Automatisierung in Unternehmen Bei knappen IT-Ressourcen reicht schneller Code nicht aus

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Der Fachkräftemangel erhöht den Druck, Automa­tisierungen schneller umzusetzen. Coding Agents beschleunigen neue Lösungen. Produktiv werden sie aber erst mit Testing, Governance und Deployment.

Unternehmen wollen heute mehr Prozesse schneller automatisieren. Der Engpass liegt dabei oft nicht beim Erkennen der Use Cases, sondern bei ihrer Umsetzung. Die Fachbereiche wissen, wo Medienbrüche, manuelle Übergaben oder langsame Abläufe stören. Die IT muss diese Anforderungen jedoch in bestehende Systeme integrieren, absichern, testen und in den Betrieb überführen. Das ist der Moment, an dem sich ambitionierte Vorhaben vielerorts stauen.

Der Fachkräftemangel verschärft diesen Umsetzungsengpass zusätzlich. Laut Bitkom fehlten in Deutschland im August 2025 rund 109.000 IT-Fachkräfte. Zugleich rechnen 85 Prozent der Unternehmen damit, dass sich diese Lage weiter verschärft – eine Prognose, die auch der Digitalverband unterstützt: In einer früheren Studie aus dem April 2024 sagt Bitkom voraus, dass bis 2040 rund 663.000 IT-Fachkräfte in Deutschland fehlen könnten.

Viele Unternehmen verbinden mit künstlicher Intelligenz (KI) deshalb die Hoffnung, den Engpass in der Entwicklung schnell zu entschärfen. Doch auch mit KI verschwinden Integrations-, Test- und Betriebsaufgaben nicht. Realistischer ist daher ein Blick auf Werkzeuge, die den Entwicklungsaufwand senken und den Weg von der Anforderung zur produktiven Automatisierung verkürzen.

Wie Coding Agents den Weg zur produktiven Automatisierung verkürzen

Eine denkbare Lösung liegt in der Nutzung von Coding Agents. Sie helfen dabei, Anforderungen in natürlicher Sprache schneller in Code, Workflows oder Automatisierungsbausteine zu übersetzen. Das hat unter anderem zur Folge, dass sich verändert, wer in Unternehmen überhaupt an der Entwicklung solcher Lösungen mitwirkt. Neben klassischen Entwicklerteams können so auch technologieaffine Fachverantwortliche, Analysten, Produktverantwortliche oder operative Fachbereiche sehr viel direkter beschreiben, was sie brauchen. Das ist ein echter Fortschritt, denn damit sinkt die Einstiegshürde spürbar und Teams kommen schneller zu einem ersten Entwurf.

Der Weg zur produktiven Automatisierung wird dank Coding Agents also kürzer, ein Entwurf ist aber nach wie vor erst Schritt eins. Was in der Demo überzeugend aussieht, stößt im Unternehmensalltag schnell auf andere Fragen:

• Wie wird geprüft, ob der erzeugte Code den internen Standards entspricht? Wer gibt Änderungen frei?

• Wie laufen Tests und Reviews?

• Wie wird der Zugriff auf Systeme geregelt?

• Was passiert, wenn Modelle ausgetauscht werden, Mitarbeitende wechseln oder Aufsichts- und Audit-Anforderungen erfüllt werden müssen?

Die Antworten entscheiden darüber, ob KI-gestützte Entwicklung im Unternehmen ein Experiment bleibt oder Teil des regulären Betriebs wird. Gerade in komplexen und regulierten Umgebungen müssen Ergebnisse prüf-, kontrollier- und wiederholbar sein. Sie müssen in bestehende Entwicklungs- und Betriebsmodelle passen – vom Repository über Code Reviews und Testframeworks bis hin zu Deployment, Monitoring und Audit Trails.

Ein weiterer Aspekt: Wenn nicht mehr nur Entwickler, sondern auch Fachbereiche Automatisierungen anstoßen, steigt die Bedeutung von Governance umso mehr. Fehlen Policies, Rollenmodelle, Zugangskontrollen, Auditierbarkeit und Laufzeitkontrollen, entstehen neue Abhängigkeiten, neue Schatten-IT und am Ende neue Risiken. Werden diese Leitplanken hingegen sauber gesetzt und ist der Weg in den geregelten Betrieb klar definiert, kann KI-gestützte Entwicklung ihre Stärke überhaupt erst ausspielen.

Vom Entwurf zum regulären Unternehmens-Workflow

Idealerweise wird dieser Prozess durch ein Tool begleitet, das die steuerbare Umsetzung unterstützt, also konkret Anforderungen, Code, Tests, Freigaben und Betrieb auf einem nachvollziehbaren Pfad zusammenführt. Eine übergreifende Plattform sollte dabei als Orchestrierungs- und Automatisierungsumgebung fungieren, die Coding Agents in reguläre Unternehmens-Workflows einbettet.

Plattformen wie UiPath for Coding Agents folgen einem offenen Ansatz. Gängige Coding Agents werden mit den Mechanismen verbunden, die Unternehmen ohnehin benötigen. Dazu gehören Repositories, Review-Prozesse, Test- und Analyseprüfungen, rollenbasierte Zugriffe, nachvollziehbare Freigaben und kontrollierte Deployment-Pfade. Entscheidend ist ein durchgängiger Lebenszyklus, der von der Initialisierung über Code-Erstellung und Evaluierung bis zur Veröffentlichung und Ausführung reicht.

Das ist mehr als ein Detail, denn auf diese Weise verringern sich Abhängigkeiten. Wenn Coding Agents austauschbar bleiben und Prozesse zugleich auf einer stabilen Orchestrierungs- und Governance-Schicht aufsetzen, wächst der Nutzen neuer Modelle, ohne dass die Betriebslogik jedes Mal neu aufgebaut werden muss. So bietet beispielsweise ISO/IEC 42001:2023 einen anerkannten Rahmen für das Management von KI-Systemen von Entwicklung und Betrieb bis zur Überwachung. Ergänzend dazu adressiert die AIUC-1-Zertifizierung im Kontext agentischer Systeme Aspekte der Prüfung und Absicherung des Systemverhaltens unter praxisnahen Einsatzbedingungen.

Beide Ansätze setzen damit an unterschiedlichen, sich ergänzenden Ebenen an: Während ISO/IEC 42001 auf das KI-Managementsystem fokussiert, testet AIUC-1 das Verhalten von KI-Agenten anhand von Tausenden standardisierten adversarialen Simulationen und Red-Teaming-Szenarien in kontrollierten Prüfumgebungen. So entsteht eine nachvollziehbare Grundlage für Governance und den verantwortungsvollen Einsatz der Plattform.

Wer skalieren will, braucht ein belastbares Modell

Unternehmen, die hier weiterkommen wollen, brauchen keine weitere isolierte Experimentierfläche. Sie brauchen ein Modell, in dem KI-gestützte Entwicklung, Testing, Governance und produktiver Betrieb zusammenspielen. Genau dort entscheidet sich, ob aus einem guten Entwurf ein belastbarer Prozess wird und ob Coding Agents vom spannenden Werkzeug zur skalierbaren Unternehmenspraxis werden.

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