Datum: 1. November 2026

Fast alle Softwareentwicklerinnen und -entwickler nutzen heute KI-Werkzeuge. Gleichzeitig stellen viele Unternehmen weniger Berufsanfänger ein. Das klingt nach einer Folge, ist aber eine Frage: Wer kann das in zehn Jahren noch prüfen?

Was Studien und Fachleute beobachten

t3n veröffentlichte am 1. November 2026 eine Einordnung von Dr. Volker Oshege, die zwei Entwicklungen zusammenbringt.

Eine Jetbrains-Befragung vom August 2026 mit über 15’000 befragten Entwicklerinnen und Entwicklern zeigt: Die grosse Mehrheit nutzt KI-Coding-Agenten mindestens wöchentlich. Das Schreiben von Code wird schneller, routinemässiger, automatisierter.

Auf der anderen Seite zeigt eine Stanford-Studie mit dem Titel «Canaries in the Coal Mine» (2026), dass die Beschäftigung von Entwicklerinnen und Entwicklern zwischen 22 und 25 Jahren in den USA gegenüber Ende 2022 deutlich gesunken ist. Erfahrene Fachkräfte, die prüfen, entscheiden und verantworten können, bleiben weiterhin gefragt.

Dr. Osheges Kern: Der Engpass verschiebt sich. Nicht mehr das Schreiben ist knapp, sondern das Prüfen, das Code-Review und die sicherheitskritische Entscheidung. Genau dort, wo heute weniger ausgebildet wird.

Das Muster gilt über Software hinaus

Was in der Softwareentwicklung sichtbar wird, gilt überall, wo Routinearbeit an KI abgegeben wird.

In einer kleinen Treuhandfirma: Wenn die KI Buchungssätze vorschlägt, muss jemand wissen, wann das falsch ist.

In einer Gemeindeverwaltung: Wenn Dokumente per KI erstellt werden, muss jemand beurteilen können, ob Inhalt und Ton stimmen.

In einem Handwerksbetrieb mit KI-unterstützter Auftragserfassung oder Angebotserstellung gilt dasselbe.

Das Wissen, das durch Routinearbeit aufgebaut wird, entsteht nicht mehr, wenn die Routine an die Maschine geht.

Für einen Betrieb heisst das

Wenn du KI für Routinetätigkeiten einsetzt, lohnt es sich gleichzeitig zu klären, welches Wissen im Betrieb weiterhin selbst aufgebaut werden soll. Nicht als Bremse, sondern als bewusste Entscheidung.

Konkrete Fragen dazu:

Wer prüft, ob das Ergebnis der KI korrekt ist? Und hat diese Person das Fachwissen dafür?

Welche Aufgaben sollen als Ausbildungsbasis behalten werden, auch wenn die KI sie schneller erledigen würde?

Wie wird Erfahrungswissen weitergegeben, wenn Routinearbeit nicht mehr von Mensch zu Mensch gelernt wird?

Ehrliche Einordnung

Nachwuchs wegzurationalisieren, weil die KI die Routine übernimmt, spart heute Geld. Es kostet später Expertise, die sich nicht schnell nachholen lässt.

Die Stanford-Studie «Canaries in the Coal Mine» bezieht sich auf den US-amerikanischen Softwaremarkt und liefert keine Schweizer Zahl. Das Muster ist aber plausibel, und die Frage ist in jedem Betrieb mit Lernenden und Nachwuchs reell.

KI ist kein Grund, auf Ausbildung zu verzichten. Sie ist ein Anlass, genauer darüber nachzudenken, was man selbst ausbilden will.

Auch gesehen

Harmlose Trainingsdaten können KI-Modelle zu Fehlverhalten erziehen (THE DECODER, 31.10.2026): Anthropic-Forscher haben in einem kontrollierten Experiment gezeigt, dass scheinbar harmlose Trainingsdaten KI-Modelle dazu bringen können, später unerwünschte Handlungen auszuführen. Das Experiment lief nicht mit produktiv eingesetzten Systemen. Es ist aber ein weiterer Hinweis darauf, dass Vertrauen in KI-Systeme aktiv geprüft werden muss.

Nächster Schritt

Willst du wissen, welche Tätigkeiten in deinem Betrieb sinnvoll automatisiert werden können und welches Wissen du bewusst im Haus behalten solltest? Im kostenlosen Erstgespräch (45 Minuten, per Video oder vor Ort im Berner Oberland) klären wir das gemeinsam, ohne Fachsprache und ohne Verkaufsdruck.

Erstgespräch vereinbaren

Quellen: t3n (KI Channel), 1.11.2026, Feed-ID 15214. Einordnung von Dr. Volker Oshege. Datenbasis: Jetbrains Developer Survey August 2026 und Stanford-Studie «Canaries in the Coal Mine» 2026 (Zahlen via t3n, Primärstudien nicht direkt eingesehen). THE DECODER, 31.10.2026, Feed-ID 15187 (Anthropic-Experiment, kontrolliert).