Es ist inzwischen fast ein Jahr her, seit ich über unseren Umgang mit KI bei Renuo geschrieben habe. Damals war ich vorsichtig optimistisch. Heute habe ich ein deutlich klareres Bild davon, was tatsächlich funktioniert, was nicht – und was das für die Art bedeutet, wie wir heute Software entwickeln.
Ich beginne mit dem wohl hilfreichsten Ratschlag: Wenn man ein neues KI-Tool zwei oder drei Monate ignoriert, verschwindet es mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder spurlos. Das ist erstaunlich beruhigend – und spart enorm viel Zeit.
Neue Tools erscheinen gefühlt wöchentlich. Für alle, die tatsächlich Projekte umsetzen und echten Mehrwert liefern müssen, ist es praktisch unmöglich, da Schritt zu halten.
Meine einfache Regel lautet deshalb: Wenn ein Tool länger als sechs Monate existiert, lohnt es sich, Zeit zu investieren und es auszuprobieren. Alles andere? Ignorieren – und die Energie in etwas Sinnvolles stecken.
Ich bin ins Jahr 2026 mit dem klaren Vorsatz gestartet, mich intensiver mit KI-Agenten-basierter Entwicklung auseinanderzusetzen. Bis Ende 2025 war Cursor mein Hauptwerkzeug – also habe ich beschlossen, weiter in diese Richtung zu explorieren.
Wie wir das bei Renuo handhaben
Bei Renuo könnten wir ein einziges Tool für das ganze Unternehmen vorschreiben. Tun wir aber nicht – und aktuell wäre das auch nicht der richtige Ansatz.
Wir geben allen Mitarbeitenden bewusst viel Freiheit bei der Wahl ihrer Tools. Einige arbeiten mit Copilot, andere mit Claude, wieder andere mit OpenAI. Zugegeben: ein buchhalterischer Albtraum. Aber genau so können wir parallel viele Optionen testen und echte Ergebnisse vergleichen. Würden alle dasselbe Tool nutzen, würden wir einen grossen Teil der Landschaft schlicht verpassen.
Das wird sich nicht ewig so halten. Früher oder später werden sich gemeinsame Standards und Best Practices herausbilden – wie in vielen anderen Bereichen auch. Doch jetzt wäre eine zu frühe Konsolidierung gleichbedeutend mit der Festlegung auf die falsche Lösung.
Was diese Dezentralisierung möglich macht, ist der Austausch: Wir haben dedizierte Slack-Channels, einen öffentlichen Feed auf til.renuo.ch, regelmässige «Beer Talks» alle zwei Monate sowie ein All-Hands alle sechs Wochen, bei dem alle ihren Fortschritt teilen. Die Tools sind fragmentiert – das Wissen nicht.
Was wirklich hilft (und was nicht)
Ich entwickle seit rund 20 Jahren Websoftware. Die KI-Tools, die zwischen 2025 und 2026 entstanden sind, gehören ohne Zweifel zu den spannendsten Entwicklungen dieser Zeit. Doch Begeisterung bedeutet nicht unkritische Übernahme. Bei Renuo gilt weiterhin das Vier-Augen-Prinzip: Jede Codeänderung wird von mindestens zwei Personen geprüft und gelangt erst nach gründlicher Kontrolle in die Produktion. Daran hat sich durch KI nichts geändert – und das wird auch so bleiben.
Was sich konkret als nützlich erwiesen hat:
Schnelles Erkunden von Optionen
KI ermöglicht es, mehrere Lösungsansätze für ein Problem in kürzester Zeit sichtbar zu machen. Innerhalb von Minuten oder Stunden liegen mehrere Implementierungen nebeneinander und können direkt verglichen werden. Vor einem Jahr war das höchstens als Skizze oder abstrakte Idee möglich. Heute ist es greifbar. Die Qualität ist allerdings oft noch roh und braucht viele Iterationen, bis etwas entsteht, das wirklich produktionsreif ist. Aber die Geschwindigkeit beim Explorieren ist ein echter Fortschritt.
Navigation in unbekannten Projekten
Renuo betreibt rund 300 Repositories und mindestens 100 aktive Projekte. Selbst nach 15 Jahren kenne ich nicht alle im Detail. Eine KI kann mir vor einem Meeting einen schnellen Überblick über eine neue Codebase geben. Das ersetzt kein Gespräch mit jemandem, der das Projekt seit Monaten betreut – aber ich gehe vorbereitet ins Meeting.
Fehlersuche
Meiner Erfahrung nach liegt die Trefferquote bei etwa 50 Prozent, wenn es darum geht, die eigentliche Ursache eines Bugs zu finden. Die vorgeschlagene Lösung ist oft falsch, aber das Problem wird korrekt identifiziert. Und 50 Prozent sind viel.
Wo KI noch schwächelt
Bei strategischen Engineering-Entscheidungen helfen die aktuellen Tools kaum. Über die Jahre entwickelt man einen sehr eigenen Stil und Anspruch an Software. KI arbeitet dagegen meist generisch. Ich versuche, sie an meine Arbeitsweise anzupassen, aber die Feinheiten sind nahezu unendlich – und ändern sich bei mir selbst ständig.
Engineering wird wichtiger denn je
So stark sich die Modelle auch verbessert haben – und sie werden sich weiter verbessern –, die Qualität ihrer Ergebnisse ist meist mittelmässig. Das ist keine Kritik, sondern der aktuelle Stand. Ein Tool muss nicht perfekt sein, um nützlich zu sein.
Was sich jedoch verschiebt, ist die Rolle der Entwickler. Bis etwa 2024 konnte man mit begrenztem Engineering-Verständnis bestehen, solange man schnell und zuverlässig Code schreiben konnte. Diese Zeit ist vorbei. Zum Glück.
Wie schnell jemand Code schreibt, ist heute kaum noch relevant. Entscheidend ist, wie gut jemand Software konzipieren kann. Deshalb lese ich aktuell wieder Clean Code, The Clean Coder und Clean Architecture.
Das ist auch der Massstab bei Renuo: Wer langfristig in diesem Bereich bestehen will, muss ein hervorragender Software Engineer sein. Gleichzeitig gewinnt eine zweite Dimension stark an Bedeutung: das Verständnis für den Business-Kontext. Wer ohne Blick auf das «Warum» entwickelt, wird austauschbar – nicht zuletzt mit einem KI-Agenten, der einfach ausführt, was ihm vorgegeben wird.
Der Unterschied zwischen jemandem, der ein Problem versteht, und jemandem, der nur Aufgaben abarbeitet, ist heute der Kern menschlicher Wertschöpfung.
KI als Teil des Prozesses
Die zentrale Frage ist für mich aktuell nicht, welches KI-Tool wir einsetzen sollen, sondern wie wir KI in unsere bestehenden Arbeitsprozesse integrieren – ohne diese komplett neu um die Technologie herumzubauen.
Das Ziel: KI-Agenten unterstützen uns bei spezifischen Aufgaben, während unsere Prozesse bestehen bleiben. Nicht Prozesse um KI herum aufbauen, sondern KI als natürlichen Bestandteil bestehender Abläufe integrieren.
Nur so lässt sich das Potenzial nutzen, ohne das zu verlieren, was uns ausmacht: ein Software-Engineering-Unternehmen, das qualitativ hochwertige Arbeit liefert.
