Saulius Lazaravičius, VP of Product bei Hostinger – Interviewreihe

Saulius Lazaravičius, VP of Product bei Hostinger, ist ein erfahrener Technologie‑ und Produktleiter, dessen Karriere über zwei Jahrzehnte in den Bereichen Software‑Engineering, Unternehmertum, E‑Commerce und Produktentwicklung umfasst. Er begann als Software‑Ingenieur, bevor er ein B2B‑SaaS‑Unternehmen mitgründete, wo er half, eine Transport‑Management‑Plattform von Grund auf aufzubauen. Später bildete und leitete er das Software‑Entwicklungsteam hinter BARBORA, einer der größten Lebensmittel‑E‑Commerce‑Plattformen im Baltikum, bevor er zu NFQ kam, wo er funktionsübergreifende Technologie‑Teams und die Produktentwicklung für Kunden leitete. Lazaravičius trat Hostinger 2022 als Head of Product bei und wurde 2024 zum VP of Product befördert, wodurch seine Verantwortung von Web‑Hosting und Managed WordPress auf ein breites Portfolio aus Kern‑Infrastruktur, VPS, Domains, Business‑E‑Mail, Produktdesign, Produktwachstum und aufkommenden KI‑Produkten ausgeweitet wurde. Zu seinen jüngsten Arbeiten zählen die Einführung und das Wachstum des E‑Mail‑Marketing‑Angebots von Hostinger sowie die Einführung verwalteter Lösungen für Open‑Source‑KI‑Agenten.

Hostinger ist ein in Litauen gegründetes Technologieunternehmen, das sich von einem traditionellen Web‑Hosting‑Anbieter zu einer umfassenderen KI‑gesteuerten Plattform für den Aufbau, das Starten und das Wachstum von Online‑Geschäften entwickelt hat. Das 2004 gegründete Unternehmen bedient heute mehr als 5 Millionen Nutzer in über 150 Ländern und beschäftigt rund 900 Mitarbeitende. Das Produktportfolio umfasst Web‑ und Cloud‑Hosting, Managed WordPress, virtuelle Privat‑Server (VPS), Domains, Business‑E‑Mail, E‑Commerce und KI‑gestützte Erstellungstools. Hostinger hat KI zunehmend in den Mittelpunkt seiner Strategie gestellt, darunter Hostinger Horizons, das Nutzern ermöglicht, Websites und Web‑Anwendungen über konversationelle KI zu erstellen und zu veröffentlichen, sowie integrierte KI‑Funktionen für E‑Commerce, Kundensupport und verwaltete KI‑Agenten.

Sie begannen Ihre Karriere als Software‑Ingenieur, bauten später Entwicklungsteams auf und leiten jetzt ein breites Hostinger‑Produktportfolio, das Kern‑Infrastruktur, VPS, Domains, Produktwachstum und verwaltete Lösungen für Open‑Source‑KI‑Agenten umfasst. Wie hat dieser Werdegang Ihre Sicht darauf geprägt, was Entwickler von KI wirklich benötigen, über das reine Generieren von Code hinaus?

Für mich war der interessanteste Teil der Softwareentwicklung nie das eigentliche Schreiben von Code. Es geht darum, die richtige Lösung für ein technisches oder Nutzer‑Problem zu finden, eine Hypothese zu formulieren, etwas darum herum zu bauen und dann zu sehen, wie Menschen es tatsächlich nutzen und davon profitieren.

Früher floss ein großer Teil der Entwicklerzeit in die repetitiven Arbeiten rund um diesen Prozess: das Suchen nach Bibliotheken und Code‑Snippets, das Verbinden verschiedener Komponenten, Debuggen, Testen und das Beheben kleiner Probleme, bevor man überhaupt beurteilen konnte, ob die Lösung gut ist.

KI verändert dieses Gleichgewicht. Viel von dieser repetitiven Arbeit lässt sich jetzt mit wenigen Prompts erledigen, sodass Entwickler mehr Zeit für den kreativen Teil haben: das Verstehen des Problems, das Erkunden verschiedener Ansätze, das Treffen von Produktentscheidungen und das Lernen aus dem realen Nutzerverhalten.

Dort sehe ich den größten Mehrwert von KI für Entwickler. Es geht nicht nur darum, Code schneller zu erzeugen. Es geht darum, mehr von der obligatorischen, aber wenig interessanten Arbeit zu entfernen, sodass Entwickler mehr Zeit für die wirklich wichtigen Probleme haben.

KI‑Coding‑Tools haben die Zeit von der Idee zum funktionierenden Code dramatisch verkürzt. Glauben Sie, dass Deployment und Infrastruktur‑Management jetzt die größeren Engpässe in der KI‑unterstützten Softwareentwicklung werden?

Ja, ich denke, sie werden zur nächsten großen Reibungsquelle.

KI hat die Zeit zwischen Idee und nutzbarem Code stark komprimiert. Sobald der Code jedoch existiert, muss er irgendwo hin, korrekt konfiguriert, mit Diensten verbunden, Domains und Sicherheit verwaltet und die Anwendung am Laufen gehalten werden. Wenn diese Schritte weiterhin das Wechseln zwischen mehreren Dashboards, Dokumentationsseiten, Terminals und Tools erfordern, verlangsamt sich der Workflow wieder.

Wir sehen, dass Entwickler dieselbe Geschwindigkeit von Code zu Produktion erwarten, die sie jetzt von Idee zu Code erhalten. Mehr als 19 000 Kunden haben bereits Hostinger Connector ausprobiert, rund 1 500 nutzen ihn täglich, und sie führen etwa 30 000 bis 40 000 Aktionen pro Tag aus. Das ist ein starkes Signal dafür, dass Deployment und Betrieb direkt in den KI‑unterstützten Entwicklungsworkflow einfließen.

Hostinger gibt an, dass sein Connector bereits 30 000 bis 40 000 Aktionen pro Tag über Websites und Services verarbeitet. Was lassen Entwickler KI‑Agenten in der Produktion tatsächlich tun, und haben Sie überraschende Nutzungsmuster beobachtet?

Entwickler nutzen Connector direkt aus den Tools, in denen sie bereits arbeiten, wie VS Code, Antigravity und Cursor. Diese Verschiebung ist wichtig, weil sie Infrastruktur‑Aktionen in den Entwicklungsfluss bringt, anstatt Entwickler zwischen separaten Dashboards hin‑ und herspringen zu lassen.

Einer der deutlichsten Anwendungsfälle, den wir sehen, ist das Deployment. Mehr als 14 600 einzigartige Websites wurden bereits über MCP bereitgestellt, und die wöchentlichen Deployments sind im letzten Monat um fast 300 % gewachsen.

Über das Deployment hinaus nutzen Agenten Connector, um Domains und DNS, Website‑Dateien, Server‑Ressourcen, Firewall‑Regeln, SSH‑Schlüssel, E‑Commerce‑Aufgaben, E‑Mail‑Kampagnen und andere Hostinger‑Services zu verwalten. In der Praxis bedeutet das, dass ein Agent vom Aufbau eines Projekts bis hin zum Online‑Stellen und der Verwaltung der zugehörigen Services alles übernehmen kann.

Es gibt einen deutlichen Unterschied zwischen einem KI‑Agenten, der Code schreibt, und einem, der DNS‑Einträge, Firewall‑Regeln, SSH‑Schlüssel oder Server‑Konfigurationen ändert. Welche neuen Schutzmaßnahmen werden nötig, sobald Agenten dieses Maß an operativer Kontrolle erhalten?

Der entscheidende Unterschied ist, dass der Agent nicht mehr nur Vorschläge macht, sondern echte Änderungen an einem Live‑System vornimmt, sodass Sicherheit und Kontrolle deutlich wichtiger werden.

Das bedeutet, dass Agenten klare Berechtigungsgrenzen, sicheren Zugriff und Transparenz über die ausgeführten Aktionen benötigen. Idealerweise sollten Entwickler diese Komplexität jedoch nicht selbst managen müssen.

Genau diesen Ansatz verfolgen wir mit Hostinger Connector und unserer Agenten‑Plattform. Die Plattform übernimmt die Infrastruktur‑, Zugriffs‑ und Sicherheitsschichten rund um den Agenten, sodass Entwickler sich darauf konzentrieren können, was ihre Agenten tun sollen, anstatt alles darunter konfigurieren und warten zu müssen.

„Vibe coding“ hat Softwareentwicklung für Menschen zugänglich gemacht, die nur begrenztes Wissen über Infrastruktur oder DevOps besitzen. Was passiert, wenn diese Nutzer Anwendungen über Agenten bereitstellen, ohne die zugrunde liegenden Systeme vollständig zu verstehen?

Ich denke, das legt mehr Verantwortung auf die Plattform, nicht auf den Nutzer. Wenn KI mehr Menschen ermöglicht, Software zu bauen, können wir nicht erwarten, dass alle gleichzeitig zu Infrastruktur‑Experten werden.

Die Plattform muss mehr der darunterliegenden Komplexität übernehmen – von Sicherheit und Backups bis hin zu Monitoring, Ressourcen‑Limits und sinnvollen Vorgaben. Nutzer sollten auf hoher Ebene verstehen, was passiert, aber sie sollten nicht tiefes DevOps‑Wissen benötigen, um eine Anwendung sicher online zu stellen.

Wir haben bereits ein ähnliches Muster bei KI‑Agenten beobachtet. Bei Produkten wie Managed OpenClaw war die Herausforderung für viele Nutzer nicht, was der Agent tun kann, sondern alles, was nötig ist, um ihn zuverlässig zu betreiben: Hosting, Konfiguration, API‑Schlüssel, Sicherheit und Wartung. Die Entfernung dieser Setup‑Last machte die Technologie deutlich zugänglicher.

Ich glaube, die Infrastruktur wird sich zunehmend auf dieselbe Weise entwickeln. Nutzer sollten sich darauf konzentrieren können, was sie bauen wollen, während die Plattform im Hintergrund sicher die operative Komplexität übernimmt.

Damit ein KI‑Agent Infrastruktur zuverlässig betreiben kann, wie viel Kontext benötigt er über die Umgebung, etwa Abhängigkeiten, Server‑Ressourcen, Sicherheitsrichtlinien, Zugangsdaten und vorherige Konfigurationsänderungen?

Ein Agent braucht genug Kontext, um nicht nur die Aufgabe, sondern auch das Umfeld zu verstehen.

Eine einfache Aktion wie das Ändern eines DNS‑Eintrags, das Neustarten eines Servers oder das Deployen einer neuen Version kann andere Systemteile beeinflussen. Der Agent sollte also Zugriff auf strukturierte Informationen über die Ressourcen haben, die er steuert: was bereitgestellt ist, von welchen Komponenten es abhängt, welche Ressourcen verfügbar sind, welche Berechtigungen der Agent hat und was zuvor geschehen ist.

Gleichzeitig sollte mehr Kontext nicht unbegrenzten Zugriff bedeuten. Der Agent sollte nur die Informationen und Berechtigungen erhalten, die er tatsächlich benötigt, um die Aufgabe sicher zu erledigen. Ein Agent, dem man übermäßigen Zugriff gewährt, nur weil mehr Kontext ihn „intelligenter“ machen könnte, wäre ein falscher Kompromiss.

Wo sollte menschliche Freigabe zwingend bleiben? Gibt es Kategorien von Infrastruktur‑Aktionen, die KI‑Agenten autonom ausführen können sollten, und andere, die immer eine explizite menschliche Genehmigung erfordern?

Ich glaube, KI‑Agenten können weitgehend eigenständig arbeiten, solange das System von Anfang an korrekt konfiguriert ist.

Statt einen einzigen Agenten alles erledigen zu lassen, können verschiedene Agenten unterschiedliche Verantwortlichkeiten übernehmen. Einer kann das Coding und Deployment übernehmen, ein anderer testet das Ergebnis, ein dritter überwacht das System und löst Alarme aus, und ein vierter eskaliert Probleme, wenn etwas schiefgeht.

In diesem Setup muss der Mensch nicht jede einzelne Aktion freigeben. Seine Rolle besteht darin, das gesamte Agenten‑System zu überwachen: Regeln definieren, passende Berechtigungen setzen, beobachten, wie die Agenten zusammenarbeiten, und das Setup kontinuierlich verbessern.

Für mich ist also die zentrale Frage weniger, welche einzelnen Aktionen immer menschliche Freigabe benötigen, sondern ob das Gesamtsystem mit den richtigen Kontrollen, Verantwortlichkeiten und Eskalationspfaden gestaltet wurde.

Da Entwicklungsumgebungen zunehmend Schnittstellen für das Deployen von Anwendungen, das Verwalten von Domains, das Konfigurieren von Servern und das Steuern externer Services werden, erwarten Sie, dass die traditionellen Grenzen zwischen IDE, DevOps‑Plattformen und Cloud‑Management‑Konsolen verschwinden?

Ich erwarte, dass die Grenzen deutlich verschwimmen, obwohl ich nicht glaube, dass jede spezialisierte Oberfläche komplett wegfallen wird.

Heute springen Entwickler oft zwischen IDE, Hosting‑Dashboard, Domain‑Panel, Terminal und mehreren externen Services hin und her, nur um eine Anwendung in die Produktion zu bringen. KI‑Agenten können viele dieser Schritte verbinden und sie in die Umgebung bringen, in der der Entwickler bereits arbeitet.

Das bedeutet nicht, dass Dashboards oder Cloud‑Management‑Tools verschwinden. Sie bleiben für tiefere Konfigurationen und Überwachung nützlich. Aber für viele alltägliche Aufgaben müssen Entwickler nicht mehr darüber nachdenken, welches Interface sie als Nächstes öffnen müssen.

Die Erfahrung richtet sich mehr nach der Aufgabe, die Sie erledigen wollen, und weniger danach, welches Tool traditionell dafür zuständig ist.

KI‑Agenten können Infrastruktur‑Änderungen weitaus schneller vornehmen als Menschen, aber sie können Fehler auch in Maschinen‑Geschwindigkeit machen. Wie wichtig werden Audit‑Logs, Rollback‑Mechanismen, Berechtigungsgrenzen und kontinuierliches Monitoring werden, wenn die agenten‑basierte Entwicklung reift?

Diese Fähigkeiten werden unverzichtbar, sobald Agenten mehr operative Arbeit übernehmen.

KI kann Infrastruktur‑Änderungen viel schneller durchführen als ein Mensch, was nützlich ist, wenn alles glatt läuft. Doch dieselbe Geschwindigkeit kann einen Fehler ebenfalls rasch verbreiten. Deshalb müssen Nutzer wissen, was geändert wurde, welche Zugriffe der Agent hatte und wie man im Fehlerfall wiederherstellen kann.

Audit‑Logs, Berechtigungsgrenzen, Monitoring und Rollback‑Mechanismen sind das, was diese Art von Automatisierung vertrauenswürdig macht.

Wenn Agenten leistungsfähiger werden, wird die Qualität dieser Schutzmaßnahmen genauso wichtig sein wie die Intelligenz des Agenten selbst.

Wie sehen Sie die Zukunft: Werden die besten KI‑Entwicklungsplattformen diejenigen sein, die die besten Coding‑Modelle bieten, oder wird der Wettbewerbsvorteil zunehmend daraus entstehen, Agenten sicheren Zugriff auf Infrastruktur, Tools, organisatorischen Kontext und Produktionssysteme zu geben?

Die Qualität des Coding‑Modells bleibt wichtig, aber sie wird allein nicht ausreichen.

Sobald Modelle gut im Code‑Generieren sind, stellt sich die größere Frage: Was passiert danach? Kann der Agent die Anwendung deployen? Kann er die richtigen Services anbinden, die Umgebung verstehen, Änderungen sicher vornehmen und verifizieren, dass alles funktioniert?

Genau hier werden Zugriff auf Infrastruktur, Tools, Berechtigungen und Kontext entscheidend.

Ich denke, die stärksten KI‑Entwicklungsplattformen werden gute Modelle mit sicherem Zugriff auf die Systeme rund um den Code kombinieren. Der eigentliche Mehrwert liegt nicht nur darin, jemandem zu helfen, Software schneller zu schreiben, sondern ihm zu ermöglichen, von einer Idee zu einem funktionierenden Produkt mit weniger Zwischenschritten zu gelangen.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr über die verschiedenen Hosting‑Lösungen erfahren möchten, sollten Hostinger besuchen.