Zwischen „gute Idee“ und „läuft“ lagen in vielen Unternehmen früher drei Monate und ein Lastenheft.
Ein Fachbereich wünscht sich ein kleines Tool. Eine Übersicht, einen Rechner, eine Automatisierung, die den Montagmorgen erträglicher macht. Dann beginnt der übliche Weg: Anforderungen aufschreiben, Budget beantragen, auf einen Platz in der IT-Roadmap hoffen. Viele dieser Ideen sterben dort, bevor sie irgendjemand ausprobiert hat. Nicht, weil sie schlecht waren, sondern weil schon der erste Test zu aufwendig schien.
Mit KI-Agenten hat sich dieser Weg grundlegend verändert. Ich nenne den Ansatz Agentic Development, und er ist inzwischen ein fester Teil meiner Arbeit.
Wie Agentic Development funktioniert
Ein KI-Agent ist mehr als ein Chatfenster, das Codeschnipsel ausgibt. Er kann eigenständig Dateien anlegen, Code schreiben, ihn ausführen, Fehler erkennen und korrigieren. Meine Rolle verschiebt sich dabei vom Programmieren zum Steuern. Der Ablauf sieht meistens so aus:
Beschreiben. Ich formuliere, was das Tool können soll, für wen es gedacht ist und welche Daten es erarbeitet. Je klarer diese Beschreibung, desto besser das Ergebnis. Die Arbeit am Problem verschwindet also nicht, sie wird wichtiger.
Generieren lassen. Der Agent schreibt den Code, baut die Oberfläche und verbindet die Teile. Was früher Tage dauerte, entsteht in Stunden.
Prüfen und korrigieren. Ich teste, finde Fehler, präzisiere Anforderungen und lasse nachbessern. Hier zählt Erfahrung: Ein Agent tut, was man ihm sagt, nicht unbedingt, was man meint.
Mit den Nutzern testen. Nach wenigen Tagen gibt es etwas zum Anklicken statt eines Konzeptpapiers.
Ein Beispiel aus eigener Sache
Für die Basketball-Teams, die ich ehrenamtlich trainiere, habe ich auf diesem Weg eine eigene Statistik-WebApp gebaut. Gestaltet mit Claude Design, entwickelt mit Claude Code.
Die App erfasst Spielaktionen, wertet sie aus und zeigt, wo ein Team stark ist und wo es Punkte liegen lässt.
Die App ist ein Eigenprojekt und hat seine Feuertaufe im Ligaalltag bestanden. Und sie zeigt, was heute möglich ist: Ein funktionsfähiges, maßgeschneidertes Werkzeug, für das man vor wenigen Jahren ein Entwicklungsteam und ein deutlich größeres Budget gebraucht hätte.
Was sich dadurch verändert
Das Spannendste an Agentic Development ist nicht die Technik, sondern was sie mit den Gesprächen macht. Über ein Konzept diskutieren sechs Leute eine Stunde lang im Abstrakten. Jeder stellt sich etwas anderes vor, und alle nicken. Vor einem Prototyp sagt nach fünf Minuten jemand: „Moment, so arbeiten wir aber gar nicht.“
Dieser Satz ist Gold wert. Er fällt jetzt am Anfang, wenn eine Änderung eine Stunde kostet. Früher fiel er nach dem Go-live, wenn sie Wochen kostete.
Wofür es sich besonders eignet
- Interne Werkzeuge: Übersichten, Rechner, Auswertungen, kleine Datenbanken, die heute in Excel-Listen leben.
- Prototypen für größere Vorhaben: um Anforderungen zu klären, bevor ein großes Projekt ausgeschrieben wird.
- Automatisierungen: wiederkehrende Abläufe, bei denen Daten von A nach B wandern und unterwegs aufbereitet werden.
- Entscheidungsvorlagen: Ein klickbarer Prototyp überzeugt eine Geschäftsführung schneller als jede Folie.
Zwei Dinge, die ich immer ehrlich dazusage
Ein Prototyp ist noch keine Unternehmenssoftware. Bevor ein Tool produktiv mit echten Daten läuft, müssen Sicherheit, Datenschutz, Betrieb und Wartung sauber geklärt sein. Wer hostet das Tool? Wer spielt Updates ein? Was passiert, wenn der Entwickler nicht mehr verfügbar ist?
Diese Fragen kläre ich mit der IT, bevor aus dem Prototyp ein dauerhaftes Werkzeug wird.
Ein Agent nimmt einem nicht die Frage ab, welches Problem man eigentlich lösen will. Er verkürzt nur den Weg von der Antwort zum Ergebnis. Wer unklar beschreibt, bekommt schnell ein unklares Tool. Deshalb beginnt auch Agentic Development bei mir mit der Strategie: Was soll besser werden, für wen und woran merken wir es?
Häufige Fragen
Was ist Agentic Development?
Agentic Development bezeichnet die Entwicklung von Software mit KI-Agenten, die eigenständig Code schreiben, ausführen, testen und korrigieren. Der Mensch beschreibt das Ziel, prüft die Ergebnisse und steuert den Prozess. So entstehen Prototypen und interne Werkzeuge deutlich schneller als auf dem klassischen Weg.
Ersetzt Agentic Development die IT-Abteilung?
Nein. Für Prototypen und kleine interne Werkzeuge verkürzt es den Weg enorm. Sobald ein Tool dauerhaft mit echten Daten läuft, braucht es die IT für Sicherheit, Datenschutz, Integration und Betrieb. Agentic Development entlastet die IT eher, weil Anforderungen klarer sind, bevor ein größeres Projekt startet.
Wie sicher ist Code, den KI-Agenten schreiben?
So sicher, wie er geprüft wird. KI-generierter Code kann Fehler und Sicherheitslücken enthalten, genau wie von Menschen geschriebener Code. Deshalb gehören Tests, Code-Prüfung und eine Sicherheitsbewertung zum Prozess, bevor ein Werkzeug produktiv eingesetzt wird.
Welche Idee liegt bei Ihnen seit Monaten auf Eis, weil schon der erste Test zu aufwendig schien? Erzählen Sie mir davon. Oft lässt sich in wenigen Tagen herausfinden, ob sie trägt.