Dieser Beitrag schl\u00fcsselt die Berechnungslogik auf, damit Sie unsere Sch\u00e4tzungen zum potenziellen ROI von JetBrains-IDEs und KI-Tools nachvollziehen und eine fundierte Kaufentscheidung treffen k\u00f6nnen.<\/p>\n
Datenquellen<\/h2>\n
Zun\u00e4chst erkl\u00e4ren wir, woher die Daten zu Geh\u00e4ltern und Produktivit\u00e4tssteigerungen stammen, die in unsere Berechnungen einflie\u00dfen.<\/p>\n
Gehaltsdaten<\/h3>\n
Standardm\u00e4\u00dfig setzt der Rechner die Kosten f\u00fcr Entwicklungsarbeit mit den Gehaltskosten gleich. Die Anzahl der Fachkr\u00e4fte entspricht dabei der Anzahl der ausgew\u00e4hlten Lizenzen (d.\u00a0h. bei f\u00fcnf IntelliJ IDEA-Lizenzen geht der Rechner von f\u00fcnf Personen im Team aus).<\/p>\n
Im ersten Schritt (Berechnung Ihrer j\u00e4hrlichen Gewinne) nutzt der Rechner regionale Gehaltsbenchmarks. Die Daten f\u00fcr diese Benchmarks stammen aus der JetBrains-Umfrage zum <\/em>Stand des Entwicklungs\u00f6kosystems<\/em><\/a>. Sie k\u00f6nnen diese Benchmarks auch in unserem IT-Gehaltsrechner<\/a> einsehen \u2013 beide basieren auf derselben Quelle.<\/p>\n Die JetBrains-Umfrage zum Stand des Entwicklungs\u00f6kosystems<\/em> wird j\u00e4hrlich durchgef\u00fchrt. Im Jahr 2025 nahmen weltweit \u00fcber 20.000 Software-Profis aus verschiedenen Branchen, Unternehmensgr\u00f6\u00dfen und Karrierestufen teil. Die Umfrage wird branchenweit als verl\u00e4ssliche Datenquelle genutzt.<\/p>\n F\u00fcr die Benchmarks ber\u00fccksichtigen wir ausschlie\u00dflich die Antworten angestellter Fachkr\u00e4fte, um eine hohe Datenqualit\u00e4t f\u00fcr unseren Rechner zu gew\u00e4hrleisten. Anschlie\u00dfend werden die Daten anonymisiert und nach L\u00e4ndern gruppiert, um aus Tausenden R\u00fcckmeldungen den jeweiligen Gehaltsmedian pro Land zu ermitteln. Diese aggregierten Medianwerte dienen dann als regionale Standardwerte.<\/p>\n Statt der Standard-Gehaltsbenchmarks k\u00f6nnen Sie im Rechner auch die tats\u00e4chlichen j\u00e4hrlichen Projektkosten eingeben, um ein genaueres Ergebnis zu erhalten. Die berechneten produktivit\u00e4tsbedingten Gesamteinsparungen werden dann auf den von Ihnen angegebenen Betrag bezogen.<\/p>\n Die im ROI-Rechner angenommenen Produktivit\u00e4tssteigerungen basieren auf produktspezifischen Umfragen unter professionellen Entwickler*innen.<\/p>\n Die Zeiteinsparungen basieren auf Selbsteinsch\u00e4tzungen der Entwickler*innen. Selbstausk\u00fcnfte sind eine g\u00e4ngige Methode in der Forschung zur Entwicklerproduktivit\u00e4t, die auch von Softwareanbietern genutzt wird. Die individuellen Ergebnisse k\u00f6nnen im Einzelfall je nach Organisation und spezifischen Arbeitsabl\u00e4ufen variieren. Um pr\u00e4zisere Daten zu erhalten, ist es unser Ziel, separate Produktivit\u00e4tsumfragen f\u00fcr vier gro\u00dfe Workflow-Kategorien durchzuf\u00fchren:<\/p>\n Die Umfragen wurden von JetBrains-Fachleuten f\u00fcr Entwicklererfahrung konzipiert und von Umfrageexpert*innen validiert. Befragt wurden professionelle Entwickler*innen, die von anderen Editoren oder IDEs zu spezifischen JetBrains-Tools gewechselt sind.<\/p>\n Die Ergebnisse dieser Umfrage werden auf die folgenden Produkte angewendet: IntelliJ IDEA, WebStorm, PhpStorm, RubyMine, PyCharm Pro (f\u00fcr Backend) und All Products Pack.<\/strong> Diese Produkte decken Workflows mit verwalteten Sprachen wie Java, Kotlin, JavaScript\/TypeScript, PHP, Ruby und Python (Backend) ab.<\/p>\n Zu den Befragten geh\u00f6rten: 194 Fachkr\u00e4fte<\/strong> in Rollen wie Softwareentwickler*in\/Programmierer*in, DevOps-Engineer\/Infrastrukturentwickler*in, Datenbank-Admin und Architekt*in.<\/p>\n Wir haben nur Antworten von Personen ber\u00fccksichtigt, die JetBrains-IDEs seit zwei Monaten bis f\u00fcnf Jahren nutzen und zuvor andere Editoren oder IDEs verwendet haben.<\/p>\n Die Teilnehmenden kamen aus aller Welt, mit Schwerpunkten in den USA, Deutschland, Frankreich, Spanien, Italien, den Niederlanden, \u00d6sterreich und D\u00e4nemark. Daher bilden diese L\u00e4nder eigene Gruppen, w\u00e4hrend alle anderen L\u00e4nder in der Kategorie \u201eAndere\u201c zusammengefasst wurden.<\/p>\n Die Ergebnisse dieser Umfrage werden auf die folgenden Produkte angewendet: CLion, GoLand und RustRover.<\/strong> Diese Produkte unterst\u00fctzen systemnahe und leistungskritische Entwicklungsworkflows in C, C++, Rust und Go.<\/p>\n Zu den Befragten geh\u00f6rten: 846 Einzelpersonen<\/strong>, haupts\u00e4chlich Softwareentwickler*innen, Architekt*innen und DevOps-Spezialist*innen bzw. Infrastrukturentwickler*innen, erg\u00e4nzt durch eine kleinere Anzahl weiterer Teilnehmer*innen in Code-nahen Positionen.<\/p>\n Die Umfrage wurde weltweit \u00fcber IDE-Benachrichtigungen beworben; die meisten Teilnehmenden kamen aus Deutschland, den USA und Festlandchina.<\/p>\n Spezielle Produktivit\u00e4tsumfragen f\u00fcr diese Rollen sind derzeit in Arbeit.<\/strong> Bis die finalen Ergebnisse vorliegen, nutzt der Rechner als konservativen N\u00e4herungswert die Produktivit\u00e4t im Bereich der verwalteten Sprachen.<\/p>\n Sobald verf\u00fcgbar, werden die .NET- und GameDev-Daten in die Berechnungen f\u00fcr dotUltimate, ReSharper und Rider einflie\u00dfen.<\/p>\n Die Ergebnisse der Umfrage im Bereich Daten\/Data Science werden auf PyCharm Pro (f\u00fcr Data Science) und DataGrip angewendet. Diese Produkte unterst\u00fctzen Data-Engineering, Analytics, SQL-Workflows und Data-Science-Anwendungen.<\/p>\n Alle oben genannten Produktivit\u00e4tsumfragen enthielten die folgende zentrale Frage: \u201eWie viele Stunden pro Woche sparen Sie Ihrer Meinung nach im Durchschnitt durch die Verwendung von [Produkt] im Vergleich zu \u00e4hnlichen zuvor verwendeten Tools?\u201c Erg\u00e4nzend wurden die Wochenarbeitszeit, das Besch\u00e4ftigungsland sowie Rolle und Seniorit\u00e4t der Teilnehmenden abgefragt.<\/p>\n Auf dieser Grundlage haben wir folgende Sch\u00e4tzung vorgenommen:<\/p>\n Produktivit\u00e4tsgewinn = Zeiteinsparung pro Woche \/ Gesamtarbeitszeit pro Woche<\/p>\n Die resultierenden Werte wurden anschlie\u00dfend:<\/p>\n Statt pauschal anzunehmen, dass \u201eEntwickler*innen immer x% schneller sind\u201c, haben wir ein dreistufiges, aufgabenbasiertes Modell verwendet.<\/p>\nProduktivit\u00e4tsdaten<\/h3>\n
\n
Produktivit\u00e4tsumfrage zu verwalteten Sprachen<\/h4>\n
Produktivit\u00e4tsumfrage zu Systemsprachen<\/h4>\n
Produktivit\u00e4tsumfragen zu .NET, Game-Entwicklung und Daten \/ Data Science<\/h4>\n
Berechnung der Produktivit\u00e4t<\/h2>\n
So wird die Produktivit\u00e4tssteigerung berechnet<\/h3>\n
\n
Anwendung der Produktivit\u00e4tswerte<\/h3>\n
![\"Elizaveta](\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/4NpJJD4bqqk9-1-e1782739829997-200x200.jpeg\")
\n <\/div>\n ![\"Olga](\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2024\/10\/photo_2022-12-13_12-53-23-1-e1727777955575-200x200.jpg\")
\n <\/div>\n ![\"Dominika](\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2026\/01\/Dominika-Stankiewicz-headshot-e1768223972137-200x200.jpg\")
\n <\/div>\n