Continuous Architecture: KI zwingt uns dazu, veraltete Dokumentation aufzuräumen

Murat Erder hat gemeinsam mit Pierre Pureur den Begriff der Continuous Architecture geprägt. In den vergangenen 30 Jahren war er für Softwareanbieter, Unternehmensberatungen und große internationale Banken tätig – als Entwickler, Softwarearchitekt, Unternehmensberater und CTO. Er ist Mitautor der Bücher „Continuous Architecture: Sustainable Architecture in an Agile and Cloud-Centric World“ und „Continuous Architecture in Practice: Software Architecture in the Age of Agility and DevOps“.

Im Vorfeld seines Vortrags „Continuous Architecture in an AI-Driven World“ auf dem iSAQB Software Architecture Gathering beantwortet Murat Erder Fragen dazu, wie KI die Softwareentwicklung verändern kann, ohne dabei die grundlegenden Prinzipien guter Architektur außer Kraft zu setzen. Dabei geht es um schnellere Feedback-Loops, neu entstehende technische Schulden und die eine Verantwortung, die Softwarearchitektinnen und -architekten nicht delegieren können.

iX: Die Continuous-Architecture-Prinzipien wurden lange vor dem heutigen Boom generativer KI entwickelt. Welche dieser Prinzipien sind durch KI wichtiger geworden? Hat KI einige Ihrer ursprünglichen Annahmen infrage gestellt?

Murat Erder: Das Schöne daran ist tatsächlich, dass alle sechs Prinzipien nach wie vor relevant sind. Darauf sind wir als Entwickler der Prinzipien ziemlich stolz, schließlich haben wir diese Prinzipien vor mehr als zehn Jahren formuliert. Wenn ich jedoch einige hervorheben soll, wären es Prinzip 2, 5 und 4.

Prinzip 2: „Focus on Quality Attributes“. Die Bedeutung von Qualitätsattributen wie Performance, Skalierbarkeit und Sicherheit bedarf keiner weiteren Erklärung. Interessant ist jedoch der Kostenfaktor: Zu verstehen, wie man agentische Systeme kosteneffizient entwickelt, wird in einem Markt, der sich ständig verändert, immer wichtiger.

Prinzip 5 heißt „Architect for build, test, deploy, and operate“. Die Entwicklung von KI-Systemen – oder der Einsatz von KI zur Entwicklung von Systemen – zwingt uns erneut dazu, effiziente und zuverlässige Pipelines aufzubauen. Das wird umso wichtiger, je konsequenter man auf vollständig KI-native Softwareentwicklung setzt

Prinzip 4: „Architect for change”. Leverage the „ power of small””. Insbesondere beim Aufbau agentischer Systeme sind die Grundlagen modularer, in sich geschlossener Komponenten – also Agenten – entscheidend. Damit verbunden ist auch die Frage, wie wartbar ein System ist. Die Auswirkungen KI-entwickelter Software auf die Wartbarkeit werden wir vermutlich erst in einigen Jahren erkennen – und diese Erkenntnis wird vermutlich nicht angenehm sein.

Die wichtigste Veränderung unserer ursprünglichen Annahmen besteht darin, dass wir damals von vollständig menschengesteuerten Prozessen ausgegangen sind. Heute müssen wir eine andere Welt berücksichtigen. Dabei verändert sich jedoch eher das Wie als die grundlegenden Prinzipien.

Am 17. und 18. November findet das iSAQB Software Architecture Gathering 2026 statt. Die vom iSAQB und heise conferences veranstaltete Konferenz wechselt in eine größere Location und bietet dieses Jahr fünf parallele Tracks mit rund 50 Vorträgen und Keynotes. Im Fokus stehen vor allem die Auswirkungen von KI auf die Softwarearchitektur.

Sie stellen die Vermutung auf, dass KI Unternehmen endlich dazu zwingen wird, ihre Datengrundlagen in Ordnung zu bringen. Was macht KI zu einem möglichen Katalysator dafür, und welche Rolle sollten Architektinnen und Architekten bei dieser Transformation spielen?

Wenn ich sage, dass KI nur so gut ist wie die Daten, mit denen sie arbeitet, werden vermutlich einige Leute abschalten, weil dieser Satz schon häufig gefallen ist. Aber es steckt nun einmal Wahrheit darin. Schon auf einer ganz grundlegenden Ebene ist es faszinierend zu sehen, wie Unternehmen ihr Confluence aufräumen, damit einfache Knowledge-Management-Agenten korrekte Antworten liefern können.

KI zwingt uns, veraltete Dokumentation aufzuräumen. Auf Unternehmensebene haben wir in den vergangenen 15 Jahren die Entstehung von CDO-Organisationen (Chief Data Officer) erlebt, die unterschiedlich erfolgreich waren. KI stellt nun einen weiteren Anlass dar, dieselbe Herausforderung endlich zu lösen. Schwierig sind weniger technische als vielmehr organisatorische Faktoren. Man sollte die Auswirkungen von Conway’s Law nicht unterschätzen. Das spiegelt sich auch im Prinzip 6 wider: „Model the organization of your teams after the design of the system you are working on“.

Die Rolle der Architekten bei der Bewältigung des Datenchaos besteht darin, die Prinzipien anzuwenden und über organisatorische Zuständigkeiten nachzudenken

Sie sprechen von „AI Technical Debt“. Wie unterscheiden sich KI-generierte technische Schulden von anderen, und gibt es Warnsignale, auf die Architekten schon heute achten sollten?

Auf Ebene der Codebasis liegt die offensichtliche Herausforderung darin, KI-generierten Code zu verwalten. Das sollte kein Problem sein, wenn man zuerst die Architektur entwickelt und anschließend den Code generiert. Wenn man dagegen erst Code generiert und anschließend versucht, dessen Struktur herauszufinden, kann man ihn genauso gut wegwerfen und von vorne anfangen.

Meiner Meinung nach wird KI aus allen Engineers Architekten machen – die benötigten Skillsets werden sich weiterentwickeln und verändern.

Auf Unternehmensebene erleben wir eine regelrechte Explosion von EUAIAs – den Begriff habe ich gerade erfunden, er steht für End User AI Agents. Zentrale Fragen sind: Wie gehen wir mit der Vielzahl von KI-Agenten um, die Entscheidungen treffen oder vorschlagen? Woher stammen die Daten für diese Entscheidungen? Sehr interessant finde ich die Arbeiten zu Kontextebenen, die implizites Wissen bei der Entscheidungsfindung erfassen.

Das sind nur zwei Beispiele. Hinzu kommen weitere Themen wie KI, die in SaaS-Lösungen eingebettet ist, die Verkettung von Agenten oder die Kaskade von Fehlern.

Wie verändert die KI den Zeitpunkt architektonischer Entscheidungen? Gibt sie Architektinnen und Architekten mehr Freiheit, Entscheidungen aufzuschieben und zu experimentieren, oder werden frühe architektonische Guardrails dadurch noch wichtiger?

KI gibt uns definitiv mehr Freiheit, mit neuen Produktideen zu experimentieren und sie auf Grundlage von Feedback zu überarbeiten. Ich bin jedoch überzeugt, dass die zentralen architektonischen Entscheidungen für die Entwicklung eines nachhaltigen Produkts weiterhin relevant bleiben.

Was sich verändert, ist die Geschwindigkeit der Feedback-Loops, was Auswirkungen darauf haben wird, wie wir arbeiten.

Damit verbunden ist das Thema der kognitiven Überlastung. Wenn wir letztlich nur noch Entscheidungen treffen, wie viele davon können wir selbst treffen, ohne sie an die KI zu delegieren?

Wenn Sie zehn Jahre in die Zukunft blicken: Welche Aufgaben von Architekten wird die KI Ihrer Meinung nach am ehesten übernehmen – und welche Verantwortung würden Sie nur äußerst ungern an die KI abgeben?

Alles entwickelt sich derzeit so schnell, dass ich bezweifle, zehn Jahre vorausschauen zu können. Zunächst einmal wird die Rolle von Architekten noch wichtiger werden. Eine Anmerkung dazu: Wir betonen ohnehin immer, dass Architektur ein Skill und keine Rolle ist. Wie bereits erwähnt, werden sich die Skillsets von Engineers ganz natürlich dahingehend weiterentwickeln, stärker architektonisch zu denken.

Was die Tätigkeiten rund um die Architektur betrifft, wird es deutlich einfacher werden, Systeme, Abhängigkeiten und Architekturentscheidungen zu dokumentieren und diese Aufgaben an die KI zu delegieren. Auch Architekturmuster zur Erfüllung wichtiger Qualitätsanforderungen lassen sich leichter identifizieren und vergleichen. Einige davon können an die KI delegiert werden, solange wir architektonische Entscheidungen und deren Urheber explizit erfassen.

Aber letztlich muss jemand – oder ein Team – die Verantwortung für die Architektur des Systems tragen. Diese Personen können stolz auf ein gut funktionierendes System sein oder geraten ins Schwitzen, wenn etwas schiefläuft.

Diese Verantwortung lässt sich nicht an die KI delegieren.

Das Interview führte Madlen Schenk.

(rme)