Developers: AI off, brain on!
Вставка
- Опубліковано 8 лют 2025
- In this video, I question the role of AI in software development and the exaggerated expectations of some CEOs. Based on practical experience, I show where AI is really useful and where it does more harm than good. The uncritical use of generated code, which is often adopted without being checked, is particularly problematic. At the same time, AI has useful applications, for example in documentation. However, it remains crucial that developers keep an eye on quality and do not blindly rely on automation.
▬ About this channel ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
For many years I have been working as a consultant, coach and trainer for professional software development with a focus on software quality, software architecture and process management. On my channel, I would like to share my knowledge and many years of experience in these areas with you - free of charge, of course. I always try to impart the knowledge to you in such a way that you can get started with it straight away in practice, and always with a good dose of humor. After all, learning should be fun :)
▬ Recommended videos ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
How much software quality you need - • Architekturen - Von Mo...
Why software becomes unmaintainable - • Warum Software unwartb...
Architecture - modularization - • Architektur - Modulari...
What is architecture - • Was ist Architektur?
Why architecture - • Warum Architektur für ...
▬ Important links ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Subscribe to my channel: / @davidtielke
All videos: / @davidtielke
▬ Social Media ▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
► Twitter: / davidtielke
► Xing: www.xing.com/p...
► LinkedIn: / david-tielke-06140912b
▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬▬
Ich bin jetzt seit etwas mehr als einem Jahr Programmierer. Ich nutze KI nahezu ausschließlich, um mir unbekannte Code-Bestandteile erklären zu lassen, Abhängigkeiten zu verstehen und zu lernen, wie bestimmte Patterns funktionieren. Mit der KI als Lehrer konnte ich in diesem einen Jahr so viel mehr lernen als in meiner gesamten Ausbildung.
Sobald man jedoch Code von der KI generieren lässt, ohne selbst zu verstehen, was sie schreibt, ist man verloren.
Ich Wette 10 Glitzersteine dagegen, dass du in diesem Jahr so viel mehr als in der Ausbildung gelernt hast, weil du gearbeitet hast, nicht weil dir eine KI Dinge erklärt hat, die du während der Ausbildung nie zu Gesicht bekommen hättest. Vermutlich auch weil der Umfang deiner Anwendung im Berufsumfeld gleichzeitig viel kleiner ist, weil es spezialisierter auf deinen Job ist, und viel umfangreicher ist, weil du dich ausschließlich mit Dingen beschäftigst, die du nun auch tatsächlich brauchst.
Ich erlebe es sehr stark an unseren Junioren - man liest keine Dokus mehr, man lernt die Sprache nicht mehr und die Anforderung ist das man schnell irgendwie das Ticket gelöst bekommt und somit auch PO/PM zufriedenstellt und kopiert munter Aufgabenstellung in KI, kopiert und wenn man später Anpassungen vornehmen soll können es die meisten Junioren nicht, weil Sie den Code nicht verstehen. Das ist eine erschreckende Entwicklung.
Bedank dich bei den immer steigenden Anforderungen und den immer enger werdenden Budgets. In den wenigsten Unternehmen hast du nur noch eine Programmiersprache und nur noch eine Handvoll Libraries. Meist switcht du zwischen Frontend, Backend und Infrastrutkur hin und her. Du musst AWS können, CDK oder Terraform, dann hast du im FE 10 Bundler, die man auch lustig hin und her doodlet, im BE dasselbe, du musst wissen, wie man den ganzen Kram absichert und bekommst keine Zeit dich irgendwie in ein Ticket einzuarbeiten, da dir sonst ein PO wieder vor dir hockt und ganz genaue Schätzungen erwartet.
Ja, es gibt immer die Junioren, die zu doof sind, aber die sind nicht anders als wir damals waren. Bei uns lief der Kram damals on prem, du hattest nen Admin der alles macht und warst nur n Softwaredulli, der genug Zeit hatte sich in die Programmiersprache und die genutzten Libraries einzulesen. Heute bist du das Schweizer Taschenmesser auf Crack.
@@KD2139-b So erlebe ich es auch. Jetzt muss jeder alles können und man kann sich nicht mehr auf ein/zwei Bereiche konzentrieren. Am Ende kann niemand mehr irgendwas richtig sonder alles nur oberflächlich. Und da passt die KI natürlich super rein. Wenn man nicht weiter weiß einfach in der Chat schreiben und kopieren was auch immer da raus kommt.
@@paulsalomon9522 Die meisten Stellen für Junior-Entwickler definieren diese Position so, als würde sie erst mit einem Jahr Berufserfahrung beginnen. Deshalb schreiben sie zwar „Junior-Entwickler (m/w/d)“, setzen aber gleichzeitig mindestens ein Jahr Erfahrung voraus - obwohl ein Junior-Entwickler eigentlich zwischen 0 und 3 Jahren Erfahrung haben kann.
Neulich habe ich eine Stellenanzeige gesehen, in der als Anforderung stand: „Wirtschaftsinformatik-Studium oder Ausbildung mit Berufserfahrung.“ Das bedeutet also, dass ein Wirtschaftsinformatiker keine Berufserfahrung braucht, aber jemand mit einer Ausbildung schon? Das erscheint mir unlogisch.
Ebenso verwirrend finde ich Formulierungen wie „Uni-Absolvent oder ähnliche Qualifikationen.“ Was genau sind „ähnliche Qualifikationen“? Das kann alles Mögliche sein - ein Zertifikat, eine Weiterbildung, eine Ausbildung oder Berufserfahrung.
Ich habe zwei IT-Ausbildungen abgeschlossen und bin seit zwei Jahren arbeitslos. Es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil sich Deutschland zu sehr auf Akademiker konzentriert. Es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil qualifizierte Personen über die Arbeitsagentur keine echte Chance bekommen, sondern stattdessen von Maßnahme zu Maßnahme geschickt werden. Und es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil der Arbeitsmarkt stur ist und nur perfekte Kandidaten will.
@@paulsalomon9522 Ein Bekannter von mir ist noch sehr jung. Er hat extra eigene Projekte umgesetzt, ist erst 22 Jahre alt und hat trotzdem bereits ein Jahr Arbeitslosigkeit hinter sich. Ich glaube nicht, dass jemals ein HR-Mitarbeiter oder sonst jemand seine Projekte wirklich durchlesen wird.
@@paulsalomon9522 Das Problem ist auch, dass jeder - egal wer - im IT-Bereich ständig dazulernen muss.
In der Ausbildung zum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung werden zwei Jahre lang auch Inhalte zur Systemintegration vermittelt - und umgekehrt bei den Systemintegratoren auch Inhalte zur Anwendungsentwicklung. Alle IT-Auszubildenden lernen in der Schule Programmieren, obwohl viele von ihnen später gar nichts mit Programmierung zu tun haben werden.
Ich weiß nicht, ob es in anderen Ländern genauso ist, aber selbst wenn, wäre das keine Rechtfertigung. Das größte Problem in der IT ist, dass Menschen so ausgebildet werden, dass sie theoretisch alles können sollen - obwohl sie am Ende des Tages für viele dieser Aufgaben gar nicht wirklich qualifiziert oder zuständig sind.
Ich als Software ingenieur mache mir keine sorgen wegen meinem job.
Ich mache mir eher sorgen um unsere freiheit.
Wo die KI unschlagbar ist die massenüberwachung
Ich fürchte, die Softwarequalität wird noch weiter abnehmen, da das Material, was die LLM zum lernen benutzt, irgentwann größtenteils bereits KI-generiert ist (Stichwort Modellkollaps en.wikipedia.org/wiki/Model_collapse )
Die erdachten Optimierungen bei Deepseek zeigen gerade etwas anderes an.
@@r..k.. Ich denke sein Hirn einzusetzen schadet nicht 👍
Bin absolut kein KI Gegner aber bei meinem letzten Kunden durfte ich erleben wie sehr die Code Qualität den Bach runtergeht wenn zu sehr auf KI gesetzt wird ...
@@klausklavikus3836ja klar, mein Punkt war auf das Model Collapse bezogen - da zeigen sich gerade andere Lernmethoden. Einige der Probleme in der KI für Softwareentwicklung ist der fehlende Context, fehlende anzuwendende Programmierguide, ungenau benannter Fachcontext und das ist nicht schwer zu lösen. Darüber hinaus dann eben das neue Lernen. Wir werden sehen - der Wandel kommt meist schnell
@ Klingt durchaus interessant muss ich mir mal anschauen 👍
Wie immer beim Management - "Gier frisst Hirn"
Ich arbeite auch regelmäßig mit KI in der Softwareentwicklung und lass mir auch Methoden damit generieren.
Vor allem wenn ich mit Frameworks arbeiten muss, mit denen ich noch keine Berührungspunkte hatte.
Soweit so gut.
Jetzt kommt mein großes ABER: Meiner Erfahrung nach vergisst man das neu "gelernte" auch wieder sehr schnell, da man die Lösung nicht selber erarbeitet hat!
AMEN 🙌
jo, das ist ja schließlich auch nicht "gelerntes", sondern du hast halt immer nur "Igendjemanden" herbeigerufen, um deine Aufgabe für dich zu erledigen.
Da es - je nach Sprache - alle paar Wochen neue Frameworks gibt, oder die update Zyklen so schnell werden, macht es mmn wenig Sinn das noch zu lernen.
Ich hab noch nie KI benutzt und es bis jetzt auch nicht gebraucht. Kommt aber auch drauf an, wie viel Erfahrung man in seinem Gebiet hat. Als Anfänger hätte ich mich über KI gefreut und später geärgert, weil ich die Programmierfehler dann weder selbst initial verzapft hätte, noch eine Chance genutzt hätte, zu kapieren, wieso der Code an einer Stelle nicht funktioniert. Ohne KI komm ich super zurecht, aber ich würde nicht ausschließen, dass ich es mal irgendwann brauch. Außerdem nutze ich google für die keywords, die man schnell abrufen muss, und da bin ich 937 mal schneller, als mit KI Prompts. Und wirklich selbst nachdenken und einen Algorithmus schreiben zu können, ist für mich persönlich ein Hochgenuss, den ich der KI gar nicht überlassen will. Außer dem lernt man dabei sehr viel und macht sich langfristig die Arbeit leichter.
Der größte Nutzen von Copilot beim eigentlichen Programmieren ist für mich ganz klar, dass ich mich mehr auf die Programmstruktur, das Softwaredesign und den Programmfluss konzentrieren kann und weniger in der eigentlichen Implementierung verliere. Dabei kommt es natürlich immer darauf an, woran genau man arbeitet. Z.B. einem Projekt, in dem wir die Git Repositories meiner Abteilung strukturiert auslesen, um den aktuellen Stand analysieren zu können (z.B. Versionskontrolle für Wartungstätigkeiten). Hier hat Copilot enorm geholfen, da wir uns nicht mühselig durch API Dokumentationen wälzen mussten, sondern wir konnten direkt starten, einzelne Features zu implementieren. Natürlich ist hierbei wichtig, nicht den erstbesten generierten Code zu verwenden, sondern man muss den Überblick über seinen Code behalten. Hilfreich ist wie sonst auch, das Problem in kleine handhabbare Päckchen herunter zu brechen.
Ich erlebe es auch, dass grade bei junior entwicklern viel unsinn an Code erzeugt wird, grade weil diese oft die limitation nicht versehen oder der KI zuwenig context geben. Gleichzeitig ist es für unserer erfahreneren Entwickler wirklich gut, da sie die ganzen "musst du nur machen"-Code einfach in wenigen minuten erzeugen können. Ich sehe Code von KI wie einen PullRequest eines Junior, ich muss ihn lesen verstehen und dann feedback geben und auf einmal ist der Code nutzbar.
Aber auch das funktioniert nur so halb gut. Oft denkt sich die KI einfach Sachen aus die gar nicht existieren (bei Frameworks zB) oder schreibt Funktionen die die KI dann selbst nicht referenziert oder nutzt. Ist so‘n 70/30 Ding.
Ich bin seit fast 25 Jahren Entwickler (Java Enterprise, Spring) und seit ein paar Jahren auch im Frontend (Angular) unterwegs. Ich hatte auch mit vielen Beratern zu tun und habe im Wesentlichen zwei Arten von Entwicklern identifiziert: Die 1. Gruppe entwickelt eher wissenschaftlich, d.h. man will verstehen, warum etwas funktioniert oder eben nicht funktioniert. Die 2. Gruppe will einfach irgendwie zum Ergebnis kommen - egal wie. Wenn's nicht funzt, probiert man solange herum bis es geht. Warum es auf einmal geht - sei's drum. Im Ergebnis ist letztere Gruppe vielleicht manchmal sogar schneller, produziert aber auf jeden Fall mehr Fehler und schlechter wartbaren Code. Da wird schonmal gerne das Framework vergewaltigt bis es tut, weil man nicht kapiert, wie das Konzept dahinter ist. Interessanterweise hat das scheinbar auch nichts damit zu tun, ob man studierter Informatiker ist oder nicht. Daher (ab 10:33) nehme ich an, dass vor allem die 2. Gruppe dazu neigt, sich den ganzen ach so mühsamen Schreibkram vollkommen unkritisch von der KI abnehmen zu lassen. Ich probiere auch mit KI herum - ist auch beim Codeschreiben durchaus mal nützlich, um auf den richtigen Pfad zu kommen, aber man ist nicht davon befreit z.B. auch das Framework zu verstehen, mit dem man es zu tun hat. Ansonsten nimmt auch die KI manchmal seltsame Wege. Außerdem habe ich auch oft einen signifikanten Zusammenhang zwischen Ordnungssinn (s. Schreibtisch) und gutem Code bemerkt, aber das ist vielleicht zu subjektiv.
Ich nutze aus Prinzip keine KI Tools (Copilot etc) und fahre damit sehr gut. Hatte es mal versucht, aber nach einer gewissen Zeit merkst du wie sehr du dein Wissen auslagerst und mehr mit dem Warten auf das Autocomplete und das Anpassen des Codes verbringst.
Ich schaue mir regelmäßig KI/LLMs und begutachte die Situation nüchtern. Auf den ersten Blick wirken die immer wie pure Magie und meinen alles zu wissen, aber wenn man sich dann die Antworten im Detail durchliest, merkt man schnell das sie am halluzinieren sind. Wenn du nach einem Algo. für Fibonacci in Sprache X fragst, spucken die immer eine saubere Lösung raus. Das funktioniert. Aber sobald du etwas anspruchsvollere Fragen (Thema mit wenig Doku und 0 Tutorials) hast und den Prompt sauber gefüttert hast, tja ... dann kommt nur noch Müll raus. Was hingegen gut mit LLMs funktioniert, man kann sie gut zum rubber ducky verwenden. Bis jetzt taugt der ganze KI kram nur für banale Probleme oder lustige Videos/Bilder
Und versaute Lieder 😂
KI Code als Erklärcode bzw. Schuh-Anzieher zu nutzen ist völlig OK .. Als Software-Entwickler bin ich am Ende immer noch verantwortlich für das was ich liefere. Folglich darf ich KI als Denkanstoß nutzen, aber ich darf KI keineswegs als meinen Ersatzprogrammierer sehen, der meine Arbeit macht.
Am Ende dürfen wir nicht vergessen, dass LLM nur eine Art SQL++ ist und keineswegs irgendwas "intelligentes". So sehr wir auch von BIG DATA Results beeindruckt sind, so sehr sollten wir im Hinterkopf haben, dass da KEINE Intelligenz hintersteckt, sondern lediglich ein irgendwie zusammengeratenes BIG DATA Gewürfel.
Danke - endlich spricht das auch mal jemand im Klartext aus wie skurril der Hype mitunter ist. Vor allem das mit dem Energie-Hunger zum einen vs. dem wirklichen Nutzen (überhaupt: Bedarf) zum anderen.
Abgesehen davon hätte ich bei all der Abhängigkeit von den KI-Anbietern diverse Sorgen.
Ich versuche mit gerade mal vorzustellen wie viele bahnbrechende Erfindungen und Intuition und Instinkt in der Vergangenheit gemacht wurden. Da wird KI auf Dauer eine Menge Flurschaden anrichten da auch diese Skills eigentlich im Laufe des Lebens/ der Arbeit trainiert werden.
Ein Informatiker hat in einem UA-cam Video etwas treffendes Postuliert...
Er sagte wie folgt....die KI ist eine Kasperlepuppe und so lange ein Mensch seinen Arm in die Kasperlepuppe steckt..tanzt diese...einfach erklärt aber treffend
Gut beschrieben
Klingt herrlich kritisch und gegen den Zeitgeist, ist aber inhaltlich nicht haltbar. Wer intelligent ist, der merkt schnell, welche enormen Vorteile man hinsichtlich Produktqualität und Time To Market erreichen kann und lacht über die ganzen "kritischen" Kasper.
Danke für ein wieder sehr informatives Video. Ein Podcast wäre auch was Feines für unterwegs. Da würde 1:1 die Audiospur der Videos genügen.
Ich sehe eher das Problem in Shit in Shit Out. Ich hatte öfters der AI eine Aufgabe für eine Angular Componente gegeben. Er generiert 250-300 Zeilen an Typescript Code. Hat auch alles funktioniert, dann sagte ich ich der AI, mach die Aufgabe mit dem Angular Feature X und plötzlich sind es nur noch 30-40 Zeilen. Obendrauf ist es meistens erweiterbar. Wenn man weiß, was man entwickeln möchte und wie, sind AIs Top
Naja das sind aber auch deutlich einfachere Beispiele. Ein bisschen HTML zu generieren ist nicht vergleichbar mit komplexeren Anwendungen über mehrere Layer
@gronkhfp 250-300 Zeilen Typescript Code sind also bisschen HTML? Themen wie ViewChild und Renderer sollen einfache Beispiele sein? Da sind Java Rest APIs mit einer DB reine fleißarbeit
@ ja schon.
@@gronkhfp ah ja klar, wer kein Assembler programmiert ist kein richtiger Programmierer oder was? In der UI gibt es also keine Layer? Wo sind wir hier, im Kindergarten?
Ich empfinde den generierten Code als eine gute Alternative zum Boilerplate. Nacharbeit ist immer notwendig.
Ich finde es immer wieder interessant, wie kreativ die KIs sind beim Erfinden von neuen Funktionen aus bekannten Bibliotheken, die es so gar nicht gibt. Von daher ist die KI wie ein Juniorentwickler, der Zuarbeit leistet oder dessen Werke immer kontrolliert werden müssen (was bei erfahrenen Entwicklern auch nicht die spaßigste Aufgabe ist).
Langfristig sehe ich tatsächlich das Problem, dass sich die Juniors zu wenig mit den Problemen beschäftigen, um mehr Verständnis über die Funktionsweisen zu erlangen. Also dann die Möglichkeit zu einem erfahrenen Entwickler zu werden. Zudem bekommen sie möglicher Weise auch keine Gelegenheit mehr sich beweisen zu können, wenn die Juniors in Firmen gegen eine KI konkurrieren und somit nicht mehr eingestellt werden (aus finanzieller Sicht). Woher sollen dann die Entwickler mit Erfahrung in Zukunft kommen?
Wir haben letztens auch darüber philosophiert und wir als Softwareentwickler lieben KI. Wir können einfach schneller zu vielen Zielen kommen. Das gute: Probleme gibt es immer. Die gehen ja nicht aus. Firmen müssten eigentlich durch KI viel mehr Entwickler einstellen, um Konkurrenzfähig zu bleiben.
Also teilweise kenn ich basic apache Konfiguration besser als ChatGPT. Es schlägt teilweise falsche Sachen vor und wirkt überzeugt, dass es richtig sei. Aber FastAPI hab ich in wenigen Tagen gelernt (kann Python) mit KI, was einfach krass ist. Ich lerne damit einfach schneller, indem ich der KI auch das Gelernte "erkläre" und diese mich bestätigt oder korrigiert.
Ist das nicht eine logisch etwas wacklige Aussage?
Was Du da schreibst bedeutet allerdings, dass entweder Entwickler immer billiger werden müssen, damit Unternehmen sich immer mehr davon leisten können, oder aber dass die Softwareentwicklung irgendwann nicht mehr betriebswirtschaftlich tragbar wird.
Jemand anderes schrieb hier, die Entwicklung dahin, dass Entwickler inzwischen alles mögliche gleichzeitig können und tun müssen, da in Unternehmen inzwischen alles und jedes gleichzeitig genutzt wird, führt zu einer Komplexität, die irgendwann nicht mehr funktionieren kann.
Naja durch KI wird Software perspektivisch günstiger, sodass schlicht mehr Software zum gleichen Budget entwickelt wird. Bottle Necks wie Minderqualität des Codes und zunehmende Unkenntnis der Entwickler (auch für die Erfahreneren, sobald diese mal neue Technologien erlernen müssen, da aber in einem geringeren Umfang, da Erfahrung vorhanden ist) können diese Entwicklung natürlich konterkarieren.
"Entwickler: KI aus, Hirn an!" Ohne das Video zu schauen kommentiere ich mal.
ich hab bisher wirklich gemerkt wie meine Code und auch Denkqualität durch die bequeme KI nachgelassen hat.
Bin gespannt ob es darüber geht in diesem Video.
Ich genauso 😢
Ist nicht genau das das Problem? Soll kein Vorwurf sein, aber eine Überschrift zu lesen und so uninformiert zu kommentieren, ist doch von der Herangehensweise exakt das, was potentiell den Code so schlecht macht.
Persönlich spüre ich keinen merklichen Unterschied in meiner Qualität. Der integrierte Github Copilot tippt nur wesentlich schneller als ich das könnte. Den Code lese ich natürlich trotzdem genau so aufmerksam.
Bei Tests hilft er schon hier und da, weil er manche Standardfälle mit abdeckt, die ich gedanklich implizit abhake und gar nicht erst teste.
Kann aber auch sein, dass das einer der Unterschiede zwischen Copilot und nicht integrierten LLMs ist. GPT wirft gerne mal Code mit komischen Variablen um sich, schreibt andere Codeteile um, die nur als Beispiel oder Referenz dienen sollten, sowas. Copilot dagegen kennt ja den Projektkontext und passt sich auch stilistisch weitgehend an. Heißt aber auch im Umkehrschluss: crap in, crap out - wenn der Code uneinheitlich und Mist ist, dann setzt der das rigorous so fort.
GPT, Claude, etc. sind für einen ersten Einstieg hilfreich: Noch nie mit PlantUML ein Diagramm gebaut? Hier ein hässliches Beispiel. Sowas.
Oder eben als Rubber Ducky um Ideen zu diskutieren - man muss ihn dann nur zum Einwand zwingen, sonst ist immer alles super und das hilft ja nicht.
Im Prinzip sabotiert man sich selbst, da die Versuchung zu groß ist, einen Aufgabenteil als Entwickler zu prompten, und man die eigene persönliche Entwicklung dadurch "vernachlässigt". Unter der Annahme, dass man nichts weiter aus den Ergebnissen lernen möchte und sie blindlings übernimmt. Quasi die alte Copy-Paste-Thematik des "googeln". Ich denke, dass hier einfach die eigene Lernbereitschaft und Motivation gefragt sind und man den Entwicklern vertrauen sollte, sich darüber Gedanken zu machen, diese Wissenslücken zu schließen. Man tut sich selber keinen Gefallen, wenn man sich abmüht. dieselben Dinge zu erfragen. Außerdem ist der Lerneffekt auch ein ganz anderer, wenn man sich einmal wirklich Zeit nimmt. Gerade bei den Grundlagen der Programmiersprache.
In der Lehre ist das noch Krasser wie viele Studies KI-Generierten Code in den Programmierübungen abgeben und der der Prof. das selbst nutzt in seinen Vorlesungen, ich kenne da viele Fälle 😀
Ich muss sagen ich nutze KI regelmäßig da ich mich so mehr auf die grundlegende Struktur des Programms konzentrieren kann also eine bessere Erweiterbarkeit erreiche bei einer höheren Entwicklungsgeschwindigkeit. Und es ist hilfreich Potenzielle Probleme zu finden gerade bei Javascript Programmierung ohne type System weil Chef sagt brauchen wir nicht.
Hab nen Freund in der Robotic gehabt der genau wie von dir beschrieben bald die Hälfte seines Codes von KI hat generieren lassen.
Hab ihn dann gefragt "Is das dein Anspruch an dich und deine Arbeit als Entwickler mal abgesehen von deinen 72.000€ Jahresgehalt die du damit bekommst ?"
Er meinte dann "Lass das mal meine Sorge sein, es funktioniert einwandfrei, ich seh da keinen Grund was zu ändern ..."
Siehe da -> Is direkt zu Weihnachten gekündigt worden weil durch seinen schlechten Code Teile der Pipeline einfach nicht mehr richtig gearbeitet haben 🤷♂
Deswegen auch "Hab einen Freund in der Robotic GEHABT" weil ich jetzt einfach nur ein Klugscheißer für ihn bin 🙄
Naja Leute kommen und gehen und Reisende soll man ja bekanntlich nicht aufhalten 👍
Viele Devs verwenden, warum auch immer, nicht das Copilot Feature um Regeln zu definieren und diese als Kontext mitzugeben.
Meiner Meinung nach sind KI ein perfekter Foren-Ersatz aber ich mache mir auch sorgen, dass das ganze dann irgendwann in Cargo Cult Programming ausartet. Keiner weiß mehr was da passiert und die Codequalität wird immer schlechter weil keiner mehr seinen Kopf einschaltet und die KI nur noch von Legacy Code und eigen erstellten Content lernt. Wir sollten KI als Suchmaschine wie Google sehen aber keinesfalls als Ersatz für irgendwas. Das würde nicht gut enden, wenn es denn überhaupt gut anfangen würde :D
Stell dir mal folgenden Satz in deinem Arbeitszeugnis vor: "Konnte durch Nutzung von KI seine Fähigkeiten merklich steigern."
Morgen wird das DIE Qualifikation sein. In meinen Arbeitszeugnissen steht z.B. nicht KI oder AI drin und deshalb bekomme ich wohl derzeit - trotz 30 Jahre Berufserfahrung als Embedded Hard- und Software- Ingenieur - auch keinen Job mehr… 😞
😂
KI verschärft doch eigentlich nur das Problem, dass Coden selbst relativ trivial ist und das Beherrschen der Komplexität die eigentliche Kunst. Vorher waren es Code-Snippets von Stack Overflow, die ohne jedes tiefere Verständnis reinkopiert wurden, jetzt passt die KI diese zumindest soweit an, dass der Compiler sie immerhin direkt frist. Das einzig wirksame Mittel hier lautet konsequente Code-Reviews und wenn der Entwickler seinen eigenen Code nicht erklären kann, ist die Aufgabe schlicht nicht gelöst. Fürchte nur, dass das bei vielen Juniors der Punkt sein wird, der die Spreu vom Weizen trennt und einige es nie verstehen werden und die Situation eher als "Old man yells at clouds"-Situation abtun.
Genau so ähnliches wie Sie sage ich auch zu "KI" hype. Sobald ein System anhand von Merkmalen durch if und else Bedingungen etwas durchsucht nennt man "KI" heutzutage.
Ich nutze LLM vor allem für kleinere Skripte. Allerdings schaffen es die LLMs auch da immer wieder Fehler einzubauen. Daher überprüfe ich das ganze auch aber es spart mir vor allem lästige Tipparbeit wenn ich schon mal ein Grundgerüst habe.
Amen, danke für den Realtalk!
Ich freue mich, wenn ich bald in Rente gehen darf. Und dann meine "Neigung" ausleben kann, deren Spielfeld meine jungen Kollegen gerade vorbereiten. Z.B. Benutzeranmeldungen über OIDC wo dank KI die Signatur mit dem Token-Aussteller (issuer) validiert wird, anstelle des eigentlich konfigurierten IDP. Und das ist noch ein harmloses Beispiel was in meinem Umfeld gerade so abläuft.
Ich beneide Sie. Noch vor vier Jahren war für mich unvorstellbar, dass ich mich auf die Rente freue, aber nun habe ich keine Lust mehr und kann es kaum mehr erwarten, meine Restlebenszeit MEINEN Projekten zu widmen. Die Industrie mit ihrem sinnlosen Kokolores kann mich mal. Genießen Sie die Zeit! 👍
Ich schreibe meinen Code immer noch selbst. Eine KI nutze ich bisher lediglich nur unterstützend zur Recherche. Allerdings habe ich auch festgestellt, dass sie wichtige Dinge einfach weglässt und dann korrigiert werden muss. Außerdem basiert bei der KI, die ich derzeit nutze der Datenbestand auf dem Standpunkt von Ende 2023. Für die Recherche nach den Neusten Dingen ist sie also momentan nicht geeignet. Ich bin bezüglich KI derzeit ganz entspannt, eine Konkurrenz sehe ich nicht. Wenn dann ist es eher so, dass mithilfe der KI etwas mehr Arbeit in der gleichen Zeit verrichtet werden kann. Ja, das kann natürlich dazu führen, dass man in einem Projekt ca. 10-20 % weniger Entwickler benötigt, aber ganz ohne geht es definitiv nicht.
Ich nutze es wirklich gerne beim Debuggen. Den Log in die KI geworfen und er zeigt sehr schnell wo der Fehler liegt. Das spart mir bei schwer lesbaren Logs durchaus viel Zeit. Beim Code lasse ich mir gerne kleine Bestandteile schreiben. "Kann man diesen Loop effizienter gestalten?" Oder sowas. Aber für mehr ist es nicht zu gebrauchen. Leider sehe ich bei einigen Kollegen, dass gerade die Codequalität seltsam Variabel ist. Mal wird relativ sauber geschrieben, mal werden Methoden aufgebaut bei dem mir Schlecht wird.
Am Ende geht es immer ums Geld und das eigene berufliche Vorwärtskommen. Das führt zu kürzerer Entwicklungszeit und Schludrigkeiten ... und war schon vor 30 Jahren zu meiner aktiven Zeit so. Es ist oft schwer, den eigenen Chef davon zu überzeugen, dass die Qualitätsprüfung des generierten Codes langfristig sinnvoll investierte Arbeitszeit ist.
Hallo, ich habe Salesforce in ganz guter Erinnerung. Wir hatten es in meiner letzten Firma im Einsatz und waren zufrieden damit. Ich muss aber dazu sagen, dass das inzwischen zehn Jahre her ist, da könnte sich das eine oder andere geändert haben.
Ich hab auch schon mit Salesforce gearbeitet und hab es auch an vielen Stellen gehasst. Und deren Support war nie hilfreich und keineswegs lösungsorientiert. Also ja dem kann ich zustimmen.
Ich stimme dir zu, dass KI Tool grundsätzlich hilfreich sind, aber gerade im Bezug auf Architektur und Wartbarkeit, bekommt man eben nicht unbedingt die besten Resultate.
Es ist schon wichtig sich selbst dazu Gedanken zu machen, damit es dann am Ende auch gut wird.
Joot, egal ob man sich nun Code von StackOverflow oder von einer AI holt - Code sollte man doch besser nur dann implementieren, wenn man ihn versteht :-). Ich nutze AI ziemlich viel, aber dabei geht es oftmals um architekturelle Entscheidung, Samples und Erläuterung von fremden (unlesebaren) Code. Ich finde es klasse.
Ich wette, die meisten Menschen verwenden nicht einmal Bücher, weil das auch irgendwie moralisch verwerflich sei. Vieles wird auch auf Webseiten veröffentlicht, auch von den Herstellern. Man braucht nur zu suchen.
Das Leben besteht doch aus: Einer macht es vor, dann der nächste nimmt den Code und fügt noch was hinzu, verbessert ihn und so weiter. Es wird mir hoffentlich niemand erzählen, dass sie alle das Rad neu erfinden. Irgendwo herhat man die Informationen.
Ich wette auch Apple das ehemalige Mobiltelefon von Nokia genommen, auseinander gebaut und dann darauf aufgebaut und so verbessert, so wie wir das heutzutage benutzen.
Ich deaktivier misten copilot und verwende es nur wenn ich nervige sachen mach...
Mir macht das lernen spass, nicht das raushauen von schlechten code
Top Einstellung! Die einzig richtige Einstellung! Bravo! 👍 👏👏👏
Meine Erfahrung mit KI Code ist, dass er ganz soliden Backendcode schreibt, sprich gute Routinen, Algorithmen, etc.
Schöner UI Code ... Naja maximal unterstützend. Gute Front End Devs sind derzeit save aber backend konnten wir extrem beschleunigen und haben derzeit seit langem auch meinen Bedarf an neuen DEVs.
Naja, schul ich halt auf Front End um. 😂
Generierten code einfach nur blind zu übernehmen ist wie Abschreiben in der Schule: Lerneffekt null, weil der Nutzer das Problem nicht durchdenken und die Lösung sich nicht erarbeiten musste. Wenn ich als Junior nur abschreibe, lerne ich nix.
Die Frage ist, ob am Ende Standards und Richtlinien noch notwendig sind. Wenn eh kein Mensch mehr den Code wartet, ist es ja egal, wie standardisiert der aussieht. Die KI kommt auch mit ihrem selbstgeschaffenen Chaos zurecht.
Ich bin selbst Junior, würde aber - wie meine anderen Junior-Kollegen auch - nie auf die Idee kommen, generierten Code einfach so ins Projekt zu übernehmen. Für Troubleshootings, Brainstorming zur Codestruktur und als Alternative, wenn die benötigte Doku mangelhaft geschrieben ist, finde ich KI allerdings unschlagbar! Solange wir mit KI arbeiten und nicht die KI für uns arbeiten lassen, können wir wohl sehr viel des Potenzials der LLMs ausschöpfen.
Ich bin zwar nicht in der Softwareentwicklung tätig aber hab mich Hobbymäßig die letzten Jahre sehr rein gearbeitet um für meinen und denn Alltag meiner Kollegen oder auch Abteilung, Prozesse zu vereinfachen oder ganz zu Digitalisieren. Wenn ich heute ältere Projekte von meiner Anfangszeit ändern muss oder plötzlich Fehler auftauchen, Überkommt mich manchmal schon ein kalter Schauer. Deswegen hab ich angefangen mich über sauberen Code, bessere Strukturen etc. zu informieren. Inzwischen bin ich natürlich auch dazu übergegangen KI zu nutzen (manchmal sogar um das eigene Projekt von früher zu versthen wieder 😅). Hauptsächlich aber zum verstehen von neuen Modulen (arbeite in Python) oder einzelnen Funktionen. Ich würde aber nie den Code 1:1 übernehmen weil er oft zwar gut gemeitn aber net imme rgut gemacht ist. Ich muss sagen dass mein Tempo seit dem deutlich zugenommen hat wenn ich neues versuche da ich bei ChatGPT z.b mir mehrere Beispiele für eine Funktion oder Modul generien lassen kann bis ich verstanden hab was es kann oder welche möglichkeiten gegen sind.
Hallo, ich bin auch einer der in diesem Video als "die Neuen" betitelt wurden und ich muss sagen, dass KI mir beim lernen schon hilft, da sie mir die Funktionen und Möglichkeiten gut erklären kann, aber die Arbeit kann ich sie nicht für mich machen lassen, denn, wie auch im Video erwähnt wurde, hat die KI auch nie den gesamten Code im Blick, sondern immer nur einen Ausschnitt. Das finde ich, macht sie nur sehr spezifisch und punktuell einsetzbar, aber einen guten Erklärer, der durchaus besseres Verständnis für den Code schaffen kann, wenn man natürlich die richtigen Fragen stellt. Allerdings fühlt sich KI auch immer ein klein wenig an wie schummeln, auch wenn sie mir nur fragen beantwortet. Geht es euch damit auch so?
Ist ein bisschen wie mit der Kutsche und dem Auto. Solange wir überlegen warum KI schlecht ist und genau wissen warum sich das nie durchsetzen wird ... so wird das nix bei uns in EU.
Keine Suchmaschine, kein SocialMedia, kein TickTok, kein Amazon, kein Office, keine Cloud, kein Maps, kein Browser, kein HandyOS und natürlich auch wenig KI.
Wer hat vor 1 Jahre den aktuellen KI Stand für möglich gehalten (bzw. überhaupt davon gewusst)? Schauen wir in einem Jahr nochmal ...
PS: ich glaube der besagte CEO, das war der von Meta. :-)
In Zukunft wird ein Prompt-Designer auf die Idee kommen, dass man doch eine normierte Sprache erfinden könnte, indem man der KI genauer erklären kann, was man möchte. Diese Idee wird dann realisiert und über Jahren verfeinert, bis eine Sprache herauskommt die einer Programmiersprache wie C#, Python bzw. Javascript ähnelt. ♾🥴
Ich benutze (als Senior) oft KI. Ich weiß allerdings genau, was wie und warum passieren soll/muss. Dementsprechend kann ich dir Frage entsprechend formulieren und bekomme auch das, was ich will.
Und, das Beste ist, wenn die KI Fehler findet, die man übersieht: „Das müsste so gehen, warum tut es das nicht.“
Deine Einschätzung passt scho! KI ist halt Mustererkennung -> Das heist für mich ein Tool um die ausgetretenen Pfade, Worte, Konzepte zu finden, da ich mir natürlich bewußt bin das mein Wissen begrenzt ist. Ein Tool fürs Lernen und Verstehen. Für die konkreten Produkte, also das Programmieren, insbesondere qualitativ hinreichender Software, sind aber die handwerklichen Qualitäten gefragt, eben Verständlichkeit (Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit), Test- und Prüfbarkeit, Änderbarkeit. Die Disziplin des handwerklich guten Arbeitens hat dei KI eben (noch) nicht. Für mich ein Wissenserweiterungstool.
Bitte mal die eigene aussage reflektieren. Wenn KI uns effizienter macht und KI besser wird, dann wird der Faktor irgendwann so groß sein, dass Entwickler dadurch ersetzt werden können. Wenn irgendwann ein Entwickler die Aufgabe von 10 übernehmen kann und die restlichen keinen Mehrwert mehr bieten, dann werden 9 entlassen (überspitzt formuliert). Vor 2 Jahren waren viele simple Aufgaben mit KI nicht denkbar, heute ist KI in der Lage mit guten Prompts Code für eine KI zu generieren.
Um Prototypen zu bauen, als autocomplete on steroids, auf jeden Fall sehr sinnvoll. Freu mich dass die Entwicklung kam nachdem ich 15 Jahre schon entwickelt hab, blutige Anfänger haben momentan zu viel KI und die Versuchung ist groß, die KI die ganze Arbeit erledigen zu lassen, mit den Ergebnissen die im Video beschrieben sind...
Benutze KI nur für kleine Einweg-Python Skripte rundherum um das eigentlich Projekte aber sonst keine einzige Zeile im richtigen Source Code
Also bei uns ist es sogar untersagt unseren Sourcecode in LLM welche nicht selfhostet sind zu übergeben. Ansonsten ich nutze eine kleine Lokale AI welche ich einfach zum Brainstorming, wenn ich creativ wieder ein Anreiz brauche oder ich merke das ich selbst in die falsche Richtung gelaufen bin, quasi als Peerpartner welcher mich in dem Fall hinterfragt.
Aber ja ich stelle auch fest das versucht wird Code vermehrt durch LLM's generieren zu lassen, auch lokale. Noch merkt man dies meist in Code Reviews, weil etwas nicht ganz stimmig ist.
Man merkt es sogar ziemlich oft, wenn bestimmte Kollegen den Code nicht erklären können und der Codestil einfach.
Wohl dem, der noch eine Instanz vom Typ Hirn hat. Aber wir arbeiten ja schon fleißig daran, die Wegzuoptimieren… 😞
"I hate reading other people's code" in Dauerschleife 😬 ich nutze Windsurf für private Projekte und kann eigene Apps für meinen Alltag umsetzen, und spare wirklich viel Zeit. Aber auch nur, weil ich andere Standards an die Code Qualität anlege als beruflich und weil ich meine Zeit mehr wertschätze als die 15 EUR, die ich monatlich zahle. Aber beruflich macht mir das Coden und Planen zu viel Spaß, als dass ich ständig den Code einer KI reviewen wollte. Letztlich unterschätzen manche den Overhead, die Ergebnisse der KI zu korrigieren oder die Fehler wieder den Prompts zuzuführen. Beruflich schwierig. Und es gibt Kollegen, bei denen Coding mehr nach "Jugend forscht" wirkt als nach Planung und Durchführung.
Nur gute Erfahrungen mit KI gemacht. Man ist 10 mal schneller, alleine dadurch, dass man die ganze Schreibarbeit spart. Voraussetzung ist allerdings, dass man der KI genug Information als Input liefert und das zu lösende Problem genau beschreibt denn trash in trash out. KI hat mir schon Dinge gelöst, auf die ich so nicht gekommen wäre. Wichtige Voraussetzung ist allerdings, dass man genügend Programmier Erfahrungen haben sollte, um zu verstehen was da letztlich raus kommt. Da seien die Junioren angehalten die Basics erst einmal auch ohne KI zu lernen. Jedem Senior ist aber mittels KI ein mächtiges Werkzeug zur Hand gegeben. Ich habe Projekte umgesetzt in Wochen, für die ich sonst Monate gebraucht hätte. 😅
Es wäre für viele Unternehmen totaler Unsinn keine Entwickler mehr einzustellen, weil sie mit KI effizienter sind (wenn es denn stimmt), denn man könnte dann ja dennoch einstellen und noch viel mehr herausholen, sein Produkt verbessern und noch mehr Kohle scheffeln. Effizienzsteigerung hat noch nie Arbeitsplätze vernichtet.
Ich nutze LLMs lediglich als erweitertes Google, wenn ich mit der klassischen Suche nicht schnell genug ein sinnvolles Ergebnis finde. In der Entwicklung verzichte ich drauf, da es mir den Spaß an der Entwicklung nimmt. Entwicklung ist für mich ein Hobby (und Beruf), und sollten LLMs Teil meines Berufes werden, dann geht für mich der Spaß verloren und dann wähle ich auch einen anderen Beruf.
Von dir Beschriebenes finde ich auch in der täglich arbeit. Quelltext, der 1-zu-1 ohne lesen und anpassen übernommen wird und Unit Tests die von LLMs generiert wurden. Habe ich sowas in Reviews, dann sind das für mich Tage, an denen ich gerne den Laptop zuklappen würde. Das Reviewe ich dann auch nicht mehr mit Spaß und Leidenschaft.
Die LLMs sind gut, wenn sie selbst den Code komplett erzeugen, aber nicht so gut, wenn es an die Anpassung des Codes an bestehende Strukturen geht. Das kann sich noch ändern und wird es wahrscheinlich auch, aber man sollte trotzdem den Code, der erzeugt wurde, verstehen und anpassen können. Manchmal kommt auch kompletter Stuss dabei raus, was man natürlich erkennen muss und die Prompts entsprechend anpassen muss. Das kann man aber nicht, wenn man den Code nicht versteht und theoretisch selbst schreiben könnte. Im Moment sehe ich noch nicht, wie eine KI hier einen Softwareentwickler komplett ersetzen könnte.
Es ist immer besser, zu wissen , was und wie man in eine Sprache schreibt.
Die Ki kann vieles abnehmen, aber ersetzt nicht den menschlichen Verstand, was den Unterschied zwischen Wirtschaftlichkeit von guten Code und Insolvenz bedeutet.
Meine Unterhose ist KI "Künstliche Intimität". Hab grade halluziniert. 🤣🤣🤣
Ich bin enttäuscht, nicht schon mit dem 14. Lebensalter als ITler gearbeitet zu haben.
Nein, nein - sagt jetzt nichts über Gesetze oder Vorschriften. Es ist einfach die Wahrheit. Schaut euch doch die Stellenanzeigen an! Da wünscht man sich wirklich, schon mit 14 angefangen zu haben. So grausam ist die Arbeitswelt für Einsteiger - ein regelrechter Horrorfilm.
Das mit der KI lernen stimme ich dir absolut zu - einfache Übungen oder ein detaillierter Lernplan - kein Thema..
Die einzige praktische Anwendung, die ich bis jetzt gefunden habe, ist die Autovervollständigung. Das funktioniert relativ gut.
Der Rest ist Grenzwertig, dagür halluzienieren KI viel zu viel.
Ki ist Ansicht sehr nice aber
Die basic sollte man verstehe und auch den generierten code sollte man verstehen
Blind zu vertrauen finde ich schwierig
Wenn Features dem Nutzer nix bringen weil der Projektleiter inkompetent ist, hilft die beste LLM KI dieser Welt nix, um den Code automatisiert zu schreiben. Es geht darum, schlechte Features abzulehnen, indem man sein Hirn benutzt.
Klingt so als würde Salesforce SAP überholen wollen...Als meistgehasste Software 😂
Heroku war gut, seit der Salesforce übernahme... NAJA
Es gibt nicht umsonst diverse alternativen mittlerweile...
Salesforce wird immer gieriger, mehr Manager / Marketer bedeuten immer mehr Probleme und Instabilität.
Bin gespannt wie lange es dauert bis sie fallen.
In Zeiten, in denen eine Außenministerin ihre Bücher und Magisterarbeit mit STRG-C, STRG-V „erarbeitet“, passt das doch zum guten Ton. Diese Leute machen sich langfristig selbst überflüssig, weil sie über keine relevante Kompetenz mehr verfügen, die ihre hohen Gehälter rechtfertigen
Ich greife meist zur KI wenn ich in 3 Minuten Google nicht zu Ziel komme. Aber die KI kann auch meist immer nur das was auch auf der ersten Google Seite gefunden wird.
Aber für Projektmangementtätigkeiten ist es ganz cool. Sich Stichpunktlisten und Pläne generieren lassen um die dann hübsch in die Powerpoint zu packen. :D
So arbeiten Sie? Meine Güte! 😳
@@hanspeterbestandig2054 Klar minimal effort für die Stakeholder. Und die wiederum lassen sich Mails mit KI zusammenfassen, bei der sie auch nur die hälfte der Zusammenfassung lesen. Jeder denkt er hätte was getan und wir können unsere Energie für richtig Aufgaben nutzen.
Kommt es nicht irrsinnig aufs prompting an? Ich hab das gefühl wenn ich dem kollegen gpt in ner wall of text jedes detail doppelt und dreifach erkläre brauche ich danach nicht mehr so viele stunden für die anpassungen. 😅
Ich denke, du liegst komplett falsch. Die Probleme, die du ansprichst, entstehen nicht durch KI selbst, sondern durch Menschen, die sie falsch verwenden oder einfach inkompetent sind. Zudem lassen sich viele dieser Probleme mit KI-gestützten Lösungen selbst beheben. Fakt ist: KI bietet enorme Vorteile und entwickelt sich rasant weiter. Wir werden sehen, wer am Ende recht hat - aber es wäre schon ziemlich seltsam, wenn sich eine derart revolutionäre Technologie nicht durchsetzt.
Ich kann nur zu mir sagen bin in die Systemintegration gewechselt weil ein Anwendungsentwickler heutzutage es zu schwer hat wenn die Kis schon jetzt so gut sind wie wenn ich ausgelernt hätte lol. Also ich kann Ki auch für komplexe Dinge nutzen man muss nur die Schritte was es machen soll in kleinere Prompts aufsplitten dann kommen auch keine Konfusen Dinge raus. Ein sehr unsicherer Job darum 2025 Anwendungsentwickler zu sein finde ich man liest sogar das Leute mit 30 Jahren Erfahrung keinen Job finden. Oo
Speed ist Money!!!! Es möchte keiner ein Refactoring, außer der Entwickler.
Es läuft doch, buchen hier nicht möglich und ein Architekt ist im nächsten Sales Projekt.
Aha! Deswegen sind wohl auch gerade so viele Stellen als Softwaretester ausgeschrieben. Ihr Statement liefert mir die fehlende Erklärung. Danke! 😵💫
Ich nutze auch oft co Pilot. Aber das klappt echt nur bei einfachen stupiden Anforderungen.
Ich hab den mal gebeten ein vier gewinnt Spiel erstellen zu lassen. Ey ey ey. Das war so verbuggt das ich es schneller selbst geschrieben hätte.
Naja Ich Benutze eigentlich auch Chat bots wi zum Beispiel Chat gpt oder gemini Aber eine Richtige KI ist es ja noch nicht wirklich da sie noch nicht selber lernen können und sich Dinge selbst bei bringen. ja Ich weiss Jetzt werden einige mit dem Argument kommen das KI mit kI trainiert wird . Also so KIs wie bei Iron Man oder anderen Filmen das wird wohl noch eine Weile Dauern denn schliesslich werden KI Modelle immer noch von Menschen entwickelt
Vielen Dank für das mutige und aus meiner Sicht mehr als berechtigte Video.
Das Wort zum Sonntag ist dringend notwendig. Ich persönlich habe null Verständnis dafür, wie man als qualifizierter Entwickler überhaupt auf die Idee kommen kann, sogenannte KI zum "coden" einsetzen zu wollen, sebst wenn man das Resultat verantwortungsbewusst testen, ggf. anpassen und bewerten würde. In dem Fall würde man den Code ja auch gleich selbst schreiben, weil man das könnte, ohne Umweg und mit verantwortbarer Qualität.
Ich mache mich jetzt wahrscheinlich hier sehr unbeliebt, aber für mich haben Entwickler, die sogenannte KI einsetzen, keinerlei Berufsehre und keinerlei Verständnis dafür, wie Softwareentwicklung funktioniert und wieviele Jahrzehnte Entwicklung des "Handwerks" man da über Bord wirft und mit Füßen tritt.
Ich persönlich habe NULL Verständnis für Entwickler, die das einsetzen, in welcher Form auch immer, auch und gerade nicht im Schulungsbereich. Menschliches Lernen ist und bleibt zeitintensiv, ebenso eine verantwortungsbewusste Vorbereitung als Lehrender. Jeder Versuch, das umgehen zu wollen, ist sinnlos, verantwortungslos und schädlich für alle. Macht stattdessen eure Hausaufgaben, habt den A**** in der Hose und macht es SELBST. Nur dann werdet ihr etwas lernen, selbst Intelligenz beweisen und Schlimmeres helfen können, zu verhindern.
Gerade im Schulungsbereich kann die KI hilfreich sein. Dabei darf es nicht darum gehen der KI die Aufgabe lösen zu lassen, sondern darum Tests für das eigentliche Programm zu entwickeln. Auch eine einfache Codereview erscheint mir sinnvoll.
Sind die Anforderungen widerspruchsfrei? Das darf man nicht einfach so glauben, sondern muss es hinterfragen.
Die KI könnte auch ein Kunde mit unerfüllbaren Anforderungen sein. Wie bringt man den Kunden dazu erfüllbare Anforderungen zu stellen?
@@Hofer2304 Grundsätzlich gebe ich dir darin Recht, dass wir Wege finden müssen, mit unklaren Anforderungen umzugehen. Ich finde aber, dass der direkte Weg meist auch der beste ist. Das bedeutet, sich unmittelbar miteinander auseinanderzusetzen, anstatt in Technik Lösungen für Probleme zu suchen, die in abweichenden Interessen und verschiedenen Perspektiven auf die Welt liegen. Ich möchte hier auch kurz den Namen Joseph Weizenbaum nennen. Das weiter auszuführen, sprengt an dieser Stelle den Rahmen, es ist so schon viel Text.
Insofern es um Schulung für Requirements Engineering, Projektmanagement, Architektur und Kommunikation ginge, würden wir doch am meisten von an der jeweiligen Front erfahrenen Kollegen lernen. Die Rolle des Kunden mit unerfüllbaren Anforderungen kann auch jemand übernehmen, der Erfahrung im Umgang mit entsprechenden Kunden hat. Ich denke, dass es hier die erste Lektion wäre, "den Kunden" verstehen zu wollen. Das kann man nur am "lebenden Objekt" üben. Andere Menschen dazu bringen zu wollen, erfüllbare Anforderungen zu stellen oder für mich passend zu kommunizieren, ist grundsätzlich die falsche Herangehensweise und kann nicht gesund funktionieren. Es geht um zwischenmenschliche Kommunikation, diese nicht zu vernachlässigen und um die richtige Haltung. LLMs sind da absolut fehl am Platz.
Es ist spannend, dass du KI/LLMs dazu verwenden möchtest, Tests zu schreiben. Es gibt einen englischsprachigen Kanal, in dem jemand, der für TDD bekannt ist, sagt, dass Entwickler sich zukünftig auf das (manuelle) Schreiben von Akzeptanztests konzentrieren werden, wenn der tatsächliche Code mithilfe von LLMs generiert wird. Ich selbst kann dazu nur sagen, dass ich grundsätzlich den Einsatz vom LLMs in der Softwareentwicklung - außer vielleicht als fortschrittliche Suchmaschienentechnologie - für vollkommen absurd und verantwortungslos halte.
Ich kann mir auch nicht vorstellen, dass LLMs dazu geeignet sind oder sein werden, Anforderungen zu prüfen, ob diese widerspruchsfrei sind:
Erstens ist es ja schon lange klar, dass sich nur dann sinnvoll mit LLMs arbeiten lässt, wenn man diese mit entsprechend hohem Aufwand und mit dem notwendigen fachlichen Know-How gezielt steuert. Dann kann man aber auch gleich die Tests direkt selbst formulieren, das ist wesentlich einfacher und risikofreier. Tests automatisiert schreiben lassen zu wollen, kann nur aus einem fehlenden Verständnis heraus kommen, welchen Zweck Tests verfolgen. Dieser ist es, uns selbst, als menschliche Akteure, davon zu überzeugen, dass ein System tut, was es soll. Die Abnahme eines Systems für menschliche Zwecke lässt sich nicht sinnvoll automatisieren.
Zweitens liegt es in der menschlichen Natur, dass Anforderungen nicht konsistent sind. Das ist tatsächlich normal. Implementierte Software ist immer ein Kompromiss als gangbarer Weg. Inkonsistenzen, die bei der Umsetzung auftreten können, sind im menschlichen Denken bei auch mehreren Beteiligten begründet. Die "Realität", also die Anforderungen, zu formalisieren und daraus den Code zu generieren, der genau die Anforderungen erfüllt, ist längst gescheitert. Anforderungen sind immer inkonsistent. Nicht ohne Grund ist es eine wesentliche Kompetenz von Softwarearchitekten, die diversen Klassen von Anforderungen zu kennen (das sind die manchmal so genannten "-ilities") und zu verstehen, was davon bis zu welchem Grad erfüllt werden muss.
Was den Einsatz von LLMs für das Coden betrifft, muss man leider ganz klar sagen, dass dieser von fragwürdigen Interessen gesteuert wird. Es liegt nicht im Interesse von Unternehmen oder Personen mit "unklaren Anforderungen", dass seitens der Umsetzenden konstruktiv mit diesen umgegangen wird. Es erübrigt sich eigentlich von vornherein, auf Potenzial für beispielsweise Schulungen zu setzen. Das ist bedauerlicherweise ausdrücklich nicht erwünscht, wenn mir mal ehrlich sind.
Normalerweise kann man Feuer nicht sinnvoll mit Feuer bekämpfen. Ein problematisches System kann man nicht mit den Methoden verbessern, die es selbst hervorgebracht hat.
@@Hofer2304 Ich hatte hier heute eine Antwort geschrieben. Leider ist diese verschwunden. In Kurzform bleibe ich bei meiner Meinung zum Thema. Ich halte grundsätzlich nichts vom Einsatz von LLMs und schätze deren Zweck als grundsätzlich fragwürdig ein.
Ich glaube dass das mit der Qualität ein temporäres Problem ist. In ein bis zwei Jahren wird man als Mensch nicht mehr mithalten können. Allerdings nur was das reine coding anbelangt. Das zugrundeliegende Design und die Requirements muss man nach wie vor als Mensch schreiben. Überall wo es ein objektives richtig und falsch gibt, dass man durch Tests prüfen kann, sind langsam aber sicher die KI Modelle einfach irre gut. (O3 mit einem Elo von 2700 wird spätestens alles umkrempeln) Dort wo allerdings Kreativität und Werte in die Entscheidungen mit einfließen ist erstmal keine Änderung absehbar. Das ist aber auch genau der Teil der bei Softwareentwicklung am meisten Spaß macht.
Die gleiche Aussage wie jedes Jahr.
Passt, lieber selber schreiben und "KI" als Autocomplete (maximal) benutzen.
Also Salesforce ist ein absoluter UX Albtraum.
Hallo David,
Erst einmal danke für das Video.
Ich muss allerdings sagen das du bei KI etwas zu kurzfristig denkst.
Ich stimme dir vollkommen zu das KI momentan nicht viel mehr ist als ein hilfreiches Werkzeug und viele KI Produkte übertrieben oder unnötig sind.
Allerdings solltest du bedenken das sich alles gerade rasant schnell weiter entwickelt.
Ich hatte vor 6 Monaten mit GPT4o versucht eine Puzzle App zu schreiben, das ist aber komplett gescheitert.
Jetzt ist es seit o1 bereits möglich, vollständige kleine Apps ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen, erstellen zu können.
Klar macht die KI teilweise dramatische Fehler die können aber mit der nächsten Iteration behoben werden.
Die Infrastruktur und die Sauberkeit des Codes ist natürlich auch fraglich wie da die KI da momentan noch vorgeht. Ich habe auch den Konflikt bei meinem privatem großem Code Projekt es zu „verseuchen“ mit copy past Code.
Jetzt ist aber die Frage: wenn KI so gut wird das sie ein komplexes Code Projekt vollständig in ihren Kontext(Gedächtnis) aufnehmen kann und dieses wie ein echt guter Entwickler bearbeiten kann, ist es dann noch relevant wie der Code aussieht?
Weil im Prinzip könnte dann die KI in Sekunden die gesamte Architektur neu ausrichten wenn es nötig wird.
Ich denke die große Frage die es zu beantworten gilt ist: „Wo ist das echte Limit der Skalierung“, wenn wir annehmen das wir es fast erreicht haben dann bleibt KI ein Werkzeug, wenn es nochmal um den Faktor 20 - 50 sich erhöht dann kann die KI so gigantische Projekt bearbeiten und verwalten das es keinen Programmierer mehr braucht(AGI ähnliches oder gar ASI).
Ein Beispiel: ----------------
Jemand eröffnet ein neues Restaurant und möchte sich dazu eine moderne Webseite und Bestellapp / Reservierungs App sich zulegen.
Die AGI ähnliche KI kennt bereits alle Aspekte des Restaurants und kann auf Basis von den Informationen einen Web Server mieten und die gesamte Webseite + die (Web)Apps erstellen.
Auch kann die KI alles auf Sicherheit und Performance, SEO und weiteres testen und optimieren.
In dem Fall würde der Gastronom, der absolut keine Ahnung hat eher das bevorzugen als von einer Firma eine App zu nehmen wo er im Monat 100€ zahlen müsste.
Was ich damit sagen will ist das möglicherweise eine fortschrittliche KI sich direkt an den Endkonsumenten wenden kann statt den „Umweg“ über einen Dienstleister zu machen.
Falls du das noch nicht probiert hast hier ein Experiment: ----------------
Gebe das bei o3-mini ein und du bekommst eine nahezu vollständige App heraus. Versuche dann die App so weit es geht Stück für Stück auszubauen ohne eine einzelne Zeile Code zu schreiben, du wirst überrascht sein wie weit das geht.
Hier ein Beispiel prompt:
Erstelle mir eine mobile optimierte Einkaufszettel App in js und HTML
Sie soll:
- ein modernes mobil optimiertes Design haben
- Man soll etwas per Text oder per Sprache hinzufügen können
- Man soll die Posten bearbeiten und löschen können
- man soll die Posten schnell und einfach abhacken können mit einem Tourch
- Die Posten sollen im Web Storage gespeichert werden
Würde mich freuen zu hören was deine Meinung dazu ist.
Die Antwort ist doch KI generiert!
Ich stimme dir schon zu, was die aktuelle Geschwindigkeit, etc. angeht, aber alleine das Beispiel ist doch viel zu simpel. Selbst das hat bereits 4o und o1 hinbekommen. Selbst bei 03-mini-high gerade ich dann gerne mal in eine Schleife und da hilft mir ChatGPT selbst mit dem neuesten Modell nicht mehr. Deepseek ist da raffinierter, liegt aber auch daran, dass es wohl sehr viel mehr nachdenkt. o3-mini-high als Modell hat nur 7 Sekunden darüber nachgedacht und das Ende ist bekannt. DeepSeek hat 337 Sekunden nachdenken müssen, sich mehrmals im Gedankengang hinterfragt und es auch gelöst, wie es sollte. Es kamen andere Fehler auf, die 03 gemacht hat, aber beeindruckend, dass es so viel besser ist.
Ich teste hier auch mit etwas schwierigeren Sachen und Frameworks und da ist ChatGPT nicht ganz auf der Höhe empfinde ich. Kann auch sein, dass meine Prompts falsch sind, aber DeepSeek denkt hier weiter und erledigt andere Sachen direkt mit, was beeindruckend ist.
Ich bin sehr gespannt, was hier dabei noch so herumkommen wird, aber bisher hat mich ChatGPT absolut nicht umgehauen, was nun Softwareentwicklung angeht. Da mache ich mir gerade keinerlei Sorgen drum, aber DeepSeek, obwohl die Benchmarks schon etwas schlechter sind als bei 03, fasziniert mich und versteht auch auf Anhieb, was zu erledigen ist.
Gucken wir mal, was die nächsten zwei Quartale so mit sich bringen
👍👍
Ja gehirn kaufen
Sehr gut. Abo ist raus.
Hört! Hört!
Wir reden aber über aktuelle KI. Wir sollten aber über KI Systeme unterhalten, die zuletzt den ARC AGI Test mit 88% bestanden haben. LLMs können logisch denken. Wie kann das sein? Ich meine das sind Textplapperer. Offenbar gibt die Konnektivität der Transformer eine neue emergente Fähigkeit her. Das ist besonders und sollte drastische Regularien bedingen. Unsere Branche wird sich in den nächsten 2-3 Jahren drastisch verändern.