du Benutzerprofile? Avatare? Bearbeitbare Einstellungen?“ – und erstellt bei jeder Antwort den passenden Code.
Natürlich gibt es auch Einschränkungen. Bei langen Sessions wird es manchmal langsamer oder aktualisiert vorherige Code-Segmente nicht vollständig. Das Debuggen kann sich wiederholen. Trotzdem bleibt ChatGPT als Generalist und Brainstorming-Partner unschlagbar.
7. Claude
Claude ist wahrscheinlich das leistungsstärkste Sprachmodell für die Softwareentwicklung, das ich getestet habe. Es ist schnell, versteht Kontext ausgezeichnet und schreibt sauberen, gut strukturierten Code. Ich habe es verwendet, um einen Microservice zu refaktorisieren – und es hat nicht nur logische Fehler erkannt, sondern auch die Dokumentation und Tests neu geschrieben – alles in einem Schritt.
Allerdings lief nicht alles reibungslos. Kurz nachdem ich die kostenpflichtige Version getestet hatte, wurde mein Konto eingeschränkt. Online habe ich gesehen, dass dies ein bekanntes Problem zu sein scheint. Der Kundensupport war leider wenig hilfreich – enttäuschend bei einem Tool dieser Qualität.
8. Gemini (by Google)
Gemini befindet sich noch in der Entwicklung, hat aber Potenzial. Es ist bei tiefgehender Code-Logik nicht so stark wie Claude, dafür aber bei manchen Aufgaben schneller und reaktionsfreudiger als ChatGPT. Ich verwende es gern für einfache Skripte und Vorschläge im UI-Bereich.
Derzeit ist es kostenlos – das allein ist Grund genug, es auszuprobieren und zu sehen, ob es zu den eigenen Anforderungen passt.
Fazit
Künstliche Intelligenz ist kein Buzzword mehr – sie ist ein realer Bestandteil unseres Entwickleralltags geworden. Aber sie ist auch kein Zauberwerkzeug. Diese Tools sind Assistenten, keine Ersatzlösungen. Am besten funktionieren sie, wenn man den Code selbst versteht und die KI zur Beschleunigung oder Inspiration nutzt.
Für uns hat sich aktuell folgende Kombination als am sinnvollsten erwiesen:
✅ GitHub Copilot – für nahtlose Integration im Editor,
✅ ChatGPT – für exploratives Denken und logische Abläufe,
✅ Cursor – für tiefgreifende Refactorings und große Projekte,
✅ Claude – für komplexe Aufgaben und strukturiertes Planen – besonders hilfreich bei detaillierten Anforderungen.
Wenn du Entwickler: in bist und noch zögerst, ist mein Rat: Fang klein an. Nutze eines dieser Tools in einem Nebenprojekt oder versuche, einen Bug damit zu lösen. Du wirst überrascht sein, wie viel Unterstützung sie tatsächlich bieten.
Über die Autoren
Ozan Akdemir ist Informatiker mit über 20 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung. Er hat an HMI- und UI-Projekten in Branchen wie Textil, Marine, Luftfahrt, Druck und Energie gearbeitet – ebenso an EU-weiten Kommunikationssystemen. Bei macio GmbH war er in verschiedenen Rollen tätig, vom Entwickler bis zum Software-Teamleiter, und verantwortete industrielle Softwareprojekte. 2013 gründete er Defia Software Engineering in Istanbul. Defia ist auf industrielle Software spezialisiert – mit Schnittstellen, Cloud-Lösungen, mobilen Apps und Testautomatisierung für Kunden, vor allem aus Deutschland. Heute konzentriert sich Ozan auf die Modernisierung von Altsystemen, benutzerfreundliche UI-Designs und die digitale Transformation im industriellen Umfeld.
Orhan Şentürk ist Senior Java Developer mit über 15 Jahren Erfahrung in der Backend-Entwicklung, insbesondere in den Bereichen Finanz- und Unternehmenssoftware. Er hat an Projekten zur Modernisierung von Legacy-Systemen, an Microservices und hochverfügbaren Systemen gearbeitet – mit Technologien wie Java, Spring Boot, REST APIs, Oracle und Openshift. Seit 2022 ist er Teil von Defia Software Engineering und arbeitet an industriellen Softwarelösungen für internationale Kunden. Sein Fokus liegt auf skalierbaren Backend-Systemen, die komplexe Mensch-Maschine-Schnittstellen unterstützen. Aktuell interessiert er sich besonders für Clean Code, Performance-Optimierung und die Integration von KI-Tools in den Entwicklungsworkflow.
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