Softwareentwicklung im Wandel: KI, Security und Regulierung im Griff
Einleitung
Gleichzeitig steigen die Risiken entlang der gesamten Software-Lieferkette, während neue regulatorische Vorgaben den Umgang mit Daten und KI-Systemen zunehmend klar regeln. Herkömmliche Entwicklungsprozesse stossen dabei mehr und mehr an ihre Grenzen. Führungskräfte sind gefordert, die Chancen und Risiken rund um KI, Sicherheit und Regulierung nicht nur zu erkennen, sondern auch aktiv und vorausschauend zu steuern.
KI als Treiber
Mit GitHub Copilot oder Tabnine stehen Softwareentwicklern bereits heute leistungsfähige KI-Werkzeuge zur Verfügung, deren Funktionsumfang sich rasant weiterentwickelt. Ein früher, gezielter Einsatz kann Vorteile bringen, weil Teams so Erfahrungen sammeln und den Umgang mit KI früh professionalisieren. Entscheidend ist jedoch ein zweckmässiger Einsatz: Nicht die Anzahl der eingesetzten Tools macht den Unterschied, sondern der messbare Beitrag zu Geschwindigkeit und Qualität. Wer auf blinden Aktionismus oder „Fear of Missing Out“ setzt, riskiert unnötige Kosten und Komplexität.
Ein spannendes neues Feld im Kontext moderner Softwareentwicklung ist das sogenannte Vibe-Coding. Diese Disziplin ermöglicht es, auf intuitive und kreative Weise Anwendungen zu gestalten, wobei der Fokus auf Nutzererlebnis und Interaktion liegt. In ähnlicher Weise, wie Low-Code-Plattformen in der Vergangenheit den Zugang zur Softwareentwicklung erleichtert haben, stellt Vibe-Coding eine wertvolle Ergänzung zum klassischen Pro-Code dar. Dennoch stellt es noch keinen vollwertigen Ersatz dar: Für komplexe, individuelle Anforderungen und maximale Kontrolle bleibt professionelle Programmierung unverzichtbar. Vibe-Coding eröffnet jedoch neue Gestaltungsspielräume und kann Teams dabei unterstützen, innovative Ideen schneller in erlebbare Prototypen zu verwandeln.
Leadership im Fokus: Ohne Schulung und Adoption, keine Wirkung
Führungskräfte müssen die Schulung und Adaption aktiv fördern und einfordern. Ohne Training und klare Erwartungen bleibt das Potenzial der Werkzeuge ungenutzt. Ebenso zentral ist eine belastbare Governance: Vorgaben für Daten-Nutzung, Prompt-Qualität und Nachvollziehbarkeit stellen sicher, dass KI-Ergebnisse zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
Richtig eingesetzt kann KI ein Wettbewerbsvorteil sein. Sie ermöglicht schnellere Releases, stabilere Qualität und schafft Freiräume für Innovation. Halbherzig adaptiert führt sie lediglich zu Mehrkosten und mindert die Qualität. Der Schlüssel liegt in einem strukturierten, messbaren und verantwortungsvollen Einsatz.
Supply Chain Security als Notwendigkeit
Moderne Software entsteht aus vielen einzelnen Bausteinen, die oft von Dritten stammen. Sie verschaffen Softwareentwicklern erheblichen Nutzen, da sie erprobte Funktionalitäten bereitstellen und die Konzentration der Ressourcen auf die wirklich differenzierenden Teile einer Anwendung erlauben. Leider geraten Plattformen wie npm und NuGet zunehmend ins Visier von Angreifern, da sie mit ihren unzähligen Paketen ein attraktives Einfallstor für Supply-Chain-Attacken darstellen; ein einziger kompromittierter CodeAbschnitt reicht aus, um ganze Systeme zu gefährden (wie bei den bekannten Log4j und SolarWindsVorfällen).
Eine Software Bill of Materials (SBOM) und digitale Signaturen sind zentrale Hilfsmittel, um die Herkunft zu prüfen und sicherzustellen, dass nichts Unbekanntes in die eigene Software eingeschleust wird. Sobald neue Schwachstellen veröffentlicht werden, lässt sich sofort prüfen, ob die eigene Software betroffen ist und welche Gegenmassnahmen nötig sind.
Von Entscheidern erfordert das, klare Richtlinien für DrittanbieterKomponenten zu setzen, in passende SicherheitsTools zu investieren und regelmässige Audits durchzuführen.
Dank einer transparenten, kontrollierten Lieferkette kann das volle Potenzial moderner Package-Repositories genutzt und gleichzeitig rasch auf neu entdeckte Schwachstellen reagiert werden.
Regulierung als Rahmenbedingung
Parallel zu den technologischen Entwicklungen entstehen immer strengere regulatorische Vorgaben. Mit dem EU AI Act und der Cyber Resilience Act werden Unternehmen verpflichtet, den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und Software-Lieferketten transparent, sicher und nachvollziehbar zu gestalten. Auch in der Schweiz orientieren sich Behörden zunehmend an diesen Standards. Darüber hinaus spielen internationale Normen eine wichtige Rolle: ISO 27001 und ISO 27034 bieten etablierte Grundlagen für Informations- und Anwendungssicherheit, während ISO 5338 erste Leitlinien für ein vertrauenswürdiges KI-Lifecycle-Management vorgibt.
Für Organisationen bedeutet das: Sie müssen nicht nur funktionierende Systeme bauen, sondern deren Sicherheit, Zuverlässigkeit und Fairness dokumentieren und nachweisen können. Dazu gehören nachvollziehbare Entscheidungswege bei KI-Modellen, der Schutz sensibler Daten und ein aktives Schwachstellenmanagement. Richtig umgesetzt schaffen regulatorische Vorgaben nicht nur Compliance, sondern auch Vertrauen bei Kunden, Partnern und Aufsichtsbehörden.
Fazit
Nur wer strukturiert vorgeht, kann die Chancen von Künstlicher Intelligenz, Supply-Chain-Security und regulatorischen Vorgaben nutzen und deren Risiken im Griff haben. Für Unternehmen lassen sich folgende konkrete Handlungsempfehlungen ableiten:
- Gezielten KI-Einsatz fördern
KI-Werkzeuge wie GitHub Copilot bewusst einführen, deren Nutzen messen und Mitarbeitende im sicheren Umgang schulen. - Governance etablieren
Klare Richtlinien für Tool- und Datenverwendung, sowie Nachvollziehbarkeit definieren und aktiv durchsetzen. - Supply Chain absichern
SBOMs verpflichtend nutzen, neue Bibliotheken automatisiert auf Schwachstellen prüfen. - Regulatorische Anforderungen integrieren
Bestehende Standards als Leitplanken nutzen, Compliance frühzeitig einplanen und Dokumentation als festen Bestandteil der Entwicklung betrachten.
Unternehmen, die diese Schritte konsequent umsetzen, schaffen nicht nur Sicherheit und Compliance, sondern gewinnen auch an Geschwindigkeit, Qualität und Vertrauen.
