10.08.2026
STUDIE

Junge Entwickler:innen wollen mehr KI nutzen, als Unternehmen erlauben

Eine Befragung unter 1.119 jungen Entwickler:innen zeigt: Fast alle nutzen KI, doch zwei Drittel klagen über organisatorische Bremsen in Unternehmen. Während regulatorische Vorgaben den Einsatz einschränken, warnt der IT-Dienstleister Cloudflight vor den Gefahren von Schatten-IT und dem Abbau von Junior-Stellen.
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Junior Developer
(c) True Agency via Unsplash

„Wer glaubt, mit Künstlicher Intelligenz ließen sich Einstiegspositionen einfach streichen, verwechselt das Werkzeug mit der Person, die es sinnvoll einsetzt“, warnt André Holhozinskyj, CEO der europäischen Cloudflight Group. Die Warnung des Branchenexperten stützt sich auf eine aktuelle Befragung, die das Unternehmen durchgeführt hat. Unter den 1.119 Teilnehmenden – mehrheitlich Studierende und Berufseinsteiger:innen aus Deutschland, Österreich und Rumänien – zeigt sich eine weite Verbreitung, aber auch eine spürbare Reglementierung von KI-Tools im Arbeitsalltag.

Während 99 Prozent der befragten Nachwuchskräfte angeben, KI-Werkzeuge regelmäßig zu nutzen, stoßen sie in der Praxis häufig an organisatorische Grenzen. Rund zwei Drittel der Befragten berichten von Einschränkungen bei der Nutzung, die überwiegend organisatorischer Natur sind. Als Haupthindernis nennen 46 Prozent regulatorische Vorgaben wie Richtlinien von Schulen, Universitäten oder Unternehmen. Weit dahinter folgen Kosten und Lizenzgebühren mit 24 Prozent sowie ethische, rechtliche und datenschutzrechtliche Bedenken mit 23 Prozent. Mangelndes Interesse spielt mit nur zwei Prozent praktisch keine Rolle.

Risiko durch Schatten-IT und Compliance-Verstöße

Die restriktive Haltung in vielen Organisationen birgt nach Einschätzung der Studienautor:innen jedoch Risiken: Wird die Nutzung im Unternehmen untersagt oder komplett eingeschränkt, weichen Mitarbeiter:innen häufig auf private Geräte und nicht freigegebene Consumer-Tools aus – ohne Wissen oder Zustimmung der IT-Abteilung.

Gernot Molin, CTO der Cloudflight Group, warnt vor den unmittelbaren Gefahren für die Datensicherheit: „Tools wie ChatGPT, Gemini oder Claude sind nicht für Unternehmenssicherheit oder Compliance konzipiert, sondern für einfachen Zugang, und das schafft unmittelbare Risiken.“ So könnten etwa proprietäre Algorithmen durch das Einfügen von Code-Schnipseln abfließen, oder Entwickler:innen könnten unbeabsichtigt Kundendaten bei der Analyse von Log-Dateien offenlegen. Unternehmen, die an Richtlinien wie DSGVO, HIPAA oder SOC 2 gebunden sind, riskieren laut Molin bei der Verwendung nicht autorisierter Dienste empfindliche Verstöße. Er plädiert daher für eine kontrollierte Freigabe von KI-Werkzeugen, die direkt in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert und durch Sicherheitskontrollen sowie Audit-Trails abgesichert sind.

Vielseitige Nutzung abseits von reinem Code

Die Befragung räumt zudem mit dem Vorurteil auf, KI diene primär dem Schreiben von neuem Programmcode. Der Einsatz zur reinen Code-Generierung liegt bei 18 Prozent und ist damit fast gleichauf mit dem Debugging und Code-Reviews (19 Prozent), administrativen und organisatorischen Aufgaben wie Recherche (19 Prozent) sowie der Code-Optimierung (17 Prozent). Dokumentation (12 Prozent) und Testautomatisierung (10 Prozent) folgen mit etwas Abstand.

Den größten Nutzen sehen die Befragten in der Entlastung bei Routinearbeiten. Fast jede:r Zweite (48 Prozent) nutzt KI vor allem zur Bewältigung repetitiver, zeitaufwändiger Aufgaben wie dem Erstellen von Boilerplate-Code oder dem automatisierten Organisieren von Daten. Ziel sei es, so heißt es aus den offenen Antworten der Teilnehmenden, sich dank der KI auf die interessanten Teile der Arbeit konzentrieren zu können. Zudem schätzen 42 Prozent die Tools als eine Art rund um die Uhr verfügbaren Tutor, der komplexe Konzepte erklären kann. Dieser Effekt könnte nach Einschätzung der Studienautoren vor allem in Regionen mit schwächerer Bildungsinfrastruktur den Zugang zu hochwertiger Programmierausbildung demokratisieren.

Zukunftssorgen und die Rolle der Nachwuchskräfte

Trotz der intensiven Nutzung blickt die junge Generation keineswegs sorgenfrei in die Zukunft. Lediglich 12 Prozent der Befragten geben an, keinerlei Sorge hinsichtlich der Auswirkungen von KI auf ihre eigene Karriere zu haben. Die überwiegende Mehrheit von 88 Prozent äußert leichte bis extreme Besorgnis. Neben der allgemeinen Karriereentwicklung sorgt sich ein Teil der Entwickler:innen auch um den eigenen Lernfortschritt: Es besteht die Befürchtung, durch eine zu starke Abhängigkeit von der KI das eigene Weiterkommen zu bremsen und durch die automatisierten Lösungen „dümmer“ zu werden. Viele wünschen sich daher Erklärungen anstelle von fertigen Antworten.

Für Cloudflight-CEO Holhozinskyj zeigt die Untersuchung, dass Unternehmen umdenken müssen. Künstliche Intelligenz müsse wie eine „virtuelle Mitarbeiterin“ verstanden werden, die ein geregeltes Onboarding benötigt. Wer Juniorstellen aus Gründen der kurzfristigen Kostenersparnis streicht, begehe laut Holhozinskyj einen strategischen Fehler: „Urteilsvermögen entsteht nicht am Reißbrett, sondern über Jahre praktischer Erfahrung, auch aus eigenen Fehlern, und genau diese Erfahrung bauen Unternehmen gerade systematisch ab, wenn sie ihre Juniorstellen kürzen.“ Langfristig drohe den Unternehmen dadurch der Verlust der „Senior-Kompetenz von morgen“ an die Konkurrenz, was sich schnell zum mittelfristigen Wettbewerbsnachteil entwickeln könne.

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Das Bitpanda Headquarter in Wien © Bitpanda

Das Wiener Krypto-Unternehmen Bitpanda erweitert seine Plattformarchitektur. Mit der Einführung des sogenannten Model Context Protocol (MCP) und einer neuen API-Integration (Application Programming Interface) können Anleger:innen künftig externe KI-Assistenten wie ChatGPT oder Claude nutzen, um unter anderem ihre Portfolios per Spracheingabe zu steuern.

Investieren ohne Programmierkenntnisse

Im Kern handelt es sich bei dem MCP laut Bitpanda um ein offenes, standardisiertes Schnittstellenprotokoll, über das kompatible KI-Assistenten Anfragen in natürlicher Sprache verarbeiten und ohne Programmierung direkt mit API-Endpunkten interagieren können. Privatanleger:innen ohne technischen Hintergrund können dadurch in natürlicher Sprache Kontostände abrufen, Positionen im Blick behalten oder Trades vorbereiten, ohne eigenen Code schreiben zu müssen.

Bitpanda selbst bezeichnet diesen Schritt als „nächste strukturelle Entwicklungsstufe finanzieller Schnittstellen“, die sich von passiven Chatbots zu aktiven Werkzeugen wandeln. Für Entwickler:innen steht eine klassische API bereit, um maßgeschneiderte Finanzanwendungen zu programmieren.

Elf Werkzeuge für KI-Assistenten

Konkret stellt der Bitpanda-MCP-Server nach der Verbindung elf native Tools bereit, die sich in drei Kategorien gliedern: Für Markt- und Portfoliodaten stehen unter anderem Funktionen zum Abrufen von Kursen, verfügbaren Assets und der eigenen Portfolio-Historie bereit. Im Bereich Staking und Earn lassen sich zum Beispiel aktive Positionen einsehen sowie Staking- und Unstaking-Vorgänge auslösen.

Sicherheit und Systemlimits

Die Künstliche Intelligenz agiert jedoch nicht autonom. Jeder Systemzugriff erfordert laut Bitpanda einen API-Key mit individuell festgelegten Berechtigungen, sogenannten „Scopes“. Das Trading basiert auf einem Request-for-Quote-Modell (RFQ): Ein Trade muss von der KI zuerst als Preisangebot angefragt und anschließend vom Menschen oder durch vorab definierte Regeln ausdrücklich bestätigt werden.

Dadurch bleiben alle Aktionen innerhalb des regulierten MiCAR-Rahmens der EU, heißt es vom Unternehmen. Christian Trummer, Chief Scientist und Mitgründer von Bitpanda meint: „Agentic Finance kann zu einer zentralen Schnittstelle für Finanzdienstleistungen werden. Wir werden diese Entwicklung in Europa verantwortungsvoll mitgestalten.“

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