Das Internet wird 2026 weiterhin ausfallen und KI ist Teil des Problems

Wenn 2025 sich wie das Jahr anfühlte, in dem das Internet ständig ausfiel, dann wird 2026 wahrscheinlich nicht anders aussehen. Ausfälle, Zwischenfälle und Produktionsfehler sind keine seltenen Ereignisse mehr, die Ingenieurteams überraschen. Sie sind zu einer ständigen Hintergrundbedingung der modernen Softwareentwicklung geworden.

Daten von Ausfall-Trackern wie IsDown.app zeigen, dass Zwischenfälle jährlich seit 2022 ansteigen, ohne dass es eine bedeutende Umkehrung gibt, und unabhängige Umfragen bestätigen dies. Eine globale Umfrage unter mehr als 1.000 CIOs, CISOs und Netzwerk-Ingenieuren ergab, dass 84% der Organisationen über steigende Ausfälle berichteten, wobei mehr als die Hälfte eine Zunahme von 10-24% innerhalb von nur zwei Jahren verzeichnete.

ThousandEyes beobachtete eine ähnliche Volatilität, mit scharfen monatlichen Schwankungen, die auf anhaltenden Aufwärtsdruck hinweisen, anstatt auf isolierte Ausfälle. Die unangenehme Schlussfolgerung ist, dass die Systeme, auf die wir täglich angewiesen sind, anfälliger und nicht widerstandsfähiger werden, trotz jahrelanger Investitionen in Cloud-Infrastruktur, Beobachtbarkeit und Automatisierung.

Wenn große Plattformen ausfallen, ist der Auswirkungsbereich sofort spürbar. Zahlungen scheitern, Consumer-Apps frieren ein, interne Tools kommen zum Stillstand und ganze Lieferketten spüren den Einfluss mit wirtschaftlichen Verlustschätzungen, die routinemäßig in Milliarden gehandelt werden. Zum Beispiel Amazon, ein Leader im E-Commerce, führt eine Zunahme von Zwischenfällen – einschließlich eines fast sechsstündigen Ausfalls seiner Website und Shopping-App in diesem Monat – auf Änderungen zurück, die durch generative KI unterstützt wurden. Dies hat das Unternehmen dazu veranlasst, Ingenieurmeetings für eine tiefe Analyse des jüngsten Anstiegs von Ausfällen zu planen.

Nach jedem großen Ausfall wiederholen sich die gleichen Gespräche über Redundanz, Multi-Cloud-Strategien und Lieferantenkonzentrationsrisiken. Diese Diskussionen sind wichtig, aber sie verfehlen das größere Bild.

Wenn Infrastrukturanbieter nicht schlechter in ihrem Tun werden und die Tooling weiterhin ausgereift ist, wie können Zwischenfälle dann immer noch zunehmen?

KI hat geändert, wie Software ausgeliefert wird

Eine der größten Veränderungen, die gleichzeitig mit diesem Anstieg von Ausfällen stattfindet, ist die Verbreitung von KI-gestützter Softwareentwicklung. KI-Coding-Tools sind nicht mehr experimentell. Sie sind in tägliche Workflows eingebettet, sei es in IDEs oder der CLI, und machen es einfacher als je zuvor, Code mit KI zu generieren.

Branchenübergreifend haben sich die Pull-Requests pro Entwickler materialmente erhöht, wobei einige Analysen einen jährlichen Anstieg von etwa 20% zeigen, da KI die Ausgabe beschleunigt. Gleichzeitig sind Zwischenfälle pro Pull-Request noch schneller gestiegen, um mehr als 23% gestiegen.

Diese Korrelation ist kein Beweis für eine Ursache-Wirkungs-Beziehung, aber sie ist schwer zu ignorieren. KI macht es nicht nur schneller, Code zu schreiben, es ändert auch die Form des Risikos. Inzwischen haben die meisten Teams eine ständige Flut von Fehlern in KI-gestütztem Code erlebt, die erfahrene Ingenieure sicherlich nicht selbst eingeführt hätten.

Es handelt sich nicht um dramatische Syntaxfehler oder offensichtlich fehlerhafte Änderungen. Es sind subtile Logikfehler, Fehlkonfigurationen, fehlende Sicherheitsvorkehrungen und Randfallfehler, die bei genauerem Hinsehen vernünftig erscheinen.

KI-generierter Code compiliert oft sauber, besteht grundlegende Tests und liest plausibel korrekt. Das Problem ist nicht, dass KI neue Arten von Fehlern erfindet. Es ist, dass es vertraute Fehler häufiger und in einem Umfang produziert, der bestehende Überprüfungs- und QA-Prozesse überfordert.

Was die Daten zeigen, wenn KI mehr Code schreibt

Wir haben kürzlich Hunderte von Open-Source-Pull-Requests analysiert, um Zahlen hinter diese Intuition in unserem State of AI vs. Human Code Generation Report zu setzen. Wenn Änderungen, die von KI co-autorisiert wurden, mit human-only-Pull-Requests verglichen und auf Größe normalisiert wurden, enthielten KI-gestützte PRs etwa 1,7-mal mehr Probleme insgesamt.

Besorgniserregend ist, dass sie auch 1,4-1,7-mal mehr kritische und größere Probleme zeigten. Logik- und Korrektheitsprobleme, einschließlich fehlerhafter Steuerfluss, falscher Abhängigkeitsnutzung und Konfigurationsfehler, waren etwa 75% häufiger. Fehlerbehandlungsfehler wie fehlende Nullprüfungen, unvollständige Ausnahmepfade und fehlende Sicherheitsvorkehrungen traten fast doppelt so oft auf.

Sicherheitsprobleme wurden ebenfalls verstärkt, wobei einige Kategorien bis zu 2,7-mal höher auftraten, insbesondere bei der Behandlung von Anmeldeinformationen und unsicheren Objektverweisen. Konkurrenz- und Abhängigkeitskorrektheitsprobleme erhöhten sich um etwa 2x.

Menschen machen dieselben Fehler, aber wenn KI beteiligt ist, treten diese Mängel häufiger auf, über einen größeren Codebasis und mit einer Geschwindigkeit, die traditionelle Code-Überprüfung überfordert. Dies sind genau die Arten von Mängeln, die wahrscheinlich an schneller Überprüfung vorbeikommen und später als Sicherheitsvorfälle oder Ausfälle in Produktionsumgebungen manifestieren.

Was bestimmt, ob 2026 anders aussieht

Aus Sicherheitsperspektive ist diese Tendenz schwer zu ignorieren. Logikfehler, unsichere Standardwerte und Konfigurationsfehler erweitern die Angriffsfläche, auch wenn keine einzelne Schwachstelle in sich katastrophal erscheint. Fehlerbehandlungsfehler und Abhängigkeitsfehler erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Ausfälle kaschieren, anstatt sicher abzubauen.

Starke Isolation, least-privilege-Ausführung, kurzlebige Anmeldeinformationen und Verschlüsselung können den Auswirkungsbereich begrenzen, wenn etwas schiefgeht, aber sie können nicht für Mängel kompensieren, die früher in der Entwicklungsphase eingeführt wurden. Sicherheit und Zuverlässigkeit sind nicht mehr nur Infrastrukturprobleme und sind direkte Folgen davon, wie Software gebaut, überprüft und getestet wird.

Das Internet wird 2026 weiterhin ausfallen, wenn diese Ungleichgewicht bleibt. Das ist kein Argument gegen KI, da KI bereits da ist und nicht verschwinden wird. Die Teams, die am besten abschneiden werden, sind nicht diejenigen, die KI vermeiden, sondern diejenigen, die ihre Sicherheitsvorkehrungen an KI anpassen.

Das bedeutet, Überprüfungs- und QA-Teams entsprechend für höhere Ausgabe zu ressourcen, Tests und Validierung früher in der Entwicklungsphase zu verschieben, explizit zu machen, welche KI-generierten Probleme einer tieferen Überprüfung bedürfen und KI-gestützten Code als höheres Varianz-Eingabe und nicht als vertrauenswürdige Ausgabe zu behandeln.

Die Lektion ist einfach: Man kann sich nicht aus der Verantwortung automatisieren. Wenn KI mehr Code schreibt, benötigen Teams die Zeit, die Tools und die Personalstärke, um mehr Code zu überprüfen, nicht weniger. Die nächste Phase der KI-Innovation wird nicht durch die Geschwindigkeit definiert, mit der Code generiert wird, sondern durch die Zuversicht, mit der er ausgeliefert werden kann.

Überprüfung ist jetzt der Flaschenhals

KI hat die Code-Generierungskapazität dramatisch erhöht. Sie hat nicht automatisch die Überprüfungskapazität erhöht. Diese Lücke schafft Risiken. Die nächste Phase der KI-Adoption wird nicht durch die Geschwindigkeit definiert, mit der Code generiert wird. Sie wird durch die Zuversicht definiert, mit der Teams ihn ausliefern können.

Das bedeutet:

• Überprüfungs- und QA-Ressourcen für höhere Ausgabe, nicht niedrigere.
• Validierung früher in der Entwicklungsphase verschieben.
• Signal in Pull-Requests erhöhen, damit Überprüfer sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
• KI-gestützten Code als würdig für tiefergehende Überprüfung und nicht für leichtere Überwachung behandeln.

Das Internet muss nicht weiterhin ausfallen. KI ist nicht das Wurzelproblem, unüberprüfter KI-generierter Code ist. Wenn KI einen zunehmenden Anteil an Produktionssoftware schreiben wird, muss etwas ebenso Rigoroses ihn überprüfen, bevor er ausgeliefert wird.

Diese Veränderung ist genau der Grund, warum KI-Code-Überprüfungen zu grundlegender Infrastruktur werden, nicht optionaler Tooling. Plattformen wie CodeRabbit integrieren kontextbewusste KI-Überprüfungen direkt in den Git-Workflow, um Teams zu helfen, Logikfehler, Sicherheitslücken und Randfälle zu erkennen, bevor sie zu Zwischenfällen werden.

Wenn Code-Generierung skaliert, muss Überprüfung mit skaliert.

Wenn nicht, wird 2026 genauso aussehen wie 2025 – nur schneller.