KW 36: Ich habe noch immer einen Job, obwohl ich KI einsetze
Einige Wochen nach meinem Post “KW 29: Kurzer Erfahrungsbericht aus der Entwicklung” entwickle ich immer noch Software und wurde nicht vollständig von der KI ersetzt 😁️
Wenn eine Nicht-Entwickler:in mit Hilfe eines LLM eine Aufgabe lösen kann, für die sie zuvor eventuell Stunden gebraucht hätte, um etwas “von Hand” zu erledigen, ist das eines dieser Beispiele, mit denen sich der Einsatz von KI an vielen Arbeitsplätzen lohnen kann. In natürlicher Sprache zu beschreiben, was wir von der Maschine erwarten, fällt uns Menschen recht einfach. Darin sehe ich einen großen Vorteil für viele “lästige” Aufgaben.
Unternehmenskritische Prozesse lassen sich selten in wenigen Sätzen erklären. Die Angabe von miteinander verknüpften Aufgaben wird zudem häufig regulatorisch begleitet. Und zudem sind auch Sicherheits- und Datenschutzanforderungen einzuhalten, die im gesamten Unternehmen gleich behandelt werden müssen.
An dieser Stelle kommen nach meiner Auffassung Expert:innen ins Spiel, die ihr Handwerk gelernt haben und den LLMs Vorgaben machen können, die für die Umsetzung von Prozessen in Software zwingend eingehalten werden müssen.
Die Vorgaben haben wir in der Softwareentwicklung auch schon zuvor gemacht, wenn wir in Teams die Quellcodezeilen von Hand geschrieben haben. Architektur-Dokumentation, Requirements in Ticket-Systemen, Dokumente zum Risikomanagement, Coding Guidelines, Kataloge von vertrauenswürdiger Dritt-Software sind schon lange unsere Begleiter, wenn wir Software schreiben. Wir wollen in Teams gleichbleibende Qualität abliefern und machen uns daher viele Gedanken dazu, was wir dafür tun und wie wir es belegen können.
In vielen Unternehmen werden die Budgets für die Software-Entwicklung in den letzten Jahren wieder stärker auf den Prüfstand gestellt. Entwicklungsabteilungen werden verkleinert. Die Vergabe von Entwicklungsaufgaben an Dienstleister zurückgefahren. Dennoch soll nicht darauf verzichtet werden, dass die eigenen Prozesse in Software überführt werden.
Ich verstehe daher die KI immer mehr als Team-Mitglied. Gerade wenn das Team immer kleiner wird, aber die Anzahl der Aufgaben auf einem hohen Niveau bleibt, braucht es stärkere Unterstützung.
Die Expertise, die nun also in den Vordergrund gerückt wird, ist die Erstellung der Dokumentation, die die Grundlage für die Softwareentwicklung bietet und der Umgang mit den KI-Werkzeugen, um Produkte zu entwickeln, die Nutzer:innen gerne einsetzen.
Die Expert:innen, die wir in Zukunft brauchen werden, müssen immer noch ein Verständnis für die Technik haben. Die Ausbildung dieser Fachkräfte muss uns immer noch einiges Wert sein. Reine Programmierer:innen, die nur noch die Codezeilen heruntertippen, wird es vermutlich immer weniger geben. Ausnahmen wird es indes immer geben.
