KI macht schlechte Softwareentwicklung noch schlimmer – mit Govinda Fichtner — Becoming CTO Secrets

AI macht Softwareentwicklung schneller. Aber sie macht gute Engineering-Praktiken nicht überflüssig – im Gegenteil.

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/

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