Becoming CTO Secrets · Folge 71
KI macht schlechte Softwareentwicklung noch schlimmer.
AI macht Softwareentwicklung schneller. Aber sie macht gute Engineering-Praktiken nicht überflüssig – im Gegenteil.
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Drei Gedanken aus der Folge
- Govinda Fichtner verbindet nachhaltige Entwicklung mit Architektur, Testbarkeit, Security, Wartbarkeit und den Grenzen zwischen Teams.
- Technische Schulden sind im Gespräch eine bewusste Abwägung. Kritisch werden sie, wenn sie den Handlungsspielraum des Unternehmens aufzehren.
- Mehr KI-generierte Änderungen verlangen entsprechende Kapazität für Review, Tests, Integration und fachliche Validierung.
Eine Frage für deine Praxis: Welcher Teil eurer Qualitätssicherung müsste mitwachsen, wenn morgen doppelt so viele Änderungen ankommen?
Das Gespräch im Überblick
Govinda Fichtner ist Group CTO bei Quanos und seit rund 30 Jahren in der Softwareentwicklung unterwegs. Mehr als zwei Jahrzehnte davon arbeitete er als Individual Contributor, bevor sein Weg über Architektur- und Führungsrollen in die CTO-Verantwortung führte.
In dieser Folge sprechen wir darüber, was nachhaltige Softwareentwicklung wirklich bedeutet – und warum die entscheidenden Faktoren häufig unter der Wasserlinie liegen: Architektur, Testbarkeit, Wartbarkeit, Security, Observability, Teamgrenzen und technische Führung.
Govinda erklärt, warum technische Schulden nicht grundsätzlich schlecht sind, wann sie den Handlungsspielraum eines Unternehmens auffressen und weshalb Architekturprobleme häufig auch Organisationsprobleme sind. Wir sprechen über Conway’s Law, Domain Driven Design, Team Topologies und die Frage, wie CTOs technische Leitplanken schaffen, ohne Teams jede Entscheidung abzunehmen.
Außerdem geht es um Cloud, DevOps und Agilität. Nicht als Buzzwords oder Toolchain, sondern als zusammenhängendes System für kurze Feedback-Loops und echtes Ownership. Govindas DevOps-Kern bleibt dabei erstaunlich einfach: „You build it, you run it.“
Und natürlich sprechen wir über AI Coding. Wenn ein Entwickler mit AI plötzlich deutlich mehr Änderungen und Pull Requests erzeugen kann, muss der Rest des Systems mithalten: Review, Tests, Integration, Security, Deployment und fachliche Validierung.
Govindas These: AI ist ein Verstärker. Schwache Engineering-Systeme skalieren ihre Probleme. Reife Engineering-Systeme skalieren ihre Qualität.
Themen der Folge:
- Nachhaltige Softwareentwicklung und das Eisbergmodell
- Technische und organisatorische Schulden
- Testbarkeit, Security und Wartbarkeit als frühe NFRs
- Conway’s Law, DDD und Team Topologies
- Cloud, DevOps und „you build it, you run it“
- Warum Agilität 2026 relevant bleibt – auch wenn Scrum unter Druck steht
- Engineering Context und Product Context für AI
- Warum Validierung zum kritischen Teil von AI Coding wird
- Engineering Excellence im Inner und Outer Loop
Links:
Govinda Fichtner auf LinkedIn: https://de.linkedin.com/in/govinda-fichtner
Quanos: https://quanos.com/
CircleCI – 2026 State of Software Delivery: https://circleci.com/resources/2026-state-of-software-delivery/
Zum Weiterlesen
Der ergänzende Fachartikel: Technische Schulden: Wann sie das Geschäft bremsen und wann Aufräumen nur ein gutes Gefühl ist.
Über Govinda Fichtner
Govinda Fichtner ist zum Aufnahmezeitpunkt Group CTO bei Quanos und bringt rund 30 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit. Sein Weg führte über langjährige Entwicklungsarbeit und Architektur in technische Führung.
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Becoming CTO Secrets mit Philipp Deutscher · Folge 71 · veröffentlicht am 06.10.2026.