39,1 Prozent der C++-Entwicklerinnen und -Entwickler verwenden KI-Tools wöchentlich zum direkten Coding, gleichzeitig berichten 77,5 Prozent von fehlerhaftem Output. Die Standard C++ Foundation dokumentiert in ihrer Umfrage ein deutliches Wachstum der KI-Nutzung seit 2025, besonders bei Tests, Debugging und Performance-Analysen. Beliebteste codespezifische Werkzeuge sind GitHub Copilot und Claude Code, während ChatGPT und Google Gemini bei nicht-codespezifischen Aufgaben führend sind. Die Umfrage zeigt zugleich breit verankertes Misstrauen, und Vergleichsdaten der Stack Overflow Developer Survey 2025 bestätigen die Kombination aus hoher Nutzung und sinkendem Vertrauen.

Die Standard C++ Foundation veröffentlichte eine Umfrage, die einen klaren Anstieg der Nutzung von KI-gestützten Werkzeugen unter C++-Entwicklern dokumentiert. Demnach stieg die wöchentliche Anwendung von KI beim direkten Schreiben von Code von 30,9 Prozent in 2025 auf 39,1 Prozent in der aktuellen Erhebung. Die Befragung erfasste Antworten von 1.434 Teilnehmenden und lief eine Woche lang, sie startete am 21. April.

Nutzungsmuster: mehr Einsatz, veränderte Aufgaben

Die Umfrage zeigt Verschiebungen in den typischen Einsatzzwecken der KI. Beim Schreiben von Tests greifen jetzt 32,2 Prozent ein- bis mehrmals pro Woche zu KI, gegenüber 20,0 Prozent in 2025. Beim Debugging stieg die wöchentliche Nutzung auf 23,2 Prozent nach 11,5 Prozent im Vorjahr. Auch die Analyse von Performance-Problemen verzeichnete einen Zuwachs, von 6,0 Prozent in 2025 auf rund 14 Prozent aktuell. Diese Zuwächse bedeuten, dass Entwickler KI zunehmend in den gesamten Entwicklungszyklus einbinden.

Die Umfrage nennt konkrete Präferenzen bei Tools. GitHub Copilot wird von 53,4 Prozent der Befragten als codespezifisches Tool am meisten genutzt, gefolgt von Claude Code mit 44,2 Prozent und OpenAI Codex mit 14,3 Prozent. Bei nicht-codespezifischen Werkzeugen führen ChatGPT mit 53,4 Prozent und Google Gemini mit 39,0 Prozent. Visual Studio Code bleibt die bevorzugte Entwicklungsumgebung, und das Februar-Update für VS Code brachte neue Konfigurationsoptionen für KI-Agenten, die solche Workflows technisch begünstigen.

Vertrauen, Kontrolle und Infrastruktur

Trotz wachsender Anwendung ist das Vertrauen in KI-Outputs gering. 77,5 Prozent der Befragten gaben an, KI liefere fehlerhaften Output. Knapp 70 Prozent vertrauen KI-Antworten generell nicht, 51 Prozent bemängeln unzureichendes Kontextverständnis, 49,5 Prozent nennen Datensicherheitsbedenken, und für 37,4 Prozent ist der Einsatz eine Kostenfrage. Diese Zahlen deuten darauf hin, dass viele Entwickler KI als Hilfsmittel sehen, nicht als autonome Lösung.

Mastheads

Die Infrastrukturpräferenzen bleiben konservativ. Klassische C++-Werkzeuge dominieren weiterhin: 81,9 Prozent nennen CMake als bevorzugtes Build-Tool, 46,2 Prozent setzen Ninja ein, 33,5 Prozent MSBuild und 30,7 Prozent Make bzw. Nmake. Bei Compilern liegt GCC mit 53,1 Prozent vorn.

Solche Zahlen unterstreichen, dass KI-Tools in die bestehende Toolchain integriert werden, ohne die Basisinfrastruktur grundlegend zu ersetzen.

Branchenanalysen und Blogtexte beschreiben einen pragmatischen Umgang: Entwickler nutzen KI eher als Sparringspartner denn als autonomen Akteur. Forschungseinordnungen warnen, dass lokale Produktivitätsgewinne durch KI nicht automatisch zu stabileren Systemen führen. Insbesondere traditionelle Verifikation und Validierung stossen bei KI-generiertem Code an Grenzen. Viele Teams verzichten daher bei sicherheitskritischen oder produktionsrelevanten Aufgaben auf automatisierte Agenten und behalten menschliche Kontrolle.

Neben der C++-spezifischen Umfrage bestätigt die breitere Stack Overflow Developer Survey 2025 ähnliche Trends. Stack Overflow meldet, dass 84 Prozent der Entwickler KI-Tools für die tägliche Arbeit nutzen oder dies planen.

Parallel dazu berichten andere Auswertungen der Stack Overflow-Daten, dass das Vertrauen in die Genauigkeit von KI-generiertem Code abnimmt. Ein Bericht nennt beispielsweise, dass nur noch 33 Prozent der Entwickler der Genauigkeit vertrauen, gegenüber 43 Prozent im Vorjahr, und 46 Prozent misstrauen Angaben zur Genauigkeit generell. Eine weitere Zusammenfassung der Stack Overflow-Ergebnisse berichtet, dass 75 Prozent Zweifel an den Outputs haben, 62 Prozent ethische oder Sicherheitsbedenken äussern und 45 Prozent angeben, das Debugging von KI-generiertem Code sei zeitraubend.

Anekdotische Darstellungen einzelner Erfahrungen sind seltener. Ein LinkedIn-Beitrag schildert Einzelfälle zur automatischen Erstellung von Flussdiagrammen, Benchmarks oder Refactoring-Vorschlägen, diese Perspektive ist jedoch als einzelnes Beispiel zu kennzeichnen und ersetzt keine belastbare Statistik.

Die Mischung aus stärkerer Nutzung und gleichzeitig hoher Skepsis hat konkrete Folgen für den Alltag von C++-Teams. Entwickler behalten Prüfpfade und Code-Reviews bei, setzen Tests und statische Analyse aktiv ein, und limitieren automatisierte Agenten in sicherheitskritischen Bereichen. Für Produktleiter bedeutet das, dass KI-Investitionen zwar kurzfristige Effizienzgewinne bringen können, zugleich aber zusätzliche Aufwände in Qualitätssicherung und Compliance nach sich ziehen.

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Als konkreter Messpunkt bleibt die Standard C++ Foundation-Umfrage, die am 21. April begann, eine Woche lief und Antworten von 1.434 Teilnehmenden sammelte.

Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung erstellt.