AI beschleunigt und Verantwortung bleibt liegen
Der CRA zwingt zur Haftung für Code, den keiner mehr versteht
Viele glauben, AI beschleunigt Softwareentwicklung.
In der Praxis beschleunigt sie vor allem eines: zukünftige Probleme.
Das Problem ist nicht AI-generierter Code, sondern fehlende Verantwortung für diesen Code.
Software verschwindet nicht.
Sie bleibt. Jahre, oft Jahrzehnte.
Und genau hier kollidieren gerade zwei Realitäten:
AI macht Entwicklung schneller, während Regulierung, insbesondere der Cyber Resilience Act, Betrieb zur Pflicht macht.
Das passt nicht automatisch zusammen.
Wir sehen bereits Systeme, bei denen nach wenigen Monaten niemand mehr versteht, was eigentlich gebaut wurde.
- Module ohne Ownership
- Abhängigkeiten ohne Dokumentation
- Logik, die schneller erzeugt als durchdrungen wurde
Kurz gesagt: Geschwindigkeit skaliert. Verständnis nicht.
AI ist dabei nicht das Problem.
Im Gegenteil, sie ist ein massiver Produktivitätshebel.
Aber sie verschiebt den Engpass.
Früher war die limitierende Ressource das Schreiben von Code.
Heute ist es die Fähigkeit, diesen Code zu verantworten.
Und das ist die deutlich schwierigere Disziplin.
Warum ist das kritisch?
Weil der Cyber Resilience Act genau hier ansetzt.
- Systeme müssen langfristig betreibbar sein
- Schwachstellen müssen behebbar sein
- Abhängigkeiten müssen nachvollziehbar sein
- Entscheidungen müssen erklärbar sein
Das ist kein Feature-Thema, sondern ein Betriebsfähigkeitsthema.
Und es ist nicht nur ein technisches Risiko, sondern ein betriebswirtschaftliches.
Der CRA verlangt, dass Nutzer Sicherheitsupdates erhalten können ohne dafür separat zahlen zu müssen.
Wer heute Systeme baut, die sich morgen nur mit großem Aufwand oder gar nicht mehr patchen lassen, produziert:
- technische Schulden
- zukünftige Kosten ohne Erlösmodell
Wartbarkeit wird damit direkt zu einer wirtschaftlichen Variable.
Genau hier trennt sich der Markt.
Die einen optimieren auf:
- Geschwindigkeit
- Output
- Time-to-Market
Die anderen auf:
- Wartbarkeit
- Nachvollziehbarkeit
- langfristige Betriebsfähigkeit
Beides gleichzeitig zu ignorieren, funktioniert nicht.
In zwei bis drei Jahren wird man den Unterschied sehr deutlich sehen.
Die erste Gruppe:
- hat schnell geliefert
- steht aber vor Systemen, die nicht mehr patchbar oder kontrollierbar sind
Die zweite Gruppe:
- wirkt langsamer
- bleibt aber handlungsfähig
Die entscheidende Erkenntnis:
AI ist kein Ersatz für Engineering.
Sie ist ein Verstärker.
Für gute Systeme und für schlechte.
Die Lösung ist unspektakulär, aber anspruchsvoll in der Umsetzung:
- Ownership klären
- Architektur bewusst entscheiden
- Code verstehen statt nur erzeugen
- Prozesse für Betrieb und Wartung etablieren
Merksatz:
AI beschleunigt Entwicklung.
Regulierung erzwingt Verantwortung.
Wer beides zusammenbringt, baut Zukunft.
Wer nur beschleunigt, baut Legacy.
