Wissenschaftliche Forschung ist heute kaum noch vorstellbar ohne Software – von kurzen Skripten bis hin zu umfangreichen Klimasimulationen, Proteinstrukturanalysen oder kosmologischen Modellen. Doch trotz ihrer zentralen Rolle wird Code oft als Nachgedanke behandelt, obwohl er entscheidend für die Reproduzierbarkeit, Transparenz und Weiterentwicklung wissenschaftlicher Erkenntnisse ist. Ein zentrales Problem liegt in der Dynamik von Software: Open-Source-Tools werden kontinuierlich weiterentwickelt, oft von vielen Mitwirkenden, ohne dass eine definitive „Version of Record“ existiert. Jede Änderung, jeder Release, jede Abhängigkeit erfordert eine präzise Dokumentation – was bei wöchentlichen oder täglichen Updates zu einem immensen administrativen Aufwand führt. Die gängige FAIR-Prinzipien (findbar, zugänglich, interoperabel, wiederverwendbar), die für Daten entwickelt wurden, sind für Software nur schwer umsetzbar, da sie eine langfristige Archivierung und Metadata-Verwaltung erfordern, die die Entwickler überfordern würde. Um diese Herausforderung zu meistern, haben Forscher aus verschiedenen Disziplinen – von Informatik über Physik bis zur Chemie – das Konzept „CODE beyond FAIR“ vorgeschlagen. Es zielt darauf ab, Software nicht als statisches Produkt, sondern als lebendiges, evolutionäres Werkzeug zu behandeln. Die Empfehlungen richten sich an Entwickler und Institutionen: Forscher sollten frühzeitig in Software-Engineering und Code-Management geschult werden, etwa durch verpflichtende Einführungskurse in den ersten Jahren des Doktorats – wie bereits an Stanford, Harvard, Oxford und Cambridge praktiziert. Plattformen wie The Carpentries und die Neuromatch Academy zeigen, dass weltweit effektive, skalierbare Schulungsangebote existieren, die auch Nicht-Techniker erreichen. Zugleich müssen Forschungseinrichtungen, Fördergeber und Verlage die Praxis der Code-Archivierung vereinfachen. Statt bürokratischer Prozesse zur Lizenzierung oder Urheberrechtsklärung sollten einfache, standardisierte Wege geschaffen werden – beispielsweise durch direkte Integration von Archivierungsfunktionen in Plattformen wie GitHub oder Software Heritage. Die Veröffentlichung von Code sollte so einfach sein wie das Einreichen von Daten. Institutionen sollten zudem interne Infrastrukturen schaffen, die die Verknüpfung zwischen Projekten, Versionen und Metadaten erleichtern, etwa durch den europäischen Open Science Cloud-Verbund. Die Anerkennung von Software-Beitrag ist entscheidend: Open-Source-Communitys haben jahrzehntelange Erfahrung in der Projektgovernance, der Anerkennung von Beiträgen und der Ausbildung neuer Entwickler. Diese Modelle sollten in die wissenschaftliche Praxis integriert werden. Software muss nicht nur geteilt, sondern auch gewürdigt werden – als echte wissenschaftliche Leistung. In der Wissenschaftslandschaft ist der Wandel längst überfällig: Code ist kein Nebenprodukt, sondern Kern der Forschung. Die Zukunft der Wissenschaft hängt davon ab, ob wir Software nicht nur nutzen, sondern auch als zentrales wissenschaftliches Werkzeug respektieren, dokumentieren und nachhaltig unterstützen.