Überlegungen zu Produkt- und Business Individual-Entwicklungen mit AI aktuellen Tools (Claude Code, codex etc).
1️⃣ Das Paradigma “Wegwerfcode” (immer frisch gebacken) ersetzt Code, der einmal erstellt wird - und für ewig in Wartung kam.
2️⃣ Die heutige Anwendung der AI Entwicklungs-Tools ist vergleichbar praktisch wie frühe 4GL Tools und RAD-Tools: man kann schnell 0815/CRUD Tools (Listen, Luxus-Excel) zusammenstellen (Danke Hans für den Vergleich). Im Unterschied zu früher, kommt jetzt echter Code raus, ohne die obskuren Rahmenbedingungen der Tools damals, die oft schnell Grenzen aufzeigten. Die Rahmenbedingungen und Grenzen werden selbst gesetzt. Der generierte Code ist im Allgemeinen sofort nutzbar.
3️⃣ Diese Tools werden monatlich besser und können auch umfangreichen Kontext eines Projekts halten - oder genug, um praxisnahe Teile am Stück zu bearbeiten (Slice an Elephant).
4️⃣ Extreme Programming kam mir zuletzt in den Sinn, Business und Entwickler sind damals - am Anfang der Agilität - näher zusammengerückt und haben schneller geliefert. Das geht jetzt auch viel besser. Damals sind Tools, Produkte und Paradigmen draus entstanden, die eine laufende tägliche Lieferung (CI/CD) ermöglichten - das passiert jetzt auch wieder.
5️⃣ Die fachlichen Diskussion um Anforderungen, Test und Spezifikation beginnt sich zu verstärken. Es ist nicht mehr notwendig, in der AI Entwicklung mit klaren Anweisungen zu arbeiten (”prompten”), aber das Ergebnis muss an klaren fachlichen, technischen und rechtlichen Vorstellungen kontrollier- und messbar sein. GitHub Spec-Kit (”… predictable outcomes instead of vibe coding …”) eignet sich als Einstieg in diese Welt. Auch Experten wie Gojko Azdic beschäftigen sich damit.
6️⃣ Mehr Code wird viel schneller entstehen. Viel schlechter Code und viel guter Code. Nur halt mehr davon. So wie bei manueller Entwicklung. Mit den bekannten Folgen im Schlechtfall: mangelnde funktionale Flexibilität, niedrige Stabilität, fragwürdige Sicherheit und hohe Wartungskosten.
7️⃣ <dystopia> Der automatisch erstellte Code dient unserer Beruhigung. Experten befürchtet Kontrollverlust und sehen bereits den Verlust der Selbstwirksamkeit. Der erstellende Automat erstellt daher Text-Kunstwerke, die ein Compiler wieder zurückumwandelt in maschinelle Ausführbarkeiten. Zwischendurch wird für uns Menschen eine Abstraktionsschicht (Code) angeboten. Zur Beruhigung und damit wir uns daran gewöhnen können, was passieren wird in Zukunft. Ein ineffizienter Schritt, der entfallen wird. Wer sieht sich (heute noch) Code in Assembler an?
8️⃣ Nach der Bubble sind die wahren Kosten der AI bekannt und wir werden sehen, wer sie in welcher Form bezahlt (Inserate, teure Abos, Bundles, Geschenke von Regierungen an die Bevölkerung etc) → Mittelfristige Annahmen an Kosten/Nutzen für Entwicklung müssen laufend neu evaluiert werden. Aktuelle Erfolgs-Erlebnisse und Kosten-Schätzungen zählen nicht, wir bekommen derzeit “freies Heroin am Schulhof”.
9️⃣ Eine erneute Diskussion über Software-Patente wäre (für die meisten) eine unangenehme Überraschung. Derzeit ist Software in der EU lediglich mit hoher “Technizität” (Hardware) patentierbar, kommen vielleicht dann doch bald Patente auf Trivialfunktionen (”1 Click Order"-Button)? Die aktuelle “Ober-sticht-unter” Atmosphäre und die weiter anstehende Konzentration im Markt würde das erleichtern. Die Gegenbewegung wäre mehr GNU und Open Source, Universal Basic Compute und ein Menschenrecht auf Basis-Algorithmen und Tech-Mechaniken. AI und AGI wird ja auf dem Niveau von nuklearer Bedrohung gehandelt, also … </dystopia>
1️⃣0️⃣ Personen werden schnell und viele erfolgreiche Produkte und Unternehmen rund um AI Entwicklung aufbauen, weil sie eine Fachdomäne sehr gut kennen, den Zugang zu diesem Markt kennen und eine tragfähige Vorstellung der technischen Architektur haben. Notwendige Rollen: Business (Produkt Manager), ein Digitalvermarkter (Sales und Marketing), ein Technologe (Architektur, Test, Entwicklung) und eine sehr gute kreative Person für einzelne Interventionen. (In Österreich braucht man auch dauernd einen teuren Notar und Steuerberater 🙂).
1️⃣1️⃣ Klarheit und konzeptionelles Denken ist erforderlich. Mittelmäßiges Know How, Engagement und Konzept wird viel schneller als störend erkennbar (in Organisationen und Kunden-Lieferanten Verhältnissen) und wird noch schneller zum echten Wettbewerbsnachteil. Damit meine ich nicht Juniors, sondern die Tech-Mitte in Bezug auf Wissen und Alter, die sehr verwöhnt wurde zuletzt. Mit “verwöhnen” meine ich nicht den Obstkorb.
1️⃣2️⃣ Tests und testgetriebene Entwicklung (Test vorher schreiben, dann entwickeln) werden wichtiger, um automatisiert erstellte Artefakte aller Art (auch Anforderungen und Spezifikationen) auf die fachliche und technische Richtigkeit und gegenüber den architektonischen Grundsätzen der Organisation zu prüfen (Policies, Guidelines etc). Dieser Aspekt bekommt eine viel höheres Gewicht, weil die Tests nicht mehr nur die Anforderungen an Produkt oder Projekt enthalten, sondern darüberhinaus reichende, strategische, Rahmenbedingungen abdecken müssen (Gesamtarchitektur, Grundsätze, Compliance, geschäftlicher Kontext, …).
Morgen wird alles anderes sein und diese Erfahrungen hier sind nächstes Monat vermutlich 𝗼𝗯𝘀𝗼𝗹𝗲𝘁. Your mileage may (will!) vary.