Tricentis, Anbieter im Bereich Agentic Quality Engineering, hat die Ergebnisse seines zweiten jährlichen Quality Transformation Reports veröffentlicht. Die Studie zeigt die Folgen des zunehmenden KI-Einsatzes in der Software-Entwicklung auf: Mangelhafte Softwarequalität kostet jedes fünfte Unternehmen weltweit mehr als eine Million US-Dollar jährlich – in Deutschland ist es sogar fast jedes dritte. Auch kritische Branchen wie Finanzdienstleistungen, Handel sowie Energie- und Versorgungswirtschaft opfern Qualität zugunsten von Geschwindigkeit, bringen ungetesteten Code in Produktion und setzen sich damit erheblichen Risiken aus. Zudem gefährden „blinde Flecken“ im Management die Softwarequalität.
Die globale Studie untermauert einen aktuellen Trend in der Software-Entwicklung mit Zahlen: Zwar haben Unternehmen ihre Liefergeschwindigkeit durch den verstärkten Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) im vergangenen Jahr deutlich erhöht – doch viele kämpfen zunehmend damit, das Vertrauen in die Qualität ihrer Software aufrechtzuerhalten. Steigende Komplexität und wachsendes Code-Volumen bringen neue Risiken in den Software Development Lifecycle (SDLC).
Die zentralen Ergebnisse
Unternehmen priorisieren weiterhin Entwicklungsgeschwindigkeit und nehmen dabei bewusst ungetesteten Code in Kauf: Trotz erheblicher KI-Fortschritte und mehr Nutzung von KI-Tools geben 6 von 10 Unternehmen (in Deutschland fast 7 von 10) an, ungetesteten Code produktiv zu schalten. 2025 waren die Werte bereits ähnlich hoch (global 63 Prozent, Deutschland 74 Prozent). Doch während vor einem Jahr die meisten Unternehmen dies noch auf unbeabsichtigte Qualitätsmängel zurückführten, räumen sie heute offen ein, dass sie Code wissentlich ungetestet einsetzen. Diese Entwicklung ist hauptsächlich getrieben durch den Druck der Management-Ebene, Geschwindigkeit über Qualität zu stellen (global 32 Prozent, Deutschland 35 Prozent), sowie durch das schiere Volumen an KI-generiertem Code, das Teams nicht mehr vollständig testen können (global 30 Prozent, Deutschland 32 Prozent).
Kein Sektor ist immun gegen den Druck, schneller zu liefern: In jeder der befragten Branchen gaben mehr als die Hälfte der Unternehmen an, ungetesteten Code in Produktion zu bringen. Den größten Handlungsdruck verzeichnen Finanzdienstleister (64 Prozent), der Handel (63 Prozent) sowie die Energie- und Versorgungswirtschaft (58 Prozent).
KI-Einführung überholt die Fähigkeit zu Qualitätssicherung und Governance: Fast die Hälfte der Unternehmen (global 48 Prozent, Deutschland 49 Prozent) hat KI intern vollständig implementiert – doch von diesen berichten mehr als 50 Prozent, dass sich ihre KI-Tools und -Prozesse laufend verändern. Ein Drittel der Teams (33 Prozent) nennt Tool-Komplexität und -Sprawl als zentrale Barriere für skalierbare kontinuierliche Softwarequalität. Weitere zentrale Hindernisse sind Qualifikationslücken (33 Prozent), ein Code-Volumen, das schneller wächst als bewältigt werden kann (28 Prozent), sowie fehlende einheitliche Qualitäts- und Vertrauensmetriken (26 Prozent).
Wahrnehmung der Führungsebene und operative Realität klaffen auseinander: Was in der Führungsetage als KI-Erfolg gilt, empfinden Softwareteams häufig als operativen Mehraufwand. Mehr als drei Viertel der C-Level-Executives (81 Prozent) geben an, großes Vertrauen in KI-gestützte Systeme und Tools zu haben – verglichen mit lediglich 56 Prozent der QA- und DevOps-Fachleute. Ähnlich groß ist die Diskrepanz bei der Frage nach der organisatorischen Reife: 44 Prozent der Führungskräfte halten ihr Unternehmen für gut aufgestellt, um KI-Agenten im SDLC produktiv einzusetzen, zu steuern und zu skalieren – unter QA- und DevOps-Profis teilt nur jeder Vierte (24 Prozent) diese Einschätzung.
Unternehmen sehen sich für Agentic AI bereit – die operative Realität erzählt eine andere Geschichte: Zwar vertrauen 83 Prozent der Unternehmen KI-Agenten bei Release-Entscheidungen (Deutschland 78 Prozent), und 82 Prozent (Deutschland 76 Prozent) geben an, bereit zu sein, KI-Agenten in großem Maßstab einzuführen und zu steuern. Gleichzeitig kämpfen viele nach wie vor mit ungetesteten Code-Anteilen (60 Prozent), Tool-Sprawl (33 Prozent), Sicherheitsbedenken (27 Prozent), Qualifikationslücken (24 Prozent) und Datenproblemen (24 Prozent).
Mangelhafte Softwarequalität wird zum wachsenden Finanz- und Betriebsrisiko: Jedes fünfte Unternehmen (20 Prozent) verliert jährlich mehr als eine Million US-Dollar durch schlechte Softwarequalität – in Deutschland ist es sogar fast jedes dritte (30 Prozent). Die Ursachen liegen vor allem in Sicherheits- und Compliance-Verstöße (30 Prozent) sowie technische Schulden und Nacharbeiten (28 Prozent). In Deutschland nennen Unternehmen höhere technische Schulden und Wartungsaufwände (30 Prozent) und eine höhere Kundenfluktuation (26 Prozent) als primäre Kostentreiber. Nahezu die Hälfte der Befragten (45 Prozent) – beziehungsweise in Deutschland sogar 53 Prozent – schätzt die jährlichen Verluste auf 500.000 bis eine Million US-Dollar.
Zwischenüberschrift
„Die Beschleunigung von Initiativen zur Business-Transformation gehört zu den obersten Prioritäten auf C-Level-Ebene. KI hat das Potenzial, Softwareentwicklungsteams schneller voranzubringen als je zuvor“, kommentiert Kevin Thompson, CEO von Tricentis. „Mit höherer Geschwindigkeit steigt jedoch auch das Risiko. Wenn Qualitätsprozesse nicht mit dem Entwicklungstempo Schritt halten, nehmen Unternehmen oft Abkürzungen, die das Vertrauen in die Softwarequalität messbar untergraben. Unsere Studie zeigt den wachsenden Druck auf Teams, Geschwindigkeit, Qualität und Kontrolle in der Softwareentwicklung in Einklang zu bringen. Da Risiken wie finanzielle Einbußen und der Verlust von Kundenvertrauen immer sichtbarer und messbarer werden, kann Softwarequalität nicht länger als reine Engineering-Frage behandelt werden. Sie muss Chefsache sein.“
Thompson sagt weiter: „Viele Unternehmen setzen noch immer auf Qualitätsprozesse, die nicht für die Softwareentwicklung im KI-Zeitalter konzipiert wurden. Angesichts immer schnellerer Entwicklungszyklen brauchen Führungskräfte mehr Transparenz über Softwarequalitätsrisiken und eine engere Abstimmung zwischen Engineering, QA und dem breiteren Geschäftsumfeld. Erfolgreich werden die Organisationen sein, die Geschwindigkeit und Kontrolle gemeinsam skalieren können.“
Der Quality Transformation Report 2026 von Tricentis markiert damit eine deutliche Verschiebung gegenüber dem Vorjahr: Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen können – sondern ob es ihnen gelingt, Vertrauen, Kontrolle und Quality Assurance in ihren Releases auch im großen Maßstab aufrechtzuerhalten.
Den vollständigen Tricentis Quality Transformation Report 2026 können Sie hier herunterladen.
