„Ich kann nicht aufhören“: 80 % der Entwickler finden, dass KI beim Programmieren eher süchtig macht als hilfreich ist

Eine Umfrage unter Coddy-Entwicklern hat gezeigt, dass das Programmieren mit KI zu einer neuen Form der Erschöpfung führt.

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Wichtige Erkenntnisse

• Programmierer finden KI-Tools süchtig machend, aber anstrengend.
• Die Coding-Geschwindigkeit kann aufgrund von Verzögerungen bei der Korrektur von von KI geschriebenem Code nachlassen.
• KI-Programmierungstools können zu Workaholismus und Burnout bei Programmierern führen.

Ja, wir verstehen das. Dank GitHub Copilot, Claude Code, Cursor - oder welches auch immer das neueste KI-Tool für Entwickler ist - können Programmiere heute mehr Arbeit erledigen als je zuvor. Doch obwohl Entwickler diese Tools zunehmend nutzen, um Standardcode zu generieren, unbekannte Codeabschnitte zu erklären, Testfälle zu entwerfen, Module umzustrukturieren und Fehler zu beheben, stellen viele fest, dass dieselben Tools auch zu einer echten Plage werden können.

Durch KI verursachter Workaholismus

Das liegt daran, dass - wie Quentin Rousseau, CTO und Mitgründer des auf KI basierenden Unternehmens Rootly für Störungsberichte, in einem LinkedIn-Beitrag beschrieb - „es 2:47 Uhr morgens ist... Ich debugge keine Störung; es gibt keinen Zeitdruck. Ich schaue einfach zu, wie Claude Code ein Modul refactort - und ich kann nicht aufhören.“ Warum? Weil, so Rousseau weiter, „das agentenbasierte Programmieren süchtig macht. Wenn der Agent etwas richtig macht, bekommt man einen Dopamin-Schub; wenn er scheitert, bekommt man einen Adrenalinstoß.“ Rousseau gestand, dass er nicht schlafen konnte und medizinische Hilfe in Anspruch nehmen musste.

Das ist nicht allzu überraschend. Programmierer neigen schon lange dazu, workaholic zu sein. Doch die KI hat ein neues Tempo in die Arbeit gebracht - wobei es, wie Rousseau sagte, „passiv genug ist, das Beobachten der Arbeit eines Agenten als Erholung zu empfinden, und aktiv genug, um einen weiterhin gefesselt zu halten“. Das Ergebnis ist eine neue Form der Erschöpfung.

Das ist nicht nur die Erfahrung eines einzelnen Programmierers. Die Programmierung mit KI kann die Softwareentwicklung zu einem kontinuierlichen Feedback-Prozess machen. Anstatt eine Aufgabe zu erledigen und danach Pause zu machen, können Entwickler ständig ein KI-Modell um weitere Implementierungen, Neuschreibungen, Optimierungen oder Refactorings bitten - oder sie haben stets die Sorge, dass ein Abbrechen der Arbeit dazu führt, dass Aufgaben unvollendet bleiben.

Wenn KI zu einem Ball und einer Kette statt zu einem Helfer wird

Coddy Tech, ein Unternehmen für Programmierungsschulungen, stellte in einer Umfrage unter 305 Entwicklern fest, dass „Vier von fünf Entwicklern (80 %) angeben, dass ihr Umgang mit KI eher einer Abhängigkeit als einem Vorteil gleicht.“ Zwar fanden sie diese Tools nützlich, doch sie befürchten auch, dass die ständige Abhängigkeit von KI ihren eigenen Problemlösungsprozess schwächt, ihre Arbeitsbelastung erhöht und zu einer ungesunden Einstellung gegenüber der Arbeit führt.

So ist es also, dass „mehr als zwei Fünftel der Entwickler (43 %) auch nach Feierabend weiterhin mit KI programmieren, obwohl sie eigentlich aufhören wollten; 32 % haben sogar das Schlafen verschoben, um weiterzumachen.“ Außerdem gaben 39 % an, dass KI-Tools es schwieriger gemacht hätten, nach der Arbeit abzuschalten.

Es geht nicht nur um die süchtig machende Wirkung von KI-Tools. Laut 74 Prozent der Entwickler erhöhte der intensive Einsatz von KI die Wahrscheinlichkeit, eine Gehaltserhöhung oder Beförderung zu erhalten. Allerdings gaben auch 51 Prozent an, dass sie dadurch eher unter Burnout litten.

Vertrauen ist gut, Kontrolle ist besser - bei KI-Problemen

Es hilft auch nicht, dass laut der Stack Overflow Developer Survey 2025 45 Prozent der Befragten frustriert waren über KI-Antworten, die „fast richtig, aber nicht ganz“ waren. Das Ergebnis? Ausgaben, die zwar überzeugend wirken, aber eine mühsame Fehlerbehebung erfordern.

Die Studie von Stack Overflow ergab außerdem, dass die Nutzung von KI-Tools weiter zunimmt - mittlerweile verwenden 80 Prozent der Entwickler solche Tools in ihren Arbeitsabläufen. Gleichzeitig ist das Vertrauen in die Genauigkeit von KI von 40 Prozent in den Vorjahren auf nur noch 29 Prozent in diesem Jahr gesunken. Infolgedessen ist die positive Einstellung der Programmierer gegenüber KI im Vergleich zum Vorjahr von 72 Prozent auf 60 Prozent zurückgegangen.

Der Konflikt zwischen einfacher Bedienbarkeit und höherer Arbeitsbelastung ist von Bedeutung. Neben der Analyse dessen, was die KI fast richtig gemacht hat, müssen Entwickler weiterhin die Anforderungen verstehen, erkennen, wann der generierte Code mit der Systemarchitektur kollidiert, Randfälle testen, Sicherheitsrisiken beheben sowie die Konsequenzen im Produktionsumfeld tragen.

Das führt zu einer „Verifizierungs-Schuld“. Das Ergebnis kommt schnell, doch man muss dennoch prüfen, ob es korrekt, sicher, wartbar und für den jeweiligen Codebase geeignet ist.

Darüber hinaus könnte die in der Coddy-Umfrage beschriebene Abhängigkeit dadurch verstärkt werden, wie Arbeitgeber die von KI erzeugten Ergebnisse interpretieren. Wenn ein Unternehmen KI als Mittel nutzt, um die Entwicklerkapazitäten zu erhöhen, könnten die Mitarbeiter unter dem Druck stehen, in derselben Zeit mehr Funktionen zu entwickeln, mehr Tickets abzuschließen und mehr Reviews durchzuführen.

Das kann wiederum die durch einzelne Codierungstasks eingesparte Zeit zunichtemachen und die Belastung an andere Stellen verlagern: größere Pull Requests, mehr generierte Änderungen, die überprüft werden müssen, mehr Abhängigkeiten, die validiert werden müssen, sowie ein höheres operatives Risiko, das zu managen ist.

Die durch KI unterstützte Programmierung wird somit zunehmend zu einer Frage des Arbeits-Lebens-Gleichgewichts - genauso wie zu einem Problem bezüglich der verwendeten Werkzeuge. Teams, die KI-Agenten nutzen, um sich von Routinearbeiten zu befreien, können echte Vorteile erzielen. Teams hingegen, die sie einsetzen, um jeden Schritt im Softwareentwicklungsprozess zu beschleunigen, laufen Gefahr, lediglich eine schnellere und unerbittlichere Variante derselben Arbeit zu schaffen.

Für Entwickler wie Rousseau geht es nicht mehr nur darum, ob KI Code schreiben kann - das kann sie. Das wissen wir. Die Frage ist künftig, ob Entwickler noch entscheiden können, wann der Arbeitstag und die Arbeitsschleife des Agenten enden.