Wir hatten recht. Und trotzdem hat sich etwas verschoben.
23 Teile lang haben wir seit 2017 aufgeschrieben, wo agile Praxis im Alltag verbogen wird; von der Definition of Done bis zur Frage, ob wirklich jeder alles können muss. Nichts davon ist falsch geworden. Aber seit KI beim Schätzen, Programmieren und Reviewen mitredet, zeigen aktuelle Studien und interne wie externe Diskussionen Verschiebungen, die die alten Fragen neu aufladen. Wir wollen wissen, wie ihr das seht.
Teil 1 · Agile Missverständnisse: DoR & DoD als Vertrag
Zur Erinnerung
Die Serie hatte unser Johann begonnen, mit Beiträgen von Björn, Steffe, Michael und Ben. Etwa, dass eine Definition of Done zum Vertrag wird statt zur gemeinsamen Basis. Dass NoEstimates den eigentlichen Wert des Schätzens übersieht. Dass „jeder kann alles“ die Rollen im Team eher auflöst, als sie zu klären.
Sieben Beobachtungen zeigen, wohin sich das seit dem KI-Durchbruch verschoben haben könnte.
01 Vertrauen & Vorbereitung
Vertrauen bricht schneller, als die Nutzung wächst
-> Teil 16: Experte im Nicht-Wissen
KI-Nutzung in der Entwicklung ist praktisch universell geworden. 84 % laut der Stack-Overflow-Umfrage 2025, 90 % laut dem DORA-Report 2025.
Gleichzeitig sinkt das Vertrauen in die Ergebnisse spürbar: Mehr Entwickler:innen misstrauen der Genauigkeit von KI-Tools aktiv, als ihnen vertrauen, und nur ein kleiner Teil würde die Ausgabe als hoch vertrauenswürdig bezeichnen.
Für ein Team heißt das: Adoption ist kein Qualitätssignal mehr. Die alte Rechnung „wir nutzen es, also funktioniert es“ geht nicht mehr auf.
Der DORA-Report 2025 bestätigt, was viele Teams längst spüren: KI erhöht Durchsatz und Produktleistung deutlich … hat aber einen negativen Zusammenhang mit der Stabilität der Auslieferung. Tempo ohne Stabilität, so bringt es Scrum.org auf den Punkt, ist im Kern nur beschleunigtes Chaos.
Die Gleichung „agil heißt schnell“, die diese Serie schon 2019 als Missverständnis markierte, bekommt damit eine empirische Grundlage, nur mit einem neuen, KI-förmigen Vorzeichen.
Story Points und Velocity waren nie perfekt, aber wenigstens vergleichbar. Laut Thoughtworks werden klassische Produktivitätsmaße wie Codezeilen oder Story Points in einer KI-unterstützten Umgebung zunehmend irreführend, weil ein Modell bei der einen Aufgabe extrem schnell ist und bei der nächsten komplett scheitert.
Die Kennzahl verliert also genau die Stabilität, die sie eigentlich liefern sollte.
Eine kontrollierte Studie von METR ließ erfahrene Open-Source-Entwickler:innen reale Aufgaben mit und ohne KI-Unterstützung lösen. Ergebnis: Mit KI-Tools brauchten sie 19 Prozent länger – obwohl sie vorher eine deutliche Beschleunigung erwartet hatten und hinterher sogar noch glaubten, schneller gewesen zu sein.
Genau das Argument, das diese Serie schon 2017 gegen pauschale Schätz-Verzichte anführte: Das Bauchgefühl über die eigene Geschwindigkeit ist nicht verlässlich. Und mit KI erst recht nicht.
04 Selbsteinschätzung
Der Blick auf die eigene Produktivität trügt
-> Teil 6: NoEstimates – Schätzungen schaden
05 Architektur & Schulden
Vibe Coding häuft Schulden schneller an, als sie sichtbar werden
-> Teil 7: Architektur entsteht emergent
Schnelles, prompt-getriebenes Programmieren ganz ohne architektonische Reflexion – von Andrej Karpathy 2025 „Vibe Coding“ getauft – hat laut einer Auswertung von über acht Millionen Pull Requests die technische Schuld in betroffenen Projekten um 30 bis 41 Prozent erhöht.
Veracode fand in ihrem Sicherheitsreport 2025 zusätzlich, dass generierter Code in 45 Prozent der Testfälle Sicherheitslücken enthielt; bei Java sogar in 72 Prozent. Wo Architektur schon 2018 „einfach emergent entstehen“ sollte, entsteht jetzt vor allem: mehr, schneller, unkontrollierter.
Wo Scrum Master oder Product Owner vor allem Tickets verschieben und Zeremonien moderieren, sind sie laut aktuellen Analysen am stärksten durch KI ersetzbar. Coaching, Konfliktlösung und Urteilsvermögen dagegen kaum.
Gleichzeitig zeigen Stanford-Daten aus dem AI Index 2026 einen Rückgang der Einstellungen für Entwickler:innen zwischen 22 und 25 Jahren um fast 20 Prozent seit Ende 2022; während ältere Kolleg:innen in denselben Firmen sogar häufiger eingestellt werden.
Die alte Behauptung „jeder kann alles“ bekommt damit eine unangenehme Kehrseite: Wenn niemand mehr die Einstiegsarbeit macht, an der Expertise entsteht, kann sie später auch niemand einbringen.
06 Rollen & Nachwuchs
Rollen geraten in eine gefährliche Mitte
-> Teil 23: Jeder kann alles
-> Teil 11: Der neue agile Manager
07 Grundsatzfrage
Ist Agilität tot – oder bestätigt sie sich gerade erst?
-> Teil 18: Agil als Missverständnis
-> Teil 19: Prozesse und Planung
Ein lauter Teil des aktuellen Diskurses behauptet, KI mache agile Zeremonien überflüssig und bringe Wasserfall-Denken zurück – sichtbar auch an spec-driven Ansätzen, die selbst Thoughtworks kritisch als tendenziell großformatige Vorab-Spezifikation einordnet.
Die Gegenposition, etwa bei Softtek, dreht den Spieß um: Wenn Menschen nicht mehr durch Tippgeschwindigkeit begrenzt sind, sondern durch die Qualität ihrer Entscheidungen, wird genau das gebraucht, was das agile Manifest immer meinte … nur ohne die Rituale, die zum Selbstzweck wurden.
Was diese Serie 2019 als „Agil als Missverständnis“ beschrieb, entscheidet sich gerade neu.
Und jetzt: Ihr!
Wie seht ihr das?
Welche dieser sieben Beobachtungen deckt sich mit eurem Alltag, und wo widersprecht ihr uns? Wir lesen mit und ergänzen die Liste, wenn sich weitere Verschiebungen zeigen. Diskutiert also gerne mit, während ihr die 23 Teile unserer Serie vielleicht neu entdeckt.
Und wenn alle Stricke reissen …
Johanns und Björns Einblicke in agile Missverständnisse sind nur ein kleiner Teil unserer über zehnjährigen Erfahrung im agilen Umfeld. Meldet euch kostenlos und unverbindlich bei uns – wir helfen euch gerne weiter.