Max Deter 
Technische Schulden („Technical Debt“) beschreiben die zusätzlichen Aufwände und Risiken, die durch Abkürzungen in der Softwareentwicklung entstehen. Verzichtest du jetzt auf saubere Architektur, umfassende Tests oder Refactoring, um schneller zu liefern, spürst du diese Schulden oft erst später. Wie im Finanzwesen sammeln sich „Zinsen“ an: Jede neue Funktion wird mit weniger ordentlichem Code implementiert, was spätere Änderungen und Wartung erschwert . In der Praxis bedeutet das: Eine bewusste Abkürzung im Sinne „Liefern jetzt, Aufräumen später“ kann kurzfristig sinnvoll sein, langfristig aber Projektlaufzeit, Wartbarkeit und Teamproduktivität massiv belasten . Unser Ziel ist es, dir als Entscheider:in einen praxisorientierten Leitfaden zu geben, wie du technische Schulden erkennen, quantifizieren und gezielt abbauen kannst – ohne Aktionismus, aber mit klarem Plan.
Definition und Arten technischer Schulden
„Technische Schuld“ ist eine Metapher für den verdeckten Aufwand künftiger Arbeiten, der durch Kompromisse in der Gegenwart entsteht . Sie kann bewusst (strategisch) oder unbewusst (versehentlich) aufgebaut werden: Steve McConnell unterscheidet beispielsweise bewusst eingegangene Schulden versus solche, die aus mangelnder Sorgfalt oder Erfahrung resultieren . Martin Fowler ergänzt ein zweidimensionales Modell: Entscheidet man sich bewusst für eine schnelle, aber suboptimale Lösung, kann das „vorsichtig“ (angemessen) oder „rücksichtslos“ (krass) sein – je nachdem, ob die Folgen überschaubar bleiben .
Inhaltlich lassen sich technische Schulden entlang verschiedener Kategorien einteilen. Übliche Formen sind zum Beispiel:
Code Debt / Design Debt: Schlampiger oder unübersichtlicher Code, fehlende Patterns, „Code Smells“, die schnelle Bugs verursachen und Wartung verkomplizieren .
Architektur-/Systemschulden: Veraltete Frameworks, enge Kopplungen, fehlende Testabdeckung oder CI/CD-Prozesse – Probleme, die das Gesamt-System in seiner Leistungs- und Änderbarkeit begrenzen .
Prozess- oder Organisationsschulden: Mangelnde Qualitätsrichtlinien, fehlende Dokumentation oder unklare Verantwortlichkeiten (z.B. kein Code-Review-Prozess) erhöhen implizit den Aufwand für jede Änderung . Tatsächlich listen moderne Taxonomien explizit auch „Process Debt“ und „People Debt“ neben Code, Design und Test-Debt als eigenständige Kategorien .
Kurzum: Technische Schulden können in allen Projektbereichen entstehen – vom Quelltext über Architektur bis zur Dokumentation und Organisation. Entscheidend ist, dass diese Schulden gemessen und transparent gemacht werden, damit sie in Planung und Budget nicht verborgen bleiben.
Auswirkungen technischer Schulden
Bleiben technische Schulden ungepflegt, reißen sie langfristig Projekte zurück. Studien und Praxisberichte zeigen, dass Teams bis zu ein Drittel ihrer Arbeitszeit auf Altlasten verwenden: Rund 33 % der Entwicklerzeit geht laut Deloitte-Analyse inzwischen für die Wartung bestehender Systeme drauf . Ein Stripe-Bericht bringt es auf den Punkt: 42 % der Entwicklungszeit verbringen Teams im Schnitt mit Wartungsaufgaben (das sind etwa 13,5 Stunden pro Woche) . Diese „Zinsen“ fehlen bei neuen Funktionen und Innovationen. Konkrete Folgen sind etwa:
Verzögerte Releases: Da Code nur mit hohem Aufwand geändert werden kann, verlängern sich Zeitpläne und Sprintziele verfehlen sich häufiger. In großen Unternehmen spricht man schon von Tausenden Stunden Wartung pro Monat aufgrund alter Systeme .
Sinkende Wartbarkeit: Komplexe, unübersichtliche Codebasen und fehlende Tests führen zu mehr Fehlern und mehr Aufwand bei jeder Änderung. Der Maintainability Index (ein Maß für Wartbarkeit) fällt, und das Team verliert an Geschwindigkeit .
Geringere Produktivität und Motivation: Entwickler ärgern sich über Bugs und unklare Abhängigkeiten, was zu Frust und Fluktuation führt. In einer Deloitte-Studie gaben 78 % der Entwickler an, dass zu viel Legacy-Code ihre Moral beeinträchtigt und zu höherer Personalfluktuation beiträgt .
Wirtschaftliche Risiken: Hohe Schulden können zum „Betrieb im Notbetrieb“ zwingen: Sicherheitslücken oder Performance-Probleme treten häufig auf und binden Ressourcen. Man verliert Agilität gegenüber Wettbewerbern und kann Marktopportunitäten verpassen. Laut einer Fallstudie fehlte Unternehmen mit veralteten Systemen bis zu 25 % ihrer potenziellen Marktchance .
Im Gesamtbild ist technische Schuld also ein strategisches Risiko: Sie verlangsamt Projekte, erhöht die Kosten und mindert die Innovationsfähigkeit. Gleichzeitig erkennen 70 % der Tech-Entscheider sie als Innovation-Hemmschuh und oberstes Produktivitätsproblem . Für dich als Projektverantwortliche:r bedeutet das: Jede Entscheidung, technische Schulden zu ignorieren, „zahlt“ sich in Form von Mehrkosten und Verzögerungen in den kommenden Releases aus .
Technische Schulden erkennen und visualisieren
Den ersten Schritt zur Beherrschung technischer Schulden bildet ihre Sichtbarkeit. Verlass dich nicht darauf, dass die Entwickler-Teams alles von selbst melden – entwickle stattdessen ein systematisches Monitoring. Mögliche Ansätze sind:
Code-Analyse und Tools: Setze automatische Analysen (SonarQube, Code Climate, CodeScene o.ä.) ein, die Metriken wie Code-Duplikation, Komplexität und erkannte „Code Smells“ ausweisen. Diese liefern konkrete Zahlen, wo der Code schwer wird und Wartung droht . Auch Warnungen aus statischer Analyse oder Sicherheits-Scanner (z.B. OWASP-Cheatsheets) kennzeichnen veraltete Abhängigkeiten oder fehlende Tests.
Architektur- und System-Reviews: Führe regelmäßige Architektur-Reviews oder „Health Checks“ wichtiger Systeme durch. Schau gezielt auf kritische Bereiche (Legacy-Plattformen, Kernmodule, Infrastruktur). Dabei kann man strukturierte Checklisten (z.B. nach ISO/IEC 25010 Qualitätskriterien) verwenden. Die Ardoq-Studie empfiehlt etwa, alle technischen Produkte (inklusive DBMS, Betriebssysteme) zu prüfen und „Diebsgut“ wie Doppelungen im Systemverbund zu suchen .
Entwickler- und Stakeholder-Feedback: Befrage Entwickler:innen, Tester:innen und System-Owner gezielt nach Problemen. Welche Komponenten verursachen häufig Bugs oder Ausfälle? Welche Bibliotheken sind schwerfällig? Praxis-Tipp: Nutze anonyme Umfragen oder Workshops, um versteckte „Pain Points“ offen zu legen. Wie Ardoq anmerkt, lassen sich Stakeholder-Umfragen digital erfassen und in eine Debt-Register-Datenbank einspeisen .
Technisches Schuld-Register: Sammle alle identifizierten Schuldenstücke als Debts in einem zentralen Backlog oder Register. Verknüpfe jedes Debt-Item mit dem betroffenen System, Modul oder Business-Prozess. So kannst du systematisch analysieren, wo sich die Schulden ballen. Ardoq empfiehlt, dieses Register in die zentrale Architektur- oder Risikomanagement-Plattform zu integrieren . Dadurch gewinnt das Team Überblick: Man sieht, welche Kernsysteme wie stark betroffen sind und wie einzelne Debts auf die Business-Ziele wirken.
Um technische Schulden für alle Beteiligten verständlich zu machen, sind Visualisierungen hilfreich. Beispiele:
Heatmaps und Diagramme: Tools wie CodeScene oder Ardoq können grafisch zeigen, welche Komponenten die größten Issues haben. Ein Heatmap-Diagramm markiert schnell „Hot Spots“ (Codebereiche mit vielen Warnungen, hoher Komplexität oder vielen offenen Bugs) .
Dashboards: Richte Dashboards ein, die zentrale Metriken abbilden (z.B. Gesamt-DebtScore, Anzahl kritischer Warnungen, Trendlinien über offene Debt-Issues). Ardoq schlägt vor, Finanz- oder Risiko-Dashboards zu bauen, die Aufwandsschätzungen in Geld oder Zeit umrechnen . Solche Dashboards können regelmäßig im Management-Reporting gezeigt werden, um technische Schuld als Handlungsfeld zu verankern .
Debt-Kanban oder Priorisierungsmatrix: Lege einen „Tech Debt“-Bereich im Kanban-Board an oder nutze eine einfache Matrix (z.B. Impact vs. Aufwand). Priorisiere Debts nach Schwere und Nutzen der Behebung. Brainhub z.B. empfiehlt eine Quadranten-Methode, bei der man Debts nach „Wiederholungs- bzw. Wartungskosten“ und „businesskritischer Auswirkung“ sortiert – so setzt man zuerst an den Schulden an, die viel kosten, aber vergleichsweise leicht zu lösen sind .
Auf diese Weise wirst du technische Schulden transparent und messbar. Dein Team sieht, an welchen Stellen es „brennt“, und du als Manager:in kannst auf einer soliden Basis Entscheidungen treffen.
Metriken und Quantifizierung technischer Schulden
Damit technische Schulden im Projektplan und Budget auftauchen, brauchst du Kennzahlen. Es gibt keine einzelne „Universal-Metrik“, aber einige Größen sind im Alltag bewährt, um Trends zu erkennen und Entscheidungen zu untermauern:
Maintainability Index (Wartbarkeitsindex): Dieser Index fasst verschiedene Code-Qualitätsaspekte zusammen (z.B. Komplexität, Kommentare, Größe). Ein hoher Wert bedeutet gut wartbaren Code . Beobachtest du, dass der Maintainability Index sinkt, ist das ein Warnsignal: Der Code wird komplexer und schwerer zu ändern. Wie ScienceSoft anmerkt: „The better [the index] the easier software is to maintain“ . Den Index erhält man z.B. über Tools wie Visual Studio oder andere Code-Analyse-Programme.
Code Churn: Misst, wie viel Code innerhalb eines Zeitraums überarbeitet wird (löschen, ändern, neu schreiben). Ein normaler Churn entsteht durch neue Features, aber ein unerwartet hoher Churn – vor allem kurzfristig – deutet oft auf Wirrwarr oder Unsicherheit hin. Brainhub beschreibt: „High code churn, especially late in a development cycle, can be a red flag that code may be less reliable or harder to maintain“ . Im Projekt bedeutet das: Steigt der Churn an, kann das auf ungelöste Debts hindeuten, weil Entwickler:innen öfter nachbessern müssen.
Fehler- und Bug-Raten (Defect-Rate): Vergleiche die Anzahl der Fehler oder Support-Tickets pro Auslieferungseinheit. Beispielsweise kann man Bugs pro Story Point oder Defects pro Release tracken. Steigt die Fehlerdichte, kommt das klassischerweise von technischer Schuld im Code oder fehlenden Tests. Brainhub spricht vom „Defect Ratio“: Ein steigendes Verhältnis von Fehlern zu Codegröße zeigt oft, dass technische Schulden zunehmen . Damit kannst du sichtbar machen, wie sehr sich Debts negativ auswirken.
Lead Time / Cycle Time: Dieser Kennwert misst, wie lange ein Arbeitspaket (Feature, User Story) von der Beauftragung bis zur Auslieferung braucht. Längere Lead Times sind ein Indikator für Bremsen im Prozess. Brainhub weist darauf hin: „Longer lead times can be a symptom of high technical debt, as existing issues slow down new development“ . Mit anderen Worten: Wenn sich die Lieferung neuer Features stetig verzögert, kann das an Schulden liegen, die von Sprint zu Sprint mitgeschleppt werden.
Technische Debt-Index oder Debt-Ratio: Manche Unternehmen berechnen einen Wert, indem sie den Schätzaufwand zur Bereinigung aller Debts ins Verhältnis zur Codebasis setzen. Tools wie SonarQube liefern etwa eine „Technical Debt Ratio“ aus (geschätzte Zeit für Nacharbeit geteilt durch Gesamtarbeitsaufwand) . Das ist eine abstrakte Zahl, hilft aber beim Reporting („Unsere Debt-Ratio ist 15 % und müsste eigentlich unter 5 %“) und beim Monitoring über mehrere Versionen.
Sonstige Entwicklungsmetriken: Oft wird auch auf Metriken zurückgegriffen, die eigentlich Projektdurchlauf messen, z.B. Verhältnis von Fehlern zu Story Points oder Rework-Anteil. Zwar geben solche Werte kein Bild der Code-Qualität allein, aber in Kombination mit Komplexitäts-Metriken lassen sie den „Unsicherheitsgrad“ einer Codebasis erahnen.
Wichtig ist: Kein einzelner Wert löst alle Fragen. Diese Kennzahlen dienen als Frühwarnsystem und Diskussionsgrundlage. Sie zeigen dir, wo technische Schuld vorliegen könnte und ob sich die Situation verschlechtert. Zusammen mit den qualitativen Erkenntnissen aus Code-Reviews und Entwicklerfeedback baut sich so ein umfassendes Bild auf.
Strategien zur Steuerung und Reduktion technischer Schulden
Hast du technische Schulden erkannt und gemessen, geht es ans konkrete Management und Abbau. Dabei gilt: Vermeide Panikreaktionen, die das Tagesgeschäft lähmen. Setze lieber auf kontinuierliche Verbesserungen und klar priorisierte Aktionen. Bewährte Ansätze sind:
Kontinuierliches Refactoring: Plane regelmäßige Refactoring-Schritte ein – etwa 10–20 % der Sprintkapazität können dauerhaft für Code-Aufräum-Tasks reserviert werden . Das verhindert, dass Schulden zu riesigen Problemen anwachsen. Dabei sollte Refactoring immer gemeinsam mit Feature-Development betrachtet werden: Beende eine Story idealerweise nur, wenn der Code danach immer noch sauber bleibt. Nutzt eure Definition of Done, um z.B. „Keine neuen Code Smells“ oder „Testabdeckung ≥ 80 %“ zu integrieren.
Tech-Debt-Budget: Wie Justin Grant beschreibt, kann eine feste „Schulden-Budget“-Rate hilfreich sein . Lege etwa fest: Von jeder Iteration oder jedem Release wird ein bestimmter Prozentsatz der Arbeitszeit für Tech-Debt-Abbau verwendet. Organisiere dafür ein eigenes Backlog (oder Backlog-Kategorie) und lass Entwickler:innen gemeinsam priorisieren. Wichtig: Das Thema muss denselben Planungsprozess durchlaufen wie neue Features, damit es nicht stillschweigend untergeht.
Gezielte Priorisierung: Nicht alle Schulden sind gleich wichtig. Konzentriere dich zuerst auf High-Interest Debts – das sind Schulden, die langfristig besonders teure „Zinsen“ bringen. Ein Beispiel sind Sicherheitslücken, Performance-Flaschenhälse oder fehlende Backups. Brainhub schlägt vor, „tech debt with the most significant long-term maintenance costs“ zuerst zu lösen, wie etwa kritische Sicherheitsdebt . Nutze dafür auch eine Matrix (z.B. „Dringlichkeit vs. geschätzter Aufwand“): Sehr dringende, hoch belastende Debts sollten sofort angegangen werden, moderate später. So verhinderst du, dass Schulden das Tagesgeschäft blockieren .
Reparieren statt Ignorieren: Wenn technische Schulden das Hinzufügen neuer Features oder Releases behindern, bearbeite sie sofort. Brainhub nennt das „paying down impeding debts“: Schuldenteile, die das Projekt lahmlegen, stoppen oder verzögern, müssen umgehend refaktoriert werden . Sonst verfällst du in den Teufelskreis: Jede neue Änderung legt noch mehr „Sand ins Getriebe“. Denke also in jedem Release-Plan bereits darüber nach, welche Schulden du beheben musst, damit das nächste Feature reibungslos läuft.
Architektur- und System-Modernisierung: Wenn ganze Komponenten technologisch veraltet sind (z.B. End-of-Life-Frameworks), kann eine größere Modernisierung nötig sein. Plane solche Modernisierungen strategisch: Mit einem Cockpit aus Kennzahlen und Impact-Analysen (siehe Ardoq) kannst du abschätzen, ob beispielsweise der Wechsel auf eine neue Plattform mehr Aufwand spart als verursacht . Bei großen Legacy-Systemen kann sich auch eine „Big Bang“-Phase lohnen – aber erst nach sorgfältiger Abwägung und in transparenter Abstimmung mit allen Stakeholdern.
Qualitätssicherung und Automatisierung: Verhinder aktives Anwachsen von Schulden durch saubere Prozesse. Das bedeutet z.B. feste Coding-Guidelines, Code-Reviews, Pair Programming und vor allem automatisierte Tests. Continuous Integration/Deployment mit automatischen Builds und Tests schlägt Schulden im Keim. Tools wie Linters, Security-Scanner und Testframeworks (z.B. SonarQube, ESLint, Selenium) sollten integraler Bestandteil deines Projekts sein .
Technische Reviews und Coaching: In Zeiten hoher Schuldenlast kann externe Hilfe wertvoll sein. Externe Architekten oder erfahrene Entwickler können Code- und Architektur-Reviews durchführen, Schulden-Backlogs priorisieren und die Mannschaft „auf Kurs bringen“. Etwa können sie bei der Neustrukturierung eines verfahrenen Projekts helfen oder als sparringspartner fungieren, um Abwägungen zu kalibrieren. (Ein dezent eingebettetes Beispiel: Unsere Berater unterstützen Teams z.B. bei der Einführung eines Debt-Registers, beim gezielten Refactoring-Plan oder bei Krisenprojekten durch technische Audits.)
Wichtig ist bei all dem die Balance: Vermeide, nur in „Schuldenputzkampagnen“ zu verfallen, in denen du monatelang ausschließlich refaktorierst. Das lähmt den Fortschritt. Gleichzeitig solltest du aber auch nicht blind im Feature-Modus weiterwurschteln. Richte deinen Fokus nach der Priorisierung aus – mit gezielten Maßnahmen bei den größten Risiken.
Integration in Projektplanung und Kommunikation
Technische Schulden müssen Teil deiner üblichen Planungs- und Reporting-Prozesse werden. Ansonsten bleiben sie im Verborgenen, bis „irgendwann“ Krisensitzungen nötig sind. Beispiele für eine gelungene Integration:
Backlog-Integration: Führe technische Schuldenpunkte als eigene Items im Product Backlog oder im Sprint-Backlog. Behandle sie wie jede andere Anforderung – nur eben mit Entwicklersprache. Wenn ihr User Stories plant, beziehe Debts mitein: „Im Rahmen dieses Releases erledigen wir außerdem Task XYZ zur Code-Bereinigung“. So wird Refactoring transparent und terminiert.
Budget- und Zeitplanung: Plane in Budget- und Zeitplänen vorausschauend Kapazitäten für Debt-Behandlung ein. Kleines Beispiel: Wenn du pro Sprint 10 % der Zeit für technische Schulden reservierst , wird das zu einem festen Projektteil, nicht zu einer „schwarzen Null“.
Risiko-Management: Verknüpfe technische Schulden mit deinem Risikomanagement. Führe sie in Risikoregister ein, wenn sie erhebliche Auswirkungen haben (etwa bei Systemausfällen). Ardoq empfiehlt, Schulden mit Business-Prozessen zu verbinden, um deren Risiko auf Geschäftsergebnisse zu veranschaulichen .
Regelmäßige Kommunikation: Berichte im Management-Review oder Scrum-of-Scrums über den Stand der technischen Schulden. Nutze klare Kennzahlen und Beispiele. Schon Themensätze wie „Aufgrund eines hohen Debt-Faktors verlangsamt sich die Feature-Rate in Modulen X und Y derzeit um 20 %“ helfen, Verständnis zu wecken. Statistik: Forty-two percent of developers’ time is spent on code maintenance tasks – solche Fakten machen das Problem für Nicht-Programmierer:innen greifbar.
Dashboards für Stakeholder: Setze zusammenfassende Übersichten auf. Wie in der Ardoq-Studie gezeigt, können Dashboards mit den wichtigsten Kennzahlen und Trendlinien erstellt werden . Dies schafft Transparenz: Geschäftsführung und Produktmanagement sehen, wie viel Ressource bereits in die Schuldenflut geht und was noch ansteht.
So bringst du technische Schulden in die alltägliche Projektsteuerung ein. Sie sind dann nicht mehr „irgendwo im Hinterzimmer“, sondern ein festes Thema in Planung und Reporting. Dadurch können Entscheider fundiert Prioritäten setzen und Budgets zuteilen, als wäre es jedes andere Projekt-Feature.
Fazit – den Überblick behalten und Schulden abtragen
Technische Schulden lassen sich nicht mit einem Fingerschnipsen beseitigen. Entscheidend ist, früh zu beginnen und kontinuierlich dranzubleiben. Mit den hier beschriebenen Methoden wirst du frühzeitig alarmiert, kannst fundiert priorisieren und gezielt reduzieren, ohne das Team zu lähmen. Langfristig zahlt sich das aus: Kürzere Durchlaufzeiten, weniger Produktionsfehler und bessere Planbarkeit erhöhen die Software-Qualität und sparen bares Geld.
Wenn dein Projektteam dabei Unterstützung braucht – etwa bei der Erstellung eines technischen Schuldenregisters, Risiko-Analyse oder Architektur-Review – kann professionelle Hilfe sinnvoll sein. Externe Berater bringen Erfahrung aus anderen Projekten mit und helfen, komplexe Entscheidungen zu strukturieren. (Unser Team etwa begleitet Unternehmen dabei, Projekte in Krisenzeiten neu zu strukturieren und Schulden systematisch abzubauen.) So bleibt deine Entwicklung auf Kurs, statt unter einer Schuldlast zusammenzubrechen.
Kurz gesagt: Technische Schulden zu erkennen, messen und einplanen ist eine Management-Disziplin. Sie muss wie jedes andere Projektziel aktiv verfolgt werden. Mit einer klaren Strategie, transparenten Kennzahlen und regelmäßiger Abstimmung nutzt du technische Schulden als Steuerungsgröße – und nicht als unkontrollierbare Projektbremse .
Quellenliste (ungekürzt, alphabetisch, nicht kategorisiert)
Ardoq (2023): Technical Debt in Enterprise IT – Visibility, Measurement and Reduction.
https://www.ardoq.com/blog/technical-debt
Brainhub (2023): How to Measure and Manage Technical Debt.
https://brainhub.eu/library/technical-debt
Deloitte (2023): The hidden cost of legacy IT systems.
https://www2.deloitte.com/insights/us/en/focus/tech-trends/2023/hard-truths-about-technical-debt.html
Fowler, M. (2009): Technical Debt Quadrant.
https://martinfowler.com/bliki/TechnicalDebtQuadrant.html
Grant, J. (2021): Taming Technical Debt with a Refactoring Budget.
https://justingrant.dev/tech-debt-refactoring-budget
McConnell, S. (2008): Managing Technical Debt.
https://www.construx.com/technical-debt/
ScienceSoft (2022): Software Maintainability Metrics Explained.
https://www.scnsoft.com/blog/maintainability-index
SonarSource (2023): Measuring and Reporting Technical Debt with SonarQube.
https://www.sonarsource.com/products/sonarqube/features/technical-debt/
Stripe / Harris Poll (2020): The Developer Coefficient – Hidden Impact of Technical Debt.
https://stripe.com/files/reports/the-developer-coefficient.pdf
ZDNet (2022): Why technical debt is top of mind for CIOs.
https://www.zdnet.com/article/why-technical-debt-is-top-of-mind-for-cios/
