Werden Softwareprojekte durch KI günstiger? Viele Auftraggeber rechnen fest damit. Die Überlegung klingt logisch: KI schreibt den Code doppelt so schnell, also kostet ein Softwareprojekt bald nur noch die Hälfte. Diese Rechnung geht nicht auf. Sie setzt voraus, dass ein Projekt im Wesentlichen aus Programmieren besteht. In der Praxis machen Entwicklung und Programmierung je nach Projekt jedoch nur 25 bis 50 Prozent des Aufwands aus.

Softwareprojekte durch KI günstiger: ein Rechenbeispiel

Nehmen wir ein Projekt mit 100 Personentagen. Davon entfallen 40 auf die eigentliche Entwicklung. Die übrigen 60 Tage gehen in Dinge, die KI kaum abkürzt: Anforderungen klären, abstimmen, testen, einführen, das Projekt steuern.

Auch von den 40 Entwicklungstagen kann die KI nicht alles übernehmen. Sagen wir, 30 davon lassen sich optimieren. Die übrigen 70 Tage des Projekts bleiben also, wie sie sind. Verdoppelt die KI bei diesen 30 Tagen das Tempo, braucht die Arbeit nur noch 15 Tage. Es fallen also 15 Personentage weg, das sind 15 Prozent des Projekts.

Aus dem erwarteten Halbieren werden 15 Prozent. Das ist real, es verändert ein Budget aber anders als die Erwartung vieler Auftraggeber.

Die Grenze nach oben

Spannend wird die Rechnung, wenn man die Geschwindigkeit weiter erhöht. Bei vierfachem Tempo schrumpfen die 30 optimierbaren Tage auf gut sieben. Das Projekt spart dann gut 22 Prozent. Selbst wenn die KI den optimierbaren Teil unendlich schnell erledigen würde, fielen höchstens diese 30 Tage weg, also 30 Prozent. Die Obergrenze liegt in diesem Beispiel nicht bei der Geschwindigkeit der KI, sondern bei dem Anteil, den sie überhaupt erreicht.

Wie stark die Annahmen das Ergebnis verschieben, zeigt eine Variation mit denselben Verhältnissen wie oben, also drei Viertel der Entwicklung optimierbar und doppeltes Tempo:

• Bei 25 Prozent Entwicklungsanteil sinkt der Aufwand um etwa 9 Prozent.
• Bei 40 Prozent, wie im Beispiel, sind es 15 Prozent.
• Bei 50 Prozent sind es etwa 19 Prozent.

Das sind Rechenbeispiele, keine Messwerte. Der Entwicklungsanteil, der optimierbare Teil und der Geschwindigkeitsgewinn unterscheiden sich von Projekt zu Projekt. Die Größenordnung bleibt aber ähnlich: ein Spareffekt im unteren zweistelligen Prozentbereich, kein Halbieren.

Wo die übrigen Tage bleiben

Zu den Aufgaben, die in einer Schätzung gern fehlen und trotzdem anfallen, gehören Projektmanagement, Qualitätssicherung, Dokumentation, Schulung und der Test der Schnittstellen zu anderen Systemen. Wie sich vollständige Schätzungen zusammensetzen, beschreibt der Beitrag Softwareprojekte schätzen. Ein großer Teil dieser Arbeit besteht aus Abstimmung, Entscheidungen und Verantwortung. Eine KI, die schneller Code liefert, ändert daran wenig.

Wer ein Angebot bekommt, das nach KI-Einsatz die Hälfte verspricht, sollte deshalb nachfragen, welche Positionen konkret sinken. Ein glaubwürdiges Angebot kann das benennen: Die Entwicklung wird günstiger, Analyse, Test und Einführung bleiben ungefähr gleich.

Was die Ersparnis zusätzlich bremst

Zwei weitere Effekte kommen hinzu, die dieselbe Richtung haben. Der erste betrifft den Umfang. Wenn das Bauen billiger wird, wächst oft der Wunsch nach mehr Funktionen, und die gesparte Zeit fließt in zusätzlichen Umfang. Der Beitrag KI-Produktivität beschreibt, warum sich Tempo nicht eins zu eins in fertige Produkte übersetzt.

Der zweite betrifft die Zeit nach dem Release. Jedes zusätzliche Feature muss gepflegt werden, das mindert den Vorsprung im Lauf der Jahre. Mehr dazu steht im Beitrag Wartungskosten durch KI. Beide Punkte sind eigene Themen. Für die Frage nach dem Projektpreis reicht die einfache Einsicht: Selbst ohne diese Effekte kommt die Ersparnis nur auf den Teil des Projekts an, den die KI überhaupt berührt.

Was Entscheider daraus mitnehmen können

• Das Budget sollte nicht pauschal um einen KI-Abschlag gekürzt werden. Sinnvoller ist ein Blick darauf, wie sich ein Angebot auf Entwicklung und übrige Aufgaben verteilt.
• Die Entwicklungsposten sind die Stellen, an denen ein Preisvorteil realistisch ist. Dort lohnt die Frage, welche Aufgaben ein Dienstleister mit KI erledigt und wo er es nicht tut.
• Die eingesparte Zeit lässt sich bewusst verwenden: für mehr Analyse, mehr Qualität oder eine zweite Ausbaustufe. Das macht das Projekt besser, auch wenn es nicht günstiger wird.
• Die Hoffnung auf weiter sinkende Preise ist kein Grund, ein Vorhaben aufzuschieben. Warum Warten sich selten rechnet, beschreibt der Beitrag Auf bessere KI warten.

Fazit

KI macht einen Teil der Entwicklung schneller, aber Entwicklung ist nur ein Teil des Projekts. In einem Beispiel mit 100 Personentagen werden daraus 15 Tage Ersparnis, also 15 Prozent. Auch bei deutlich höherem Tempo bleibt die Ersparnis begrenzt, solange der Rest des Projekts unverändert anfällt.