KI macht den Alltag von Software-Entwickler*innen leichter – auch bei Panter. In welchen Bereichen KI-Tools glänzen, wo sie den Menschen nicht ersetzen können und wie Panter mit der Technologie umgeht.
Aus Kund*innensicht ist der Wunsch klar: Softwareentwicklung ist im besten Fall schnell, effizient und fehlerfrei.
Doch die Realität macht dem oft einen Strich durch die Rechnung. Denn wirklich guter Code entsteht nur, wenn das Dev-Team genug Zeit und Ressourcen erhält.
Dazu kommt, dass ineffiziente, traditionelle Workflows und repetitive Aufgaben, wie das Schreiben von Tests oder die Code-Dokumentation immer wieder Kapazitäten binden, die an anderer Stelle fehlen oder besser eingesetzt werden können.
KI schafft neue Möglichkeiten in der Softwareentwicklung
Hier setzen KI-gestützte Tools in der Softwareentwicklung an. Sie übernehmen Routinetätigkeiten, reduzieren Reibungsverluste und helfen Teams dabei, skalierbarer zu arbeiten.
Das zahlt sich auch für Auftraggeber*innen aus.
Schliesslich können die Entwickler*innen mit demselben Aufwand umfangreichere Lösungen erarbeiten, die noch besser auf die Bedürfnisse der Endnutzer*innen abgestimmt sind.
KI- Tools erlauben Entwickler*innen unter anderem:
Mehr Geschwindigkeit bei der Entwicklung von Lösungen
Sei es beim Erstellen von Entwürfen für Business Logiken und Patterns, in der Datenaufbereitung und -analyse oder bei der Suche nach passenden Bildern und Texten für Demo-Versionen. Mit KI gehen viele einzelne Aufgaben schneller. Die Tools ermöglichen es einzelnen Developer*innen, bei deutlich mehr Tasks mit Grundkompetenzen einzusteigen und sie selbstständig umzusetzen. Das reduziert die Komplexität und den Koordinationsaufwand im Projekt.
In der Pitch-Phase zeigt sich exemplarisch, was KI-Tools leisten können. Während Softwareentwickler*innen noch vor wenigen Jahren in der Regel eine Slideshow erstellten, können sie heute dank KI mit ähnlich viel Aufwand einen funktionalen Prototypen oder eine Demo-Version bauen. Das gibt den Kund*innen direkt einen viel besseren Eindruck über den Vorschlag und die geplante Funktionalität.
Schnelleres Debugging
Das Finden eines Fehlers in tausenden Zeilen Code gleicht schnell der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Spezialisierte KI-Tools können den Fehler im Code entweder gleich selber identifizieren oder den Entwickler*innen anhand der Fehlermeldung gute Anhaltspunkte liefern, um die Suche einzugrenzen.
Automatisierte Test-Generation
Das Schreiben von Tests ist zentral für die Qualitätskontrolle des Codes, aber mit viel Handarbeit verbunden und entsprechend fehleranfällig. KI kann Tests automatisiert erstellen. Das spart Zeit, vermeidet unnötige Fehler und verbessert im Endeffekt die Qualität des Codes.
Kreativere Programmieransätze
Mit einem KI-Tool als Sparringpartner können Entwickler*innen schneller mehr unterschiedliche Ansätze ausprobieren, um die bestmögliche Lösung zu finden.
Mehr Fokus auf strategische Aufgaben
KI sorgt dafür, dass Entwickler*innen weniger Zeit für das Schreiben von Code aufwenden müssen. Stattdessen können sie mehr Zeit in die strategische Planung und kreative Aufgaben innerhalb des Projekts verwenden, die einen grösseren Beitrag dazu leisten, dass das Endprodukt überzeugt.
So nutzen Softwareentwickler*innen bei Panter KI-Tools im Alltag
Die Nutzung von KI-Tools in den Workflows der Developer wird bei Panter gefördert. Nicht nur, um die Arbeitsweise effizienter zu gestalten und den Entwickler*innen repetitive, wenig spannende Aufgaben abzunehmen. Richtig eingesetzt, schaffen die Tools auch für die Kund*innen positive Effekte. Da die Entwickler*innen ihre Fähigkeiten gezielt auf den komplexeren Tasks einsetzen, können sie zusätzlichen Mehrwert schaffen.
Aus diesem Grund haben die Panter-Developer grosse Freiheiten bei der Auswahl und dem Experimentieren mit unterschiedlichen Tools für verschiedene Anwendungsfälle. «Wir haben den Anspruch, dass wir durch konstante Tests der neuen Tools immer das leistungsstärkste für jeden Use Case nutzen können» sagt Jay Péclard, Senior Software Engineer bei Panter dazu. «Natürlich immer mit der Einschränkung, dass keine Kundendaten in die Tools eingespeist werden und die Datensicherheit gewährleistet bleibt.»
Diese KI-Tools nutzen Softwareentwickler*innen bei Panter
Cursor
Cursor hat sich bei Panter als KI-Tool innerhalb von 18 Monaten durchgesetzt und wird mittlerweile von vielen Entwickler*innen als Standard-Tool eingesetzt.
Ein Hauptvorteil ist, dass das Tool auf VSCode basiert ist. Dadurch lässt es sich nahtlos in bestehende Setups integrieren und alle Projekt-Settings bleiben erhalten. Dank der vollständigen Indexierung der Codebase versteht Cursor den Projektkontext und kann relevante Vorschläge direkt im richtigen Zusammenhang liefern. Besonders hervorzuheben ist die leistungsstarke Autocomplete-Funktion, die auch mehrzeilige Vorschläge in guter Qualität generiert.
«Das erleichtert nicht nur das Schreiben des Codes, es steigert auch die Codequalität, weil Tests automatisiert generiert werden und so der manuelle Aufwand sinkt», ergänzt Jay Péclard. Besonders im Frontend ist Cursor ein unverzichtbarer Helfer, indem es schnellere Iterationen ermöglicht und eine Vielzahl an nützlichen Vorschlägen bietet, insbesondere bei der Accessibility und im Error Handling. Und Entwickler*innen müssen seltener zur Dokumentation greifen, da die Vorschläge häufig direkt funktionieren.
Darüber hinaus kann der Cursor-Agent Aufgaben auch komplett selbstständig und iterativ umsetzen. Das Tool unterstützt zudem kollaboratives Arbeiten und bietet viele Konfigurationsmöglichkeiten, um auf die Bedürfnisse jedes Teams zu reagieren.
v0
Mit v0 können Entwickler*innen komplette Projekte und Frontend-Applikationen über ein Chat-Interface erstellen. Anwendung findet es für die Entwicklung von Prototypen und Proof of Concept (PoC). Denn v0 erlaubt es, rasch mehrere Ideen auszuprobieren und direkt in funktionierenden Code zu verwandeln.
So erhalten Kund*innen schnell eine sehr ausgereifte und interaktive Version zu Gesicht, was weitere Iterationen vereinfacht. «Aber, und das ist wichtig», ergänzt Panter-Entwickler Jay Péclard: «Das KI-Tool schafft nur die Ausgangslage. Sein Code ist nicht belastbar genug für eine finale Version der Software. Dafür braucht es weiterhin menschliche Entwickler*innen.»
Openart AI
Openart AI wird für die Umsetzung von UI-/UX-Ideen oder die Visualisierung von Konzepten eingesetzt. Die Developer können mit diesem KI-Tool sehr spezifische Bilder für PoC und Prototypen generieren und weiterentwickeln.
ChatGPT
ChatGPT ist der Allrounder, der bei vielen Panter-Entwickler*innen für regelmässige Aufgaben im Einsatz ist, insbesondere beim Programmieren mit ChatGPT. Ob als Sounding Board, zur Ideengenerierung oder als persönlicher digitaler Assistent, das Tool unterstützt im gesamten Entwicklungsprozess.
Die Grenzen von KI-Tools für Softwareentwickler*innen
So leistungsstark KI-Tools auch sind: bei komplexen Anforderungen kommen sie nach wie vor an ihre Grenzen. Insbesondere bei Architekturfragen oder wenn es um strategische Entscheidungen geht, reicht der Output der Tools nicht aus.
Das fundierte Fachwissen von Entwickler*innen bleibt unverzichtbar. Denn nur wer den Code auch versteht, kann die Tools sinnvoll konfigurieren oder beurteilen, ob ein Vorschlag wirklich zielführend ist.
Entwickler*innen müssen die Vorschläge der KI daher stets kritisch prüfen. Auch innerhalb des Teams bleibt der menschliche Austausch zentral: Kommunikation, Code Reviews und gemeinsames Verständnis lassen sich durch KI nicht ersetzen, sondern höchstens ergänzen.
Hinzu kommt die Verantwortung gegenüber den Kund*innen. Der Umgang mit sensiblen Daten ist ein zentrales Thema. Es gilt sicherzustellen, dass keine Kundendaten an externe Systeme weitergegeben werden.
Wie AI die Softwareentwicklung weiter verändern wird
Eines ist klar: KI-Tools lassen sich im Software-Development nicht mehr aufhalten. Schon heute nehmen sie Entwickler*innen viele Aufgaben ab und erleichtern ihnen damit den Alltag. Aber das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft. Daher folgen hier drei Prognosen, wie KI künftig seine Spuren im IT-Umfeld hinterlassen dürfte.
- KI-Tools werden in Zukunft immer stärker in Prozesse integriert, beispielsweise über AI-Agents, die auch komplexe Aufgabenstellungen eigenständig und verlässlich bearbeiten können.
- Code-Generierung wird zur komplett standardmässigen Assistenzfunktion im Alltag von Entwickler*innen – ähnlich wie sich das Smartphone im Leben fast aller Menschen durchgesetzt hat.
- Die Weiterentwicklung der Tools führt zu einer stetigen Verbesserung der User- und Developer-Experience. Die Tools können immer mehr Kontext besser verarbeiten und verbessern damit die Effizienz als auch die Qualität ihres Outputs.
Wie wir mit KI in der Softwareentwicklung den Unterschied machen
Panter legt viel Wert darauf, dass die Mitarbeitenden beim Thema KI am Puls der Zeit sind, um Prozesse schlanker, der eigene Code besser, und die internen Teams produktiver zu machen.
Wir unterstützen Sie mit effizienten, KI-unterstützten Workflows und dem grossen Know-how unseres internen Development-Teams. Für eine genau auf Ihre Anforderungen ausgerichtete Software-Lösung, die ihre User*innen begeistert.
