KI macht Teams schneller - leider auch bei schlechten Prozessen

„Vibe Coding“ polarisiert: Für die einen ist es der überfällige Produktivitätssprung, für die anderen ein Synonym für unkontrollierten KI-generierten Code. Bei SAP hat man sich entschieden, den Begriff ernst zu nehmen – und ihn mit klaren Strukturen zu unterlegen. Oliver Nocon und Lukas Heimann, beide im Bereich Developer Experience bei SAP tätig, zeigen auf der CLC-Konferenz 2026, wie Agentic Engineering im Konzernmaßstab funktionieren kann: mit der internen Plattform Hyperspace als zentralem Enabler. Weiterlesen nach der Anzeige Oliver Nocon Oliver Nocon stand vor der Frage "Wie skaliert man KI sicher für 25.000 Entwickler?" Oliver hat dieses Szenario bei SAP Realität werden lassen. Als Produktmanagement Lead nutzt er die Prinzipien von Continuous Delivery, um die Balance zwischen Entwickler-Freiheit und Governance zu schaffen und zu zeigen, wie aus Trends wie „Vibe Coding“ echter Unternehmenswert entsteht. Lukas Heimann Lukas Heimann ist System Architect für die KI-Themen in SAPs interner Developer Platform für Cloud-Entwicklung. Sein Fokus: KI-gestützte Entwicklung sicher und skalierbar in den Konzernalltag bringen – nicht nur schneller, sondern nachhaltig besser im Sinne des DORA-Frameworks. heise developer: „Vibe Coding“ klingt für viele erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler erst mal nach Kontrollverlust. Was bedeutet der Begriff bei SAP konkret – und wo verläuft die Grenze zwischen Produktivitätsgewinn und Wildwuchs? Oliver Nocon: Die Frage nach dem Kontrollverlust trifft genau den Punkt — und ich würde sie direkt umdrehen: Für mich steht „Vibe Coding“ nicht für Kontrollverlust, sondern für die Herausforderung, Kontrolle in einem Umfeld zu behalten, das sich in Rekordgeschwindigkeit verändert. Ich verstehe „Vibe Coding“ eher weiter gefasst – so, wie es auch Gene Kim und Steve Yegge in ihrem Buch mit genau diesem Titel darlegen. Für mich steht „Vibe Coding“ gleichbedeutend mit „Agentic Engineering“, einer modernen Arbeitsweise, in der KI den Großteil des Codes schreibt, aber Menschen als Reviewer und Architekten die Kontrolle behalten. Den Begriff haben wir bewusst provokant gewählt, weil er auf der CLC-Konferenz 2026 genau die Gespräche auslöst, die wir für notwendig halten. Bei SAP beantworten wir diese Frage mit Hyperspace — unserer internen Entwicklungsplattform, die genau diese Balance zwischen Mensch und KI halten soll. Die Grenze zwischen Produktivitätsgewinn und Wildwuchs liegt für uns nicht in der Technologie selbst, sondern in der Plattform, die drumherum gebaut ist. Das DORA AI Capabilities Model bestätigt, was wir in der Praxis sehen: Teams, die am meisten von KI profitieren, arbeiten in kleinen, schnellen Zyklen, sind nah am Kunden — und werden von einer soliden internen Plattform unterstützt, die ihnen Leitplanken gibt, ohne sie zu bremsen. Genau das ist der Anspruch von Hyperspace: nicht Kontrolle durch Einschränkung, sondern Kontrolle durch gutes Design. Weiterlesen nach der Anzeige CLC 2026: Konferenz für DevEx und Platform Engineering Mehr zu Agentic AI, digitaler Souveränität und weiteren Themen finden interessierte Developer, Software-Architekten, DevOps- und Platform-Engineering-Teams auf der CLC-Konferenz vom 11. bis 12. November 2026 in Mannheim. ☞ Sichern Sie sich jetzt die Tickets zum Frühbucherpreis. ☜ heise developer: Wie stellt ihr sicher, dass KI-generierter Code in einem Konzern wie SAP den Anforderungen an Sicherheit, Compliance und Wartbarkeit standhält? Welche Guardrails habt ihr eingezogen? Lukas Heimann: Vieles davon ist gar nicht neu, etliche Methoden aus dem klassischen Software Engineering bleiben auch weiterhin relevant: Linting und statische Codeanalyse, Lizenz- und Sicherheitsscans verwendeter Drittanbieter- und Open-Source-Software. Qualitäts-Checks so früh wie möglich – „Shift Left“. In der KI-Welt braucht es dann den nächsten Schritt, und diese „Sensoren“ (dazu zählen die genannten Methoden, also beispielsweise auch Ergebnisse eines Scans) müssen für den Agenten direkt als Datenquelle verfügbar sein. Sensoren sind neben den Guides ein Kernkonzept aus dem Harness Engineering. Hinzu kommen neue Werkzeuge aus dem Context Engineering. Viele firmenspezifische Informationen, die menschliche Entwickler in ihre Arbeit einfließen lassen, kennt ein Sprachmodell erstmal nicht: etwa Produktstandards, Integrationskonzepte oder interne Wissensdatenbanken. Über die Entwicklungsplattform bringen wir diesen Kontext als zentrale Skills und MCP-Server in den KI-getriebenen Entwicklungsprozess hinein – sei es im lokalen Coding Agent oder im Pull Request über einen Review Bot, den wir für Teams automatisch einrichten. Das Risiko endet aber nicht beim generierten Code. Coding Agents besitzen meist hohe Berechtigungen und große Flexibilität – das macht sie zum Einfallstor, von Prompt Injection bis zur Datenexfiltration über MCP-Server. Compliance-Prozesse in Unternehmen führen oft zu schwammigen Aussagen, die Entwicklerinnen und Entwickler nicht verstehen. Bei uns ist das anders: der Zugriff auf die Sprachmodelle erfolgt nur über unseren zentralen Proxy, eine Registry für erlaubte Agent Assets wie Skills und MCP-Server, klare Vorgaben für erlaubte Agent Harnesses und Human-in-the-Loop – all das integriert in die Tools, die unsere Entwicklungsteams sowieso schon verwenden. heise developer: Was ist das eine Learning aus eurem Rollout, das ihr jedem Team mitgeben würdet, das gerade überlegt, KI-gestützte Entwicklung breiter einzuführen? Oliver: Die für mich wichtigste Erkenntnis ist, dass KI ein Verstärker ist. Gute Praktiken werden verstärkt — aber eben auch schlechte. Das bedeutet: Wer ernsthaft in KI investiert, muss gleichzeitig in Engineering-Kultur und Prozessreife investieren. Erst dann wirkt KI als echter Multiplikator für Qualität, Liefergeschwindigkeit und letztlich auch für die Zufriedenheit der Teams. Lukas: Für mich ist ein wichtiges Learning, dass Entwicklerinnen und Entwickler sehr kreativ sind – und das ist auch genau richtig. Wenn es aber zum Beispiel keine offizielle Integration mit dem internen Backlog-Management gibt, wird meist sehr schnell eine – oft sogar mit Hilfe von KI – gebaut, und schon hat man Schatten-IT. Der einzige Ausweg: Die zentral angebotene Lösung muss schlicht die bessere sein – passend für den Use Case, sicher, und so einfach einzurichten, dass der selbstgebaute Workaround keine attraktive Alternative mehr ist. Wer Entwicklerinnen und Entwickler mit guten Werkzeugen versorgt, muss deren Kreativität nicht bremsen, sondern kann sie gezielt kanalisieren. heise developer: Oliver, Lukas, vielen Dank für das Interview! In der Serie „Drei Fragen und Antworten“ will die iX die heutigen Herausforderungen der IT auf den Punkt bringen – egal ob es sich um den Blick des Anwenders vorm PC, die Sicht des Managers oder den Alltag eines Administrators handelt. Haben Sie Anregungen aus Ihrer tagtäglichen Praxis oder der Ihrer Nutzer? Wessen Tipps zu welchem Thema würden Sie gerne kurz und knackig lesen? Dann schreiben Sie uns gerne oder hinterlassen Sie einen Kommentar im Forum.