Die Zukunft der Software: Die wichtigsten Erkenntnisse der Konferenz 2025 in London

Nachdem wir im März 2025 auf der Konferenz The Future of Software in London einigen der klügsten Köpfe zugehört hatten – darunter Patrick Debois und Kelsey Hightower –, zeichneten sich einige zentrale Themen ab.

AI ist nur Mathematik (aber auch mehr als das)

Auch wenn sich die AI-Revolution plötzlich anfühlt, baut sie auf jahrzehntelanger Arbeit auf. Wenn wir voranschreiten, sollte es nicht darum gehen, welches Modell wir wählen, denn diese werden zunehmend austauschbar. Entscheidend ist das System rund um das Modell: Data Governance, Sicherheit, Filterung, Kontext und User Experience. Bei der Wahl eurer Infrastruktur und dem Aufbau durchdachter Leitplanken für die Nutzung von AI werden die wirklich wichtigen Entscheidungen getroffen.

Henri Terho, Senior AI Consultant bei Eficode, erinnerte uns an eine einfache Wahrheit, die in der Aufregung oft verloren geht: AI ist keine Magie. Sie ist einfach sehr gut in Mathematik, insbesondere in der Matrizenmultiplikation. Sie denkt nicht, sondern trifft Vorhersagen. Und wir Menschen sind schlecht darin, das Tempo exponentieller Veränderungen zu erfassen.

Die neue Schlüsselkompetenz? Prompting. Klar zu formulieren, was euer AI-Tool für euch tun soll, wird zur unverzichtbaren Fähigkeit moderner Entwickler. Stellt euch AI als Kollegen vor. Erklärt, ergänzt Details und gebt in eurem Prompt Hintergrundinformationen an – ihr erhaltet bessere Ergebnisse. AI kann die Welt verändern, aber nur, wenn wir uns die Zeit nehmen, sie sorgfältig einzurichten.

Verantwortungsvolle AI beginnt mit kritischem Denken

Eine zentrale Botschaft aus der Podiumsdiskussion in London lautete: Verantwortung ist keine Softwarefunktion. Sie ist eine Haltung. Die größte Gefahr von AI liegt darin, wie überzeugend sie wirken kann – selbst wenn sie falschliegt. Fakt ist: AI wird Fehler machen, und jemand muss im Raum sein, um sie zu erkennen.

Je stärker AI in Workflows integriert wird – vom Bankwesen bis zur kreativen Arbeit –, desto mehr verlagert sich die Erwartung von Entwicklern auf alle Beteiligten. Verantwortung ist keine Rolle mehr. Sie ist eine gemeinsame Kompetenz. Lofred Madzou, Experte für AI Governance, brachte es auf den Punkt: „Wir müssen Menschen nicht nur beibringen, wie sie AI nutzen, sondern auch, wie sie sie hinterfragen.“

Und das beginnt früh: mit kritischem Denken und besserer Bildung sowie dem Verständnis, dass mit der zunehmenden Leistungsfähigkeit dieser Tools unser Urteilsvermögen zählt – nicht nur ihre Ergebnisse.

Kultur vor Prozessen

Der grundlegende Wandel, den wir erleben, ist nicht nur technologisch. Er betrifft auch unsere Kultur und die Art, wie wir zusammenarbeiten. Kelsey Hightowers Metapher vom „Staffellauf“ beschreibt unsere Situation am besten: Wir sind nicht in einem Solo-Sprint. Wir übergeben den Staffelstab zwischen Generationen. Mentoring, Dokumentation und inklusive Prozesse für Beiträge sind kein Beiwerk. Sie sind ebenfalls Infrastruktur.

In einer Welt, in der „Software entscheidet“, steigen die Anforderungen an Professionalität. Identität, Verantwortlichkeit und Vertrauen in der Softwareentwicklung rücken in den Mittelpunkt. Die Open-Source-Welt spürt den Druck bereits – und bald wird es auch uns alle betreffen.

Eine weitere aufschlussreiche Session von Chris Davidson von Atlassian zeigte, was Teams wirklich ausbremst: fehlende Abstimmung. Selten ist es die Technologie, die Geschwindigkeit kostet. Es sind unklare Ziele und vage Prioritäten. Es geht nicht darum, mehr Meetings anzusetzen, sondern mehr Kontext und Klarheit rund um Ziele zu schaffen. Ein Experiment bei Atlassian? Freitags-Updates nach dem Prinzip „Working Out Loud“. Keine Abstimmung, kein Mikromanagement. Nur ein verständliches Protokoll dessen, was passiert. Kleine Änderungen wie diese können Teams den Freiraum geben, sich auf das wirklich Wichtige zu konzentrieren.

Wenn AI Teil des Teams wird, betrachtet sie als Mitwirkende, nicht als Störfaktor. Chris beschrieb eine optimistische Zukunft: Teams aus Menschen und AI, die auf ein gemeinsames Ziel ausgerichtet sind und schneller sowie intelligenter arbeiten. Wenn Menschen und AI bewusst zusammenarbeiten, entstehen echte Durchbrüche.

Legacy ist kein Schimpfwort

Alte Systeme sind nicht zwangsläufig kaputt. Sie haben sich ihren Platz einfach dadurch verdient, dass sie überdauert haben. Einige der robustesten Systeme, etwa Buchungssoftware für Fluggesellschaften aus den 1960er-Jahren, erledigen noch immer still und zuverlässig ihre Arbeit.

Bei Legacy geht es nicht nur um Software, sondern auch um die Expertise, die sich darum aufgebaut hat. Je mehr wir automatisieren, desto größer wird das Risiko, die Lernkurve vollständig zu überspringen. Wenn AI unseren Code schreibt, unsere Recherche zusammenfasst und unsere Verträge entwirft: Wann baut ihr dann Fachwissen auf?

Legacy-Systeme sind nicht nur Systeme. Sie sind Lernwerkzeuge, Testumgebungen und Wissensspeicher. Sie zu entsorgen, birgt das Risiko, zu vergessen, warum Dinge so funktionieren, wie sie funktionieren. Fortschritt in der Softwareentwicklung bedeutet nicht, die Vergangenheit hinter sich zu lassen. Er bedeutet, die gewonnenen Erkenntnisse mitzunehmen, auf Bewährtem aufzubauen und zu wissen, was es wert ist, neu zu denken.

Patrick Debois brachte diese Spannung perfekt auf den Punkt, als er fragte: „Erfinden wir nicht immer wieder das Rad neu?“ Ja, und das ist in Ordnung. Neuerfindung ist der Weg, wie wir lernen, iterieren und bessere Systeme bauen. Entscheidend ist, dies bewusst zu tun – und nicht nur, weil das Alte nicht mehr im Trend liegt.

Schafft, was es geben soll

Mehr als alles andere war The Future of Software ein Aufruf, bewusst zu gestalten. Erfindet das Rad neu, wenn ihr müsst – aber tut es mit einem Ziel. Gebt den Staffelstab weiter, aber verschafft anderen einen Vorsprung.

Die Software, die wir heute entwickeln, trifft zunehmend Entscheidungen. Die Frage ist: Stellen wir sicher, dass sie unser bestes Denken widerspiegelt? Ob ihr andere unterstützt, Prompts verfeinert, Richtlinien gestaltet oder einfach versucht, mit dem Wirbelwind der Veränderungen durch AI Schritt zu halten – die Zukunft wartet nicht. Aber sie fordert uns auf, verantwortungsvoller, klarer und partnerschaftlicher zu handeln.

Wie Kelsey sagte: „Die Menschen, die die Zukunft am besten vorhersagen können, sind diejenigen, die an ihr arbeiten.“

Wenn ihr mehr darüber erfahren möchtet, wie wir Kunden dabei helfen, die Lösungen von morgen zu gestalten, indem wir die Softwareentwicklung in eurem Unternehmen transformieren, sprecht unsere DevOps-Teams an.