Software Engineering in 2026: Neue Bottlenecks und LLM‑Betrieb

Key Takeaway

Die Hauptbottlenecks der Software‑Entwicklung verschieben sich von der Codierung hin zu Infrastruktur‑Abstraktionen, CI‑Qualität, menschlicher Code‑Review und der Definition von klaren Abgrenzungen zwischen Systemschichten.

Summary

• Kostenreduktion durch LLMs
  • Grenzniedrigere Kosten pro Zeile hochwertiger Codeerstellung.
  • Coderegeln und Unit‑Testen werden von LLMs unterstützt, ohne dass menschliche Entwickler Zeit verlieren.
• Veränderung der Aufgabenbereiche
  • *Bauen*: Kostengünstiger, insbesondere für Produkt‑Teams (Frontend).
  • *Evolvieren*: Vereinfachte Migrationen, Sprach‑ und Systemübersetzungen.
  • *Betreiben*: Geringer Einfluss bislang; Betrieb und Incident‑Debugging profitieren zukünftig von LLM‑Copiloten.
• Infrastruktur‑Abstraktionen
  • Schnellere Bereitstellung von Binaries, Rollbacks, Self‑Service‑CLI/API.
  • Fokus auf Kerninfrastruktur: Monitoring, Logging, Incident‑Management, Feature‑Flags, Releases, Autoscaling, Orchestrierung, Workflow‑Engines, Konfiguration, Caching, Networking.
• Continuous‑Integration (CI)
  • Steigende Bedeutung von Qualität und Geschwindigkeit.
  • Einsatz von Property‑Testing, formaler Verifikation, exhaustive test coverage von LLM.
• Menschlich geführte Abstraktionen
  • Klare Module, Bibliotheks‑Interfaces, Verträge zwischen Infrastruktur und Produkt.
  • Vermeidung von spaghetti‑Code bei unscharfen Grenzen.
• Code‑Review als neuen Engpass
  • Automatismen (Lint, Pre‑commit LLM‑Checks) vorrangig bei Stil.
  • Menschliche Bewertung auf Entscheidungs‑ und Sicherheitsebenen (Interface‑Änderungen, sensibles Daten‑Handling, Performance‑Critical Code).
  • Junior‑Entwickler müssen frühzeitig „Review‑Taste“ entwickeln, obwohl weniger Schreiben.
• Projekt‑Schätzungen und LLM‑Änderungen
  • Variable Schätzungen je nachdem, wie viel Aufgabe LLM‑fähig ist.
  • Hohe‑Wert‑Projekte liegen oft außerhalb der LLM‑Nützlichkeit, benötigen Kontext und tiefes Systemwissen.
• Build‑vs‑Buy‑Entscheidungen
  • Marginale Kostenreduktion könnte Building von UI‑Übersetzungen begünstigen.
  • Infrastruktur‑as‑a‑Service, Compliance‑as‑a‑Service bleiben weitgehend unverändert.
• Offene Fragen
  • Notwendigkeit von manueller Zeilen‑review, Einsatz von LLM‑Copiloten im Incident‑Debugging, Auswirkungen von 100x/faster, 1000x/cheaper Modellen.
  • Optimierung von LLM‑Assistenz („Add bits to beat slop“) und deren Skalierbarkeit.

Related queries

• Wie können klare Infrastruktur‑Abstraktionen die Effizienz bei der Nutzung von LLM‑Tools steigern?
• Welche Rolle spielt formale Verifikation bei der Sicherstellung von LLM‑generiertem Code?
• Wie sollte die Balance zwischen automatisierter Code‑Review und menschlicher Entscheidungsfindung gestaltet sein?

Quelle: https://benjamincongdon.me/blog/2025/12/29/Software-Engineering-in-2026/