Anteil generierbaren Codes
KI-Werkzeuge wirken dort am stärksten, wo Code aus wiederkehrenden Mustern entsteht. In Implementierung und Testerstellung ist dieser Anteil hoch, in Konzeptarbeit und Abstimmung praktisch null.
Anwendungsfall · KI-Coding
KI-Coding-Potenzial in der Softwareentwicklung
Wie viel Aufwand spart KI-gestützte Entwicklung wirklich? Pauschale Prozentwerte helfen nicht weiter, weil der Hebel je Projektphase stark variiert. Wir beziffern das Potenzial deshalb phasenweise — auf Basis einer simulationsbasierten Projektkalkulation, die den Aufwand ohnehin nach Phasen ausweist.
aProjektbeispiel
Wie viel spart KI-Coding — konkret pro Phase?
Dank der detaillierten Phasen-Aufschlüsselung quantifizieren wir das Einsparpotenzial durch KI-Coding einzeln, statt es pauschal über das ganze Projekt zu mitteln. Die Aufschlüsselung ist an einem realen Projektprofil aus dem Fahrzeugbau modelliert.
KI-Coding-Potenzial · Projektbeispiel Fahrzeugbau · Stand Q3/2026 — veröffentlicht
Aufwand klassischMit KI-Coding
| Projektphase | Aufwand klassisch im Verhältnis zu den übrigen Phasen | Einsparpotenzial in Prozent |
|---|---|---|
| Anforderungsanalyse & Konzept | −7 % | |
| Prototyping & Proof-of-Concept | −12 % | |
| Softwarearchitektur & Design | −12 % | |
| Implementierung & Entwicklung | −18 % | |
| Integration & Systemtests | −14 % | |
| Fahrzeugintegration & Feldtests | −8 % | |
| Security-Audit & Härtung | −10 % | |
| Dokumentation & Zertifizierung | −10 % | |
| Deployment & Inbetriebnahme | −12 % | |
| Projektmanagement & Koordination | −7 % |
bis zu 18 %
Aufwandsreduktion in der Phase mit dem größten Hebel (Implementierung & Entwicklung).
rund 13 %
Aufwandsreduktion über das Gesamtprojekt — gewichtet über alle Phasen, nicht gemittelt.
Diese Werte stammen aus einem ausgewerteten Vorhaben (Software im Fahrzeugbau). Sie sind ein Beispiel, keine über Projekte hinweg gültige Referenz — für Ihr Projekt ermitteln wir das Potenzial individuell. Für reine Web- und App-Entwicklung liegt es deutlich höher; für Steuerungs-, Embedded- und Systemsoftware im Maschinen-, Anlagen- und Fahrzeugbau sind diese zurückhaltenden Werte realistisch.
bEinordnung & Grenzen
Was diese Werte aussagen — und was nicht
Definition
KI-Coding bezeichnet die Software-Entwicklung mit KI-gestützten Werkzeugen — etwa Code-Generierung, Test- und Review-Assistenz. Das Einsparpotenzial ist je Projektphase unterschiedlich: In Implementierung und Systemtests ist der Hebel am größten, in Konzept, Feldtests und Projektmanagement geringer. Costmark quantifiziert dieses Potenzial phasenweise und weist es als Bandbreite aus, nicht als garantierte Einsparung.
Warum das Potenzial je Phase unterschiedlich ist
Drei Faktoren bestimmen, wie stark KI-Werkzeuge in einer Phase wirken.
Hardware- und Feldbezug
Sobald reale Hardware, Sensorik und Inbetriebnahme im Spiel sind, bestimmt nicht die Codemenge den Aufwand, sondern Wartezeiten, Messungen und Iterationen am Objekt.
Nachweis- und Zertifizierungsaufwand
Sicherheitsnachweise, Reviews und Zertifizierungen folgen formalen Vorgaben und benötigen menschliche Verantwortung. Werkzeuge können zuarbeiten, den Nachweis selbst aber nicht ersetzen.
Das Beispiel weist ein Potenzial aus, keine zugesagte Einsparung. Ob es sich realisieren lässt, hängt von Werkzeugkette, Codebasis, Erfahrung des Teams und den Freigabeprozessen ab. Wir setzen die Werte deshalb bewusst zurückhaltend an: Sie sollen auch dann noch tragen, wenn nicht jede Voraussetzung ideal ist.
cDeliverables
Was Sie am Ende in der Hand halten.
KI-Coding-Potenzialbericht
Einsparpotenzial pro Phase, belastbar beziffert.
Aufwand nach Phasen & Rollen
Transparent aufgeschlüsselt und nachvollziehbar.
Handlungsempfehlungen
Klare nächste Schritte für die Entscheidung.
dFAQ
Häufige Fragen
Wie ermittelt Costmark KI-Coding-Potenziale?
Costmark ermittelt KI-Coding-Potenziale, indem der Aufwand jeder Projektphase einzeln betrachtet wird. KI-Coding — also die Entwicklung mit KI-gestützten Werkzeugen wie Code-Generierung sowie Test- und Review-Assistenz — wirkt je Phase unterschiedlich stark. In entwicklungsintensiven Phasen wie Implementierung und Systemtests ist die Aufwandsreduktion am größten, in Konzept, Feldtests und Projektmanagement geringer. Über ein reales Projektprofil aus dem Fahrzeugbau ergibt sich daraus ein Gesamtpotenzial im niedrigen zweistelligen Prozentbereich; für reine Web- und App-Entwicklung liegt es höher, für Steuerungs- und Embedded-Software im Maschinen- und Anlagenbau bewusst zurückhaltend. Dank der detaillierten Phasen-Aufschlüsselung quantifizieren wir das Einsparpotenzial pro Phase und weisen es nachvollziehbar aus. So wird es sowohl in der eigenen Kalkulation als Kostensenker als auch in der Angebotsbewertung als belastbares Argument nutzbar.
Warum sind die KI-Coding-Werte niedriger als in vielen Studien?
Viele publizierte Werte stammen aus reiner Web- und App-Entwicklung, wo der Anteil generierbaren Codes hoch ist. Im Maschinen-, Anlagen- und Fahrzeugbau dominieren Steuerungs-, Embedded- und Systemsoftware mit Hardwarebezug, Feldtests, Sicherheitsnachweisen und Zertifizierung — Phasen, in denen KI-Werkzeuge nur begrenzt wirken. Wir weisen deshalb bewusst zurückhaltende Werte aus, die sich im Preisgespräch und in der eigenen Kalkulation halten lassen.
Woher stammen die Prozentwerte je Phase?
Die gezeigten Werte stammen aus einem einzelnen ausgewerteten Vorhaben aus dem Fahrzeugbau. Sie sind damit ein Projektbeispiel und keine über Projekte hinweg gültige Referenzgröße: Sie zeigen, wie sich das Potenzial über die Phasen eines konkreten Vorhabens verteilt, nicht welchen Wert Ihr Vorhaben erreicht. Jede Fassung trägt eine Versionsangabe (aktuell Stand Q3/2026), damit zitierte Werte zuordenbar bleiben. Sobald Auswertungen aus mehreren Vorhaben vorliegen, weisen wir die Werte breiter abgestützt aus.
Gilt das auch für Embedded- und Steuerungssoftware?
Ja — genau aus diesem Bereich stammt das gezeigte Beispiel. Es beruht auf einem realen Vorhaben mit Hardwarebezug, Systemintegration und Zertifizierungsaufwand. Für reine Web- und App-Entwicklung liegt das Potenzial höher; die hier ausgewiesenen Werte sind für hardwarenahe Software realistisch.
KI-Coding-Potenzial für Ihr Projekt beziffern
Wir schlüsseln Ihr Projekt nach Phasen auf und weisen aus, wo KI-gestützte Entwicklung den Aufwand messbar senkt — und wo nicht. Ergebnis ist ein Bericht für die eigene Kalkulation und das Gespräch mit Anbietern.
Was die Studienlage hergibt und warum das Potenzial je Anwendungsfeld weit auseinanderliegt, ordnet der Insight KI-Coding im Softwareeinkauf anhand der veröffentlichten Untersuchungen ein.