Innerhalb von Georgians AI-Applied-Report: Vibe-Coding gewinnt an Bedeutung, während Talentlücken den AI-Fortschritt behindern

Georgian Partners, in Zusammenarbeit mit NewtonX und einem 11-Partner-Global-Konsortium, hat seinen AI, Applied Benchmark Report veröffentlicht, der ein umfassendes Bild davon bietet, wie KI B2B-Software und Unternehmen weltweit verändert. Diese erweiterte zweite Welle basiert auf einer anonymen Umfrage von 612 Managern – aufgeteilt zwischen R&D- und Go-to-Market-Führern – in 10 Ländern und 15 Branchen, die Unternehmen mit jährlichen Umsätzen von 5 Millionen bis über 200 Millionen Dollar repräsentieren.

Was diesen Bericht auszeichnet, ist sein globaler Umfang und seine strategische Unterstützung. Zu den Konsortialpartnern gehören das Alberta Machine Intelligence Institute, AI Marketers Guild, FirstMark, GTM Partners, Untapped Ventures, das Vector Institute und Tel Aviv-basierte Startup Nation Central und Grove Ventures, um nur einige zu nennen. Ihre Beteiligung half dabei, die Teilnahme zu erweitern und sektorübergreifende, internationale Benchmarks sicherzustellen.

Mehr als nur ein Maß für die Akzeptanz, erfasst der Bericht die strukturellen Barrieren, aufkommende KI-Anwendungsfälle wie Vibe-Coding und die sich entwickelnde Reifekurve der KI-Integration. Mit Erkenntnissen, die auf validierten, managerübergreifenden Eingaben basieren, bietet der Bericht Unternehmen einen praktischen Rahmen, um zu bewerten, wo sie stehen – und was sie behindert.

KI wird zu einem strategischen Imperativ

Künstliche Intelligenz ist nicht mehr optional. Der Bericht zeigt, dass 83% der B2B- und Unternehmensunternehmen KI nun unter ihren Top-5-Strategieprioritäten einordnen. Tatsächlich sind drei der fünf wichtigsten Geschäftsprioritäten KI-bezogen, was zeigt, wie sehr sie in die Unternehmensagenda eingebettet sind.

Die führenden Motivationen für die KI-Adoption bleiben:

• Verbesserung der internen Produktivität
• Schaffung eines Wettbewerbsvorteils
• Verbesserung der Kosteneffizienz und Umsatzsteigerung

Was sich jedoch geändert hat, ist, dass die Wettbewerbsdifferenzierung nun die zweitwichtigste Motivation überholt hat, nachdem sie ursprünglich auf dem dritten Platz lag. Dies markiert eine Verschiebung der Denkweise: KI ist nicht nur ein Werkzeug für die Automatisierung – es ist ein Mittel für die Marktführerschaft.

Vibe-Coding wird zum Mainstream

Ein herausragender Einblick aus dem Bericht ist der schnelle Aufstieg von Vibe-Coding – ein Begriff, der die automatisierte Codegenerierung und -fehlerbehebung mithilfe von KI-Modellen bezeichnet. Vibe-Coding ist zum #3-R&D-Anwendungsfall in der Produktion geworden, der von 37% der Unternehmen verwendet wird, während weitere 40% ihn aktiv testen.

Dieser Trend ist nicht nur eine Frage der Verbesserung der Produktivität der Entwickler. Es ist auch eine direkte Reaktion auf eine branchenweite Herausforderung: den Mangel an KI-technischem Personal, der nun zum #1-Hindernis für die Skalierung von KI geworden ist. Fünfundvierzig Prozent der R&D-Führungskräfte nannten diese Talentlücke als ihre größte Sorge – vor allem die hohen Kosten für die Modellentwicklung.

Vibe-Coding hilft, diese Lücke zu füllen, indem es schlankeren Ingenieursteams ermöglicht, Lieferzeiten zu beschleunigen, Fehler schneller zu beheben und sauberen, dokumentierten Code mit weniger Overhead zu produzieren. Die Befragten berichteten über messbare Reduzierungen des manuellen Aufwands bei QA-, Infrastruktur- und Bereitstellungsworkflows.

KI-Produktivitätsgewinne – und ihre Grenzen

Die Verwendung von KI in den Entwicklungsprozessen zeigt klare Vorteile. Laut dem Bericht berichten 70% der R&D-Befragten über eine schnellere Entwicklungszeit, 63% sehen eine verbesserte Codequalität und -dokumentation, und mehr als die Hälfte haben die Häufigkeit der Bereitstellung erhöht.

Allerdings haben sich nicht alle Metriken verbessert. Bereiche wie durchschnittliche Wiederherstellungszeit, Zykluszeit und Fehlerhäufigkeit bleiben schwache Punkte. Dies deutet darauf hin, dass KI zwar die Vorderseite der Entwicklung beschleunigt, aber Stabilität und Widerstandsfähigkeit noch von Menschen abhängen.

Infrastruktur-Upgrades stärken den KI-Stack

Diese Gewinne werden durch eine dramatische Verschiebung in den Infrastrukturinvestitionen unterstützt. KI-getriebene Teams adoptieren neue Werkzeuge, um von der Experimentierung zur Produktion zu gelangen:

• LLM-Beobachtungsplattformen wurden von 53% der Unternehmen integriert
• Datenorchestrierungstools wie Dagster und Airflow werden nun von 51% verwendet
• Vektordatenbanken, Cron-Jobs und dauerhafte Workflow-Engines werden eingesetzt, um Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit zu unterstützen

Währenddessen beschaffen Unternehmen mehr Daten als je zuvor, um ihre Modelle zu speisen. Die Verwendung von eigenen Daten stieg um 12 Prozentpunkte auf 94%, während die Verwendung von öffentlichen Daten auf 80% anstieg. Synthetische und dunkle Daten – einst Randquellen – werden nun von über der Hälfte bzw. einem Viertel der Unternehmen verwendet.

LLM-Adoption diversifiziert sich

OpenAI bleibt der führende Anbieter von Large-Language-Modellen, mit 85% der Befragten, die seine Modelle in der Produktion verwenden. Die Landschaft entwickelt sich jedoch rasch:

• Google Gemini erlebte einen 17-Punkte-Anstieg und wird nun von 41% verwendet
• Anthropic Claude stieg auf 31%
• Meta’s Llama 3-Familie gewinnt mit 28% an Boden
• Modell-spezifische Modelle wie OpenAI’s o1-mini (35%) und DeepSeek (18%) treten in die Produktion ein

Diese Verschiebung spiegelt einen Trend zur Multi-Modell-KI-Stacks wider, bei dem Organisationen Modelle an Anwendungsfälle anpassen, anstatt auf ein einzelnes Anbieter-Ökosystem zu setzen.

KI-Reifegewinne sind ungleichmäßig

Georgian unterteilt Unternehmen mithilfe seines Crawl, Walk, Run KI-Reifemodells. Während mehr Organisationen von der Anfänger- zur Zwischenstufe übergehen, bleibt die oberste Stufe der Reife unerreichbar:

• “Walker” sank auf 40%, von 49%
• “Jogger” stieg auf 31%, was auf wachsendes Momentum hinweist
• “Läufer” bleiben bei 11% stehen, was auf eine Decke in der Skalierbarkeit hinweist

Die Unternehmen, die die “Läufer”-Stufe erreichen, sind in der Regel diejenigen, die KI-Projekte direkt mit Umsatz- oder Kostenresultaten verbinden – eine Fähigkeit, die in weiten Teilen der Branche noch unzureichend entwickelt ist.

ROI bleibt unerreichbar

Eine der anhaltendsten Herausforderungen, die im Bericht identifiziert wurden, ist der Mangel an klaren ROI-Messungen. Mehr als die Hälfte der R&D-Teams gibt an, dass sie KI-Projekte nicht mit konkreten KPIs verbinden. Nur 25% verbinden KI-Initiativen direkt mit neuen Umsätzen, und nur 24% berichten über eine positive Auswirkung auf die Kundenakquise.

Trotzdem bleibt die Optimismus bestehen. Über 50% der Befragten sagen, dass KI die Kundenzufriedenheit und den langfristigen Wert verbessert hat. Aber der allgemeine Eindruck ist, dass die finanzielle Rechtfertigung von KI noch unklar ist, insbesondere auf mittlerer Reifestufe.

Kostenmanagement verbessert sich

Während Talent immer noch das größte Hindernis bleibt, werden die Kosten allmählich handhabbarer. Der Bericht zeigt:

• Eine 9-Punkte-Verlagerung hin zu stabilen oder reduzierten Datenspeicherkosten
• Sinkende Kosten für Softwarewartung, Arbeitskraft und Betrieb
• Weniger Abhängigkeit von Kostendämpfungsmaßnahmen wie Projektreduzierungen

Darüber hinaus verlassen sich 68% der Unternehmen auf Drittanbieter-KI-Lösungen, um Kosten und Komplexität zu bewältigen, insbesondere wenn KI in GTM-Software und interne Plattformen eingebettet wird.

Ein Blick nach vorn

Die Auswirkungen dieser Benchmark-Daten reichen weit über Dashboards und Vorstandssäle hinaus. Wenn KI zentral für die Softwareentwicklung, -bereitstellung und -wartung wird, betritt die Branche eine neue Phase – eine, in der Produktivität nicht mehr nur von Menschen abhängt, sondern davon, wie intelligent Teams sich mit Maschinenpartnern ergänzen können.

Vibe-Coding stellt einen Wendepunkt dar. Es ist nicht nur ein Produktivitätstool, sondern wird zu einer grundlegenden Schicht der modernen Softwareentwicklung. Für Unternehmen, die anhaltende Talentlücken haben, bietet es eine Möglichkeit, Durchsatz zu erhöhen, Zeit bis zur Markteinführung zu reduzieren und Codequalität zu verbessern, ohne den Personalbestand im gleichen Maße zu erhöhen. Und für diejenigen, die weiter auf der Reifekurve sind, schafft es die Grundlage für KI-native Engineering-Workflows – solche, die mit Beobachtbarkeit, Zuverlässigkeit und messbarem Geschäftseinfluss skaliert werden können.

Die breitere Botschaft ist klar: die Unternehmen, die erfolgreich sind, werden nicht nur KI verwenden – sie werden sie operationalisieren, einbetten und sich weiterentwickeln. In dieser neuen Ära ist Automatisierung nicht darum, Entwickler zu ersetzen. Es geht darum, sie zu verstärken.

Diejenigen, die Vibe-Coding und seine unterstützende Infrastruktur als strategische Investitionen und nicht als Experimente behandeln, werden die nächste Welle der Unternehmensinnovation definieren.