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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Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD
Montage eines Sensors im Bachbett | (c) GMD

„Naturgefahren frühzeitig erkennen und fundierte Entscheidungsgrundlagen für Behörden und Infrastrukturbetreiber bereitstellen“ – so definiert das Innsbrucker Startup GMD sein Produkt. Dazu hat es mit der KI-gestützten Plattform GeoSenseAI ein ganzes Technolgoie-Portfolio aufgebaut. Das umfasst etwa IoT-Sensoren zur Erkennung von Hochwasser, Verklausungen, Hangbewegungen und Steinschlag, seismische Sensorik zur Überwachung instabiler Felsbereiche, Wetterstationen für hochalpine Standorte, Monitoring von Wasserressourcen und Quellen und KI-gestützte Analyse von Besucher- und Personenströmen. Über die Cloud-basierte Plattform erfolgen dann Visualisierung, Modellierung und Alarmierung.

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen“

Damit war das 2024 gegründete Unternehmen, das als „Verified Social Enterprise“ eingetragen ist und unter anderem mit Infineon kooperiert, schon bislang über die Landesgrenzen hinaus aktiv – etwa über eine Kooperation mit dem Deutschen Alpenverein (brutkasten berichtete). Nun erfolgte mit der Eröffnung eines Standorts im Technopark Graubünden im Schweizer Landquart und der Gründung einer Schweizer Tochtergesellschaft der nächste Expansionsschritt. Dabei startete man bereits ein erstes Pilotprojekt mit dem Schweizer Bahnbetreiber Rhätische Bahn.

Ein Pegelsensor von GMD | (c) GMD

„Naturgefahren kennen keine Staatsgrenzen – unsere Technologien dürfen daher ebenfalls nicht an Landesgrenzen enden. Mit der Gründung der GMD Swiss GmbH schaffen wir die Grundlage für eine enge Zusammenarbeit mit Schweizer Partnern und stärken unsere Präsenz im gesamten Alpenraum“, kommentiert Geschäftsführer Steve Weingarth. Der Standort Landquart sei „weit mehr als ein Vertriebsbüro“. „Er wird zu einem zentralen Innovations- und Entwicklungsstandort für intelligente Lösungen zur Prävention alpiner Naturgefahren und bildet einen wichtigen Baustein unserer internationalen Wachstumsstrategie“, so Weingarth.

Finanzierungsrunde für Expansionsstrategie

Die unmittelbare Nähe zu Forschungsinstitutionen, Infrastrukturbetreibern und öffentlichen Einrichtungen am Standort schaffe ideale Voraussetzungen für die gemeinsame Entwicklung neuer Technologien im Bereich der Klimaresilienz und Naturgefahrenprävention, heißt es von GMD. „Graubünden zählt zu den Regionen Europas, die besonders stark von Naturgefahren betroffen sind und gleichzeitig über eine hochentwickelte Infrastruktur verfügen. Damit bietet der Kanton ideale Bedingungen, um innovative Sensorik und digitale Frühwarnsysteme unter realen Einsatzbedingungen zu entwickeln, zu testen und weiterzuentwickeln.“

Langfristig verfolge man den Aufbau eines grenzüberschreitenden „Alpine Data Hub“, der Umwelt-, Sensor- und Geodaten aus Österreich, der Schweiz, Deutschland und Italien zusammenführt. In den kommenden Jahren sollen weitere Standorte „entlang der Alpenachse“ entstehen. Dazu befinde man sich aktuell auch im Closing einer Seed-Finanzierungsrunde. Schon für Anfang 2027 sei ein weiteres Investment geplant.

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