Die Effizienzfalle: Wer KI nur zum Sparen nutzt, verliert den Markt von morgen

Die Effizienzfalle

2025 war das Jahr, in dem sich KI-Coding Tools in Entwicklungsabteilungen etabliert haben. Durch den Einsatz von Werkzeugen zur Code-Generierung steigt die Produktivität in dem Sinne, dass in der gleichen Zeit mehr Aufgaben erledigt werden können, mehr Code produziert werden kann. Eine erwartbare Reaktion wäre: “Wenn wir 30% schneller coden, brauchen wir 30% weniger Leute.” Doch ist es klug, Stellen zu kürzen, wenn die Produktivität aufgrund von industriell automatisierter Code-Produktion steigt?

Die Logik hinter Kosteneinsparungen kann schnell zur Effizienzfalle werden. Wer KI mit dem vorrangigen Ziel der Kostensenkung einsetzt, gewinnt kurzfristig Marge – aber verliert möglicherweise langfristig den Markt. Warum? Weil andere Organisationen im Wettbewerb auf die Idee kommen, KI zur Skalierung von Innovation einzusetzen und sich damit nachhaltigere Vorteile erarbeiten.

Die Frage lautet nicht: “Wie viele Entwickler können wir einsparen?”

Sondern vielmehr: “Wie kann der neue Produktivitätsschub für die Organisation erschlossen werden” bzw. “Wie viele parallele Innovationswetten können wir mit gleichem Budget platzieren?”

Vom Two-Pizza-Team zum One-Pizza-Team – und dann?

Ideen wie Jeff Bezos’ berühmte “Two-Pizza-Regel” (Teamgröße maximal so groß, dass zwei Pizzen reichen, also 6-10 Personen) haben die Softwareentwicklung beeinflusst. Kleine, autonome Teams, die end-to-end verantwortlich sind – von der Idee bis zur Produktion. Viele agile Entwicklungsteams haben inzwischen häufig eine Größenordnung von 5 Personen, was ausreicht, da ab einer bestimmten Teamstärke selten mehr Output über weitere Personen generiert wird, sondern der organisatorische und kommunikative Overhead zu Buche schlägt.

2026 sehen wir eventuell eine zusätzliche Verschiebung: Das “Minimum Viable Team” schrumpft auf 2-3 Personen. AKF Partners beobachtet , dass ein Lead Developer + Product Owner + KI-Agents eine voll funktionsfähige Einheit bilden können.

Die Überlegung dahinter basiert auf dem Einsatz von KI-Tooling in der Entwicklung, bspw.:

• IDEs wie Cursor führt zu Produktivitätssteigerungen bei Coding-Tasks
• Der Einsatz von Agents führt zur Entlastung von “Grunt Work”
• Agentic Testing-Frameworks automatisieren Test-Generierung und -Ausführung

Ein einziger Senior-Entwickler mit diesem Stack kann Output produzieren, der früher 3-4 Entwickler erforderte. Der Fokus der Entwicklerarbeit verschiebt sich damit in einen holistischeren Bereich, betrifft weniger das Schreiben, sondern vielmehr das Kuratieren von Code. Der Entwurf von Architektur, das Verwalten relevanter Anforderungen und das Modellieren der Gesamtlösung rückt in den Vordergrund.

Doch nun kommt die entscheidende Frage: Was machen wir mit der neuen Produktivität?

Das Gedankenexperiment: 10x1 vs. 2x5

Stellen Sie sich ein 10-Personen-Entwicklungsteam vor:

• Hoher Kommunikationsaufwand (45 Verbindungen bei 10 Personen, denn 10 x 9 / 2)
• Viele Meetings, insgesamt eher langsame Entscheidungen
• bislang meist eingesetzt für ein monolithisches Produkt, eine Roadmap

Was passiert, wenn wir dieses Team radikal umstrukturieren? Wir splitten es in fünf autonome 2er-Teams (je 1 Lead Dev + 1 Product Engineer + KI-Stack).

Die Mathematik der Innovation ändert sich fundamental:

Klassisches Setup (10 Personen):

• Fokus: 1 Produkt-Roadmap
• Risiko: Hohe Investition, alles auf eine Karte
• Tempo: Begrenzt durch organisatorische Komplexität und kommunikativen Overhead
• Architektur: Tendenziell monolithisch
• Lerngeschwindigkeit: Linear

… im Vergleich zu …

Mögliches Setup (5 x 2 Personen):

• Fokus: 5 parallele Wertströme
• Risiko: Diversifiziertes Portfolio
• Tempo: Begrenzt durch Kreativität
• Architektur: Modular / Microservices
• Lerngeschwindigkeit: 5x parallel

In der Praxis müssen natürlich fachliche und organisatorische Aspekte genau betrachtet werden, denn Menschen machen Urlaub oder sind mal krank, haben kein unendliches Skillset etc. Aber der Punkt ist, dass die neue Produktivität auch in produktivere anstelle von effizienten Bahnen gelenkt werden kann und damit neue Möglichkeiten entstehen.

Die drei strategischen Opportunitäten

Wenn die “Kosten der Code-Erstellung” sinken, ergeben sich drei massive strategische Vorteile:

1. Portfolio-Strategie für Produkte

Anstatt Monate zu diskutieren, welches Feature vielleicht funktioniert, kann man es einfach bauen und testen.

Szenario:

• Team A & B pflegen das Kerngeschäft (80% der Kapazität)
• Team C baut den experimentellen Prototyp für die neue Zielgruppe
• Team D testet, ob wir den Wettbewerber mit einem alternativen Ansatz disruptieren können
• Team E entwickelt interne Tools, die weitere Automatisierung ermöglichen

R&D kann plötzlich wie ein Venture Capitalist denken: Viele kleine Wetten platzieren, nicht nur eine große. Was diese Strategie ermöglicht, ist die veränderte Kostenstruktur durch die KI-Tools – ein 2er-Team kostet genauso viel wie früher, liefert aber 3-4x mehr Output. Die Organisation kann damit bei gleichem Budget die Anzahl paralleler Experimente vervielfachen, taktisch breiter agieren und letztlich strategisch vielfältiger eingesetzt werden.

2. Interne Startups & Ownership

In einem 2er-Team wird der individuelle Spielraum und die Verantwortung unmittelbar sichtbar. Während KI-Tools nun repetitive Coding-Aufgaben übernehmen, konzentrieren sich die Teammitglieder auf Architekturentscheidungen, Produktstrategie, User Experience und die kreative Lösung eines zugrundeliegenden Problems.

Das fördert unternehmerisches Denken. Erfordert dies aber umgekehrt auch. Entwickler werden zu ganzheitlicheren “Product Engineers”, die Verantwortung für das Ergebnis tragen, nicht nur für den Code. Die “Silicon Workforce” (KI-Agents) erledigt die “Grunt Work” und generative Schreibarbeiten, die “Carbon Workforce” (Menschen) orchestriert Strategie und Innovation.

Deloitte beschreibt diesen Shift als “managing agents as workers” – mit eigenen FinOps-Frameworks für Token-basierte Kostenmodelle.

3. Long-Tail-Probleme werden rentabel

Jedes Unternehmen hat diese Liste:

• Interne Tools, die “nice to have” sind
• Kundenwünsche von unterrepräsentierten Segmenten
• Technische Schulden, die “nie Priorität haben”

Mit der neuen Struktur werden diese Projekte plötzlich rentabel. Ein 2er-Team kann schneller ein internes Tool bauen, das früher ein halbes Jahr gebraucht hätte. Das Jevons-Paradoxon greift: Die Menge produzierter Software explodiert, weil plötzlich Probleme lösbar werden, deren Lösung früher “zu teuer” war.

Wie sich der Maintenance-Aufwand in Zukunft entwickeln wird, bleibt noch abzuwarten. Es kann sein, dass dieser ebenso erheblich steigt. Es kann aber auch sein, dass Software immer schneller erneuert wird (die Lebenszyklen von digitalen Produkten also erheblich kürzer werden) und dass einige Anteile der Wartungs- und Pflegeaufgaben auch zunehmend von autonomen Agenten abgedeckt werden. Daher: Rentabilität bedeutet hier nicht ‘Fire and Forget’. Auch Micro-Tools brauchen Pflege. Aber: Wenn KI das Bauen um Faktor 5 beschleunigt, beschleunigt sie auch das Warten. Die Rechnung bleibt positiv.

Conway’s Law: Die neue Herausforderung

Natürlich ist eine neue DEV-Struktur und die Umorganisation damit verbundener Prozesse kein Selbstläufer. Nach Conway’s Law spiegelt die Software-Architektur die Kommunikationsstruktur wider. Wenn wir in 5 isolierten Teams arbeiten, erhalten wir 5 isolierte Services.

Die neuen Aufgaben des IT-Managements verschieben sich:

Weg von:

• “Wer macht welches Ticket?”
• Sprint-Planning und Backlog-Grooming
• Ressourcenallokation nach Verfügbarkeit

Hin zu:

• “Wie stellen wir sicher, dass die 5 Teams kompatible Schnittstellen bauen?”
• “Wie orchestrieren wir die Erkenntnisse und vermeiden Doppelarbeit?”
• “Welche gemeinsamen Design-Systeme und Shared Libraries brauchen wir?”

Das “Inverse Conway Maneuver” wird zur zentralen Fragestellung für Strategie: Wir designen bewusst eine neue Teamstruktur, um das gewünschte System zu provozieren. Wollen wir modulare, lose gekoppelte Services? Dann brauchen wir kleine, autonome Teams mit klaren Domain-Grenzen.

Ich würde allerdings weitergehen, und diese Analogie auf die Anfordernisse der gesamten Organisation ausweiten.

Die kulturelle Herausforderung

Das größte Risiko dieser Transformation ist nicht technischer Natur.

Denn die nötigen Veränderungen gehen letztlich weit über IT hinaus. Das Management muss lernen, Innovationen aus der Mitarbeiterschaft zu erkennen und zu fördern. Eine neue Risikobereitschaft ist nötig. Go-To-Market-Strategien müssen immer wieder neu gedacht oder angepasst werden. Alte monolithische Organisationen sind nicht ausreichend, um in der neuen Wettbewerbsumwelt resilient zu überstehen. Im Gegenteil, die Organisation muss auf eine neue Vielschichtigkeit und Dynamik angepasst werden, was nicht durch ein paar Strategiemeetings geschieht, sondern eine kontinuierliche Adaptivität erfordert. Somit ist die kulturelle Anpassung eine der größten Herausforderungen für Organisationen.

Zurück zur IT: Viele Entwickler wollen keine Produktverantwortung und sind nicht darin geübt, einen Fokus auf Business Value in Anforderungen an die KI und letzlich den Code zu übersetzen. Sie bevorzugen bislang klar definierte Tickets, eventuell agile Scrum-Rituale und die Sicherheit, “nur” für den Code bzw. die technische Seite einer Lösung verantwortlich zu sein. Die Umstellung auf 2er-Teams mit unternehmerischem Antrieb ist für klassische Profile daher eine qualifikatorische Bedrohung.

Organisationen sollten zwei Dinge tun:

1. Klare Karrierepfade definieren: “Product Engineer” (unternehmerisch) vs. “Platform Engineer” (infrastrukturell). Beide sind wertvoll, aber erfordern unterschiedliche Setups. Eine Möglichkeit wäre es z.B. Full-Stack Engineers in Produktdisziplinen zu schulen um die Weitung des Blickwinkels zu ermöglichen. Eine andere Möglichkeit ist es, Product Staff oder Solution Architects tiefer in die technische Verantwortung einzubeziehen. Sprich, das multi-disziplinäre Profil könnte evtl. aus verschiedenen Richtungen beantwortet werden. Wichtig bleibt für alle eine permanente Weiterbildung und relevante Praxis.

2. Explizite Glue-Software bauen: Shared Libraries, Design-Systeme, API-Standards. KI kann hier helfen – etwa durch automatisierte Code-Reviews auf Konsistenz oder AI-gestützte Architektur-Governance. Technische Bauteile sollten solide sein und keine Sicherheitslücken einführen, müssen aber nicht stetig neu erfunden (gecoded) werden. Um eine reguläre Nutzeroberfläche für ein internes Verwaltungstool zu realisieren, kann man also problemlos auf gut funktionierende Konzepte zurückgreifen, um die Effizienz und Qualität der Umsetzung zu heben. Standards und Prozesse helfen zudem, einen Common Sense aufzubauen, der zwischen vielen 2er Teams gelten kann. Überstandardisierung hilft jedoch nicht, sondern blockiert. Hier ist eine sinnvolle Balance gefragt.

Recap: Warum “10 → 5” der falsche Move ist

Viele Unternehmen werden sicherlich in diesem Jahr den Fehler machen, 10-Personen-Teams zu verkleinern und dieselbe Roadmap schlichtweg “effizienter” abzuarbeiten.

Das erwartbare Ergebnis:

• Kurzfristige Kosteneinsparung
• Mittelfristig: Überstrapazierung verbleibender Mitarbeiter (weil 1. KI noch nicht 100% autonom ist und 2. “Trust Debt” entsteht)
• Langfristig: Verlust gegenüber Wettbewerbern, die die Produktivität in Breite investiert haben und ein angepassteres Offering entwickeln

Die richtige Strategie lautet daher: Effizienz ist zwar nett, schlagkräftige Innovation ist aber deutlich besser.

Fazit: Innovation statt kurzfristige Einspareffekte

Die Frage für 2026 ist nicht: “Wie viele Entwickler kann ich einsparen?”, sondern: “Wie viele neue Geschäftsmöglichkeiten kann ich mit meinem bestehenden Team gleichzeitig explorieren?”

Wer sein 10-Personen-Team verkleinert und teilweise durch KI ersetzt, baut neue Abhängigkeiten und vermutlich das gleiche Produkt wie gestern auch – nur kurzfristig etwas billiger. Wer das Team aber bspw. in 5 strategische Innovationszellen aufteilt, baut mit höherer Wahrscheinlichkeit die Werte von morgen und vollzieht zwangläufig einen wichtigen Schritt zur Transformation der Organisation.

Die Transformation erfordert:

• Architektur: Microservices oder Schwarm-Mindset, API-First, Shared Libraries, sinnvolle Standards
• Kultur: Unternehmerisches Denken, Outcome-Ownership, Fehlertoleranz und Risikobereitschaft
• Technologie: Agentic AI-Stack (Cursor, Devin, Testing-Agents etc.), FinOps für Token-Verbrauch
• Leadership: Von Task-Manager zu opportunen Portfolio-Orchestrator, der kuratiert und fördert

Die Investition in kulturelle Adaptation ist dringlicher als die interne Diskussion über den Kauf neuer Hardware oder AI-Lizenzen. Wer 2028 relevant bleiben will, muss nicht fragen “Wie viel spare ich?”, sondern “Wie viele Optionen schaffe ich?”

Sie wollen testen, ob Ihr Produkt-Konzept mit einem 2er-Team + KI-Stack umsetzbar ist?

Mein Vibe Coding Service macht genau das: Prototypen-Entwicklung ohne Risiko. Briefing → Entwicklung → Bezahlung nur bei Interesse.