So bewerten Sie den KI-Workflow einer Entwicklungsagentur vor der Unterzeichnung

90 % der Entwicklungsteams verwenden mittlerweile KI-Codierungstools(GitHub 2025-Umfrage). KI-unterstützte Ingenieure liefern Boilerplate 30–50 % schneller. KI-generierte Pull-Requests enthalten ebenfalls1,7-mal mehr Fehler als von Menschen geschriebener Code(GitClear 2025). Die Frage ist nicht, ob Ihre Agentur KI nutzt. Die Frage ist wie.

Jede Agentur, mit der Sie im Jahr 2026 sprechen, wird KI erwähnen. Sie werden Ihnen sagen, dass sie dadurch schneller, billiger und besser werden. Einige von ihnen haben Recht. Andere liefern KI-generierten Code ohne Überprüfungsprozess, ohne Sicherheitsüberprüfung und ohne Aufsicht durch einen Vorgesetzten. Man kann den Unterschied zu einem Verkaufsdeck nicht erkennen.

An zehn konkreten Fragen können Sie den Unterschied erkennen.

Warum der KI-Workflow einer Agentur wichtig ist, bevor Sie unterschreiben

Agenturen, die KI ohne Überprüfungsprozesse nutzen, versenden zunächst schneller. Dann beginnt die Nacharbeit. KI-Tools halluzinieren API-Aufrufe, die nicht existieren. Sie generieren Code, der grundlegende Tests besteht, unter realen Bedingungen jedoch versagt. Sie reproduzieren Sicherheitslücken aus ihren Trainingsdaten. Wenn leitende Ingenieure diese Muster nicht erkennen, zahlen Sie doppelt: einmal für den ersten Build und noch einmal für die Behebung von Fehlern der KI.

Agenturen, die KI ablehnen, lassen die Geschwindigkeit auf dem Tisch. Aufbau einer CRUD-Schnittstelle, Generieren von Boilerplates, Schreiben von Standardformularvalidierungen; Dies sind Aufgaben, bei denen KI Stunden pro Woche spart. Eine Agentur, die darauf besteht, jede Zeile von Hand zu schreiben, gibt Ihr Budget für die Arbeit aus, die ein Tool in wenigen Minuten erledigt.

Sie wollen den Mittelweg: KI-Beschleunigung mit Senior Review Gates. Die folgenden zehn Fragen helfen Ihnen herauszufinden, welche Agenturen es gefunden haben und welche nur raten.

10 Fragen, die Sie jeder Agentur zu ihrem KI-Workflow stellen sollten

1. Welche KI-Tools nutzt Ihr Team und für welche Aufgaben?

Diese Frage unterscheidet Agenturen mit einem echten KI-Workflow von denen, die Schlagworte in ihrem Pitch Deck verwenden. Eine Agentur mit einem strukturierten Prozess benennt spezifische Tools für bestimmte Aufgaben: Cursor zum Gerüstbau neuer Komponenten, Claude Code zum Refactoring älterer Funktionen, GitHub Copilot für Autovervollständigungsvorschläge während der Paarprogrammierung.

Grüne Flagge:spezifische Werkzeug-zu-Aufgaben-Zuordnung. „Wir verwenden Cursor zum Generieren von React-Komponenten und Claude Code zum Aufteilen großer Funktionen.“Rote Flagge:vage Antworten wie „Wir nutzen KI für alles“ oder die Unfähigkeit, ihre Tools zu benennen. Beides signalisiert, dass das Team keine Grenzen für die KI-Nutzung definiert hat.

2. Wie viel Prozent Ihres Codes ist KI-generiert oder von Menschen geschrieben?

Diese Frage verrät, wie abhängig die Agentur vom KI-Output ist. Dazwischen liegt ein gesundes Verhältnis20–40 % KI-generierter Code mit menschlicher Überprüfung in jeder Zeile. Dieser Bereich bedeutet, dass das Team KI für sich wiederholende Aufgaben verwendet, während die Ingenieure für die Architektur, die Geschäftslogik und die Bearbeitung von Randfällen verantwortlich sind.

Grüne Flagge:ein bestimmter Prozentsatz mit Kontext. „Ungefähr 30 % unseres Codes beginnen als KI-Ausgabe und konzentrieren sich auf CRUD-Operationen und Formularvalidierungen. Ingenieure schreiben 10–15 % davon während der Überprüfung neu.“Rote Flagge:„Der größte Teil unseres Codes ist KI-generiert“ oder „Das verfolgen wir nicht.“ Das erste bedeutet, dass sie die technische Beurteilung an ein Sprachmodell ausgelagert haben. Das zweite bedeutet, dass sie überhaupt keinen Prozess haben.

3. Wer prüft KI-generierten Code vor der Auslieferung?

Die Codeüberprüfung ist das wichtigste Qualitätstor in jedem KI-gestützten Workflow. Jeder Pull-Request, unabhängig davon, ob er von einem Menschen geschrieben oder von einer KI generiert wurde, sollte denselben Überprüfungsprozess durchlaufen. Der Prüfer benötigt genügend Erfahrung, um subtile Fehler zu erkennen, die die Tests bestehen, aber die Produktion beeinträchtigen.

Grüne Flagge:Leitende Ingenieure überprüfen jede PR. Die Agentur behandelt die KI-Ergebnisse genauso wie die Ergebnisse von Nachwuchsentwicklern. Es muss von jemandem genehmigt werden, der das System versteht.Rote Flagge:Kein Überprüfungsprozess oder Nachwuchsentwickler, die KI-generierten Code überprüfen. Nachwuchsingenieuren fehlt oft der Kontext, um halluzinierte API-Aufrufe oder veraltete Muster zu erkennen, die KI-Tools sicher erzeugen.

4. Wie gehen Sie mit KI-Halluzinationen im Code um?

KI-Tools generieren plausibel aussehenden Code, der nicht vorhandene APIs aufruft, auf veraltete Methoden verweist oder Konfigurationsoptionen erfindet. Diese Halluzinationen verstärken sich und bestehen manchmal grundlegende Tests. Sie unterbrechen die Produktion, wenn die nicht vorhandene API einen 404-Fehler zurückgibt oder die veraltete Methode im nächsten Framework-Update entfernt wird.

Grüne Flagge:Die Agentur nennt Ihnen konkrete Beispiele für Halluzinationen, die sie festgestellt hat. „Letzten Monat hat Copilot eine Stripe-API-Methode vorgeschlagen, die in v2023-08 entfernt wurde. Unser Rezensent hat sie entdeckt, weil die Typsignatur nicht mit unserer SDK-Version übereinstimmte.“Rote Flagge:„Das passiert mit unseren Werkzeugen nicht.“ Das passiert bei jedem KI-Codierungstool. Eine Agentur, die etwas anderes behauptet, hat nicht genau genug hingeschaut.

5. Wie sieht Ihr Sicherheitsscanprozess für KI-generierten Code aus?

KI-Tools reproduzieren anfällige Muster aus ihren Trainingsdaten. Eine Stanford-Studie aus dem Jahr 2024 ergab, dass Entwickler mithilfe von KI-Codierungsassistenten produziertenCode mit 2,74-mal mehr Sicherheitslückenals Entwickler, die ohne KI arbeiten. Die KI markiert ihre eigene anfällige Ausgabe nicht. Sie benötigen ein automatisiertes Scannen in der CI-Pipeline, um zu erkennen, was der menschlichen Überprüfung entgeht.

Grüne Flagge:automatisierte SAST- (Static Application Security Testing) und DAST- (Dynamic Application Security Testing) Tools, die bei jedem Commit ausgeführt werden. Tools wie Snyk, Semgrep oder SonarQube sind in die CI-Pipeline integriert, sodass anfälliger Code nicht ohne Sicherheitsüberprüfung zusammengeführt werden kann.Rote Flagge:„Wir verlassen uns auf manuelle Überprüfung“ oder „Wir vertrauen darauf, dass die KI sicheren Code schreibt.“ Allein die manuelle Überprüfung übersieht Injektionsmuster und unsichere Deserialisierung, die automatisierte Scanner in Sekundenschnelle erkennen.

6. Können Sie mir eine aktuelle PR mit KI-gestütztem Code zeigen?

Dies ist der Transparenztest. Eine Agentur mit einem ausgereiften KI-Workflow führt Sie durch einen echten Pull-Request. Sie zeigen Ihnen, was die KI generiert hat, was der Prüfer geändert hat und warum. Sie verweisen auf Kommentare, in denen ein Ingenieur eine halluzinierte Abhängigkeit gemeldet oder eine Funktion umgeschrieben hat, die die KI übermäßig kompliziert gemacht hat.

Grüne Flagge:Bereitschaft zum Teilen. Die Agentur eröffnet eine PR, zeigt den Unterschied und erläutert ihre Bewertungskommentare. Das dauert fünf Minuten und verrät Ihnen mehr über den Prozess als jedes Foliendeck.Rote Flagge:„Unser Prozess ist proprietär“ oder eine völlige Ablehnung. Wenn sie Ihnen kein einziges Beispiel zeigen können, haben sie entweder keinen Prozess, der es wert wäre, gezeigt zu werden, oder sie verbergen die Qualität ihrer KI-gestützten Ausgabe.

7. Wie wirkt sich KI auf den Zeitplan und die Preise Ihres Projekts aus?

KI-Tools sparen Zeit bei bestimmten Aufgaben. Aufbau eines Datenmodells, Generierung von Testbausteinen, Erstellung von Standard-API-Endpunkten. Diese Einsparungen sind real und messbar: 30–50 % schneller bei sich wiederholendem Code. Eine gute Agentur gibt einen Teil dieser Einsparungen durch geringere Kosten oder einen größeren Umfang bei gleichem Budget an Sie weiter.

Grüne Flagge:spezifische Ansprüche, die an bestimmte Aufgaben gebunden sind. „KI spart uns 8–12 Stunden pro Sprint auf dem CRUD-Gerüst. Dadurch können wir das Admin-Dashboard in Ihren anfänglichen Umfang einbeziehen, anstatt es auf Phase zwei zu verschieben.“Rote Flagge:„KI macht alles schneller“ ohne Besonderheiten auf Aufgabenebene. Dies bedeutet normalerweise, dass die Agentur ihre KI-Auswirkungen nicht gemessen hat und die Aussage als Marketinglinie verwendet.

8. Für welche Aufgaben nutzen Sie KI NICHT?

Diese Frage ist aufschlussreicher als die Frage, wofür sie KI einsetzen. Erfahrene Teams wissen, wo KI Risiken birgt. Architekturentscheidungen erfordern das Verständnis der Kompromisse im gesamten System. Sicherheitskritischer Code braucht einen Menschen, der Bedrohungsmodelle versteht. Datenbankmigrationen können Produktionsdaten zerstören, wenn die KI ein falsches Rollback-Skript generiert. Geschäftslogik kodiert Ihren Wettbewerbsvorteil; Es einem Modell zu übergeben, das auf öffentlichem Code trainiert wurde, ist eine schlechte Wahl.

Grüne Flagge:eine übersichtliche Liste KI-freier Zonen. „Wir nutzen KI nicht für Architekturentscheidungen, Datenbankmigrationen, Authentifizierungsabläufe, Zahlungsabwicklungslogik oder alles, was personenbezogene Daten berührt.“Rote Flagge:„Wir nutzen KI für alles.“ Eine Agentur, die KI auf jede Aufgabe anwendet, hat nicht darüber nachgedacht, wo KI mehr Risiko als Wert schafft.

9. Wie gehen Sie mit geistigem Eigentum mit KI-Tools um?

Einige KI-Codierungstools senden Ihren Code zur Verarbeitung an Server von Drittanbietern. GitHub Copilot Business behält Codeausschnitte zur Modellverbesserung bei, es sei denn, Ihre Organisation lehnt dies ab. Claude Code sendet Codekontext an die API von Anthropic. Cursor leitet Code über ihre Server weiter. Wenn Ihr Projekt proprietäre Algorithmen, Geschäftsgeheimnisse oder regulierte Daten beinhaltet, müssen Sie wissen, wohin Ihr Code geht.

Grüne Flagge:Die Agentur verfügt über eine dokumentierte Datenrichtlinie. Sie wissen, welche Tools Daten extern senden, haben die Erfassung von Trainingsdaten nach Möglichkeit abgelehnt und vermeiden es, proprietäre Geschäftslogik an öffentliche Modelle zu senden.Rote Flagge:keine Politik. Wenn die Agentur beim Einfügen in ein KI-Tool nicht berücksichtigt hat, wo Ihr Code landet, gibt sie Ihre IP ohne Ihre Zustimmung preis.

10. Was passiert, wenn KI-Tools bei meinem Projekt falsche Ergebnisse liefern?

KI wird eine falsche Ausgabe erzeugen. Das ist eine Gewissheit, kein Risiko. Die Frage ist, wer die Reparatur bezahlt. Wenn die Agentur KI nutzt, um ihre Arbeit zu beschleunigen, trägt die Agentur die Kosten für KI-Fehler. Sie haben sie damit beauftragt, funktionierende Software zu liefern, und nicht damit, ihre Tools auf Ihre Kosten zu debuggen.

Grüne Flagge:Die Agentur frisst die Kosten für Nacharbeiten, die durch KI-Fehler verursacht werden. Ihr Festpreisangebot trägt der Realität Rechnung, dass die KI-Leistung korrigiert werden muss. Ihre Rechnung enthält keine Einzelposten für „Debuggen von KI-generiertem Code“.Rote Flagge:Abrechnungsfähige Stunden für das Debuggen der KI-Ausgabe. Wenn Sie Stundensätze dafür zahlen, dass ein Techniker das repariert, was die KI kaputt gemacht hat, subventionieren Sie ein Tool, das die Effizienz der Agentur steigert und gleichzeitig Ihre Kosten erhöht.

Rote Flaggen vs. grüne Flaggen auf einen Blick

Die Vertrauenslücke von 29 %

Das hat die Entwicklerumfrage 2025 von Stack Overflow ergebenNur 29 % der Entwickler vertrauen KI-generiertem Code ohne Überprüfung. Die restlichen 71 % betrachten die KI-Ausgabe als einen ersten Entwurf, der einer menschlichen Überprüfung bedarf. Die besten Agenturen teilen diese Skepsis.

Überlegen Sie, was das für Ihr Projekt bedeutet. Wenn 71 % der professionellen Entwickler der KI-Ausgabe ohne Überprüfung nicht vertrauen, liegt die Arbeit einer Agentur, die KI-generierten Code ohne Überprüfungsprozess liefert, unter dem Standard, an den sich die meisten einzelnen Entwickler halten. Sie sind nicht effizient. Sie überspringen den Schritt, der funktionierende Software von Code trennt, der in der Produktion kaputt geht.

Die Agenturen, die es wert sind, beauftragt zu werden, behandeln KI als Entwurfswerkzeug. AI schreibt die erste Version. Ein leitender Ingenieur schreibt die wichtigen Teile neu, fängt die Halluzinationen ein, schließt die Sicherheitslücken und trifft die Architekturaufrufe, die bestimmen, ob Ihre Software bei 10-fachem Datenverkehr aufgrund ihrer eigenen Komplexität skaliert oder zusammenbricht.

Wie Savi KI in Kundenprojekten einsetzt

Jedes Savi-Projekt ist mit Personal ausgestattet1-2 leitende Ingenieure, die den gesamten Stack besitzen. Diese Ingenieure verwenden Cursor und Claude Code für Gerüstbau, Boilerplate-Generierung und mechanisches Refactoring. Jede Zeile der KI-Ausgabe durchläuft denselben PR-Überprüfungsprozess wie von Menschen geschriebener Code. Wenn die KI es produziert, überprüft es ein leitender Ingenieur, bevor es den Hauptzweig berührt.

KI kümmert sich um die sich wiederholenden 60 %: CRUD-Endpunkte, Formularvalidierungen, Datenmodellgerüst, Test-Boilerplate. Ingenieure kümmern sich um Architektur, Sicherheit, Geschäftslogik und die Integrationsarbeit, die ein Verständnis dafür erfordert, wie Ihr System zusammenpasst. AnZestAMCsBei der 5-Portal-Finanzplattform kümmerte sich AI um das CRUD-Gerüst für die Anleger- und Untermakler-Dashboards, während leitende Ingenieure die Auszahlungsberechnungs-Engine und Compliance-Prüfprotokolle erstellten. Das Ergebnis: Eine AUM-Plattform im Wert von über 10 Millionen US-Dollar wurde innerhalb von 30 Tagen ausgeliefert, ohne dass es zu Sicherheitsvorfällen in der Produktion kam.

Sie kommunizieren direkt mit Ihrem Techniker. Keine Projektmanagerebene. Kein Telefonspiel, bei dem Ihre Anforderungen dreimal übersetzt werden, bevor jemand Code schreibt. Dieser direkte Draht bedeutet, dass Sie jede der zehn oben genannten Fragen stellen können und eine Antwort von der Person erhalten, die die Arbeit erledigt. Um einen tieferen Einblick in die Möglichkeiten und Möglichkeiten von KI-Codierungstools zu erhalten, lesen Sie unsere AufschlüsselungKI-Codierungsassistenten im Jahr 2026. Wenn Sie neugierig sind, was passiert, wenn Teams den Überprüfungsschritt vollständig überspringen, lesen Sie unseren Beitragdie tatsächlichen Kosten der Vibe-Codierungbehandelt die Fehlermodi im Detail.

Häufig gestellte Fragen