137.000 offene IT-Stellen: Die deutsche Realität

Der Bitkom meldete für 2025 einen neuen Rekord: 137.000 unbesetzte IT-Stellen in Deutschland. Die durchschnittliche Time-to-Hire für Entwickler liegt bei über 6 Monaten. Für viele Unternehmen ist der Fachkräftemangel die größte Wachstumsbremse.

Die Lösung liegt nicht nur im Recruiting – sondern in der Frage: Wie können bestehende Teams produktiver werden?

Automatisierung als Multiplikator

Cloud-Native-Praktiken und DevOps-Automatisierung ermöglichen es kleinen Teams, Leistungen zu erbringen, die früher große Mannschaften erforderten.

Der Produktivitäts-Multiplikator

Traditionelle Entwicklung:

• 1 Entwickler = 1 Entwickler-Output
• Manuelle Prozesse skalieren linear mit Teamgröße
• Jede zusätzliche Person bringt Koordinations-Overhead

Cloud-Native Entwicklung:

• 1 Entwickler + Automatisierung = 3-5x Output
• Maschinen übernehmen repetitive Aufgaben
• Teams können unabhängiger arbeiten

Reales Beispiel: Ein deutsches SaaS-Unternehmen reduzierte sein Ops-Team von 8 auf 3 Personen – bei gleichzeitiger Verdoppelung der betreuten Services.

Die 5 größten Automatisierungs-Hebel

1. Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD)

Vorher: Deployments als manueller, fehleranfälliger Prozess

• Release-Manager koordiniert
• Ops-Team führt aus
• Entwickler warten
• Zeitaufwand: 4-8 Stunden pro Deployment

Nachher: Vollautomatische Pipeline

# GitHub Actions Pipeline
name: Deploy
on:
  push:
    branches: [main]

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run Tests
        run: npm test
      - name: Build & Push Image
        run: docker build -t app:${{ github.sha }} . && docker push
      - name: Deploy to Kubernetes
        run: kubectl set image deployment/app app=app:${{ github.sha }}

• Zeitaufwand: 0 Minuten manuell, 10 Minuten Pipeline

Einsparung: Bei 10 Deployments pro Woche: 40+ Stunden/Woche

2. Infrastructure as Code (IaC)

Vorher: Manuelle Server-Provisionierung

• Tickets an Ops-Team
• Wartezeit: Tage bis Wochen
• Dokumentation veraltet
• Konfigurationsdrift

Nachher: Terraform/Pulumi

# Komplette Umgebung in Minuten
resource "aws_eks_cluster" "main" {
  name     = "production"
  role_arn = aws_iam_role.eks.arn
  
  vpc_config {
    subnet_ids = aws_subnet.private[*].id
  }
}

resource "aws_rds_cluster" "database" {
  cluster_identifier = "production-db"
  engine            = "aurora-postgresql"
  # ...
}

Einsparung: Neue Umgebung in Minuten statt Wochen

3. Automatisierte Skalierung

Vorher: Manuelle Kapazitätsplanung

• Ops-Team überwacht Auslastung
• Manuelles Hochskalieren bei Last
• Vergessenes Runterskalieren = Kosten

Nachher: Kubernetes HPA

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: api-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: api
  minReplicas: 2
  maxReplicas: 50
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: cpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

Einsparung: Kein manuelles Eingreifen bei Lastspitzen

4. Self-Healing Infrastructure

Vorher: Ops-Bereitschaft 24/7

• Alerting führt zu Anruf
• Mensch analysiert Problem
• Mensch startet Dienst neu
• Mensch dokumentiert

Nachher: Automatische Wiederherstellung

• Kubernetes startet gefallene Pods neu
• Liveness Probes erkennen Probleme
• Readiness Probes verhindern Traffic zu defekten Instanzen
• Mensch wird nur bei wiederholtem Versagen informiert

Einsparung: 80% weniger nächtliche Einsätze

5. Automatisierte Security

Vorher: Manuelle Security-Reviews

• Periodische Penetrationstests
• Manuelle Dependency-Checks
• Reaktive Schwachstellen-Behebung

Nachher: Security in der Pipeline

# Automatische Security-Checks
- name: Dependency Scan
  run: npm audit --audit-level high
  
- name: Container Scan
  uses: aquasecurity/trivy-action@master
  with:
    image-ref: 'app:${{ github.sha }}'
    severity: 'CRITICAL,HIGH'
    
- name: SAST
  uses: github/codeql-action/analyze@v2

Einsparung: Kontinuierliche Security ohne dediziertes Security-Team

Platform Engineering: Der Hebel für Entwicklerproduktivität

Das "Golden Path" Konzept

Statt jeden Entwickler zum Kubernetes-Experten zu machen, bieten Platform Teams vorgefertigte Pfade:

flowchart TB
    subgraph Portal["Developer Portal (Backstage / Port / Humanitec)"]
        Node["Service Template
(Node.js)"]
        Python["Service Template
(Python)"]
        Go["Service Template
(Go)"]
        Inc["Inkludiert: CI/CD, Monitoring, Logging, Security"]
    end
    Portal --> Result["Entwickler erstellt neuen Service in 15 Minuten
statt 2 Wochen Setup-Zeit"]

Self-Service statt Tickets

Traditionell:

• Entwickler stellt Ticket für neue Datenbank
• Ops priorisiert
• Wartezeit: 3-5 Tage
• Konfiguration per E-Mail kommuniziert

Cloud-Native:

• Entwickler nutzt Self-Service-Portal
• Datenbank in 5 Minuten bereitgestellt
• Credentials automatisch in Secrets Manager
• Backup und Monitoring automatisch konfiguriert

ROI der Automatisierung

Rechenbeispiel: Mittelständisches Softwareunternehmen

Ausgangssituation:

• 20 Entwickler, 5 Ops-Mitarbeiter
• Manuelle Deployments, klassisches Hosting
• 3 Stunden/Woche pro Entwickler für Ops-Aufgaben

Investition in Automatisierung:

• Platform Engineer (1 FTE): 80.000€/Jahr
• Tooling und Infrastruktur: 30.000€/Jahr
• Schulungen: 20.000€ (einmalig)

Einsparungen:

• 60 Entwickler-Stunden/Woche zurückgewonnen
• 2 Ops-Stellen anders einsetzbar
• Weniger Incidents = weniger Firefighting

Resultat nach 12 Monaten:

• Effektive Entwicklerkapazität: +30%
• Entspricht 6 zusätzlichen Entwicklern
• Kosten für 6 Entwickler: ~480.000€/Jahr
• Investition: ~130.000€/Jahr
• ROI: 269%

Praktische Implementierung

Phase 1: Quick Wins (1-2 Monate)

CI/CD-Pipeline einführen:

• Automatische Tests bei jedem Commit
• Automatisches Deployment in Staging
• Code-Review-Gates

Ergebnis: Sofortige Zeitersparnis bei jedem Deployment

Phase 2: Infrastructure as Code (2-4 Monate)

Bestehende Infrastruktur kodifizieren:

• Terraform/Pulumi für Cloud-Ressourcen
• Ansible/Helm für Konfiguration
• GitOps für Deployments

Ergebnis: Reproduzierbare Umgebungen, Self-Service möglich

Phase 3: Platform Engineering (4-8 Monate)

Developer Portal aufbauen:

• Service-Templates erstellen
• Self-Service-Katalog
• Dokumentation zentralisieren

Ergebnis: Neue Services in Minuten statt Wochen

Phase 4: Continuous Improvement (ongoing)

Metriken etablieren:

• DORA Metrics (Deployment Frequency, Lead Time, MTTR, Change Failure Rate)
• Developer Experience Surveys
• Toil-Tracking

Ergebnis: Datengetriebene Optimierung

Kultureller Wandel: Der unterschätzte Faktor

Automatisierung ist nicht nur Technik – sie erfordert kulturellen Wandel:

"You build it, you run it"

Entwickler übernehmen mehr Verantwortung für den Betrieb. Das erfordert:

• Schulungen in Cloud und Operations
• On-Call-Rotation für Entwickler
• Blameless Postmortems bei Incidents

Dokumentation als Code

Wenn Infrastruktur Code ist, ist Dokumentation automatisch:

• README in jedem Repository
• Architecture Decision Records (ADRs)
• Runbooks für häufige Probleme

Wissensteilung

Weniger Silos, mehr Kollaboration:

• Brown Bag Sessions
• Pair Programming
• Innersource für interne Tools

Häufige Widerstände und wie Sie sie überwinden

"Das haben wir schon immer so gemacht"

Lösung: Klein anfangen, Erfolge zeigen, dann skalieren.

"Automatisierung macht uns arbeitslos"

Lösung: Kommunizieren, dass Automatisierung Arbeit verlagert, nicht eliminiert. Ops wird zu Platform Engineering.

"Wir haben keine Zeit für Automatisierung"

Lösung: Die Zeit, die Sie jetzt nicht investieren, kostet Sie mehr später. Starten Sie mit dem höchsten Pain Point.

"Unsere Legacy-Systeme lassen das nicht zu"

Lösung: Auch Legacy kann containerisiert werden. Strangler Fig Pattern für schrittweise Migration.

Fazit: Automatisierung ist keine Option mehr

Der Fachkräftemangel wird nicht verschwinden. Unternehmen, die heute in Automatisierung investieren, verschaffen sich einen nachhaltigen Vorteil:

• Bestehende Teams werden produktiver
• Recruiting wird einfacher (attraktiver Tech-Stack)
• Burnout sinkt (weniger Routineaufgaben)
• Qualität steigt (weniger menschliche Fehler)

Die Frage ist nicht ob, sondern wie schnell Sie automatisieren.

Sie möchten Ihr Team produktiver machen? Wir helfen Ihnen bei der Entwicklung einer Automatisierungsstrategie, die zu Ihrem Unternehmen passt – pragmatisch und ergebnisorientiert.