Moderne Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) schreiben heute durchaus beeindruckenden Code. Empirische Studien zeigen jedoch, dass dieser Code systematisch andere Qualitätsprofile hat als von Menschen geschriebener. Oft ist der generierte Code korrekt und produktivitätssteigernd, gleichzeitig aber mit erhöhtem Risiko für Wartbarkeits- und Sicherheitsprobleme verbunden. Für professionelle Teams ist die Kernfrage daher nicht, ob das Modell Code schreiben kann, sondern wie sie den LLM-Code so integrieren, dass Effizienzgewinne nicht in technischen Schulden enden.