Wie verändert KI die Softwareentwicklung?

Als Softwareentwickler habe ich normalerweise den Programmcode von Grund auf neu geschrieben, den Code getestet und verbessert. Dabei habe ich mich auf mein Wissen über Programmiersprachen, Bibliotheken, Frameworks und Pattern verlassen. Wenn etwas nicht klar war, habe ich mich mit Kollegen besprochen oder im Internet recherchiert. Heute können alle diese Tätigkeiten durch generative KI im Bruchteil von Sekunden erledigt werden. Der Einfluss von KI auf Jobs in der Softwareentwicklung ist daher unbestritten. DieFrage bleibt, ob KI als Unterstützung den Entwicklerjob effizienter macht, oder ihn am Ende ganz ersetzt.

In naher Zukunft wird KI wahrscheinlich weiterhin die Arbeit von Softwareentwicklern unterstützen, anstatt sie vollständig zu ersetzen. KI-Tools können Routine- und sich wiederholende Aufgaben übernehmen, sodass sich Entwickler auf komplexere und kreativere Aspekte der Softwareentwicklung konzentrieren können. Diese Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI kann zu erhöhter Produktivität und auch mehr Innovation führen. Während die Idee, dass KI Softwareentwickler vollständig ersetzt, weit hergeholt erscheinen mag, ist sie nicht völlig ausgeschlossen. Mit dem Fortschritt der KI-Technologien könnten diese potenziell komplexere Aufgaben übernehmen. Beispielsweise könnte KI ganze Softwaresysteme basierend auf von Menschen bereitgestellten Anforderungen entwerfen und implementieren. In einem solchen Szenario könnte sich die Rolle eines Softwareentwicklers darauf verlagern, KI-Systeme zu überwachen und zu leiten, anstatt selbst Codes zu schreiben.

Eine der grössten Sorgen rund um KI ist, dass Arbeitsplätze verloren gehen, wenn die KI Aufgaben übernehmen kann, die traditionell von Menschen erledigt werden. Die Geschichte hat jedoch gezeigt, dass technologische Fortschritte oft auch neue Arbeitsmöglichkeiten schaffen, selbst wenn sie einige Jobs überflüssig machen. Wenn wir uns das als Beispiel den Aufstieg des Internets betrachten, führte dies zur Schaffung völlig neuer Branchen, Jobs und auch neuen Jobprofilen. Da KI langfristig aber mehr Routineaufgaben übernehmen wird, müssen sich die für die Softwareentwicklung erforderlichen Fähigkeiten weiterentwickeln. Entwickler müssen sich dabei stärker auf höherwertige Problemlösungen, Systemdesign und die entsprechende Domaine konzentrieren. Auch wenn KIunterstützte Entwicklungssoftware einen Grossteil der Aufgaben übernehmen kann, bleibt doch die Endverantwortung beim Entwickler selbst. Dies zeigt ein zweites Spannungsfeld auf, nämlich das Verständnis der ethischen Implikationen von KI. So lassen sich bei KI-Systemen oft keine Rückschlüsse ziehen, wie eine bestimmte Lösung gefunden wurde. Wenn wir uns etwa das Bild dieses Beitrages des «Softwareentwicklers der Zukunft» anschauen, das mit Microsoft Designer generiert wurde, können wir nicht nachvollziehen, wie das Resultat zustande gekommen ist. Zudem wird eine zweite, identische Anfrage ein anderes, neues Bild liefern. Die Frage bleibt nun: Wer ist verantwortlich für die Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden? Wie können wir sicherstellen, dass KI-gesteuerte Software fair, unvoreingenommen und transparent ist? Die Auseinandersetzung mit diesen ethischen Überlegungen wird entscheidend sein, wenn KI stärker in den Softwareentwicklungsprozess integriert wird.

Wenn man das exponentielle Wachstum, das die KI-Technologie zeigt, ansieht, so lässt sich eine Zukunft ohne KI sicher ausschliessen. Daher stellt sich die Frage, wie man sich als Softwareentwickler am besten vorbereitet.

Kontinuierliches Lernen und Weiterbildung: Softwareentwickler müssen sich über die neuesten KI-Technologien, Werkzeuge und Programmiersprachen auf dem Laufenden halten und neue Fähigkeiten erwerben. Ebenso wichtig ist es, zu verstehen, wie sich die geschäftlichen Bedürfnisse verändern und wie man sich an grosse Trends anpassen kann. Zuletzt geht es darum, reale Probleme mit der Hilfe von KI zu lösen.

Umgang mit KI-Systemen: Softwareentwickler sollten verstehen, wie man KI-Tools in neue Designs und in den Entwicklungsprozess integriert, um Effizienz und Produktivität zu steigern. Eine zunehmende Anzahl von Entwicklern wird sich mit Datenengineering oder Machine-Learning Frameworks beschäftigen müssen, um zu lernen, wie man diese in bestehende Lösungen integriert.

Spezialisierung in KI: Um auf der sicheren Seite zu sein, können Softwareentwickler spezifische Bereiche innerhalb der KI identifizieren, wie zum Beispiel Sprachverarbeitung, Computer Vision oder Reinforcement Learning, und sich auf diese spezialisieren.

Erweiterung «menschlicher» Fähigkeiten: Da KI Routineaufgaben übernimmt, können sich Softwareentwickler auf komplexe Herausforderungen konzentrieren, die kritisches Denken, Kreativität und intuitive Problemlösungsfähigkeiten erfordern. Diese «menschlichen» Fähigkeiten können KI-Tools noch nicht replizieren. Dazu gehören auch Soft Skills wie Kommunikation, Teamarbeit und Anpassungsfähigkeit, die für die Zusammenarbeit mit interdisziplinären Teams unerlässlich sind.

Fazit: Während KI das Potenzial hat, die Softwareentwicklungsbranche erheblich zu transformieren, ist es unwahrscheinlich, dass sie menschliche Entwickler in naher Zukunft vollständig ersetzt. Stattdessen wird KI immer mehr die Arbeit von Entwicklern unterstützen und verbessern, was zu neuen Chancen und Herausforderungen führt. Ein zentraler Aspekt für Softwareentwickler wird sein, das Wissen und die Fähigkeiten aktuell zu halten, um auch im Zeitalter von KI die grösstmögliche Innovation, Effizient und Qualität zu erzielen.