Die rasante Entwicklung von KI nimmt beeindruckende Züge an sich. KI verändert gerade viel, auch wenn wir das noch nicht überall merken. Was auch für Software-Entwickler klar sein muss: Der Beruf verändert sich. Entwickler werden sicherlich nicht in den nächsten Jahren reihenweise 1:1 durch eine KI ersetzt. Man muss allerdings lernen, mit KI umzugehen und sie richtig einzusetzen. Nicht Entwickler per se werden ersetzt, sondern Entwickler, die KI nicht richtig benutzen können, werden durch solche ersetzt, die das können. KI steigert beim Entwickeln die Effektivität und Effizienz und dem darf man sich nicht verschließen, wenn man am Zahn der Zeit bleiben will. Was heißt das nun konkret?
KI wird zunehmend selbst entwickeln. Sei es durch KI-Agenten oder durch das mittlerweile schon fast “klassische” copy&pasten von snippets von der AI. In kleinem Maßstab können einige KIs das heute schon allein. Das ist erstaunlich, weil das noch vor 5 Jahren als undenkbar galt. Ob KI das auch in großem Maßstab – also wenn es um die Architektur nicht trivialer Software geht – können wird, wird sich zeigen. Jedenfalls kann man schon heute feststellen: Entwickler, die nur stumpf vorgegebene interfaces implementieren können, werden stark an Bedeutung verlieren. Weil genau das ist auch die Aufgabe, die heute schon durch KIs in vielen Fällen erledigt werden kann. Warum bleiben Entwickler aber dennoch wichtig? Weil zu Software-Entwicklung mehr gehört. Sei es das Filtern, ob neue Anforderungen sinnvoll sind, sei es das Designen passender Interfaces und Software-Architekturen, sei es das Code-review. Sicher wird auch in diesen Bereichen KI zunehmend eine Konkurrenz für den Menschen. Aber vielleicht sollte man KI da je nach Anwendungsfall eher als Ergänzung, als Berater oder auch einfach als Macher sehen. Nichts desto trotz gilt: KI halluziniert. Und diese Halluzinationen können schlimme Bugs verursachen. Ein kleiner Detail-Fehler reicht, um ein ernsthaftes Sicherheitsrisiko darzustellen. Deswegen dürfte zumindest das Code-review auch weiterhin unrerlässlich bleiben. Entwickler werden in Zukunft weniger Code selbst schreiben und dafür mehr KI-generierten-Code reviewn. Und dabei zeigt sich dann ein neues Kriterium, um gute Entwickler von weniger guten Entwicklern zu unterscheiden: Gute Entwickler finden beim reviewn die immer seltener in KI-generierten-Code vorkommenden Fehler und blocken den Pull-request bevor der fehlerhafte Code deployt wird, weil sie die Fehler erkennen, obwohl der Code vielleicht richtig aussieht. Weniger gute (oder auch faule) Entwickler winken KI-generierten-Code durch, sobald er plausibel ist. Und dann geht der fehlerhafte Code live.
Ein Entwickler muss jede Zeile KI-generierten Code verstehen und sich beim review stets denken: “Ja, das hätte ich prinzipiell auch so gemacht.” Und anderenfalls muss der Code nochmal nachgebessert werden. Ein review bringt nichts, wenn KI-generierter-Code nicht verstanden wird, und dennoch live geht. Dann hätte man sich das review auch sparen können, ganz gleich ob der fragliche Code jetzt fehlerhaft oder fehlerfrei ist.
Und in diesem Sinn kann KI dann die Effizienz enorm steigern, weil KI schlicht deutlich schneller programmieren kann als es Menschen je könnten. Und die Arbeit des reviews kommt dabei nicht hinzu, weil es ja – bei Einhaltung gängiger Qualitäts-Standards der Entwicklung – ohnehin gemacht werden muss, egal ob der Code nun von einer KI generiert wurde oder nicht.
Natürlich können sich Firmen jetzt auf den Standpunkt stellen: “Wir lassen eine KI entwickeln, entlassen die Entwickler und behalten nur noch die reviewer.” Aber das dürfte für viele Firmen nicht rentabel sein, weil: Gute Entwickler können nach wie vor mit ihrer Arbeit viel zur Wertschöpfung beitragen. Egal ob man nun Software verkauft oder Software nur intern als Unterstützung für irgendeinen Fachprozess entwickelt. Und da macht es dann mehr Sinn, die Entwicklungstätigkeit durch eine KI zu ersetzen, aber die Entwickler zu behalten und als reviewer einzusetzen, um mehr KI-generierten-Code in der gleichen Zeit reviewn lassen zu können.
Entwickler werden erst dann arbeitslos, wenn es keiner neuen Software mehr bedarf. Und von diesem Punkt sind wir trotz der erhöhten Entwicklungsgeschwindigkeit von KI noch weit entfernt.