"KI könnte 90 % des Codes innerhalb kurzer Zeit schreiben und so die Produktivität der verbleibenden Entwickler drastisch steigern", wird Dario Amodei, CEO von Anthropic, zitiert [1] .
"Nicht so schnell", sagt Niall Kishtainy in seinem Beitrag, der auf der Website des IWF veröffentlicht wurde [2] : "Die künstliche Intelligenz mag in ihrer Wirkung mit der Dampfmaschine, der Elektrizität und Computern vergleichbar sein – aber die Geschichte lehrt uns, dass ihr volle wirtschaftlicher Einfluss Zeit brauchen wird".
Er verweist prominent auf das berüchtigte "Solow-Paradoxon", das Robert Solow 1987 wie folgt zusammenfasste [3] : "Man kann das Computerzeitalter überall sehen, nur nicht in der Produktivitätsstatistik."
Und tatsächlich dauerte es trotz massiver Investitionen in die Informationstechnologie (IT) ein Vierteljahrhundert nach dem beobachteten Rückgang des Produktivitätswachstums in den 1970er und 1980er Jahren, bis positive Auswirkungen auf die Produktivität Ende der 1990er Jahre sichtbar wurden – als das Internet seinen Siegeszug antrat.
Es liegt auf der Hand, dass eine breite Akzeptanz in der Gesamtwirtschaft, begleitet von notwendigen organisatorischen und personellen Veränderungen, Zeit braucht.
Wir müssen also wieder eine ganze Weile warten – oder etwa nicht?
Es gibt eine Alternative zu technologischen Schulden und langsamer, kostspieliger Softwareentwicklung.
Um diese Lücke zu schließen, sollten wir nach Südostasien blicken: Vietnam, der aufstrebende Tiger. Hier zahlt sich der langjährige, starke Fokus auf Bildung aus, eine dynamische Softwareindustrie ist entstanden und wächst schnell, die Kosten sind noch moderat, man kann vom China-Tempo profitieren, ohne in geopolitische Spannungen verwickelt zu werden, und – was am wichtigsten ist – man kann innovative Beiträge erwarten, nicht nur servile Umsetzung.
Und selbst wenn KI tatsächlich einmal alle Geschäftsprozesse durchdrungen haben wird, einschließlich Bereiche der Softwareentwicklung jenseits des reinen Kodierens, wird Vietnam weiterhin die richtige Wahl für Sie sein. Die jungen vietnamesische Talente lernen schnell und sind mit Eifer dabei, verschiedene Formen der KI anzuwenden. Dies hat dazu geführt, dass dieses südostasiatische Land bereits jetzt zu den Regionen gehört, die KI am intensivsten nutzen.
Wenn Sie also Unterstützung benötigen, versuchen Sie es mit Vietnam.
Fragen Sie uns gerne.
[1] Greenblatt, R. (22. Oktober 2025). Werden 90 % des Codes bei Anthropic von KIs geschrieben? LessWrong.
- https://www.lesswrong.com/posts/prSnGGAgfWtZexYLp/is-90-of-code-at anthropic-being-written-by-ais
- Eine von der Community auf LessWrong initiierte Diskussion untersucht Behauptungen über KI-generierten Code bei Anthropic. Dabei wird unter anderem die Aussage analysiert, dass 90 % des Codes von KI geschrieben werden, und es wird kommentiert, wie solche Kennzahlen zu interpretieren sind. Die Diskussion setzt sich mit öffentlichen Aussagen von Branchenführern zur KI-Produktivität auseinander und reflektiert die Nuancen der Produktivitätsmessung in der Softwareentwicklung.
[2] Kishtainy, N. (Dezember 2025). Eine neue industrielle Revolution? Finance & Development (IMF-Magazin). Internationaler Währungsfonds.
- https://www.imf.org/en/publications/fandd/issues/2025/12/a-new-industrial revolution-niall-kishtainy
- Dieser Artikel aus der Zeitschrift „IMF Finance & Development“ ordnet künstliche Intelligenz in den Kontext historischer industrieller Revolutionen ein und untersucht die langfristigen wirtschaftlichen Auswirkungen von KI auf Produktivität, Wachstum und Strukturwandel. Er bietet eine analytische Perspektive auf hohem Niveau, wie sich transformative Technologien historisch in Volkswirtschaften verbreiten und warum ihre vollständigen Auswirkungen erst nach und nach sichtbar werden.
[3] Freund, L. (2018, 2. Oktober). Das Produktivitätsparadoxon – eine Umfrage. Dezernat Zukunft.
- https://dezernatzukunft.org/en/the-productivity-paradox-a-survey-2/
- Eine gründliche Online-Umfrage zum Produktivitätsparadoxon (oft in Verbindung mit Solows Beobachtung, dass technologische Fortschritte nicht immer sofort zu messbaren Produktivitätsgewinnen führen), in der konkurrierende Hypothesen – wie etwa Messfehler, Strukturveränderungen und sektorale Umverteilung – skizziert werden, die dazu beitragen, scheinbare Diskrepanzen zwischen Innovation und makroökonomischen Produktivitätsstatistiken zu erklären.
