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Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung wird zunehmend differenzierter. Ein spannendes Fallbeispiel aus der Praxis von “Software-Architektur im Stream” verdeutlicht sowohl Potenziale als auch erhebliche Grenzen von KI-Systemen.
Der Mehrwert liegt im Enablement
Das Transkribieren von Episoden bot zunächst eine pragmatische Demonstration von KI-Nutzen. Statt manuelle Transkripte zu erstellen – ein zeit- und kostenintensiver Prozess – ermöglichte KI die Erstellung von Zusammenfassungen und Transkriptionen. Der entscheidende Punkt: Der Mehrwert war so hoch, dass der zusätzliche Aufwand für Review und Wartung gerechtfertigt erschien. Dies zeigt einen wichtigen KI-Einsatzbereich: nicht primär Kostenersparnis, sondern das Enablement neuer Funktionalitäten, die vorher auch aus Kostengründen unmöglich waren.
Die mentale Modell-Problematik
Ein kritisches Problem offenbarte sich bei der Automatisierung durch GitHub-Workflows. Die KI scheiterte nicht an einzelnen Code-Zeilen, sondern an der Aufrechterhaltung eines mentalen Modells über das gesamte System. Besonders bei Authentifizierungsfragen (Personal Access Tokens vs. Standard-Berechtigungen) verlor das System den Überblick. Es manipulierte Code, ohne die zugrundeliegenden Architektur-Prinzipien zu verstehen – ein fundamentales Problem für nicht-triviale Aufgaben.
Architekturbewusstsein fehlt
Besonders aufschlussreich war die Gästelisten-Feature für die Webseite. Die KI implementierte eine JavaScript-basierte Suchfunktion. Aber die Lösung arbeitete gegen die Jekyll-Architektur, anstatt sich ihr unterzuordnen. Statt CSS und Markdown harmonisch zu integrieren, wurden separate Dateien und eigenes JavaScript hinzugefügt – ein “Alien” im bestehendem System. Darüber hinaus hatte das System offensichtliche Fehler.
Realistische Produktivitätszuwächse
Eine Mastodon-Umfrage unter Entwicklern zeichnet ein ernüchterndes Bild: 40% berichten von Produktivitätsabnahmen, 50% von nur 1-2x Steigerung, lediglich 2% sehen mehr als Faktor 5. Dies steht in scharfem Kontrast zum KI-Hype.
Softwareentwicklung bleibt ein sozialer Prozess
Ein Kernproblem liegt darin, dass Softwareentwicklung fundamentalen ein sozialer Prozess ist. Geteilte mentale Modelle zwischen Teams, Dokumentation von Entscheidungsgründen, das Verständnis des “Warum” – diese Aspekte werden durch KI nicht gelöst, sondern oft verschärft. Die KI kann Code generieren, aber nicht das kollektive Wissen und die Entscheidungslogik nachbilden, die erfolgreiche Teams ausmachen.
Fazit
KI zeigt seinen größten Mehrwert beim Enablement: Sie ermöglicht vorher unmögliche Aufgaben wie automatisierte Transkripte. Allerdings scheitert sie bei komplexen Systemen, bei denen ein tiefes architekturelles Verständnis erforderlich ist. Der Traum von KI als vollwertiger Entwickler ist derzeit nicht realistisch. Stattdessen sollte KI als Werkzeug zur Unterstützung – nicht zum Ersetzen – von Entwicklern verstanden werden. Die Erwartung automatischer Produktivitätssteigerungen wird durch empirische Daten nicht gestützt. Eine realistische, kritische Bewertung ist dringend erforderlich.