Programmieren lernen 2026: Wie KI die Softwareentwicklung verändert

Welche Programmiersprache soll ich lernen?

Diese Frage galt lange Zeit als entscheidend, wenn es darum ging, Programmieren zu lernen. Mit dem Aufkommen von KI rückt die Bedeutung der Programmiersprache jedoch zunehmend in den Hintergrund. Moderne KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge ermöglichen es, Code in verschiedenen Sprachen zu generieren, zu erklären und zu übersetzen. Durch Vibe Coding ist es sogar möglich, Code zu generieren, ohne eine Programmiersprache zu beherrschen. 

Laut einer der größten Community-Plattformen für Entwickler, Stack Overflow, nutzen bereits heute 51 Prozent aller befragten Entwickler:innen täglich KI-Tools. Ganze 81 Prozent nutzen künstliche Intelligenz regelmäßig in ihrem Entwicklungsprozess oder planen, dies künftig zu tun. 

Dennoch müssen Entwickler:innen dazu in der Lage sein, durch KI erzeugten Code zu bewerten. Dazu und für ein allgemeines Grundverständnis ist das Erlernen einer bestimmten Programmiersprache weiterhin essenziell. Entscheidend ist dabei vor allem, was der Lernende damit anfangen möchte. Für das Bauen von Websites und Apps eignen sich zum Beispiel Python und JavaScript. Für Enterprise-Software und Backend-Systeme sind Java und C# verbreitete Programmiersprachen. Game-Engines und High-Performance-Software werden überwiegend in C++ oder C# geschrieben. 

Online-Kurs für KI-gestütztes Programmieren

Der Fokus von Softwareentwicklung verschiebt sich also immer mehr vom Schreiben von Code zu Problemlösung, Architektur und Produktentwicklung. In unserem AI Software Engineering Online-Kurs lernen Teilnehmende moderne Softwareentwicklung über das bloße Lernen von Programmieren hinaus. Es geht um den Einsatz von Tools für KI-gestütztes Entwickeln, Workflow Automation und Observability von AI-generiertem Code.

Bei unserem AI Software Engineering Bootcamp handelt es sich um ein akkreditiertes Bildungsangebot. Es ist somit zu 100 Prozent förderfähig durch den Bildungsgutschein der Agentur für Arbeit.

Weitere Kurse und Lernangebote

Darüber hinaus gibt es eine ganze Reihe an weiteren Bildungsangeboten, um Programmieren zu lernen. Hier eine Übersicht:

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• Online-Plattformen und Tutorials: Eine gute Möglichkeit für Autodidakten bieten Online-Plattformen wie Codecademy, freeCodeCamp, Udemy und Coursera. Dabei handelt es sich um flexible, selbstgesteuerte Lernpfade. Auch auf YouTube gibt es verschiedene Kanäle, die sich mit dem Thema befassen und teilweise sogar vollständig kostenlose Online-Kurse anbieten. 
• Bootcamps: Dabei handelt es sich um Intensivkurse mit einem festen Lehrplan und Anwesenheit, entweder vor Ort oder in einem Online-Kurs. Entsprechende Angebote sind meist sowohl in Voll- als auch in Teilzeit möglich. Am Ende erhalten Teilnehmer:innen ein Zertifikat.  
• Formale Bildungsabschlüsse: Deutlich umfangreicher sind Studiengänge an Fachhochschulen und Universitäten. Studiengänge mit Programmieren als Bestandteil sind beispielsweise Informatik, Software Engineering und Data Science. Berufsbegleitend lässt sich Programmieren auch an Fernuniversitäten lernen. 

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Vom Programmieren zum T-shaped Software Engineer

Durch den Einsatz von KI wandelt sich die Rolle von Softwareentwickler:innen vom reinen Programmieren hin zu einem deutlich breiteren Rollenverständnis. Routineaufgaben wie Codegenerierung, Debugging und Tests übernimmt zunehmend die KI. Wer heute Programmieren lernen möchte, sollte sich demnach breiter aufstellen. Ein Grund, warum häufig auch von einem T-shaped Software Engineer die Rede ist. 

Neben Programmieren und Code verfügen moderne Softwareentwickler:innen über Fähigkeiten und Wissen in angrenzenden Disziplinen wie: 

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• Produkt und Nutzerorientierung: Software entsteht nicht im luftleeren Raum, sondern ist eingebettet in einen Kontext aus Nutzerbedürfnissen und Business-Goals. Programmierer:innen schmelzen dabei immer enger mit Produktmanager:innen zusammen. 
• Product Design: Dazu zählt auch das Entwickeln nutzerfreundlicher User Interfaces und eine intuitive User Experience. Hier bilden Programmierer:innen die Schnittstelle zwischen Umsetzung und Design. 
• Softwarearchitektur: Während KI wiederkehrende, standardisierte Routineaufgaben übernimmt, bleibt Softwareentwickler:innen mehr Zeit für das große Ganze. Dazu zählen die Skalierbarkeit, Cyber Security und Wartbarkeit von Systemen ebenso wie Datenflüsse und Abhängigkeiten. 
• DevOps und Betrieb: Software endet nicht mit dem Schreiben von Code. Kenntnisse über Deployment, Continuous Integration und den Betrieb von Anwendungen sind essenziell, um Software zuverlässig in Produktion zu bringen und dort stabil zu betreiben. 

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Die Zukunft der Softwareentwicklung

Programmieren lernen allein reicht heute nicht mehr aus, um heutigen Anforderungen an die Rolle des Software Engineers gerecht zu werden. Der Aufgabenbereich verschiebt sich zunehmend vom Schreiben von Code zur ganzheitlichen Entwicklung von Softwarelösungen. So übernehmen KI-Tools Routineaufgaben und unterstützen bei der Programmierung, während sich Entwickler:innen stärker auf Nutzerbedürfnisse, UX/UI Design, Produktziele und Softwarearchitektur konzentrieren. 

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Doch auch wenn Entwicklung künftig zunehmend durch KI gestützt wird, sind Programmierkenntnisse nach wie vor von Bedeutung. Sie bilden die Grundlage, um KI-generierten Code zu verstehen, zu bewerten und gezielt anzupassen.