Meine elf Beobachtungen zu Handwerk, Motivation und Produktivität von Software-Entwicklern mit Unterstützung aktueller KI Entwicklungstools; mit der Einladung und Bitte zur Kommentierung und Ergänzung:
1️⃣ Selbst Code schreiben ist cooler, als fremden Code zu lesen - egal wer ihn schreibt; Code Reviews machen selten Freude, dabei kommt niemand in den 𝗳𝗹𝗼𝘄. → Frust.
2️⃣ Produktivität leidet, weil Wartezeit entstehen, wenn man dem KI Automaten beim “denken” zusehen muss → Umstellung der 𝗔𝗿𝗯𝗲𝗶𝘁𝘀𝘄𝗲𝗶𝘀𝗲 notwendig um nicht den Fokus zu verlieren und durchzudrehen.
3️⃣ Vorschläge sind unterschiedlich gut: Ideal-Fall → Man kann wirklich was 𝗹𝗲𝗿𝗻𝗲𝗻, findet schnell Lösungen für technische Gebiete, die man selten braucht, wo man sich nicht so gut auskennt und wird auf 𝗜𝗱𝗲𝗲𝗻 gebracht.
4️⃣ Vorschläge sind unterschiedlich gut: Schlecht-Fall → Over-Engineering, Gefahr Technical debt (stapelweise Mist-Code mit lose zusammenhängender Konzeption), Fantasievorschläge, 𝗭𝗲𝗶𝘁𝘃𝗲𝗿𝘀𝗰𝗵𝘄𝗲𝗻𝗱𝘂𝗻𝗴 (alles gesehen).
5️⃣ Manche Code Vorschläge sind beleidigend schlecht - man ist “hin und hergerissen” zwischen 𝗠𝗮𝗴𝗶𝗲 𝘂𝗻𝗱 𝗦𝗰𝗵𝗿𝗼𝘁𝘁, Menschen arbeiten konsistenter → Frust und Ärger.
6️⃣ Komplexe, linear gestaltete und widerspruchsfreie Strukturdokumente können sehr, sehr gut analysiert werden (zB Schemen, Dokumentationen etc) → 𝗠𝗼𝘁𝗶𝘃𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀𝘀𝗰𝗵𝘂𝗯 und wirkliche Zeitersparnis, mühsame Arbeit entfällt. Hier macht die Maschine, was die Maschine besser kann.
7️⃣ Je besser die 𝗦𝗽𝗲𝘇𝗶𝗳𝗶𝗸𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻, desto besser der generierte Code → Aber wer weiß schon, was er wirklich will und kann das sauber formulieren, aufschreiben (lassen) und iterativ stabil und qualitätsvoll aktualisieren. Kein genuines KI Problem, aber "sine hoc non potest". Steht ein Revival des 𝗥𝗲𝗾𝘂𝗶𝗿𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 Engineerings ins Haus, wo User Story und technische Spezifikation gemischt werden?
8️⃣ KI zu 𝗸𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗲𝗻 𝗣𝗿𝗼𝗯𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻 im eigenen Code über mehrere Teile hinweg fragen zeigt imposant, wie KI nicht “denkt” und sich meistens auch nicht "auskennt" → Frust.
9️⃣ Mehrzeilige 𝗦𝘁𝗮𝗻𝗱𝗮𝗿𝗱𝗮𝘂𝗳𝗴𝗮𝗯𝗲𝗻 können viel schneller erledigt werden → 𝗤𝘂𝗮𝗹𝗶𝘁ä𝘁𝘀𝗲𝗿𝗵ö𝗵𝘂𝗻𝗴 möglich, wenn Expert:innen wissen, was sie tun.
1️⃣0️⃣ Hauptaufwand an Zeit in der Softwareentwicklung bleibt denken und reden, 𝗞𝗼𝗺𝗺𝘂𝗻𝗶𝗸𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻, nicht tippen → 10x und 100x mehr Produktivität Versprechen durch den Einsatz von KI sind Quatsch.
1️⃣1️⃣ Morgen kann und wird alles besser und anders sein. Diese Erfahrungen hier sind nächstes Monat vermutlich 𝗼𝗯𝘀𝗼𝗹𝗲𝘁 → Man muss aber trotzdem weiterarbeiten und kann nicht wöchentlich einen hyperaktiven Markt beobachten. Wie implementiert man dieses 𝗧𝗲𝗺𝗽𝗼 in Entwickler-Organisationen und synchronisiert in Teams die persönlichen Erfahrungen mit den Agreements?
Your mileage may (will!) vary.