Zwei der größten Entwickler-Umfragen des Jahres erschienen im Abstand von wenigen Wochen, und beide erzählen dieselbe Geschichte. Claude Code, der Coding-Agent von Anthropic, ist zum meistgenutzten KI-Coding-Tool unter Entwicklern geworden und hat damit GitHub Copilot überholt, das den Markt jahrelang anführte. Die Umfragen zeigen zudem, wofür Entwickler diese Tools tatsächlich nutzen und was sie zum Wechsel bewegt.

JetBrains: Claude Code verdoppelt sich in sechs Monaten

JetBrains befragte zwischen Mai und Juli 2026 weltweit mehr als 15.000 professionelle Entwickler, welche KI-Coding-Tools sie bei der Arbeit einsetzen. Die im August veröffentlichten Antworten stammen aus der Developer Ecosystem Survey 2026:

Claude Code: 39%, gegenüber 18% im Januar. In den USA liegt der Wert bei 47%. Für 31% der Entwickler ist es das meistgenutzte Tool.
GitHub Copilot: 21%, gegenüber 29% ein Jahr zuvor.
OpenAI Codex: 16%, gegenüber 3% im Januar – das schnellste Wachstum in der Umfrage.
Cursor: 12%, gegenüber 18% im Januar.
JetBrains AI: etwa 9%, OpenCode: 7%, Google Antigravity: 6%.

Fast jeder arbeitet inzwischen mit Agenten: 90% der professionellen Entwickler nutzten mindestens einmal pro Woche einen KI-Coding-Agenten bei der Arbeit, 68% sogar täglich.

Stack Overflow: derselbe Spitzenreiter – und die Gründe dafür

Stack Overflow veröffentlichte am 6. Oktober seine 16. jährliche Developer Survey. Mehr als 30.000 Personen nahmen über sieben Wochen hinweg teil. Unter den Coding-Agenten liegen Claude Code mit 66% und GitHub Copilot mit 59% vorn. Bei den KI-Modellen liegen laut Stack Overflow Anthropic und OpenAI Kopf an Kopf, mit Google auf einem weit abgeschlagenen dritten Platz.

Warum weichen die Prozentzahlen so stark von denen von JetBrains ab? Die Umfragen stellen unterschiedlichen Gruppen unterschiedliche Fragen. JetBrains erfasst alle professionellen Entwickler und fragt, was sie bei der Arbeit nutzen; die Zahlen von Stack Overflow beziehen sich auf die Frage zu Coding-Agenten, bei der eine Person mehrere Tools nennen kann. Die Zahlen lassen sich nicht direkt vergleichen, aber die Reihenfolge ist in beiden Fällen gleich: Claude Code an erster, Copilot an zweiter Stelle.

Der aufschlussreichste Teil der Stack-Overflow-Daten betrifft die Gründe für einen Toolwechsel. Von 13.144 Befragten:

33,7% haben ihre KI-Tools nicht gewechselt.
25,1% wechselten wegen besserer Ergebnisqualität.
10,6% wechselten, weil ihr Arbeitgeber ein anderes Tool vorschrieb oder empfahl.
7,4% wechselten wegen besserer Integration in ihren Arbeitsablauf.
6,4% wechselten wegen eines niedrigeren Preises.

Dieselbe Priorität zeigt sich auch an anderer Stelle: Bei der Wahl von Prompts und Modellen geben 75% der Entwickler an, dass Qualität zählt, und 38% nennen die Kosten.

Wofür Entwickler KI nutzen

Die häufigsten Aufgaben, unter 12.547 Befragten: Code in einem bereits bekannten Bereich schreiben (69%), Debugging und Refactoring (64%), Beantwortung einfacher technischer Fragen (59%), Tests schreiben (58%) sowie Code in einem unbekannten Bereich schreiben (56%).

Das Vertrauen hat jedoch Grenzen. Nur 48% vertrauen der KI, wenn sie die Antwort leicht überprüfen können, und 93% sagen, dass sie die Quellen hinter einer Antwort sehen müssen, bevor sie ihr vertrauen.

Was das für die Wahl eines Coding-Tools bedeutet

Wer einen Agenten möchte, der komplette Aufgaben übernimmt – etwa mehrere Dateien ändern, Tests ausführen und Fehler beheben –, für den ist Claude Code inzwischen die unter Profis am häufigsten gewählte Option. OpenAIs Codex ist die am schnellsten wachsende Alternative.

Wer in seinem Unternehmen bereits für GitHub bezahlt, für den bleibt GitHub Copilot das am zweithäufigsten genutzte Tool, und etwa jeder zehnte Entwickler wechselte das Tool, weil der Arbeitgeber es vorgab. Vergleich im Detail: Claude Code vs GitHub Copilot.

Wer lieber in einem KI-first-Editor arbeitet, für den hat Cursor zwar dieses Jahr Marktanteile verloren, wird aber immer noch von jedem achten professionellen Entwickler genutzt: Cursor vs Copilot.

Wer Open Source bevorzugt, für den erreichte OpenCode 7%: OpenCode vs Claude Code.

Die wichtigste Erkenntnis aus beiden Umfragen: Entwickler wählen Tools nach der Qualität des Ergebnisses, nicht nach dem Preis. Testen Sie zwei oder drei Tools an einer realen Aufgabe aus Ihrem eigenen Projekt, bevor Sie sich festlegen, und prüfen Sie den geschriebenen Code, bevor Sie ihn ausliefern.