Seit der Veröffentlichung von chatgpt gibt es einen großen Hype um generative KI und darum, wie Unternehmen sie nutzen können, um Kosten zu senken und die Software- und Anwendungsentwicklung zu demokratisieren. Natürlich geht mit der Diskussion über Kostensenkung und Demokratisierung auch das Geflüster darüber einher, was mit den Softwareentwicklern passieren wird.

Dies ist ein echtes und berechtigtes Anliegen, aber die Fähigkeiten, das Fachwissen und die Kreativität der Softwareentwickler werden weiterhin dringend benötigt.

Generative KI und Tools zur KI-Codegenerierung wie ChatGPT haben sich zwar als vielversprechend erwiesen und bieten potenzielle Vorteile, doch sie stecken noch in den Kinderschuhen – wie viele andere innovative technologische Fortschritte auch. Wir wissen auch nicht, welche Szenarien sie in der Zukunft bieten werden oder welche wahren Fähigkeiten sie haben, wenn die Technologie ausgereift ist. Wie lässt es sich beispielsweise in andere Technologien integrieren? Wir wissen nicht, was passiert, wenn eine von ChatGPT generierte Codezeile kaputt geht oder geändert werden muss. Wir wissen nicht, ob es eine neuartige Lösung für ein einzigartiges Problem bieten kann oder welche Sicherheitsrisiken es mit sich bringt.

Angesichts dieser Unbekannten sollten Technologiemanager zweimal darüber nachdenken, erfahrene und kreative Technologietalente wie Softwareentwickler durch KI-Codegeneratoren zu ersetzen.

Wird ChatGPT neuartigen Code erstellen, um ein einzigartiges Problem zu lösen, das noch nie zuvor aufgetreten ist? Wahrscheinlich nicht.

Eine Geschichte, so alt wie die Zeit (oder mindestens ein Jahrzehnt)

Die Technologiebranche sucht und entwickelt seit Jahren neue Wege, um bestimmte Softwareentwicklungsaufgaben viel einfacher und effizienter zu gestalten. Ein Beispiel hierfür ist Low-Code/No-Code.

Die Idee, die Anwendungsentwicklung zu vereinfachen und Softwareentwickler durch Laien (Citizen Developers) zu ersetzen, gibt es schon seit mehr als einem Jahrzehnt, da Low-Code- und No-Code-Lösungen immer beliebter werden. Diese Lösungen versprechen, dass Unternehmen keine technischen Talente benötigen, um ihre Software- und App-Projekte auf den Weg zu bringen.

Betrachtet man jedoch die Auswirkungen dieser Lösungen heute, kann ihr Einsatz zu großen technischen Schulden führen und erfordert fast immer die Fähigkeiten erfahrener Softwareentwickler.

Der Grund? Die Entwicklung komplexer Software und Anwendungen ist äußerst schwierig. es ist eine Kunst.

Low-Code- und No-Code-Lösungen haben ihren rechtmäßigen Platz und können die Arbeit erleichtern, wenn ein Unternehmen eine einfache App oder eine statische Webseite starten möchte. Diese Lösungen können das Entwicklungstempo und die Markteinführungszeit erhöhen und es normalen Menschen ohne jegliche Entwicklungskenntnisse ermöglichen, sie zu unterstützen. Sie stellen jedoch keine wirklich vollständige Lösung dar und übersehen häufig Entwicklungsaspekte, die ein menschlicher Softwareentwickler normalerweise berücksichtigen würde. Ohne einen qualifizierten Experten können Low-Code/No-Code-Plattformen ein einzigartiges Problem eines Unternehmens oft nicht lösen.

Wie hängt das also mit KI-Codegeneratoren wie ChatGPT zusammen? Hier ist wie.

Eine ähnliche Situation – mit einem entscheidenden Unterschied

Wenn man über ihren Platz im Entwicklungsprozess nachdenkt, unterscheiden sich KI-Codegeneratoren nicht wesentlich von Low-Code- oder No-Code-Lösungen. Man geht davon aus, dass sie es auch technisch nicht versierten Personen ermöglichen werden, problemlos Software und Anwendungen zu erstellen.

Es gibt jedoch einen entscheidenden Unterschied: Sie versprechen auch Fachwissen. Aber kommt das Fachwissen vom KI-Codegenerator oder von der Person, die ihn steuert? Die Antwort ist einfach; Es stammt nicht vom Codegenerator.

Es gab Beispiele von Unternehmen und Einzelpersonen die versucht haben, ChatGPT zum Erstellen von Code zu verwenden, und sie scheinen erfolgreich zu sein. Allerdings wäre es ohne den Input der Benutzer nie in der Lage gewesen, den Code selbstständig und unaufgefordert zu erstellen.

Dies bedeutet, dass das Fachwissen qualifizierter, menschlicher Softwareentwickler immer noch dringend benötigt wird, insbesondere bei der Entwicklung komplexer Software und Apps, die komplexe Funktionen wie optische Zeichenerkennung (OCR), Internet-of-Things (IoT)-Konnektivität und mehr erfordern.

Eine Zukunft mit Softwareentwicklern

Da für die Erstellung ausgefeilter und innovativer Software und Anwendungen immer noch Fachwissen erforderlich ist, werden KI-Codegeneratoren Softwareentwickler nicht so schnell oder überhaupt ersetzen.

Die in diesen Tools verwendete Technologie steckt noch in den Kinderschuhen und wirft viele offene Fragen und potenzielle Herausforderungen auf. Wir werden dies durch die Irrungen und Wirrungen der wenigen Unternehmen und Führungskräfte bestätigt sehen, die versuchen, Softwareentwicklungsteams durch Tools wie ChatGPT zu ersetzen.

Da Unternehmen und Führungskräfte wissen, dass KI-Codegeneratoren einem ähnlichen Weg folgen wie Low-Code- und Now-Code-Lösungen, sollten sie sie als Entwickler-Enablement-Tools nutzen. Diese Tools sollten die Arbeit von Softwareentwicklern ergänzen, indem sie es ihnen ermöglichen, sich auf die komplexen Aufgaben zu konzentrieren, die Software und Apps heute erfordern.