7. Thales, KI-Agenten und das Problem der echten Produktivität

Otto

Auf der Hauptversammlung von Thales am zwölften Mai 2026 gab es einen Satz, der in den schriftlichen Antworten fast untergeht. Zweitausendsiebenhundert Softwareingenieure nutzen im Konzern bereits regelmäßig KI Werkzeuge für ihren Code. Bis Ende des Jahres sollen es fünftausend werden.

Leonie

Zweitausendsiebenhundert. Das ist immerhin rund ein Viertel der gesamten Entwicklerbelegschaft dort. Aber hast du dir mal angeschaut, was in dem Dokument fehlt?

Otto

Kein einziger Produktname. Weder GitHub Copilot noch GitLab Duo, kein Claude, nichts. Sie sagen einfach nur: ein KI Entwicklungsassistent.

Leonie

Sie rollen das für tausende Leute aus, schweigen sich aber komplett darüber aus, wer die Maschine eigentlich antreibt. Nur, die eigentliche Frage fängt doch genau dahinter an. Wenn du plötzlich doppelt so viele Codezeilen am Tag rausfeuerst, was passiert dann mit dem Rest?

Otto

Na ja, die Entwickler tippen schneller. Das Management sieht in den Dashboards steile Kurven und denkt, wunderbar, die Produktivität explodiert.

Leonie

Eben nicht. Stell dir das wie eine Rohrleitung vor. Vorne kippst du durch schnellere Tastatureingaben die doppelte Menge rein. Aber weiter hinten hast du Pipelines, automatisierte Sicherheitsscans und vor allem echte Menschen, die diesen Code prüfen müssen. Wenn dieser Engpass nicht breiter wird, staut sich das Wasser einfach.

Otto

Ich kenne das noch aus einem alten Projekt. Das Management feiert die Zahl der aktiven Lizenzen, während die erfahrenen Senior Entwickler im Hintergrund unter der Last zusammenbrechen. Du hast zehn, zwanzig offene Merge Requests auf dem Tisch, die alle von einer KI generiert wurden. Irgendwann setzt die reine Erschöpfung ein.

Leonie

Und dann wird im Zweifel einfach durchgewunken, Hauptsache das Ticket ist zu.

Otto

Genau das. Man klickt auf Freigeben, weil man die Zeit schlicht nicht hat, dreihundert Zeilen Boilerplate im Detail zu zerpflücken. In einem normalen Webshop ist das schon heikel. Aber Thales baut Systeme für die Luftfahrt, für Verteidigung, für Bahntechnik.

Leonie

Da kann man nicht einfach hoffen, dass die KI schon keinen subtilen Fehler eingebaut hat. Das heißt, der ganze Wert der fünftausend Entwickler verpufft, wenn die Kontrollen dahinter nicht mitwachsen.

Leonie

Und jetzt kommt das eigentliche Puzzlestück. Die fünftausend Leute sind ja nur die Spitze. Wenn man in die aktuellen Stellenausschreibungen von Thales für 2026 schaut, taucht da plötzlich etwas ganz anderes auf. Standorte wie Bukarest und Vélizy Villacoublay suchen Ingenieure für ein Programm namens Lewis, kurz LEA. Und da reden die nicht von fünftausend Entwicklern.

Otto

Sondern?

Leonie

In den Anzeigen schwankt es zwischen dreißigtausend und über vierzigtausend Ingenieuren. Die bauen dort einen sogenannten Agent Garden auf Google Cloud Basis, mit dem Model Context Protocol, MCP, und einem internen Marktplatz für Agenten.

Otto

Das ist der Sprung vom Werkzeug zum Akteur. Ein Copilot sitzt neben dir und schlägt die nächste Zeile vor. Ein Agent aber, der bekommt ein Ziel, sucht sich Daten und handelt eigenständig.

Leonie

Richtig. In den Rollenbeschreibungen für LEA werden explizit Schnittstellen zu Systemen wie Polarion für Anforderungen und GitLab für Repositories und Pipelines genannt. Ein Agent soll also nicht nur Text zusammenfassen, er soll aktiv in die Werkzeuge eingreifen.

Otto

Man sieht diesen Trend ja schon bei ihrer Avionik Plattform FlytEDGE. Die nutzen in der Cloud AWS Bedrock AgentCore und schaffen damit zwanzigmal schnellere Updatezyklen als früher in der klassischen Bordelektronik. Softwareupdates alle zwei Wochen im Flugzeug.

Leonie

Aber merkst du, welches Dilemma das erzeugt? Wenn so ein Agent auf einmal Schreibrechte hat und eigenständig eine Pipeline startet oder Code verändert, wer haftet dann dafür?

Otto

Na ja, die Identität. Normalerweise loggt sich Hans oder Marie ein, und im Protokoll steht genau, wer wann welchen Commit freigegeben hat. Aber wenn das ein MCP Agent macht, der über Google Cloud orchestriert wird, wessen Signatur steht dann unter dem Sicherheitsaudit?

Leonie

Genau da liegt der Bruch. Du hast auf der einen Seite Plattformen wie cortAIx mit achthundert internen KI Experten und eigene Sicherheitsinitiativen wie die AI Security Fabric, die den Laufzeitzugriff von Agenten absichern wollen. Aber im eigentlichen Softwarelebenszyklus, dort wo der Code compiliert und getestet wird, gibt es diese nahtlose Brücke noch gar nicht.

Otto

Wenn eine Maschine selbstständig Änderungen an Artefakten vornimmt, die später in einer Radarstation oder einem Flugkontrollzentrum landen, reicht ein normales Benutzerkonto nicht mehr aus. Da brauchst du Richtlinien, die auf Pipelineebene genau festlegen: Bis hierher darf der Agent optimieren, aber die finale Übergabe erfordert eine kryptografisch gesicherte Prüfung.

Leonie

Und das bringt uns zurück zu der Kernfrage, vor der solche Großkonzerne jetzt stehen. Skaliert man einfach nur weiter blind Lizenzen, um hübsche Zahlen für die nächste Hauptversammlung zu haben, oder baut man die Leitplanken so um, dass zehntausende Ingenieure und ihre Agenten überhaupt sicher liefern können?

Otto

Wer glaubt, dass mehr Code automatisch mehr Fortschritt bedeutet, hat die Rechnung ohne die Sicherheitsprüfer gemacht. Ohne klare Governance frisst die Flut an automatisierten Änderungen am Ende genau die Zeit auf, die man vorher beim Tippen sparen wollte.