Ein neuer Benchmark-Studie des Technologieanalyseunternehmens Jellyfish zufolge erleben Unternehmen weltweit einen signifikanten Anstieg bei der Softwareproduktion durch den Einsatz von KI-Coding-Tools, ohne dass die Codequalität dabei nennenswert leidet. Die Untersuchung analysierte Daten von über 700 Unternehmen, 200.000 Ingenieuren und 20 Millionen Pull-Requests. Die Ergebnisse zeigen, dass die Nutzung von KI in der Softwareentwicklung bereits Mainstream ist: Der Median der KI-Tool-Nutzung liegt bei 63 Prozent der Firmen, und 64 Prozent der Unternehmen generieren nun die Mehrzahl ihrer Codezeilen mit KI-Unterstützung. Der größte Effekt zeigt sich in der Steigerung der Ausgabeleistung. Unternehmen mit der höchsten KI-Adoption, definiert als solche, bei denen 75 bis 100 Prozent der Ingenieure drei oder mehr Tage pro Woche KI-Tools nutzen, mergeuten durchschnittlich 2,2 Pull-Requests pro Ingenieur und Woche. Ein Pull-Request ist hierbei ein Vorschlag zur Änderung von Code im gemeinsamen Softwareprojekt, der vor der Veröffentlichung geprüft wird. Dies ist fast doppelt so viel wie bei Unternehmen mit niedriger Adoption, die lediglich 1,12 Requests pro Woche erreichen. Nicholas Arcolano, Leiter der Forschung bei Jellyfish, beschreibt einen Wendepunkt im Herbst 2025 als „Claude Christmas". Zu diesem Zeitpunkt führten Verbesserungen großer Sprachmodelle, insbesondere des Claude-Dienstes von Anthropic, zu einem massiven Anstieg der Nutzung. Arcolano gab an, im Oktober 2025 vollständig auf das eigenhändige Schreiben von Code verzichtet zu haben und die Aufgabe vollständig den KI-Tools überlassen zu haben. Neben Anthropic nutzen Ingenieure auch Tools wie OpenAIs Codex, Cursor und GitHub Copilot. Trotz der Beschleunigung der Entwicklung bleibt die Codequalität stabil. Die Studie zeigt, dass die Rücksetzrate – also der Anteil des Codes, der nach der Bereitstellung zurückgerollt werden muss – nur geringfügig ansteigt. Während sie bei Unternehmen mit niedriger Adoption bei 0,61 Prozent liegt, beträgt sie bei den Top-Nutzern lediglich 0,65 Prozent. Arcolano stellt fest, dass keine großen Qualitätseinbrüche zu beobachten sind, warnt jedoch, dass die Validierung von KI-generiertem Code zukünftig ein Engpass werden könnte, insbesondere unter dem Druck, immer schneller liefern zu müssen. Parallel dazu entwickelt sich der Einsatz autonomer Agenten, also KI-Systeme, die eigenständig Pull-Requests öffnen oder Commits durchführen. Obwohl dieser Bereich noch einen kleinen Anteil der Gesamtarbeit ausmacht, steigt die Aktivität insbesondere unter den Top-Adoptern rapide an. Arcolano betont, dass sich die Kluft zwischen den Organisationen, die autonomes Coding voll integrieren, und denen, die dies kaum nutzen, weiter vertieft. Während die einen kaum Fortschritte machen, ziehen die führenden Unternehmen deutlich davon. Diese Dynamik unterstreicht die enorme Aufregung und das Potenzial, das in autonomen KI-Agenten für die Softwareentwicklung liegt.