Warum KI die Entwickler nicht ersetzen wird - aber die Branche verändert hat

Mein Weg zurück in die Entwicklung - dank AI und ein paar Mimosen

Ursprünglich lernte ich die Grundlagen der Entwicklung im Jahr 2002 auf dem College. Nach meinem Abschluss entfernte ich mich jedoch vom Programmieren und habe es bis vor etwa zwei Jahren nicht wieder angefasst. Eines Tages, nachdem ich ein paar Mimosen getrunken hatte, hatte ich eine Idee für eine App. Nachdem ich kürzlich mit ChatGPT herumgespielt hatte, fühlte ich mich mutig genug, mich darauf einzulassen.
Ich hatte nur Erfahrung mit HTML und CSS. Als ich also die KI fragte, welche Sprache ich verwenden sollte, empfahl sie mir Python. Von da an gab es kein Zurück mehr. Nach einer Woche Arbeit mit der KI hatte ich eine funktionierende Anwendung, die lokal auf meinem Rechner lief .

Doch dann stießen sowohl die KI als auch ich auf ein Problem: die Bereitstellung der Anwendung in einer Produktionsumgebung. Keiner von uns beiden kam damit zurecht, und es bedurfte der Hilfe einiger befreundeter Entwickler, um die Anwendung schließlich zum Laufen zu bringen... und dann ging sie schnell kaputt. Sie konnte nicht skaliert werden, hatte keine Zugriffsbeschränkung, hatte nicht einmal eine Datenbank und nutzte stattdessen den Browser-Cache, um alles zu speichern. Es war nur eine App im einfachsten Sinne.

Seitdem habe ich meine Fähigkeiten zur Erstellung von Webanwendungen mit Hilfe von künstlicher Intelligenz erweitert und mehrere andere Anwendungen mit Flask, Django, Laravel, React, Next.js, Hugo und sogar Goentwickelt - und das alles, ohne eine dieser Sprachen/Frameworks gründlich zu lernen. Mit der Zeit bin ich vom Copy-Pasting in und aus ChatGPT zur Verwendung fortgeschrittener Tools wie Copilot und Cursor übergegangen und habe sogar mit lokalen KI-Modellen auf meinem Computer experimentiert.

Aber hier ist die wichtigste Lektion, die ich aus dieser Erfahrung gelernt habe: KI ist immer noch genau das - künstliche Intelligenz. Der einzige Grund, warum ich in der Lage war, die Apps zu entwickeln, die ich entwickelt habe, ist die Hilfe meiner extrem erfahrenen Entwicklerfreunde und die Problemlösungsgrundlagen, die ich mir im College angeeignet habe. Dank meines Verständnisses grundlegender Programmierkonzepte wie Funktionen, Variablen, Schleifen, Datenstrukturen, Kontrollfluss, Algorithmen, Operationen und Netzwerke kann ich der KI präzise Anweisungen geben. Wenn ich sie nicht sorgfältig anleite, kann die KI völlig aus dem Ruder laufen und entweder etwas übermäßig Kompliziertes oder etwas viel zu Einfaches produzieren.

Ich muss der KI immer noch bei jedem Schritt die Hand halten.

KI kommt nicht für alle Entwickler - nur für die schlechten

KI-Entwicklungstools entwickeln sich in rasantem Tempo weiter. Heute versprechen Plattformen, die KI-Agenten integrieren, die Möglichkeit, voll funktionsfähige Anwendungen zu erstellen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Und aus Erfahrung kann ich sagen: Ja, es ist möglich. Aber nur mit viel menschlicher Aufsicht.

Das ist das Paradoxon der KI in der Softwareentwicklung: Obwohl KI die Entwicklung schneller und effizienter macht, ist sie immer noch stark auf die menschliche Intelligenz angewiesen, um den Prozess zu steuern. Entwickler werden in absehbarer Zeit nicht verschwinden - aber die Rolle der Entwickler ändert sich, und in einigen Fällen bedeuten diese Änderungen das Aus für bestimmte Arten von Entwicklern.

Sehen wir uns an, warum das so ist.

Die Entwicklung mit KI erfordert immer noch echte Intelligenz

Die programmierfreie App-Entwicklung mit KI wird oft als eine freihändige Erfahrung vermarktet. Die Realität ist davon weit entfernt. Selbst mit KI-Agenten, die für die Automatisierung von Aufgaben entwickelt wurden, muss ich meine Anwendungen immer noch Stück für Stück erstellen und die KI bei jedem Schritt steuern. Bei jeder Herausforderung, die sich mir stellt, kann ich mich nicht darauf verlassen, dass die KI das Problem auf magische Weise löst. Stattdessen muss ich die Lösung herausfinden und dann meine Anweisungen klar formulieren.

Das deckt sich mit meiner eigenen Erfahrung. Als ich die Python-Anwendung zum ersten Mal einsetzte, war die KI nicht in der Lage, den Produktionsstart ohne fremde Hilfe zu bewältigen. Während sie sich bei der Codegenerierung und der Automatisierung von Aufgaben auszeichnet, fehlt es der KI an Kreativität und Problemlösungskompetenz.

Sie kann den Kontext nicht so gut verstehen wie Menschen. KI funktioniert am besten, wenn sie klare Anweisungen erhält - aber um diese Anweisungen zu geben, ist immer noch ein Entwickler mit tiefem Fachwissen erforderlich.

Hier zeigt sich eine der wichtigsten Grenzen der KI: Sie ist nur so gut wie der Mensch, der sie anleitet.

Hier ein Beispiel für die Skeptiker im hinteren Teil des Raums

Eine Erfahrung, die ich vor kurzem mit der Entwicklung von KI gemacht habe, bestand darin, meine erste Anwendung für eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) in Go - einer anderen Sprache, die ich zuvor noch nie verwendet hatte - zu erstellen. Das Ziel der App war es, eine Hugo-Website von einem Thema auf ein anderes zu migrieren, bei dem die Syntax und die Shortcodes völlig anders waren.

Bei einer bestimmten Konvertierung ging es darum, die Schaltflächen für die Wegweiser, die über einen Shortcode am unteren Rand der Seiten verwaltet wurden, in zwei Felder, prev: und next:, im vorderen Bereichzu verschieben .

Wenn man einigen KI-Influencern zuhört, könnte man meinen, man könne dieses Problem mit einer einfachen Aufforderung lösen: "Erstellen Sie eine Konvertierung, die die Shortcodes der Guide-Schaltflächen in die Felderprev: und next: im Vorspannändert ." Ein Kinderspiel, oder?

Genau das habe ich versucht, denn manchmal ist die einfachste Aufforderung die beste. Man muss nicht immer stundenlang an komplexen Prompts arbeiten, um Ergebnisse zu erzielen. Und wenn etwas schief geht, habe ich durch den Prozess des "schnellen Scheiterns"eine Menge gelernt. Aber in diesem Fall hat es nicht so einfach funktioniert.

Ich musste die KI Schritt für Schritt durch die Entwicklung des Codes führen. Der Prozess sah in etwa so aus:

1. Erstellen Sie eine Funktion, um die Route zur nächsten Seite aus dem Shortcode für die Schaltfläche guide zu extrahieren und zu speichern.
2. Erstellen Sie eine weitere Funktion, um das Feld "next:" mit dieser Route in die erste Seite einzufügen.
3. Entwickeln Sie eine Funktion, um die Basis-Route für das Verzeichnis zu extrahieren.
4. Schreiben Sie eine Funktion, um die Gewichtung aller Seiten im Verzeichnis zu bestimmen, damit die App herausfinden kann, welche Seite vor der aktuellen kommt. (Die bisherige Wegweiser-Schaltfläche hatte sich auf die Zurück-Schaltfläche des Browsers verlassen, was keine gute Lösung war).
5. Fügen Sie eine Funktion hinzu, um das Feldprev: mit der ermittelten Routeeinzufügen .
6. Erstellen Sie schließlich eine Funktion, um den alten Shortcode für die Wegweiser-Schaltfläche aus dem Seiteninhalt zu entfernen.

Ohne klare, iterative Anleitung konnte die KI keine voll funktionsfähige Lösung erstellen. Sie würde immer wieder Teile des Puzzles übersehen oder Code produzieren, der nicht funktionierte. Ich musste die Aufgabe aufschlüsseln, die Logik definieren und sicherstellen, dass jede Funktion das tat, was sie sollte.

Die Erstellung von No-Code-Apps mit KI wird oft als eine Erfahrung angepriesen, bei der man die Hände frei hat. Die Realität ist davon weit entfernt. Selbst mit KI-Agenten, die für die Automatisierung von Aufgaben entwickelt wurden, muss ich meine Anwendungen immer noch Stück für Stück erstellen und die KI bei jedem Schritt steuern. Bei jeder Herausforderung kann ich mich nicht darauf verlassen, dass die KI das Problem "auf magische Weise" löst. Meistens muss ich die Lösung selbst herausfinden und dann meine Anweisungen klar formulieren.

Was KI tatsächlich ersetzen wird: junge und schlechte Entwickler

Wenn Sie sich Sorgen machen, dass die KI Ihnen die Arbeitsplätze der Entwickler "stiehlt", haben Sie nicht Unrecht. Aber hier ist die Wahrheit: KI wird nicht alle Entwickler ersetzen, sondern nur unerfahrene oder leistungsschwache.

Junge Entwickler, insbesondere solche ohne Branchenerfahrung, sind gefährdet. Unternehmen könnten es vorziehen, KI als billigere Alternative für Aufgaben einzusetzen, die normalerweise von einem Einsteiger erledigt werden würden. Ebenso werden schlechte Entwickler - solche, die sich mit Problemlösung und kritischem Denken schwer tun - in einer Welt, in der KI routinemäßige Programmieraufgaben übernimmt, nicht mithalten können.

Problemlösung, nicht Programmierkenntnisse, wird zur wichtigsten Fähigkeit in der Softwareentwicklung.

Mein eigener Erfolg mit KI-gesteuerter Entwicklung ist der Beweis dafür. Aufgrund meiner grundlegenden Kenntnisse in der Entwicklung kann ich Fehler beheben, die KI anleiten und Fallstricke vermeiden. Ohne diese Problemlösungsfähigkeiten wäre ich bei Schritt eins stecken geblieben.

Schließlich können auch Entwickler, die sich der KI verweigern, vor Herausforderungen stehen. Wie bei jeder anderen großen technologischen Veränderung werden diejenigen, die sich frühzeitig an KI-Tools anpassen, einen Wettbewerbsvorteil haben. Entwickler, die diese Tools ignorieren, laufen Gefahr, hinter ihre Kollegen zurückzufallen, die KI nutzen, um ihre Produktivität zu steigern.

Entwickler sehen über den KI-Hype hinweg

Es gibt einen Grund, warum so viele Entwickler KI skeptisch gegenüberstehen. Wir alle haben die auffälligen Demos gesehen, in denen KI in Sekundenschnelle Anwendungen erstellt, aber diese Demos sind trügerisch. Sie sollen das Potenzial der KI aufzeigen, nicht ihre Grenzen.

In Wirklichkeit sind die vollständig entwickelten, von KI-Hype-Train generierten Anwendungen in der Regel vereinfacht und von der realen Entwicklung abgekoppelt. Ihnen fehlt die Skalierbarkeit, Sicherheit und Wartbarkeit, die für produktionsreife Software erforderlich sind. KI kann bei bestimmten Aspekten der Entwicklung helfen, z. B. bei der Generierung von Code oder der Automatisierung von Tests, aber ohne einen Entwickler, der sie anleitet, ist das Endergebnis oft eine anfällige, unausgereifte Lösung.

Entwickler verstehen das, weil sie wissen, wie komplex Produktionssoftware wirklich ist. Entwickler erstellen nicht nur einfache ToDo-Apps oder Landing Pages, wie es bei der KI-Entwicklung manchmal der Fall ist. Die meisten Entwickler arbeiten monatelang oder sogar jahrelang an Projekten und bauen eine Funktion nach der anderen auf. Jede Funktion und Variable ist ein komplexes Geflecht aus mehreren Variablen, an dem mehrere Personen aus unterschiedlichen Blickwinkeln arbeiten.

Bei der Entwicklung einer App geht es nicht nur darum, Code zu generieren, sondern auch darum, ein zuverlässiges Kundenerlebnis zu schaffen, eine skalierbare Architektur zu entwickeln, Randfälle zu behandeln, Sicherheit zu gewährleisten, Integrationen zu verwalten und die Leistung aufrechtzuerhalten. Die Verwaltung all dieser Variablen und ihrer Beziehungen liegt außerhalb der Möglichkeiten aktueller KI-Modelle (ja, sogar DeepSeek und OpenAi o1). Diese Verwaltung so vieler Variablen ist der Punkt, an dem KI derzeit noch versagt.

Ratschlag für Unternehmensleiter: Fallen Sie nicht auf den Hype herein

Wenn Sie als Unternehmensleiter darüber nachdenken, ob KI Ihr Entwicklungsteam ersetzen kann, sollten Sie einen Schritt zurücktreten und sich nicht von dem Hype mitreißen lassen. KI kann sicherlich bei Entwicklungsaufgaben helfen, aber sie ist nicht in der Lage, den gesamten Prozess der Erstellung robuster, produktionsreifer Software vollständig zu verwalten.

Wenn die App-Entwicklung eine Kernfunktion Ihres Unternehmens ist, brauchen Sie erfahrene Entwickler, um das Schiff zu steuern. Der künstlichen Intelligenz fehlt die kreative Problemlösung und das umfassende Verständnis für den Kontext, das menschliche Entwickler mitbringen.

Wenn Sie hingegen nur eine einfache, statische Websitebenötigen , kann KI das wahrscheinlich erledigen. Aber erwarten Sie nichts Bahnbrechendes. Das Ergebnis wird wahrscheinlich eine Lösung nach Schema F sein - wie die billigen, identischen Häuser in einer Wohnsiedlung. Funktional, sicher. Sie wird aussehen wie jede andere Website im Internet, denn dort hat die KI gelernt, solche Websites zu erstellen.

Unternehmen, die auf hochwertige, differenzierte Anwendungen angewiesen sind, können es sich nicht leisten, allein auf KI zu setzen. Stattdessen sollte KI als ein Werkzeug zur Steigerung der Produktivität Ihrer Entwickler betrachtet werden, nicht als vollständiger Ersatz.

KI ergänzt die Entwicklung - sie ersetzt sie nicht

Für Entwickler, die sich auf KI einlassen, sieht die Zukunft vielversprechend aus. Durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben ermöglicht uns KI, uns auf hochwertige Aufgaben wie die Lösung komplexer Probleme und die Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit zu konzentrieren. Sie steigert die Produktivität, macht aber technische Fachkenntnisse nicht überflüssig. Die besten Entwickler werden KI als Werkzeug einsetzen, nicht als Krücke (so wie ich).

Andererseits könnten Entwickler, denen es an Problemlösungskompetenz mangelt - oder die sich weigern, mit KI zu arbeiten - aus dem Markt gedrängt werden. Das ist keine schlechte Sache für die Branche. KI wird dazu beitragen, die Softwareentwicklung zu verbessern, indem sie Ineffizienzen beseitigt und es talentierten Entwicklern ermöglicht, sich auf Innovationen zu konzentrieren.

Schlussfolgerung: Anpassen oder ersetzt werden

Wenn Sie das nächste Mal eine Demo sehen, in der KI eine Anwendung erstellt, nehmen Sie sie mit Vorsicht zur Kenntnis. KI wird in absehbarer Zeit nicht den gesamten Entwicklungsprozess übernehmen. Echte Intelligenz ist nach wie vor erforderlich, um künstliche Intelligenz zu steuern.

KI verändert die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, aber es ist nicht das Ende des Entwicklers, wie wir ihn kennen. Die Entwickler, die in dieser neuen Ära erfolgreich sein werden, sind diejenigen, die es verstehen, KI effektiv zu nutzen und sich auf Problemlösungen und strategische Entscheidungen zu konzentrieren. Diejenigen, die es nicht schaffen, sich anzupassen - oder die von vornherein keine starken Entwicklungsfähigkeiten besaßen - werden möglicherweise durch die Technologie ersetzt, die sie fürchten.

Unsere Rolle als Entwickler ist im Wandel begriffen. Aber mit der richtigen Einstellung und den richtigen Fähigkeiten können wir KI nutzen, um bessere, schnellere und skalierbarere Anwendungen als je zuvor zu entwickeln.

Nützliche Links

• 5 Gründe, warum ich unsere RAG-Anwendung auf Upsun aufbaue
• KI-Einsatzstrategien: Ausgleich zwischen Effizienz und Umweltbelastung