Reduzierung der technischen Schulden im Jahr 2026

Wenn ein Konzern ein anderes Unternehmen erwirbt, schaut er sich natürlich dessen Bilanz an, um sich einen Überblick über dessen Wert zu verschaffen. Finanzielle Schulden, also Darlehen oder Verbindlichkeiten, die bedient werden müssen, sind eine vergleichsweise einfach zu analysierende Komponente bei einer Übernahme.

Aber es gibt noch eine andere Art von Schulden, die in der Softwareentwicklung zunehmend an Bedeutung gewinnt und die nicht formell berücksichtigt wird. Technische Schulden äußern sich in Form von brüchigem Code, veralteten Architekturen und Systemen, die nicht in der Lage sind, sich an neue Technologien und Trends anzupassen.

In beiden Fällen stehen die Käufer vor Entscheidungen, die oft mit erheblichen Kompromissen verbunden sind. Sie könnten die „Hauptschuld“ durch die Rückzahlung von Krediten oder, im Beispiel technischer Schulden, durch die Umstrukturierung von Systemen reduzieren. Sie könnten sich umstrukturieren, indem sie finanzielle Bedingungen neu aushandeln oder den Tech-Stack schrittweise modernisieren. Oder sie können einfach die Last der Schulden akzeptieren und sich mit den Folgen einer geringeren finanziellen oder technischen Flexibilität auseinandersetzen.

Genau wie finanzielle Schulden neigen auch technische Schulden dazu, sich exponentiell anzuhäufen. Jede Abkürzung, die heute genommen wird, macht die künftige Arbeit langsamer, riskanter und teurer, was wiederum Druck für noch mehr Abkürzungen erzeugt, was zu mehr Unordnung und Verzögerungen führt - ein Teufelskreis.

Da die Codebasen immer schwieriger zu bearbeiten sind, dauert es länger, neue Funktionen hinzuzufügen, und die Ingenieure vermeiden Aktualisierungen aus Angst, etwas kaputt zu machen. Neuer Code wird auf alten Code aufgesetzt, was unvorhersehbare Nebenwirkungen zur Folge hat. Komplexität verstärkt sich. Bugs verbreiten sich und führen zu potenziellen Sicherheitslücken. Die Entwickler haben das Gefühl, dass sie ihre ganze Zeit damit verbringen, Brände zu löschen und Workarounds zu bauen, obwohl sie viel lieber etwas Neues und Aufregendes entwickeln würden, als alte Systeme zu hüten.

Entwickler sind abgewandert. Mitarbeiter, die mit den älteren Systemen besser vertraut sind, verlassen das Unternehmen, was zu einem Verlust an institutionellem Wissen führt. Die Einarbeitungszeiten verlängern sich. Die Dokumentation leidet darunter, was zu Doppelarbeit und Fixes führt, die größere Probleme nur kaschieren.

IBM Institute for Business Value Forschung zeigt, dass Unternehmen, die die Kosten für den Abbau technischer Schulden in ihren KI-Geschäftsmodellen vollständig berücksichtigen, einen um 29 % höheren ROI erzielen als Unternehmen, die dies nicht tun. Und die Logik verläuft auch in die andere Richtung: Das Ignorieren technischer Schulden führt zu einem Rückgang des ROI um 18 bis 29 Prozent. Es ist eine interessante Zeit für die IT, denn KI-Codierungs-Tools haben die Praxis im Sturm erobert – im Guten wie im Schlechten. Dieselbe Technologie, die technische Schulden verschärfen kann, ist auch ein leistungsstarkes Werkzeug zu deren Behebung.

KI kann verstärken, wie schnell sich die Auswirkungen technischer Schulden ansammeln, weil KI im Tech-Stack ganz oben steht. Zum Beispiel machen große Sprachmodelle (LLMs) es einfach, große Codemengen schnell zu generieren und Funktionen ohne tiefes Verständnis zu unterstützen, während Codierungsstandards und Code-Review oft hinterherhinken.

Prompt-Vorlagen, KI-Orchestrierungs-Frameworks, Abruf-Pipelines und Agentenschleifen werden auf bestehende Systeme aufgesetzt, können aber verschleiern, was ein System tatsächlich tut, was die Fehlersuche erschwert. Wenn also etwas kaputtgeht, ist nicht immer klar, was kaputt ist und warum. Fehler können subtil sein und zu unvorhergesehenen Folgeverhalten führen.

KI führt neue Categories von Schulden ein, wie z.B. unzuverlässige Prompts, die nur in bestimmten Kontexten funktionieren, qualitativ minderwertige Abrufdaten und Modelldrift. Und weil sich Modelle ständig ändern, kann diese Dynamik aufgrund von „Kompatibilitätsschulden“ zu Störungen im gesamten KI-Lebenszyklus führen. Selbst agile Start-ups können vom ersten Tag an neue technische Schulden anhäufen, da sich die Technologie so schnell weiterentwickelt.

Die KI-Code-Generierung und die „Vibe-Codierung“ -Bewegung werden oft mit einer „Das Model wird das regeln“ -Mentalität in Verbindung gebracht, wodurch die Komplexität dem LLM übertragen wird. Ein Mangel an expliziter Logik kann im Vergleich zur herkömmlichen Codierung zu unzureichend ausgelegten Systemen und unvorhersehbarem Verhalten führen.

Der Abbau technischer Schulden setzt die Fähigkeit voraus, Schulden zu messen. Aber die Messung der technischen Schulden kann schwierig sein, obwohl man ihre Auswirkungen messen kann, wie z.B. langsamere Entwicklungszyklen, frustrierte Entwicklungsteams und verzögerte Lieferungen.

Metriken zur Softwarebereitstellung erfassen, wie effizient ein Team Software ausliefern und warten kann. Vorlaufzeiten und geänderte Ausfallraten deuten auf Probleme mit der Verschuldung im Technologiebereich hin.

Es gibt auch Indikatoren auf Codeebene, die einen genaueren Überblick über die zugrunde liegende Verschuldung bieten, wie etwa Metriken zur Codequalität. Zyklmatische Komplexität, Code-Duplizierung und das Vorhandensein von „Code-Griechen“ helfen dabei, zu quantifizieren, wie schwierig es ist, Änderungen an einer Codebasis vorzunehmen, was sich direkt auf deren Wartbarkeit auswirkt.

Doch die Überprüfung des Codes allein genügt nicht, da sie oft nicht erfasst, wie technische Schulden zu unerwünschten Ergebnissen und umfangreichen Nacharbeiten führen. Die Quantifizierung von Bug-Volumen, Produktfehlern, Onboarding-Zeiten und anderen Problemen der Entwickler kann helfen, auf eine tiefere Ursache in der IT hinzuweisen. Wie viel Zeit verbringen Softwareentwickler mit der Brandbekämpfung, anstatt mit dem Versand?

Historisch gesehen wurde die Verwaltung technischer Schulden als lästige IT-Aufgabe betrachtet, etwas, das notgedrungen im Hintergrund erledigt wurde und von wichtigen Stakeholdern oft übersehen wurde. Aber im Zeitalter der KI wird das technische Schuldenmanagement zu einem existenziellen Problem, bedeutsam genug, um die Aufmerksamkeit der gesamten C-Suite auf sich zu ziehen. Laut einer Forschung von IBV sagen 81 % der Führungskräfte sagen, dass technische Schulden bereits den Erfolg von KI einschränken. 69 % glauben, dass einige Initiativen dadurch finanziell unhaltbar werden.

Obwohl KI-Automatisierung die Verschuldung von Technologieunternehmen verschlimmern kann, verspricht die KI-gestützte Codeunterstützung eine leistungsstarke Lösung. Im IT-Bereich verstärkt sich die technische Verschuldung, und es ist ratsam, Investitionen auf Bereiche zu konzentrieren, in denen diese Verstärkung am stärksten auftritt.

Code-Refaktorisierung verändert die interne Struktur von Softwarecode, ohne sein externes Verhalten zu verändern oder seine Funktionen zu beeinflussen. Anstatt alten Code manuell zu bereinigen, um konsistente Muster durchzusetzen und übermäßig komplexe Funktionen zu vereinfachen, können Praktiker gezielte Refaktoren über ganze Repos durchführen und Muster schrittweise modernisieren, wodurch ein großes Projekt zu einem kontinuierlichen Schuldenmanagementprozess wird und die routinemäßige Wartung skalierbar wird.

Eine der größten Schuldenquellen ist der Mangel an Kontext. KI-Code-Dokumentation-Tools können Dokumentation für Altsysteme generieren und erklären, was Funktionen tatsächlich tun. Sie können redundanten Code entfernen und Konsolidierungsmöglichkeiten vorschlagen. Dadurch wird die Einarbeitungszeit verkürzt und der Entwicklungsprozess gestrafft. Die Angst, etwas kaputt zu machen, wenn Sie alten Code anfassen, ist damit ausgeräumt.

Automatisiertes Testen kann Entwicklern helfen, versteckte Fehler schnell zu finden und zu beseitigen sowie Altlast-Code sicher zu verändern. Dies kann den Fortschritt in jedem Sprint beschleunigen und den Fehler-Rückstau durch effiziente Fixes verringern, wodurch kostspielige Regressionen verhindert werden. Oft ist der eigentliche Blocker nicht schlechter Code, sondern das Fehlen einer sicheren Umgebung, um ihn zu ändern. KI kann Code-Semantik lesen und verstehen, das beabsichtigte Verhalten des Codes oder eines bestimmten Moduls ableiten und auf dieser Grundlage sinnvolle Testfälle generieren. Teammitglieder können die KI bitten, Tests zu generieren, die Edge-Fälle abdecken und das aktuelle Verhalten widerspiegeln, diese Tests ausführen, um einen Grundwert festzulegen, dann den Code umgestalten und erneut testen.

KI kann Systeme auf hoher Ebene analysieren, gekoppelte Komponenten und Abhängigkeiten identifizieren und Upgrade-Pfade vorschlagen, die eine strategische Roadmap bilden, die die Funktionsweise der verknüpften Komponenten berücksichtigt. Dies ist besonders nützlich bei groß angelegten Migrationen, die sonst riskant sein können. KI hilft, indem sie Code zwischen Frameworks und Sprachen übersetzt,APIs über viele Dateien hinweg aktualisiert und die Konsistenz bei Übergängen gewährleistet.

Laut einer Studie von IBV wird der Anteil der KI an den IT-Ausgaben voraussichtlich von rund 11 % auf über 18 % steigen. Für dieses Wachstum muss dem Schuldenabbau Priorität eingeräumt werden, andernfalls besteht die Gefahr, dass KI-Investitionen durch Kosten, die nicht in der Bilanz erscheinen, untergraben werden.

Das Management technischer Schulden wird oft als rein technisches Problem betrachtet, ist aber auch ein kulturelles. Es geht dabei genauso sehr um die Strukturierung von Teams und die Ausrichtung von Anreizen wie um die Bereinigung alten Codes.

In vielen Unternehmen werden Entwicklungsteams implizit dafür belohnt, dass sie neue Funktionen schnell bereitstellen, und der langfristigen Wartbarkeit wird keine Priorität eingeräumt. Roadmaps betonen die sichtbaren Ergebnisse für die Endnutzer, und Bemühungen zur Reduzierung künftiger Schulden können mit diesem Anreiz oft nicht mithalten. Im Laufe der Zeit entsteht so ein Ungleichgewicht, das Entwickler dafür belohnt, dass sie technische Schulden ausbauen, anstatt sie abzubauen.

Isolierte Teams und fragmentierte Workflows können das Problem verschärfen. Wenn die Verantwortung für ein System auf viele Stakeholder verteilt ist, fühlt sich kein einzelnes Team für den Zustand des Systems verantwortlich, und Entscheidungen, die zum Vorteil eines Teams getroffen werden, können einem anderen Team schaden. Kurzfristige Entscheidungen eines Teams können unvorhergesehene und nachhaltige Auswirkungen haben. Da es keinen eindeutigen Eigentümer gibt, ist auch kein einzelnes Team dafür verantwortlich, ein System über einen längeren Zeitraum zu pflegen und zu optimieren. Neuer Code wird schnell zu „Altlast-Code“.

Neben organisatorischen Veränderungen, die auf Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit zwischen Teams abzielen, ist es notwendig, das Projekt der Reduzierung technischer Schulden in einen kontinuierlichen Prozess umzuwandeln. Ein straffes Projektmanagement ist entscheidend, um technische Probleme zu erkennen und sie durch regelmäßige Code-Reviews zu beheben.

Künstliche Intelligenz kann zur Systematisierung der Codeanalyse beitragen, indem sie die Kosten routinemäßiger Wartungsaufgaben senkt. Dadurch können Teams technische Schulden schrittweise abbauen, anstatt Verbesserungen auf eine Zukunft zu verschieben, die nie zu kommen scheint, was letztendlich zu qualitativ hochwertigem Code führt. Im Laufe der Zeit summieren sich diese Gewinne, was zu höherer Softwarequalität und besseren Geschäftsergebnissen führt.