Coding-Agenten können Aufgaben aus Tickets bearbeiten, Änderungen über mehrere Dateien hinweg vornehmen, Tests ausführen und Pull Requests zur Prüfung vorbereiten.
Softwareentwicklung bietet günstige Voraussetzungen für agentische KI, also für Softwaresysteme, die nicht nur passive Antworten oder Texte generieren, sondern eigenständig übergeordnete Ziele verfolgen und mehrstufige Arbeitsabläufe ausführen. Der Programmcode liegt digital vor, Änderungen lassen sich testen und Fehler können häufig automatisiert erkannt werden. Entwickler können einem Agenten deshalb einen abgegrenzten Auftrag übergeben und das Ergebnis anschließend anhand des Codes und der Testergebnisse prüfen. Aus den ersten Coding-Assistenten ist inzwischen ein breiteres Angebot entstanden. Entwicklungsplattformen ermöglichen es, verschiedene Agenten direkt in Repositories und Entwicklungsumgebungen einzusetzen. GitHub integriert beispielsweise eigene und externe Coding-Agenten in gemeinsame Arbeitsabläufe. OpenAI hat Codex ebenfalls zu einem System ausgebaut, das über einzelne Codevorschläge hinaus Aufgaben über größere Softwareprojekte hinweg bearbeiten kann.
„Coding-Agenten werden zunehmend Teil der regulären Softwareentwicklung. Wirtschaftlich interessant ist deshalb nicht allein die Qualität des erzeugten Codes. Unternehmen müssen die Systeme in vorhandene Abläufe integrieren und sicherstellen, dass Änderungen zuverlässig getestet und kontrolliert werden“, sagt Tilmann Speck, Portfoliomanager des „AI Leaders“, einem global investierenden Aktienfonds mit Fokus auf Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz (WKN A2PF0M / ISIN DE000A2PF0M4). Mit der wachsenden Eigenständigkeit der Agenten verändert sich auch der Markt um sie herum. Entwicklungsplattformen können Agenten als zusätzliche Funktion vermarkten. Cloud-Anbieter liefern die benötigte Rechenleistung. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Software, die automatisch erzeugten Code auf Fehler, problematische Abhängigkeiten oder Sicherheitslücken untersucht.
Diese Prüfmechanismen sind inzwischen selbst Teil agentischer Arbeitsabläufe. GitHub kontrolliert beispielsweise Code, den externe Coding-Agenten erzeugen, automatisiert mit Verfahren für Sicherheitsanalyse, Abhängigkeitsprüfung und Secret Scanning. Seit Oktober 2026 kann ein Agent zudem bestimmte Sicherheitswarnungen selbstständig untersuchen, einen Änderungsvorschlag entwickeln und anschließend erneut prüfen, ob die Schwachstelle tatsächlich behoben wurde. Für Unternehmen gewinnt dadurch die Organisation des gesamten Entwicklungsprozesses an Bedeutung. Wenn mehrere Agenten parallel an einem Repository arbeiten, müssen Zugriffsrechte klar definiert und Änderungen nachvollziehbar bleiben. Entwickler übernehmen stärker die Aufgabe, Anforderungen präzise zu formulieren, Ergebnisse zu beurteilen und Architekturentscheidungen zu verantworten. Die Arbeit am Code verschwindet dabei nicht, sie verteilt sich jedoch anders zwischen Mensch und Software.
„Der Markt für Coding-Agenten reicht inzwischen bis in die Qualitätssicherung und IT-Sicherheit. Für Anleger sind deshalb auch Unternehmen interessant, die Entwicklungsprozesse organisieren oder automatisiert erzeugten Code prüfen. Entscheidend ist, ob sich solche Lösungen dauerhaft in den Arbeitsabläufen der Kunden etablieren“, erklärt Christian Hintz, ebenfalls Portfoliomanager des „AI Leaders“. Der wirtschaftliche Nutzen lässt sich in der Softwareentwicklung gut beobachten. Unternehmen können messen, wie schnell Fehler behoben werden, wie lange Änderungen bis zur Freigabe benötigen und welcher Aufwand für Tests erforderlich ist. Coding-Agenten müssen deshalb langfristig mehr leisten als möglichst viel Code zu erzeugen. Relevant wird, ob sie den Weg von einer Aufgabe bis zu geprüfter und einsatzfähiger Software verkürzen. Für Anleger erweitert sich damit der Blick auf den Markt. Entwicklungsplattformen und Anbieter von Coding-Agenten bilden einen Teil davon. Hinzu kommen Unternehmen, deren Software die erzeugten Ergebnisse prüft oder Entwicklungsumgebungen gegen neue Risiken absichert. Mit zunehmendem Einsatz der Agenten dürfte gerade diese Kontrollschicht wirtschaftlich an Bedeutung gewinnen.
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Über den Fonds „AI Leaders“
Der „AI Leaders“ (WKN: A2PF0M / ISIN: DE000A2PF0M4) ist ein global investierender Aktienfonds mit dem Fokus auf international führende Anbieter und Anwender Künstlicher Intelligenz. Das Managementteam bestehend aus Christian Hintz, Tilmann Speck und Gerd Schäfer verwaltet ein Portfolio von bis zu 160 Werten von Herstellern und Anbietern von KI-Hardware und von KI-Software, Anwendern von KI-Hard- oder -Software für den eigenen Unternehmenszweck und Dienstleister im Bereich von KI. Bis 2030 erwarten Experten für die Künstliche Intelligenz einen Wertschöpfungsbeitrag zum weltweiten Bruttosozialprodukt in Höhe von 1,2 Prozent pro Jahr. Bei den bis zu 160 Portfoliounternehmen des „AI Leaders“ handelt es sich um Gesellschaften mit einer führenden Marktstellung. Das Portfoliomanagement-Team setzt den digitalen Investmentprozess ,TOPAS‘ des Wertpapierinstituts ELAN Capital-Partners GmbH ein. Dieser wurde für die zeitnahe Steuerung von Portfoliobausteinen konzipiert und balanciert Tag für Tag die Allokation des Portfolios, um den sich jeweils ändernden Marktbedingungen zu entsprechen. Damit können die Faktorprämien von Wachstumswerten eingenommen werden, während die Volatilität auf einem gesamtmarktüblichen Niveau gehalten wird. Weitere Informationen unter https://ai-leaders.de
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