Die KI-Roadmap für CTOs [2026]

9 Stufen vom Stack Overflow Ersatz bis zu AI-Only

TL;DR: Neun KI-Adoptionsstufen leiten CTOs von der Basisnutzung (Stack Overflow ersetzen) über KI-generierten Code mit menschlicher Review bis zu vollständig KI-eigenem Code und schliesslich AI-Only Lösungen. Level 3 (jeder nutzt KI täglich) ist dein erstes Etappenziel - miss es bevor du weitergehst. Auf jeder Stufe ändert sich die Rolle des CTO: von Friction entfernen und Lizenzen bezahlen, über Prompt-Bibliotheken und KI-lesbare Dokumentation aufbauen, bis zu Guardrails für autonome KI-Deployments definieren. Passe das Risiko an die Fähigkeit an - deine CRUD-Endpoints können auf Level 7 sein während Payment Processing auf Level 3 bleibt.

Die Frage vor der jeder CTO steht: Wie migrierst du deine Engineering-Organisation von klassischer Software zu AI-First - ohne alles kaputt zu machen?

Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der klassische Software verschwindet. KI wird die Aufgaben erledigen, die heute Code übernimmt. Diese Zukunft kann Jahre oder Jahrzehnte entfernt sein, aber Teile davon passieren jetzt. Ich nutze KI bereits für den Grossteil meiner Buchhaltung - Claude Code klassifiziert meine Rechnungen und lädt sie in die Finanzsoftware. Kein Code, keine IFs und THENs. Nur KI.

Die meisten Organisationen schreiben noch klassischen Code. Meine Coaching-Kunden sind überfordert von dem Weg, der vor ihnen liegt. Genauso wie die CTOs und Gründer, mit denen ich in den letzten Monaten gesprochen habe. Sie wissen nicht, wo sie anfangen sollen, was sie messen sollen oder wie schnell sie vorangehen sollen.

Um ihnen zu helfen einen Weg nach vorne zu finden, habe ich diese neun KI-Adoptionsstufen entwickelt. Du gehst von Stufe eins (Google-Suche ersetzen) bis Stufe neun (AI-Only, keine Software).

Die Neun Stufen

KI wie Stack Overflow / Google nutzen
Read-only Prompts zur Code-Analyse
Jeder nutzt KI täglich
Bugs analysieren, Lösungen vorschlagen
Funktionen generieren + Magic Cut & Paste
Prototype First (mit KI)
KI generiert Code, Mensch reviewed
Code nicht anschauen - KI Guardrails
AI-Only / Keine Software

Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament Stufen 1-3: Fundament

Stufe 1: KI wie Stack Overflow nutzen

Statt zu googeln oder Stack Overflow zu durchsuchen, fragen Entwickler eine KI wie sie ein Feature implementieren, eine API oder ein Framework nutzen und eine Library finden. Die KI fasst den Code nicht an. Entwickler übersetzen manuell zwischen ihrer Codebase und den KI-Antworten.

Deine Aufgabe als CTO: Friction entfernen. Lizenzen bezahlen. Es akzeptabel machen, KI zu nutzen. Deine Erwartungen zur KI-Nutzung kommunizieren. Deine Vision für die Zukunft vermitteln, die Entwickler mitnimmt. Manche Entwickler fühlen sich schuldig oder denken es ist Schummeln - diese Denkweise schnell eliminieren.

Anwendungsfälle:

“Wie implementiere ich X in Framework Y?”
Die richtige Library für eine Aufgabe finden
API-Dokumentation verstehen
Fehlermeldungen debuggen (lange Type Error Messages in die KI kopieren)

Stufe 2: Read-only Prompts zur Code-Analyse

Entwickler nutzen KI um Code auf Bugs, Sicherheitsprobleme und Performance-Issues zu analysieren. KI liest Codebases, CI/CD-Configs, Terraform-Files, Production-Settings. Wenn Entwickler zu unbekanntem Code wechseln, bitten sie die KI ihn zu erklären.

Deine Aufgabe als CTO: Prompt-Bibliotheken etablieren. Dein Team in effektivem Prompting trainieren. Das ist besonders mächtig fürs Onboarding - neue Entwickler kommen in Tagen statt Wochen auf Geschwindigkeit.

Anwendungsfälle:

Unbekannte Codebases / neue Microservices verstehen
Legacy-Systeme navigieren
Alternative Architekturlösungen erkunden
Schnelleres Onboarding für neue Mitarbeiter oder Team-Wechsler

Stufe 3: Jeder nutzt KI täglich

Das ist dein erstes grosses Etappenziel. KI ist nicht mehr gelegentlich - sie ist essenziell. Jeder Entwickler nutzt sie jeden Tag. Du kannst nicht zu höheren Stufen wechseln bevor nicht jeder hier ist - und du jeden mitgenommen hast. Das ist das Mt.Everest Basecamp.

Deine Aufgabe als CTO: Das messen. KI-Nutzung im Team tracken. Wenn jemand KI nicht täglich nutzt, herausfinden warum. Tooling-Problem? Skill-Gap? Widerstand? Beheben. Wenn es Widerstand gibt, an deiner Vision und Kommunikation arbeiten. Wo ist der Benefit für den Entwickler KI zu nutzen? Wenn du das nicht klar gemacht hast, wird der Widerstand zunehmen.

Anwendungsfälle:

Alle Level 1 und 2 Anwendungsfälle, aber täglich
KI wird die erste Anlaufstelle für Hilfe
Team teilt Prompts und KI-Workflows
Team teilt KI-Erfahrungen und Best Practices

Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code Stufen 4-6: KI schreibt Code

Stufe 4: Bugs analysieren, Lösungen vorschlagen

KI findet Bug-Ursachen und schlägt Fixes vor. KI liest Tickets von Jira oder Linear und schlägt Implementierungspläne vor - nachdem sie die Codebase und alle Dokumentationen gelesen hat.

Deine Aufgabe als CTO: Dokumentation wird kritisch. Nicht für Entwickler - für KI. Alles in den Köpfen der Entwickler muss externalisiert werden. ADRs, Architektur-Docs, Runbooks, API-Beschreibungen. Das Warum des Business, Business-Anforderungen, technische Constraints. Wenn die KI es nicht lesen kann, existiert es nicht.

Anwendungsfälle:

KI liest Jira/Github/Linear Tickets und schlägt Implementierungspläne vor
KI schlägt das nächste Ticket zum Bearbeiten vor
Crash Logs und Stack Traces analysieren um Root Causes zu finden
Performance-Bottlenecks aus Metriken diagnostizieren (KI mit APM über MCP verbinden)
Security-Vulnerability-Analyse mit Fix-Vorschlägen

Stufe 5: Funktionen generieren + Magic Cut & Paste

Ein weiteres grosses Etappenziel: KI schreibt Code und Entwickler vertrauen ihm. KI generiert Funktionen, Data Objects, Database Mappings, einfache Controller. Entwickler pasten Code und lassen KI ihn an die Stelle anpassen wo er eingefügt wurde.

Deine Aufgabe als CTO: Grenzen definieren. Welchen Code kann KI generieren? Mit side-effect-freien Funktionen, Datentransformationen, Boilerplate anfangen. KI von sicherheitskritischen Pfaden fernhalten bis du Vertrauen aufgebaut hast.

Anwendungsfälle:

Autocomplete (Cursor, Copilot) - TAB, TAB, TAB - beschleunigt Routine-Coding
Unit Tests aus echtem Code generieren (erst 10% Coverage manuell erreichen bevor du KI Tests schreiben lässt)
Mock-Daten für Tests und UI-Previews generieren
Daten für Entwickler generieren (alle Usecases, registrierter User, zahlender Kunde, …)
Boilerplate-Scaffolding (DTOs, Config-Files, repetitives Setup)
Datenbank-Queries, Schema-Design, Migrations-Skripte
API-Endpoints generieren (REST oder GraphQL)

Stufe 6: Prototype First

Die Organisation invertiert ihren Prozess. Keine Tickets und Designs mehr vor dem Code. KI erstellt zuerst funktionierende Prototypen. Stakeholder reagieren auf etwas Echtes. Dann generiert KI die Tickets und Anforderungen.

Deine Aufgabe als CTO: Das braucht Buy-in von Product. Ihnen schnellere Feedback-Loops verkaufen. Prototypen in Stunden statt Sprints. Den Wasserfall aus Specs-dann-Code killen. Das ist ein grosser Schritt für Entwickler von Codern zu Product Engineers.

Anwendungsfälle:

UI-Komponenten aus Mockups und Specs erstellen
Vollständige Feature-Prototypen für Stakeholder-Feedback
Tickets und Anforderungen nach dem Prototyping generieren

Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code Stufen 7-9: KI-Owned Code

Stufe 7: KI generiert Code, Mensch reviewed

KI macht das gesamte Coding. Entwickler interagieren über Specs und Prompts, nicht durch Code schreiben. Nachdem KI Code geschrieben hat, reviewen Entwickler alles. Wenn du die KI Code schreiben lässt, übernimmst du die Verantwortung für die Ergebnisse. “Die KI hat das geschrieben” ist keine gültige Verteidigung für einen kritischen Bug oder Incident. Du generierst es, du besitzt es.

Deine Aufgabe als CTO: Das ist die letzte Stufe von human-owned Code. Stark in Code-Review-Skills investieren. Ein Training machen was man bei KI-Code beachten muss. Eine Checkliste haben. Deine Entwickler werden Editoren, nicht Autoren. Anderes Skillset. Manche werden aufblühen, manche nicht.

Anwendungsfälle:

Refactoring - besonders effektiv gepaart mit klaren Referenzen und unterstützt von Tests
Vollständige Feature-Implementierung aus Specs
Bug-Fixes mit menschlichem Code-Review

Stufe 8: Code nicht anschauen - KI Guardrails

Wir haben die Grenze zu KI-owned Code überschritten. KI liest Tickets, ändert Code, committet, deployt. Menschen reviewen nicht jede Zeile. Stattdessen baust du Guardrails: Security-Checks, Performance-Tests, Compliance-Validierung, Tests. In diesem Übergang werden Entwickler zu Creatoren und sind keine Coder mehr. Um Entscheidungen über die Code-Qualität zu treffen, schau dir die Tests an - lass KI eine Zusammenfassung erstellen was getestet wird. Bist du zuversichtlich?

Deine Aufgabe als CTO: Hier verdienst du dein Gehalt. Die Guardrails definieren. Was muss vor dem Deployment passieren? Wie fängst du KI-Fehler ab? Was ist deine Rollback-Strategie? Wenn du das falsch machst, bist du auf der Titelseite. Aber hier beginnt die Explosion in der Produktivität.

Anwendungsfälle:

Automatisches PR-Merging nachdem KI-verifizierte Tests bestanden haben
Automatisches Bug-Fixing aus Production Logs
Automatisches Bug-Fixing aus Tickets
Self-healing Production-Systeme die Issues autonom fixen
Autonomes Security-Patching innerhalb definierter Grenzen
KI-getriebene Feature-Releases gated by Metriken, nicht Menschen
Eine KI schreibt Code, ein anderes Modell macht das Code-Review oder schreibt die Tests

Stufe 9: AI-Only / Keine Software

Software verschwindet als primäres Tool. Statt eines ERP-Systems macht KI ERP mit Tool-Integrationen. Statt dass ein CRM E-Mails sendet, handhabt KI das direkt. Die Implementierung ist irrelevant - nur Ergebnisse zählen.

Deine Aufgabe als CTO: Hier holt dich die Zukunft ein. Bis jetzt haben die meisten Änderungen Entwickler betroffen. Jetzt musst du dich dramatisch ändern. Vielleicht hast du keinen Job mehr. Oder dein Job wird Ergebnisse und Constraints definieren, nicht Systeme bauen. Wir sehen das bereits bei Militärdrohnen. Es wird einige Zeit dauern, vielleicht ein Jahrzehnt, bis es dich erreicht, aber es wird passieren.

Anwendungsfälle:

KI-powered Services statt Code-Ausführung
KI-gemanagte Datenpipelines die sich an wechselnde Anforderungen anpassen
Ergebnis-definierte Prozesse wo das “Wie” vollständig KI’s Domäne ist
“In den US-Markt expandieren”

Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst Was du wissen musst

Was CTOs wissen müssen

Stufen überlappen sich. Jeder Entwickler ist auf seiner eigenen Stufe. Manche sind voraus, manche hinten. Das ist in Ordnung. Den Median über Zeit nach oben bewegen. Niemand kann zurückbleiben.
Unterschiedlicher Code, unterschiedliche Stufen. Deine CRUD-Endpoints können auf Stufe 7 sein während dein Payment Processing auf Stufe 3 bleibt. Risiko an Fähigkeit anpassen.
Risiko steigt mit der Stufe, aber auch die Gewinne. Stufe 8 ist gefährlich wenn du Guardrails falsch machst. Es ist auch dort wo Produktivität sich multipliziert.
Branche ist wichtig. Fintech, Healthcare, Avionik werden hinterherhinken. Consumer Apps und interne Tools werden führen. Wissen wo deine Branche ist und wohin sie geht.
Risiko sinkt über Zeit. Was sich heute gefährlich anfühlt wird in zwei Jahren Standard sein. Innerhalb eines Jahrzehnts wird AI-Only der Default sein.

Schedule a Welcome Call

Book your free 30-minute discovery call below. Let's talk honestly about your challenges and whether coaching is the right next step for you.

Current availability: Booking 2-3 weeks out for new coaching engagements

Or send me an email or message on Linkedin

Wo anfangen

Deine Organisation ehrlich einschätzen. Auf welcher Stufe ist dein Median-Entwickler? Was hält die Nachzügler zurück?

Wenn du unter Stufe 3 bist, ist das dein einziges Ziel. Alle dazu bringen KI täglich zu nutzen bevor du dir Sorgen um KI-generierten Code machst.

Wenn du auf Stufe 3-4 bist, anfangen mit Stufe 5-6 bei Low-Risk-Projekten zu experimentieren. Vertrauen und Case Studies aufbauen.

Wenn du auf Stufe 5+ bist, bist du den meisten voraus. Anfangen über Guardrails nachzudenken und wie Stufe 8 für deinen Kontext aussieht.

Die CTOs die das zuerst herausfinden gewinnen. Die, die warten, werden von Wettbewerbern disrupted die 10x schneller mit 1/10 des Teams shippen. Sei nicht die zweite Gruppe. Wäge deine Risiken und Rewards ab.