- AI-Coding-Agents stoßen in großen Unternehmensumgebungen derzeit noch auf viele Grenzen, wo Codebasen und Monorepos mehr als 2.500 Dateien umfassen oder Dateien über 500 KB enthalten können, was zu Fehlern bei der Indexierung und Suche oder zu einer gravierenden Qualitätsminderung führt.
- Vielen Agenten fehlt das Verständnis für den Hardware-Systemkontext – zum Beispiel das Ausführen von Linux-Befehlen in PowerShell oder das Abbrechen aufgrund langsamer Ausgabelesung, was zu wiederholten Fehlern und zeitaufwändigen Korrekturen führt.
- Wiederkehrende „Halluzinationen“: Der Agent identifiziert fälschlicherweise normale Zeichen wie Klammern oder Punkte im Python-Code als „bösartig“, wodurch der Codegenerierungsprozess mehrfach gestoppt wird.
- In der Realität müssen Programmierer, anstatt entlastet zu werden, „Babysitting“ betreiben: Sie müssen jeden Schritt der Codegenerierung überprüfen, abbrechen, korrigieren und mehrfach neu starten, insbesondere wenn die KI die erste Anweisung ignoriert oder mittendrin abbricht.
- Mangelnde Coding-Praxis nach Unternehmensstandards: Generierung von Code mit schwacher Authentifizierung (Key-basiert), Ignorieren von Entra ID oder Credential Federation; Verwendung veralteter SDKs, was technische Schulden verursacht und die Wartungskosten erhöht.
- AI-Coding-Agents fehlt oft die Fähigkeit, die Erweiterungsabsichten des Programmierers zu erkennen, was zu doppeltem Code, fehlendem automatischen Refactoring und verpassten Chancen zur Wiederverwendung von Logik führt.
- Der Fehler der „Bestätigungsverzerrung“ (Confirmation Bias) führt dazu, dass der Agent dem Benutzer oft zustimmt, selbst wenn die Anforderung falsch ist, was die Codequalität mindert und technisches kritisches Denken vermissen lässt.
- Obwohl KI hilft, Prototypen schnell zu erstellen, hängt die tatsächliche Betriebsfähigkeit – Sicherheit, Skalierbarkeit, Wartung – immer noch stark vom Menschen ab.
📌 Obwohl AI-Coding-Agents die Codegenerierung revolutioniert haben, verhindern Einschränkungen bei Kontext, Systemwahrnehmung und Einhaltung von Unternehmensstandards, dass sie in der Produktion unabhängig arbeiten können. Unternehmen müssen sie „klug einsetzen“ – KI nutzen, um Entwürfe zu erstellen und langweilige Teile zu automatisieren, sich aber bei Prüfung, Sicherheit und dem Design nachhaltiger Systeme weiterhin auf Ingenieure verlassen.
