KI-gestützte Softwareentwicklung: Ein kollektives Experiment ohne Blaupause
Dieser Blogartikel wurde automatisch erstellt (und übersetzt). Er basiert auf dem folgenden Original, das ich für die Veröffentlichung auf diesem Blog ausgewählt habe:
Nobody Knows How To Build With AI Yet – by Scott Werner.
KI-gestützte Softwareentwicklung: Ein kollektives Experiment ohne Blaupause
Die Softwareentwicklung befindet sich in einem Umbruch. KI, insbesondere Large Language Models (LLMs), verändern die Art und Weise, wie Software entsteht. Anstatt starren Anleitungen zu folgen, gleicht der Prozess eher einer Jazz-Session – freies Improvisieren, bei dem jeder seinen eigenen Weg findet.
Das große Experiment: Jeder geht anders vor
In der Frühphase neuer Technologien herrscht oft der Eindruck, alle wüssten genau, was sie tun. Doch im Bereich der KI ist diese Phase entweder vorüber oder noch nicht erreicht. Stattdessen befinden wir uns in einem spannenden Zwischenraum, in dem niemand Expertise beanspruchen kann, weil sich die Grundlagen ständig ändern.
Traditionelle Vorstellungen von Expertise, basierend auf jahrelanger Erfahrung in einem stabilen Umfeld, greifen hier nicht mehr. Die Regeln werden ständig neu geschrieben, und das, was gestern noch galt, kann heute schon überholt sein.
Ein persönlicher Ansatz: Das Vier-Dokumente-System
Ein Entwickler beschreibt seinen Ansatz als "System", der jedoch eher zufällig entstanden ist. Es begann mit einem Dokument, um Architekturentscheidungen festzuhalten, gefolgt von weiteren, um wiederkehrende Probleme und Workflows zu dokumentieren. Schließlich entstand ein System aus vier Dokumenten, nicht weil diese Anzahl optimal ist, sondern weil die Erweiterung irgendwann gestoppt wurde.
Es stellt sich die Frage, ob man in diesem Kontext noch von "Programmieren" sprechen kann. Die Software ist real, sie funktioniert, aber der Prozess fühlt sich anders an. Vielleicht ist die Methodik nur eine vereinbarte Fiktion, die zufällig zu Ergebnissen führt?
- Architekturüberblick: Was wäre wichtig zu wissen, wenn man sein Gedächtnis verloren hätte?
- Technische Überlegungen: Was würde frustrieren, wenn man etwas wiederholen müsste?
- Workflow-Prozess: Welche wiederkehrenden Muster sollten nicht verloren gehen?
- Story Breakdown: Wie kann man Fortschritte erzielen, wenn alles zurückgesetzt wird?
Dokumentation wird so zu einer Art Nachricht an zukünftige, verwirrte Versionen von uns selbst.
Zeitdilatation im Zeitalter der KI
Die Zusammenarbeit mit KI-Modellen wie Claude ermöglicht eine neue Art des Arbeitens. Man gibt einen Prompt, widmet sich anderen Dingen und kehrt zu Tausenden von Zeilen Code zurück. Der Input ist minimal, der Output enorm. Dieses Verhältnis stellt traditionelle Vorstellungen von Arbeit auf den Kopf.
Es entsteht das Gefühl, etwas zu "cheaten", da Software in einer Geschwindigkeit entsteht, die früher unvorstellbar war. Doch vielleicht liegt der Wert gerade im Experimentieren, im "Spaghetti an die Wand werfen", um zu sehen, was passiert.
Jeder fehlgeschlagene Versuch, jeder unerwartete Erfolg ist ein Datenpunkt in einem kollektiven Experiment, das ohne feste Hypothese abläuft.
Was bedeutet Programmieren heute?
Die Geschichte der Softwareentwicklung ist eine Geschichte der Abstraktion. Von Assembler zu C, von C zu Java – jede Ära abstrahiert die Arbeit der vorherigen. Doch die KI-gestützte Entwicklung ist mehr als nur eine weitere Abstraktionsebene. Sie ist etwas Neues, für das es noch keine treffende Bezeichnung gibt.
Die Fähigkeit, Syntax zu beherrschen, Algorithmen zu entwerfen oder Systeme zu entwickeln, tritt in den Hintergrund. Stattdessen rücken Fähigkeiten wie "kohärenter Wunsch", "präzise Vorstellungskraft" oder "strukturiertes Wünschen" in den Vordergrund.
Junior-Entwickler auf Lebenszeit
Jeder Entwickler ist gleichzeitig Experte (im eigenen, oft ungewöhnlichen Prozess) und Anfänger (in Bezug auf das, was als Nächstes kommt). Die Technologie entwickelt sich schneller, als sich Expertise aufbauen kann. Es ist, als wäre man ein professioneller Surfer auf einem Ozean, dessen Physik sich ständig ändert.
Diese Unsicherheit kann beängstigend oder befreiend sein, je nachdem, wie man Kontrolle betrachtet.
Die beschriebenen Prozesse sind keine Empfehlung, sondern Momentaufnahmen eines kollektiven Experiments. Fossilien eines Entwicklungsprozesses von letzter Woche, bereits veraltet und doch nostalgisch.
Es ist eine Zeit des Aufbruchs, in der jeder Entwickler Sandburgen bei Ebbe baut, wissend, dass die Flut kommt. Die Sandburgen sind Software, die Flut ist der Fortschritt, und die Freude am Schaffen steht im Vordergrund.
Die Frage bleibt: Welchen Weg werden wir in dieser neuen Ära der KI-gestützten Softwareentwicklung einschlagen? Welche neuen Methoden und Werkzeuge werden entstehen? Und wie werden wir mit der ständigen Veränderung umgehen?