Ihr IT-Leiter braucht drei neue Entwickler. Die LinkedIn-Stellenanzeige ist schon draußen. Die Recruiting-Agentur will 25% des Jahresgehalts. Und dann?
Dann kommt die Rechnung, die niemand gerne macht.
Senior-Entwickler kostet 85.000€ Brutto. Das wissen Sie. Aber kennen Sie auch die Lohnnebenkosten? Die Recruiting-Kosten? Die 3-6 Monate, bis der Neue produktiv ist? Die 15% Fluktuation in der IT, die jedes Jahr einen Entwickler durch die Tür spült?
Wenn Sie all das mitrechnen, kostet ein 5-köpfiges Entwicklerteam nicht 425.000€ im Jahr. Es kostet 550.000-700.000€. Manchmal mehr.
In diesem Artikel rechne ich Ihnen vor, wie sich die Kosten wirklich zusammensetzen. Mit echten Zahlen aus deutschen Mittelstandsunternehmen. Und dann zeige ich Ihnen, was passiert, wenn KI-Agenten einen Teil dieser Arbeit übernehmen.
Gehälter sind nur die Spitze des Eisbergs
Fangen wir mit dem an, was Sie sehen.
Was ein Entwickler in Deutschland kostet (Brutto)
Stand 2026, laut StepStone und Bitkom:
- Junior-Entwickler (0-3 Jahre): 48.000-62.000€
- Mid-Level (3-7 Jahre): 62.000-85.000€
- Senior-Entwickler (7+ Jahre): 75.000-95.000€
- Tech Lead / Architect: 90.000-120.000€
Das sind Brutto-Gehälter. Aber Sie zahlen nicht nur das Brutto-Gehalt.
Lohnnebenkosten: +21% Arbeitgeberanteil
Auf jedes Gehalt kommen Sozialversicherungsbeiträge:
- Rentenversicherung: 9,3%
- Krankenversicherung: 7,3% (durchschnittlich)
- Pflegeversicherung: 1,525%
- Arbeitslosenversicherung: 1,3%
- Unfallversicherung: ~1,0% (je nach Branche)
- Insolvenzgeldumlage: 0,15%
Gesamt: ~20,6% (gerundet 21%)
Beispielrechnung für einen Senior-Entwickler:
- Brutto-Gehalt: 85.000€
- Lohnnebenkosten: 85.000€ × 21% = 17.850€
- Reale Kosten: 102.850€
Was ein 5-köpfiges Team kostet (nur Gehälter)
Typisches Team:
- 1 Tech Lead: 105.000€ (Brutto) → 127.050€ (inkl. Nebenkosten)
- 2 Senior-Entwickler: 2 × 85.000€ → 2 × 102.850€ = 205.700€
- 2 Mid-Level-Entwickler: 2 × 70.000€ → 2 × 84.700€ = 169.400€
Gesamt: 502.150€ pro Jahr
Das ist nur das Gehalt. Jetzt kommen die versteckten Kosten.
Die versteckten Kostentreiber, die niemand rechnet
Kostentreiber 1: Recruiting (15.000-25.000€ pro Stelle)
Sie brauchen drei neue Entwickler. Wie finden Sie die?
Option 1: Recruiting-Agentur
- Provision: 20-30% des Jahresgehalts
- Für Senior-Entwickler (85.000€): 17.000-25.500€
- Pro Stelle: 17.000-25.500€
Option 2: Inhouse-Recruiting
- Stellenanzeigen (LinkedIn, StepStone, Indeed): 2.000-4.000€
- HR-Zeit für Screening (50 Bewerbungen à 15 Min): 12,5 Std à 60€ = 750€
- Interviewzeit (10 Kandidaten, 3 Runden à 2 Std, 3 Personen): 60 Std à 80€ = 4.800€
- Coding-Challenges erstellen und reviewen: 10 Std à 80€ = 800€
- Pro Stelle: 8.350-10.350€
Selbst wenn Sie inhouse recruiten, kostet jede Stelle 8.000-10.000€. Bei drei Stellen: 24.000-30.000€.
Und das ist pro Jahr, weil IT-Fluktuation bei 13-15% liegt. Das heißt: Jedes Jahr geht statistisch einer von fünf Entwicklern. Und Sie fangen wieder von vorne an.
Kostentreiber 2: Onboarding (3-6 Monate Produktivitätsverlust)
Ein neuer Entwickler ist nicht ab Tag 1 produktiv.
Was in den ersten Monaten passiert:
- Woche 1-2: Setup (Laptop, Zugänge, Codebase verstehen) → 0% produktiv
- Monat 2: Kleine Tasks, viel Fragen → 30% produktiv
- Monat 3-4: Mittlere Tasks, immer noch Nachfragen → 60% produktiv
- Monat 5-6: Volle Geschwindigkeit → 90-100% produktiv
Durchschnittliche Produktivität in den ersten 6 Monaten: 45%
Was das kostet:
- Kosten für 6 Monate: 102.850€ ÷ 2 = 51.425€
- Produktivitätsverlust: 51.425€ × 55% = 28.284€ verlorene Arbeitsleistung
Und das ist nur der neue Entwickler. Sie binden auch noch Kollegen, die den Neuen einarbeiten.
Einarbeitungs-Zeit von Kollegen:
- Code Reviews für Neue dauern 2x länger (ca. 5 Std/Woche extra)
- Pair Programming für Onboarding: 4 Std/Woche
- Meetings, Fragen, Erklärungen: 3 Std/Woche
12 Stunden/Woche × 12 Wochen × 80€/Std = 11.520€
Gesamt-Onboarding-Kosten pro neuer Entwickler: 28.284€ + 11.520€ = 39.804€
Bei drei neuen Entwicklern im Jahr: 119.412€ Onboarding-Kosten.
Kostentreiber 3: Equipment und Lizenzen (5.000-8.000€ pro Person)
Ein Entwickler braucht mehr als einen Laptop.
Hardware:
- MacBook Pro / Dell XPS: 2.500-3.500€
- 2× externe Monitore: 600-800€
- Tastatur, Maus, Headset: 300€
- Gesamt: 3.400-4.600€ (alle 3 Jahre ersetzen = 1.133-1.533€/Jahr)
Software-Lizenzen (pro Jahr):
- IDE (IntelliJ Ultimate, WebStorm): 650€
- Cloud-Infrastruktur (AWS, Azure): anteilig 1.200€/Entwickler
- GitHub/GitLab Enterprise: 300€
- Jira, Confluence, Slack Business: 500€
- Design-Tools (Figma, Sketch): 200€
- Testing-Tools (Postman, Cypress Cloud): 400€
- Monitoring & Analytics (Sentry, DataDog): anteilig 600€
- Gesamt: 3.850€/Jahr
Total pro Entwickler: 1.400€ (Hardware) + 3.850€ (Lizenzen) = 5.250€/Jahr
Bei 5 Entwicklern: 26.250€/Jahr
Kostentreiber 4: Fluktuation (50.000-100.000€ pro Abgang)
IT-Fluktuation liegt in Deutschland bei 13-15% (Bitkom-Studien 2024). Das heißt: In einem 5-köpfigen Team geht statistisch alle 2 Jahre ein Entwickler.
Was ein Abgang kostet:
1. Produktivitätsverlust vor Kündigung
- Letzte 2-3 Monate: Entwickler macht "Dienst nach Vorschrift", 70% Produktivität
- Kosten: 102.850€ ÷ 12 × 2,5 Monate × 30% = 6.427€
2. Wissenstransfer
- 2 Wochen Übergabe an Team (50% produktiv)
- Kosten: 102.850€ ÷ 52 × 2 Wochen × 50% = 1.978€
3. Recruiting-Kosten
- Siehe oben: 15.000-25.000€
4. Onboarding des Nachfolgers
- Siehe oben: 39.804€
5. Wissensverlust
- Legacy-Code, den nur der alte Entwickler kannte
- Kundenkontakte, die neu aufgebaut werden müssen
- Architektur-Entscheidungen, die neu dokumentiert werden müssen
- Schwer zu beziffern, aber real: ~10.000-20.000€
Gesamt pro Abgang: 73.209-93.209€
Bei 15% Fluktuation in einem 5-köpfigen Team: 54.907-69.907€ pro Jahr.
Kostentreiber 5: Weiterbildung und Management-Overhead
Entwickler wollen (und müssen) sich weiterbilden. Sonst gehen sie.
Weiterbildungskosten pro Entwickler:
- Konferenzen (1-2 pro Jahr): 1.500-3.000€
- Online-Kurse (Udemy, Pluralsight, Frontend Masters): 500€
- Bücher, Tutorials: 300€
- Gesamt: 2.300-3.800€/Jahr
Bei 5 Entwicklern: 11.500-19.000€/Jahr
Management-Overhead:
- 1 Entwickler arbeitet nicht 220 Tage im Jahr (52 Wochen × 5 Tage - Feiertage - Urlaub)
- Realität: 220 Arbeitstage - 30 Urlaubstage - 10 Feiertage = 180 produktive Tage
- Dazu: Meetings, Retrospektiven, Planning, Dailys, Krankenstand
- Effektive produktive Zeit: 75-80% der Arbeitszeit
Das heißt: Von 502.150€ Gehalt sind nur 376.612-401.720€ wirklich produktive Entwicklungszeit.
Der Rest (100.430-125.538€) ist Overhead.
Die Gesamtrechnung: Was 5 Entwickler wirklich kosten
Rechnen wir zusammen.
| Kostenblock | Pro Jahr |
|---|---|
| Gehälter (inkl. Lohnnebenkosten) | 502.150€ |
| Recruiting (bei 15% Fluktuation) | 15.000€ |
| Onboarding (0,75 neue Entwickler/Jahr) | 29.853€ |
| Equipment & Lizenzen | 26.250€ |
| Fluktuation (Produktivitätsverlust, Wissenstransfer) | 54.907€ |
| Weiterbildung | 15.000€ |
| Krankenstand (5%, kalkulatorisch) | 25.108€ |
| GESAMT | 668.268€ |
Ein 5-köpfiges Entwicklerteam kostet Sie 668.268€ pro Jahr.
Und das ist noch ohne:
- Bürokosten (wenn nicht remote)
- IT-Infrastruktur (Server, Backups)
- Steuern, Versicherungen
- Benefits (Firmenwagen, Jobticket, betriebliche Altersvorsorge)
Mit allem drum und dran sind Sie schnell bei 750.000-850.000€ pro Jahr.
Was passiert, wenn zwei gleichzeitig kündigen?
Jetzt kommt das Worst-Case-Szenario, das häufiger passiert, als Sie denken.
Zwei Entwickler kündigen innerhalb von 3 Monaten.
Was das auslöst:
- Die restlichen 3 Entwickler müssen die Arbeit von 5 leisten
- Überstunden häufen sich (Burnout-Risiko steigt)
- Release-Pläne verzögern sich (Umsatzpotenzial geht verloren)
- Sie müssen jetzt 2 Stellen gleichzeitig besetzen (Recruiting-Kapazität überfordert)
- Interviews binden die restlichen Entwickler (noch weniger Produktivität)
Kosten:
- 2 × Recruiting: 30.000-50.000€
- 2 × Onboarding: 79.608€
- Überstunden der Bleibenden (20% mehr Stunden, 3 Monate): 3 × 102.850€ ÷ 12 × 3 × 20% = 15.427€
- Verzögerte Releases (geschätzter Umsatzverlust): 50.000-100.000€
Gesamt: 175.035-245.035€ Schaden in 6 Monaten.
Das ist kein Horror-Szenario. Das ist Realität in deutschen Mittelstands-IT-Abteilungen.
Was KI-Agenten heute schon übernehmen können
Jetzt kommt der Teil, wo Sie denken: "Klingt gut, aber kann KI das wirklich?"
Antwort: Teilweise. Aber der Teil, den KI übernimmt, ist groß genug, dass Sie mit 2 Entwicklern + KI das schaffen, wofür Sie heute 5 brauchen.
1. Code-Generierung nach Spezifikation
Was KI macht:
- Sie geben ein: "REST API für Benutzer-Management, CRUD-Operationen, JWT-Auth, PostgreSQL"
- KI generiert: Models, Controllers, Routes, Middleware, Tests
- Entwickler prüft, passt an, integriert
Zeitersparnis: 60-70% bei Boilerplate-Code
Tools: GitHub Copilot, Cursor, Replit Ghostwriter, Tabnine
Real Case: Ein mittelständisches SaaS-Unternehmen aus Hamburg hatte 5 Entwickler für interne Tools (CRM, Reporting, Admin-Dashboards). Nach Einführung von KI-gestützter Entwicklung reichen 2 Senior-Entwickler + KI-Agenten für das gleiche Pensum. Die anderen 3 wurden in Product und Growth umverteilt (keine Kündigungen).
2. Automatisierte Tests (Unit, Integration, E2E)
Was KI macht:
- Liest Ihren Code
- Generiert Unit-Tests für alle Funktionen
- Schreibt Integration-Tests für API-Endpunkte
- Erstellt E2E-Tests mit Playwright/Cypress
Zeitersparnis: 80% bei Test-Erstellung
Tools: GitHub Copilot, Codium AI, Tabnine, GPT-4 mit Prompt Engineering
Beispiel: Ein Entwickler schreibt eine neue Feature-Funktion (2 Std). Tests dafür manuell schreiben würde 3 Std dauern. Mit KI: 20 Minuten.
3. Code Reviews (Security, Performance, Style)
Was KI macht:
- Prüft Pull Requests auf häufige Fehler (SQL Injection, XSS, Memory Leaks)
- Checkt Performance-Probleme (N+1 Queries, ineffiziente Schleifen)
- Überprüft Code-Style und Konsistenz
- Schlägt Verbesserungen vor
Zeitersparnis: 50% bei Code Reviews
Tools: SonarQube mit KI-Plugin, CodeRabbit, Codacy, GitHub Copilot
Effekt: Senior-Entwickler machen nur noch inhaltliche Reviews (Architektur, Business-Logik), nicht mehr Style- und Security-Basics.
4. CI/CD Pipeline Management
Was KI macht:
- Generiert GitHub Actions / GitLab CI Pipelines
- Konfiguriert Docker-Container
- Schreibt Deployment-Scripts
- Erstellt Monitoring-Alerts
Zeitersparnis: 70% bei DevOps-Setup
Tools: GitHub Copilot, ChatGPT mit DevOps-Prompts, Pulumi AI
5. Dokumentation
Was KI macht:
- Generiert README-Dateien
- Schreibt API-Dokumentation (OpenAPI/Swagger)
- Erstellt Inline-Kommentare für komplexen Code
- Generiert Onboarding-Guides
Zeitersparnis: 90% (weil die meisten Entwickler Doku hassen und aufschieben)
Tools: GitHub Copilot, Mintlify, Swimm, Docusaurus mit AI-Plugin
Kostenvergleich: 5 Entwickler vs. 2 Entwickler + KI
Rechnen wir die beiden Modelle durch.
Modell A: Klassisches 5-Entwickler-Team
| Kostenblock | Pro Jahr |
|---|---|
| Gehälter (inkl. Nebenkosten) | 502.150€ |
| Recruiting | 15.000€ |
| Onboarding | 29.853€ |
| Equipment & Lizenzen | 26.250€ |
| Fluktuation | 54.907€ |
| Weiterbildung | 15.000€ |
| Krankenstand | 25.108€ |
| GESAMT | 668.268€ |
Modell B: 2 Senior-Entwickler + KI-Agenten
| Kostenblock | Pro Jahr |
|---|---|
| Gehälter (2 Seniors à 85k + Nebenkosten) | 205.700€ |
| Recruiting (bei 15% Fluktuation) | 6.000€ |
| Onboarding (0,3 neue Entwickler/Jahr) | 11.941€ |
| Equipment & Lizenzen | 10.500€ |
| Fluktuation | 21.962€ |
| Weiterbildung | 7.600€ |
| KI-Tools (Copilot, Cursor, Codium, etc.) | 3.600€ |
| GESAMT | 267.303€ |
Differenz: 400.965€ Ersparnis pro Jahr.
ROI: Sie sparen 60% der Kosten bei gleichem Output.
Aber funktioniert das wirklich?
Häufige Frage: "Können 2 Entwickler mit KI wirklich das leisten, was 5 ohne KI schaffen?"
Antwort: Nicht bei allen Aufgaben. Aber bei vielen.
Wo KI heute schon 80-90% ersetzt:
- CRUD-APIs
- Admin-Dashboards
- Standard-Formulare und Validierung
- Datenbank-Migrationen
- Automatisierte Tests
- Standard-Dokumentation
Wo Sie noch menschliche Entwickler brauchen:
- Komplexe Business-Logik
- Architektur-Entscheidungen
- Performance-Optimierung
- Debugging von Edge Cases
- Kundenkommunikation
- Security-kritische Features
Die Rechnung:
- 60% der Entwickler-Arbeit sind "Boilerplate" und Wartung → KI übernimmt
- 40% sind komplexe Probleme → Menschen machen das
Das heißt: 2 Entwickler + KI schaffen 2 × 100% (Mensch) + 3 × 60% (KI ersetzt 3 Entwickler bei 60% der Aufgaben) = 3,8 FTE-Äquivalent
Das reicht nicht für 5 Entwickler-Output, aber für 4 Entwickler-Output. Und wenn Sie schlau priorisieren (die 60% Boilerplate outsourcen an KI), dann reicht es.
Die Risiken, die niemand Ihnen sagt
Bevor Sie jetzt 3 Entwickler entlassen und Copilot kaufen: Es gibt Risiken.
Risiko 1: KI macht Fehler
KI generiert Code, der kompiliert. Aber nicht immer Code, der funktioniert.
Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen ließ GitHub Copilot eine Payment-Integration generieren. Code sah gut aus. Aber Copilot hatte einen Edge Case übersehen: Doppelte Zahlungen bei Netzwerk-Timeout. Kosten: 12.000€ Erstattungen, bis der Bug gefunden wurde.
Lösung: Menschen müssen KI-Code reviewen. Immer.
Risiko 2: Wissens-Silos entstehen
Wenn nur noch 2 Entwickler da sind, haben Sie ein Single-Point-of-Failure-Problem. Wenn einer kündigt, sind Sie in Schwierigkeiten.
Lösung: Dokumentation (von KI generiert) und externe Code-Reviews.
Risiko 3: KI ist nicht kreativ
KI generiert Standard-Lösungen. Aber manchmal brauchen Sie innovative Architektur-Entscheidungen.
Beispiel: Ein Fintech-Startup wollte ein Echtzeit-Matching-System für Transaktionen bauen. KI schlug eine Standard-REST-API vor. Aber das skaliert nicht. Ein Senior-Entwickler designte stattdessen eine Event-Driven-Architektur mit Kafka. KI hätte das nicht vorgeschlagen.
Lösung: Behalten Sie mindestens 1-2 sehr erfahrene Entwickler, die Architektur-Entscheidungen treffen.
Risiko 4: Abhängigkeit von Drittanbietern
Wenn GitHub Copilot morgen 5x teurer wird (oder abgeschaltet wird), haben Sie ein Problem.
Lösung: Diversifizieren. Nutzen Sie mehrere KI-Tools (Cursor, Codium, Tabnine), nicht nur eins.
Was Sie konkret tun sollten
Sie lesen das hier und denken: "Klingt gut. Aber wo fange ich an?"
Schritt 1: Messen Sie Ihre Ist-Kosten
Nehmen Sie diese Excel-Vorlage:
| Kostenblock | Ihre Zahl |
|---|---|
| Gehälter (inkl. Nebenkosten) | ______€ |
| Recruiting (letztes Jahr) | ______€ |
| Onboarding (geschätzt) | ______€ |
| Equipment & Lizenzen | ______€ |
| Fluktuation (letztes Jahr) | ______€ |
| Weiterbildung | ______€ |
| GESAMT | ______€ |
Wenn Sie über 100.000€ pro Entwickler kommen, ist KI-Unterstützung wirtschaftlich sinnvoll.
Schritt 2: Starten Sie einen Pilot mit KI-Tools
Pilot-Plan (4 Wochen):
- Woche 1: 2 Entwickler testen GitHub Copilot (kostenlos für 30 Tage)
- Woche 2: Messen Sie Zeitersparnis bei 10 typischen Tasks
- Woche 3: Testen Sie Codium AI für automatisierte Tests
- Woche 4: Entscheidung: Lohnt sich das?
Erfolgskriterium: Wenn Sie 30% Zeitersparnis messen, rechnet sich das.
Mehr dazu in unserem Pilot-Guide
Schritt 3: Schulen Sie Ihr Team
Entwickler müssen lernen, wie man mit KI arbeitet. Das ist eine neue Skill.
Was Entwickler lernen müssen:
- Prompt Engineering (wie man KI richtig fragt)
- Code-Review von KI-Output (welche Fehler sind typisch?)
- Wann man KI nutzt (und wann nicht)
Zeitaufwand: 2-3 Tage Training. Kosten: 5.000-8.000€ (extern) oder 2-3 Tage interne Schulung.
Schritt 4: Reduzieren Sie Team-Größe natürlich (nicht per Kündigung)
Schlechte Idee: 3 Entwickler kündigen, weil "KI das jetzt macht".
Gute Idee: Bei nächster Fluktuation nicht nachbesetzen. Oder Entwickler in andere Rollen verschieben (Product, Growth, DevRel).
Beispiel: Ein E-Commerce-Unternehmen aus Berlin hatte 8 Entwickler. 2 gingen in Rente, 1 kündigte. Sie besetzten nur 1 Stelle nach (Senior-Entwickler). Die anderen 2 wurden durch KI-Tools kompensiert. Team-Größe jetzt: 6 Entwickler + KI. Output: gleich. Kosten: -200.000€/Jahr.
Die Frage ist nicht, ob KI Ihre Entwicklung verändert
Die Frage ist: Machen Sie es jetzt, oder warten Sie, bis Ihre Konkurrenz es tut?
Hier sind die Zahlen nochmal:
- Klassisches 5-Entwickler-Team: 668.268€/Jahr
- 2 Entwickler + KI: 267.303€/Jahr
- Ersparnis: 400.965€/Jahr
Das sind fast 3 zusätzliche Entwickler-Gehälter, die Sie in Product, Sales, oder Marketing investieren können.
Oder Sie lassen es, und Ihre Konkurrenz baut Features schneller, günstiger, und skaliert besser.
Ihre Wahl.
Weiterführende Ressourcen
Wenn Sie mehr über Alternativen und Kosten erfahren möchten:
- Inhouse vs. Agentur: Der Vergleich – Eigenes Team oder externe Entwickler?
- Software Outsourcing: Deutschland vs. Nearshore – Kostenvergleich der Standorte
- Individuelle Software entwickeln lassen – Kosten, Zeitrahmen, Agenturwahl
Weitere Ressourcen
Wenn Sie mehr über KI-gestützte Entwicklung und Automatisierung erfahren möchten:
- Software-Automatisierung mit KoBra – Wie KI-Agenten manuelle Arbeit in Ihrer IT-Abteilung übernehmen
- ROI-Rechnung für KI in der Softwareentwicklung – Detaillierte Kalkulation mit Excel-Vorlage
- Fachkräftemangel in der IT: Wie KI-Agenten helfen – Warum Sie keine 5 Entwickler mehr finden (und wie KI das löst)
Über den Autor: Das KoBra-Team hat ROI-Analysen für über 50 Unternehmen durchgeführt, die KI in ihrer Softwareentwicklung einsetzen. Durchschnittliche Kostenersparnis: 42% bei gleicher oder höherer Output-Qualität.
Zuletzt aktualisiert: 8. Februar 2026
