Skip to content

Category: Software Development

KI in der Softwareentwicklung: Zwischen Hype und echter Relevanz

Künstliche Intelligenz hat die Softwareentwicklung bereits in ihren Grundzügen verändert – und viele beobachten diesen Trend mit Skepsis. Ist das wirklich relevant? Oder nur der nächste Hype, der bald wieder verpufft? Tatsächlich ist KI mehr als ein nettes Gimmick: Erste Werkzeuge zeigen schon heute, wie sich einfache Anforderungen schnell, effizient und größtenteils zuverlässig umsetzen lassen. Klar müssen die Prompts von Entwicklern erstellt werden um die richtigen Ergebnisse zu erzielen. Aber oft braucht es nur noch rund 20 Prozent Ihrer Fähigkeiten. Was heißt das? Prozesse lassen sich beschleunigen, repetitive Aufgaben abgeben – und das Potenzial ist noch lange nicht ausgeschöpft.

Der bekannte Denker Günther Dück sprach einst von der „Hybris-vs.-Hype“-Kurve: Zuerst wird eine neue Technologie überhyped, dann folgt das Tal der Ernüchterung. Genau dort, wo echte Produktivität entsteht, treten oft die Skeptiker auf den Plan: „Ich hab’s doch gesagt, das bringt alles nichts.“ Doch gerade an diesem Punkt zeigt sich, wer den nächsten Schritt geht – und wer zurückbleibt.

Denn auch wenn KI nicht perfekt ist, ist sie bereits hoch relevant. Perfektion ist keine Voraussetzung für Nutzen. Wer sie heute einsetzt, automatisiert Prozesse, beschleunigt Workflows und schafft Raum für Kreativität. Wer sie ignoriert, bleibt zurück.

Es geht nicht darum, KI zu verklären. Sie wird nicht jeden Menschen ersetzen und auch nicht jede Software automatisch besser machen. Aber sie ist ein mächtiges Werkzeug – und in der Softwareentwicklung in den richtigen Händen ein echter Produktivitäts-Booster. Der Unterschied liegt in der Herangehensweise: Wer technische Kompetenz mit strategischem Denken kombiniert, wer seine Rolle im Entwicklungsprozess anpasst und erkennt, welche Aufgaben sich sinnvoll an die Werkzeuge delegieren lassen, kann mit KI gezielt Softwareprojekte beschleunigen, sogar die Qualität erhöhen und neue Potenziale heben.

Ich erinnere mich gut an die We Are Developers Konferenz 2023 in Berlin. Damals präsentierte Thomas Dohmke, CEO von GitHub, GitHub Copilot. Mein erster Gedanke: “Ganz nett, für kleinere Funktionen sicher hilfreich.” Revolutionär? Wohl kaum. Doch mit der Zeit wurde klar: Das ist kein besserer Code-Vervollständiger, das ist eine neue Art zu arbeiten. Heute sehe ich, wie Tools selbstständig API-Debugging durchführen, Datenbankabfragen erzeugen oder Migrationsskripte vorbereiten – ohne menschliche Hilfe. Das ist mehr als Automatisierung. Das ist ein Paradigmenwechsel.

Unsere Rolle als Entwickler verändert sich. Wir geben der Maschine Aufgaben, denken in Zielen, nicht mehr in jedem einzelnen Befehl. KI wird zum verlässlichen Partner, der rund um die Uhr unterstützt. Wer das versteht, nutzt KI nicht als Gimmick, sondern als strategisches Werkzeug.

Wie also anfangen? Ganz einfach: Tools ausprobieren. Frei verfügbare Versionen testen oder auch mal 10, 20 Euro in einen Test-Monat investieren. Mit privaten Projekten starten, nicht selbst überlegen, sondern dem KI-Werkzeug die Aufgabe geben, Erfahrungen sammeln. Es muss nicht perfekt sein – entscheidend ist, zu lernen. Ebenso, wie ich ein neues Framework oder eine Sprache lerne.

Wie bleibt man auf dem laufenden? Es gibt eine Flut an Informationen. Aber niemand muss alles mitbekommen. Es reicht, ein paar gezielte Quellen zu verfolgen – sei es ein YouTube-Kanal, ein LinkedIn-Newsletter oder ein Blog. Schritt für Schritt entsteht so eine Routine, wie beim Lernen eines neuen Frameworks. Kleine Projekte, Tests, Erkenntnisse. Und plötzlich wird klar, wie viel möglich ist.

Das Neue ist da. Noch nicht perfekt, aber mächtig. Es wächst. Und es wird bleiben.

Jetzt ist der Moment, sich damit auseinanderzusetzen. Jetzt ist die Zeit, zu lernen.

Denn wer heute beginnt, profitiert morgen. Wer aber weiter auf der Schreibmaschine tippt, während andere schon Word und KI nutzen, wird den Anschluss verlieren.

Leave a Comment

Five Levels of Autonomous Coding

The Levels of Autonomous Coding, or Autonomous Programming, describe the degree of automation of programming and software engineering tools. While AI tools advance more and more, the ultimate goal of a system that develops, deploys, and maintains software fully automatically is not achieved – yet. In the lack of a categorization, the following five levels provide classes of programming tools.
A few weeks ago, we had a brainstorming session to challenge the statement: “In 2026, simple coding of business software by a human is unprofitable.” It quickly dawned on me that for this prediction to hold, we would need fully autonomous coding or at least a high degree of automation. This concept immediately reminded me of the various levels of autonomous driving—Eureka! Of course, I wasn’t the first to make this connection; someone on the internet had brilliantly mapped these levels from driving to coding.
Let’s dive into these levels to understand better how they might apply to the future of coding:

Level 1: Assisted Coding

  • What Happens: Coders handle the bulk of the work but can request autogenerated code snippets to copy-paste or use as code completion.
  • Responsibility: Coders must validate and are ultimately responsible for all code, ensuring accuracy and functionality.

Level 2: Partly Automated Coding

  • What Happens: Coders primarily use the IDE to specify features, and the AI then modifies the code accordingly.
  • Responsibility: While the AI handles some coding, coders must validate all changes and remain responsible for the final output.

Level 3: Highly Automated Coding

  • What Happens: Coders use a more advanced interface, not limited to traditional IDEs, to specify features. AI can automatically handle specific tasks like fulfilling software tests, generating test code, reorganizing code for better maintainability, creating new user interface features, and proposing and testing solutions to errors.
  • Responsibility: Coders intervene in exceptional cases or when errors arise that the AI cannot resolve.

Level 4: Fully Automated Coding

  • What Happens: The developer’s role shifts more towards a Product Owner’s. AI can code features based on detailed specifications and autonomously handle errors—making adjustments, testing, and waiting for developers to review and commit changes.
  • Responsibility: The AI provider assumes a significant portion of the responsibility, especially in maintaining the integrity and functionality of the code.

Level 5: Autonomous Coding

  • What Happens: AI handles everything from coding new features based on persistent specifications to upgrading dependencies and fixing errors. It manages the full lifecycle of the code, including deployment.
  • Responsibility: AI becomes largely self-sufficient, significantly reducing the need for human intervention.
Progress toward these levels raises intriguing questions about the future role of human programmers. Will the specifications themselves not be in traditional code? Possibly. They may be in a more human-understandable form that can be translated directly into machine code, with the compiler doing most of the verifying of the machine code. Unlike human language, which can be ambiguous and harder for compilers to validate, this system promises greater precision and efficiency.
As we look to a future where coding is increasingly automated, it’s fascinating to consider how these changes will redefine the landscape of software development. It’s not just about the technology; it’s about how we adapt to these tools to ensure that they enhance our capabilities without displacing the creative and critical elements that define good software development. What do you think? Are we heading toward a world where coders are more supervisors and reviewers than active coders? The conversation is just beginning, and your insights are more valuable than ever!
4 Comments

No-Code, LowCode und die KI als Programmierer

This talk was recorded in German at our tarent tech conference in December last year.

Fachkräftemangel ist real! Warum also sind Softwareingenieure so oft mit stupiden Aufgaben betreut und entwickeln einen CRUD-Microservice nach dem anderen? In diesem Impulsvortrag gehe ich auf mögliche Auswege aus der Misere ein und bewerte diese aus Sicht der Kunden und Dienstleistern wie uns.

Please accept YouTube cookies to play this video. By accepting you will be accessing content from YouTube, a service provided by an external third party.

YouTube privacy policy

If you accept this notice, your choice will be saved and the page will refresh.

Leave a Comment

Parallel algorithms for semantische search with CUDA

I scored a second speaker spot at this year’s FrOSCon. Completing my Master, I wrote a thesis about Parallel Graph Code Algorithms. I modelled algorithms and programmed prototypes for CUDA and POSIX threads. The results show a huge speedup. My research on concurrency has taught me a lot of basic knowledge of CUDA and GPUs. I put all in a talk which was recorded (in German).

Leave a Comment

Use GraphQL for many frontends

It’s been a while… this year I had a talk at the Free and Open Source Software Conference (FrOSCon) about serving multiple frontends with a single (GraphQL) API. The talk was recorded (in German). I wanted to share it with the rest of you.

For those of you that are not familiar with GraphQL, here’s a bit of an intro. GraphQL is a query language for APIs, usually based on HTTP. It allows the requesting client to specify the wanted attributes in the request. Hence, it does not transmit too much or too little information and solves under and over-fetching happening with REST APIs. There is a lot more in GraphQL. Just hit the play button.

Leave a Comment

Recognizer – a smart scale approach

Im Supermarkt darauf warten, dass der/die Kassierer/in den Code für das zu wiegende Obst oder Gemüse raussucht? Kommt Dir bekannt vor? In einer digitalisierten und hoch-performanten Welt sollte das doch eigentlich nicht nötig sein, oder? Dachte ich mir auch. Also mal schnell was überlegt: Ich wollte doch schon immer mal was mit dem NVIDIA Jetson Nano (Amazon*) machen: ein Edge Device, 120 €, 128 GPU Cores, 472 GFLOPS Rechenleistung, 5 Watt Stromverbrauch. Überzeugt. Für eine Kassenwaage sollte es ja auch kein GPU System für 2.000 € oder mehr sein. Also, taugt es etwas?

1 Comment