Wenn ich mir ansehe, was ich an einem Arbeitstag tue, schreibe ich weniger Code als früher. Ich arbeite nicht weniger, ich arbeite an anderen Dingen. Und über diese Veränderung wird weniger gesprochen als über andere.
Wird KI Programmierer ersetzen?
Oft heißt es, KI werde Programmierer ersetzen. Nach dem, was ich in meiner Arbeit sehe, ist das eine Halbwahrheit. KI kann einen großen Teil des Codes schreiben, aber sie kann sich irren, und manchmal versteckt sich der Fehler in einem Ergebnis, das korrekt aussieht. Es braucht jemanden, der beurteilen kann, was dabei entsteht.
Für mich ist das ein ähnlicher Schritt wie der von Assembler zu Hochsprachen. Damals fürchtete man, die Kontrolle zu verlieren, doch die Entwickler hörten auf, Maschinenbefehle zu verwalten, und begannen, komplexere Systeme zu entwerfen. Das ist nur eine Analogie und sagt nicht voraus, wie es weitergeht. Sie beschreibt aber gut die Richtung, in die sich meine Arbeit meinem Empfinden nach bewegt: weniger Schreiben, mehr Konzeption, Prüfung und Entscheidungen.
Vom Mockup zur Anwendung
Nehmen wir einen konkreten Fall: die Umsetzung von Mockups. Einen Entwurf in eine funktionierende Anwendung zu übertragen, die dem Design treu bleibt und auf allen Geräten korrekt funktioniert, erfordert Zeit und Sorgfalt im Detail. Gerade in komplexeren Fällen bedeutet die Umsetzung der gewünschten Benutzeroberfläche, die richtige Balance zwischen Designtreue, Integration in die Anwendung und Wartbarkeit zu finden.
Heute übergebe ich der KI das Mockup und die Anforderungen und erhalte in kurzer Zeit eine erste Version der Oberfläche. Dort beginnt meine Arbeit: Ich prüfe das Ergebnis, integriere es in die Anwendung und greife ein, wo es nötig ist. So kann ich der Qualität der Umsetzung mehr Aufmerksamkeit widmen und dem vom Kunden gewünschten Design noch näher kommen – auch in den komplexesten Fällen.
Der Wert meiner Arbeit liegt nicht darin, jede Codezeile selbst zu schreiben. Er liegt darin, zu verstehen, was der Kunde braucht, und es präzise beschreiben zu können.
Wenn sich Anforderungen ändern
Der kritischste Moment, an den ich mich erinnere, kam in einem bereits weit fortgeschrittenen Projekt. Der Kunde änderte die Anforderungen grundlegend, und ein Teil der Anwendung musste neu geschrieben werden – bei unverändertem Termin. Das kommt bei Projekten, die sich während der Umsetzung weiterentwickeln, häufig vor.
Eine solche Situation erfordert Abwägungen: Was ändert sich an der Architektur, was passiert mit den bestehenden Funktionen, welche Tests müssen überarbeitet werden, wie wirkt sich das auf die Planung aus? KI kann das Schreiben einzelner Teile beschleunigen, und viele Änderungen lassen sich heute schneller umsetzen. Aber sie beantwortet diese Fragen nicht und garantiert nicht, dass eine Änderung ohne Folgen für den Zeitplan bleibt. Diese Abwägungen obliegen weiterhin denjenigen, die das System konzipieren.
Wohin die Zeit fließt
Die Zeit, die ich bei operativen Tätigkeiten gewinne, investiere ich in die Architektur der Anwendung und in den Austausch mit dem Kunden, wo ich proaktiver sein kann. Ich habe gelernt, dass der Wert darin liegt, präzise zu beschreiben, was gebraucht wird: Ist die Anfrage an die KI vage, ist es auch das Ergebnis. Deshalb widme ich heute der Definition der Anforderungen und der Dokumentation mehr Aufmerksamkeit. Beides hilft, der KI den nötigen Kontext zu geben und das, was sie liefert, besser zu überprüfen.
Es gibt auch einen persönlichen Effekt. Mit weniger Hektik zu arbeiten bedeutet für mich weniger Überstunden unter Termindruck und mehr Zeit für das Privatleben. Diesen Vorteil erlebe ich ganz direkt, auch wenn er nicht bei jedem Projekt selbstverständlich ist.
Worauf es für Auftraggeber von Software ankommt
Für IT-Verantwortliche oder CTOs lautet die Frage nicht, ob Entwickler KI einsetzen. Sondern, was in ihren Händen bleibt. Code zu generieren wird immer einfacher. Die Entwicklung zu steuern erfordert weiterhin Kompetenz und Erfahrung: Anforderungen verstehen, stimmige Lösungen konzipieren, den gelieferten Code beurteilen, Wartbarkeit und Qualität langfristig sichern. Der Programmierer wird mehr und mehr zum Softwarearchitekten.
In meiner Arbeit hat KI die Zeit vom Schreiben zur Konzeption verlagert. Bei TC Consulting setzen wir KI zur Unterstützung der Entwicklung ein, ohne ihr die Entscheidungen zu überlassen, die die Qualität der Software bestimmen. Konzeption, Prüfung und technische Verantwortung bleiben zentral: So wird Geschwindigkeit zu echtem Mehrwert für den Kunden.
