Eine aktuelle Umfrage von Stack Overflow enthüllt ein paradoxes Bild: Während Entwickler KI-Tools immer häufiger nutzen, schwindet ihr Vertrauen in deren Genauigkeit. Viele verbringen mehr Zeit mit dem Debugging von KI-generiertem Code als erwartet und bevorzugen bei kritischen Aufgaben menschliche Expertise. Dies deutet auf eine wachsende Skepsis gegenüber der Zuverlässigkeit von KI in der Softwareentwicklung hin.
KI-Nutzung steigt, Vertrauen sinkt
Die Stack Overflow Developer Survey 2025 zeigt einen deutlichen Trend: Nur noch 33 Prozent der Entwickler:innen vertrauen der Genauigkeit von KI-generierten Code-Outputs, ein Rückgang von 43 Prozent im Vorjahr. Gleichzeitig ist die Nutzung gestiegen: 84 Prozent der fast 50.000 Befragten nutzen KI-Tools oder planen dies. Die allgemeine positive Einstellung gegenüber KI-Tools ist ebenfalls gesunken, von über 70 Prozent in den Vorjahren auf nur noch 60 Prozent im Jahr 2025.
"Fast richtig" als Hauptproblem
Die Hauptursache für das schwindende Vertrauen ist laut 66 Prozent der Befragten, dass KI-Lösungen oft "fast richtig, aber nicht ganz" sind. Dies führt dazu, dass 45 Prozent der Entwickler:innen mehr Zeit mit dem Debugging von KI-generiertem Code verbringen als erwartet. Besonders erfahrene Entwickler:innen zeigen sich skeptisch: 20 Prozent misstrauen KI-Outputs "hochgradig", während nur etwa drei Prozent volles Vertrauen äußern.
Key Takeaways:
- Nur 33% der Entwickler:innen vertrauen KI-generiertem Code.
- 84% nutzen KI-Tools oder planen deren Einsatz.
- Das Hauptproblem ist "fast richtiger, aber nicht ganz korrekter" Code.
- 45% verbringen mehr Zeit mit Debugging von KI-Code.
- Bei kritischen Aufgaben wie Deployment und Monitoring wird KI gemieden.
Widerstand bei kritischen Aufgaben
Die Skepsis gegenüber KI manifestiert sich besonders bei systemkritischen Aufgaben. So planen 76 Prozent der Befragten nicht, KI für Deployment und Monitoring einzusetzen. Auch bei der Projektplanung (69 Prozent) und beim Committen oder Reviewen von Code zeigen sich viele Entwickler:innen zurückhaltend. KI-Tools werden eher für weniger kritische Tätigkeiten wie die Suche nach Antworten, die Generierung von synthetischem Content, Code-Dokumentation oder das Kennenlernen neuer Codebasen eingesetzt.
KI-Agenten noch nicht im Mainstream
KI-Agenten haben den Mainstream noch nicht erreicht. 52 Prozent der Entwickler:innen nutzen keine Agenten oder nur einfachere KI-Tools. Zwar berichten Nutzer von KI-Agenten von Zeitersparnis und Produktivitätssteigerungen, doch Bedenken hinsichtlich Genauigkeit (87 Prozent) und Sicherheit/Datenschutz (81 Prozent) bleiben groß. Auch die Kosten einiger KI-Plattformen schrecken viele ab.
Tool-Landschaft und Zukunftsperspektiven
Bei den genutzten KI-Tools dominieren ChatGPT, GitHub Copilot und Google Gemini. Die Herausforderung für Unternehmen besteht nun darin, das verlorene Vertrauen zurückzugewinnen und gleichzeitig die Modelle so zu verbessern, dass sie im Entwicklungsalltag einen echten Mehrwert bieten.
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