Wie Mr. AI mit KI bis zu 10x produktiver entwickelt – und wo Risiken lauern
Produktivitätsgewinn Faktor 5–10: KI übernimmt die Umsetzung, der Mensch liefert Spezifikation und Kontrolle – Anfang und Ende des Prozesses bleiben menschlichDev-Container als Sicherheitsnetz: KI arbeitet in einer Sandbox, damit Fehler nicht die lokale Umgebung beschädigen; Versionskontrolle via Git ist VoraussetzungSupply-Chain-Risiko: KI kann falsche oder manipulierte Libraries einfügen – neue Abhängigkeiten müssen zwingend manuell geprüft werdenTrainingsqualität beachten: Viel KI-Trainingscode stammt von GitHub und entspricht nicht Enterprise-Qualitätsstandards – eigene Vorgaben explizit im Prompt mitgebenShift-Left-Security: Informationssicherheit von Anfang an im Entwicklungsprozess mitdenken, z.B. mit Misuse-Case-Diagrammen oder dem OWASP Application Security Verification StandardOWASP Top Ten und MITRE ATLAS: Etablierte Frameworks für sichere Entwicklung gelten auch bei KI-generiertem Code – ergänzt durch LLM-spezifische AngriffsvektorenVerantwortung bleibt beim Menschen: Wer KI-generierten Code einsetzt, ist weiterhin vollumfänglich dafür verantwortlich
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