Vertrauen in KI-Codierungstools sinkt trotz steigender Nutzung

LONDON (IT BOLTWISE) – In der Welt der Softwareentwicklung sind KI-gestützte Codierungstools wie GitHub Copilot mittlerweile weit verbreitet. Doch trotz ihrer zunehmenden Nutzung sinkt das Vertrauen der Entwickler in deren Genauigkeit.

Die Nutzung von KI-Tools in der Softwareentwicklung hat in den letzten Jahren stark zugenommen. Eine aktuelle Umfrage von StackOverflow unter 49.000 professionellen Entwicklern zeigt, dass vier von fünf Entwicklern im Jahr 2025 KI-Tools in ihren Arbeitsablauf integrieren. Trotz dieser weit verbreiteten Nutzung ist das Vertrauen in die Genauigkeit dieser Tools von 40 Prozent in den Vorjahren auf nur noch 29 Prozent gesunken.

Ein Hauptproblem, das von 45 Prozent der Befragten genannt wurde, sind KI-Lösungen, die fast richtig, aber nicht ganz korrekt sind. Diese können schwer zu erkennende Fehler oder Probleme einführen, die besonders für weniger erfahrene Entwickler zeitaufwendig zu beheben sind. Diese Entwickler verlassen sich oft zu sehr auf die Vorschläge der KI, was zu einem falschen Sicherheitsgefühl führt.

Ein weiteres Problem ist, dass mehr als ein Drittel der Entwickler angibt, dass einige ihrer Besuche bei Stack Overflow auf KI-bezogene Probleme zurückzuführen sind. Das bedeutet, dass die von einem LLM-basierten Tool akzeptierten Codevorschläge Probleme eingeführt haben, die sie dann mit Hilfe anderer Entwickler lösen mussten.

Obwohl es kürzlich bedeutende Verbesserungen durch reasoning-optimierte Modelle gab, wird die Unzuverlässigkeit von KI-Tools, die fast, aber nicht ganz korrekt sind, wahrscheinlich nie vollständig verschwinden. Dies liegt in der Natur der prädiktiven Technologie, die diesen Tools zugrunde liegt.

Interessanterweise lehnen 72 Prozent der Umfrageteilnehmer das sogenannte “Vibe Coding” ab, da es als zu unzuverlässig angesehen wird und schwer zu debuggen ist, was es für den Einsatz in der Produktion ungeeignet macht. Dennoch nutzen Entwickler die Tools weiterhin, da sie in vielen Fällen nützlich sind, solange sie nicht falsch angewendet werden.

Es ist wichtig, dass Manager und Entwickler KI-Tools in den Arbeitsablauf integrieren und gleichzeitig eine umfassende Schulung sicherstellen, um ein tiefes Verständnis der Best Practices zu gewährleisten. Entwickler sollten den Vorschlägen von Tools wie Copilot weniger vertrauen und sie eher als Ausgangspunkt betrachten, anstatt einfach die Tabulatortaste zu drücken und weiterzumachen.

Die Tools können auch beim Lernen nützlich sein. Die Möglichkeit, ständig zu lernen und sich mit neuen Sprachen, Frameworks oder Methoden vertraut zu machen, zieht viele Menschen in diesen Beruf. LLMs können diesen Prozess erleichtern, indem sie gezielte Antworten auf Fragen geben, die mit mühsamen Suchen durch oft unvollständige technische Dokumentationen nicht möglich sind.

Obwohl StackOverflow einen Rückgang des Traffics verzeichnet hat, ist dieser laut Jody Bailey, Chief Product and Technology Officer von StackOverflow, nicht so dramatisch, wie einige behaupten. StackOverflow plant, einige seiner Ressourcen sowohl auf die Erweiterung der KI-Tool-Kompetenz als auch auf die Förderung von Community-Diskussionen zu konzentrieren, die helfen, spezifische Probleme in Arbeitsabläufen zu lösen, die diese Tools beinhalten.

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