Eine neue Studie von CloudBees zeigt: KI-generierter Code führt in den meisten Unternehmen zu Produktionsproblemen. 81 Prozent der befragten Technologieleiter berichten von Funktionsfehlern, Performance-Problemen und Sicherheitslücken, die erst nach der Bereitstellung auftreten.
Was die Studie zeigt
CloudBees hat für den „State of Code Abundance Report 2026“ mehr als 200 Führungskräfte aus dem Technologiebereich befragt. Das Ergebnis ist eindeutig: Die Geschwindigkeit der KI-Code-Erzeugung überholt die Kapazitäten der Qualitätssicherung.
Die Zahlen im Überblick:
- 81 Prozent berichten von Produktionsproblemen durch KI-generierten Code
- 70 Prozent empfinden die Betreuung von Testumgebungen als größere Belastung als das Schreiben des Codes selbst
- 63 Prozent melden Compliance-Verstöße durch KI-generierten Code
- 52 Prozent mehr KI-Code-Einsatz im Unternehmen
- Aber nur 31 Prozent können die KI-Ausgaben mit messbaren Geschäftsergebnissen verknüpfen
Das Kernproblem: Zu schnell für die Qualitätssicherung
Das Hauptproblem liegt in der Geschwindigkeit. KI-Tools erzeugen Code schneller, als Teams diesen validieren können. Die Aufsicht und Validierung skaliert nicht mit dem Volumen des Outputs — mit der Konsequenz, dass fehlerhafter Code in die Produktion gelangt.
Die häufigsten Probleme: Funktionsfehler, Performance-Probleme und Sicherheitslücken, die erst nach der Bereitstellung auffallen.
Ein Widerspruch bleibt
Trotz der steigenden Fehlerquote zeigen sich 92 Prozent der befragten Technologieleiter zuversichtlich, dass ihr Code produktionsreif ist. Gleichzeitig glauben nur 56 Prozent, dass die formalen Überprüfungsprozesse für KI-Code in ihrem Unternehmen tatsächlich immer angewendet werden.
Dieses Vertrauen steht im Kontrast zur Realität: Obwohl der KI-Code-Einsatz um 52 Prozent gestiegen ist, lassen sich nur 31 Prozent der dafür getätigten Ausgaben mit Geschäftsergebnissen verbinden.
Warum das für Marketing-Teams relevant ist
Die Ergebnisse haben direkte Auswirkungen auf Marketing-Entscheider:
- ROI-Unsicherheit: KI-Investitionen in Entwicklungsteams lassen sich schwer mit Geschäftsergebnissen verknüpfen
- Governance-Lücken: Compliance-Verstöße durch KI-Code betreffen auch Marketing-Tools (Datenschutz, Tracking)
- Qualitätssicherung: Marketing-Teams, die KI für Landing Pages, Automation oder Content nutzen, stehen vor ähnlichen Herausforderungen
- Budget-Planung: Die Lücke zwischen KI-Ausgaben und messbarem Nutzen macht Budget-Entscheidungen schwieriger
