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CloudBees-Studie Unternehmen vertrauen KI-Code, den sie nicht kontrollieren

Von Berk Kutsal 2 min Lesedauer

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CloudBees, Inc.
Fujitsu Technology Solutions GmbH
Fivetran Germany GmbH

92 Prozent der IT-Verantwortlichen halten KI-generierten Code für produktionsreif, 81 Prozent verzeichnen zugleich mehr Produktionsfehler durch eben diesen Code. Der Report des CI/CD-Anbieters CloudBees legt eine Lücke zwischen Zuversicht und Betriebsrealität offen. Die Datenbasis ist allerdings dünn.

„Code Abundance“: KI erzeugt dem Report zufolge mehr Code, als Unternehmen testen, absichern und einem Geschäftsergebnis zuordnen können.(Bild: Midjourney / KI-generiert)
„Code Abundance“: KI erzeugt dem Report zufolge mehr Code, als Unternehmen testen, absichern und einem Geschäftsergebnis zuordnen können.
(Bild: Midjourney / KI-generiert)

Der DevOps-Anbieter CloudBees hat seinen „State of Code Abundance Report 2026“ vorgelegt. Die zentrale Beobachtung: In vielen Unternehmen entsteht durch KI-Assistenten mehr Code, als sich testen, absichern und einem Geschäftsergebnis zuordnen lässt. CloudBees nennt diesen Zustand „Code Abundance“, also Code-Überfluss. Nach Angaben des Anbieters generiert oder unterstützt KI inzwischen 61 Prozent des durchschnittlichen Unternehmens-Codes, 64 Prozent der Engineering-Organisationen bezeichnen den Einsatz als breit etabliert oder vollständig integriert.

Grün auf allen Anzeigen, instabil in der Produktion

Der auffälligste Befund ist ein Widerspruch. Laut Report äußern 92 Prozent der befragten Technologieverantwortlichen Vertrauen in die Produktionsreife von KI-generiertem Code. Zugleich berichten 81 Prozent von einer Zunahme an Produktionsproblemen, die sie direkt auf diesen Code zurückführen. Das Schreiben von Code sei nicht mehr der Engpass, so die These des Reports, sondern dessen Steuerung: Test, Freigabe, Nachvollziehbarkeit und Verantwortungszuordnung.

Ähnliche Warnungen kommen auch aus dem deutschsprachigen Raum. Simon Ritter, Deputy CTO bei Azul, hält Vibe Coding für unternehmenskritische Java-Systeme für riskant, weil dabei Code entstehe, der tue, was das Modell verstanden habe, nicht was gemeint war.

Kosten steigen, Verantwortung bleibt diffus

Der Report beschreibt außerdem eine wachsende Kostenunsicherheit, die CloudBees als „Token Anxiety“ bezeichnet, in Anlehnung an die frühen Unwägbarkeiten der Cloud-Nutzung. 54 Prozent der Befragten melden einen deutlichen Anstieg der Ausgaben für CI/CD-Infrastruktur binnen zwölf Monaten, 53 Prozent einen deutlichen Anstieg bei Test-, Sicherheits- und Deployment-Kosten. Beim Thema Verantwortung zeigt sich ein weiterer offener Punkt: Nur zwölf Prozent der Unternehmen verfügen dem Report zufolge über ein eigenes Team für KI-Governance. Kommt es zu einem Produktionsfehler durch KI-Code, verlagert sich die Verantwortung nach oben, 46 Prozent sehen dann den CTO oder den Engineering-Verantwortlichen in der Pflicht.

Dass die Prüfung mit dem Tempo der Code-Erzeugung nicht Schritt hält, treibt inzwischen eigene Produktkategorien an. Der Entwicklungsagenten-Anbieter Cognition etwa hat mit Devin Security Swarm eine Lösung vorgestellt, die Sicherheitslücken automatisiert aufspüren und beheben soll, und begründet das nach eigenen Angaben mit demselben Missverhältnis: KI-Agenten erzeugten Code schneller, als Sicherheitsteams ihn prüfen könnten.

Als Kennzahl für die Selbsteinschätzung führt CloudBees einen eigenen Index ein, die „Code Abundance Readiness Evaluation“ (CARE). Auf dieser hauseigenen, nicht extern validierten Skala bewerten sich die Unternehmen im Schnitt mit 83,6 von 100 Punkten. CloudBees selbst räumt ein, dass dieses Selbstvertrauen mitunter im Widerspruch zur tatsächlichen Erfahrung der Unternehmen stehe.

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