Die Revolution frisst ihre eigenen Kinder. Dieses geflügelte Wort, basierend auf einer Textstelle in Georg Büchners Drama »Dantons Tod«, scheint sich aktuell auch auf die Technologiewelt übertragen zu lassen. Seit dem Aufkommen von ChatGPT wird nämlich wieder fleißig darüber diskutiert, ob, und wenn ja, welche Berufsgruppen potenziell umschulen müssen. Auch die Programmierer, also die geistigen Väter der generativen KI, scheinen nicht verschont zu bleiben. Aber stimmt das wirklich? Wir analysieren an dieser Stelle einmal, was dafür und was dagegen spricht.

Emad Mostaque, CEO von Stability AI, einem Londoner KI-Unternehmen, sieht die Zukunft der Programmierbranche kritisch. Bei dem Goldman Sachs 2023 Disruptive Technology Symposium äußerte er provokativ, dass in fünf Jahren keine Programmierer mehr existieren werden. Diese Bemerkung setzt die laufende Debatte über die Auswirkungen generativer KI auf die IT-Welt auf die Spitze. Adam Hughes, ein IT-Spezialist, argumentiert in einem anderen kontroversen Beitrag, dass innerhalb von zehn Jahren, durch fünf technologische Entwicklungsphasen, Lösungen wie ChatGPT Programmierer fast komplett ablösen könnten.

Es gibt durchaus einige Anzeichen für diese These:

  • OpenAI hat offen mitgeteilt, dass ChatGPT mit dem Ziel entwickelt wurde, Softwareentwickler zu ersetzen.
  • Eine Studie von OpenAI im März deutet darauf hin, dass Programmierjobs durch sprachgesteuerte KI gefährdet sind.
  • Früher in diesem Jahr schien ChatGPT bereits so weit fortgeschritten, dass Google der KI einen Top-Job als Softwareentwickler angeboten hätte.

Mit solchen Nachrichten steigt die Unsicherheit unter Entwicklern. Aber wird KI wie ChatGPT wirklich menschliche Entwickler ersetzen? Expertenmeinungen variieren.

Optimistische Ansichten: Mehr Bedarf an Programmierern in der Zukunft

Zachary Tatlock, Informatikprofessor an der University of Washington, glaubt, dass die erhöhte KI-basierte Softwareproduktion die Nachfrage nach Software steigern wird. Er sieht die zukünftigen Softwareingenieure in einer Rolle, bei der sie maschinell erstellten Code überprüfen, anstatt ihn selbst zu schreiben. Peter H. Diamandis, Gründer der X-Prize Foundation, ist wiederum der Meinung, dass solche Technologien uns alle zu Programmierern machen könnten, wobei Experten immer noch die größten Vorteile hätten. Experten aus dem Umfeld von Meetanshi, wie ihr CEO, Sanjay Jethva, glauben, dass ChatGPT die Arbeit von Programmierern unterstützen, aber nicht ersetzen wird. Lucjan Suski, CEO von Surfer, ist der gleichen Meinung und betont die Bedeutung von Innovation und Kreativität bei der Problemlösung.

Fakt ist, dass die generative KI erhebliche Fortschritte in verschiedenen Bereichen gemacht hat, einschließlich der Programmierung. Daher kann sie heute folgende Arten von Aufgaben übernehmen:

Code-Autocomplete

Eines der bekanntesten Beispiele ist die automatische Vervollständigung von Code. Moderne KI-Systeme können den Kontext von dem, was ein Entwickler schreibt, verstehen und logische Vorschläge für die nächste Codezeile machen. Diese Systeme werden zunehmend intelligenter und können komplexere Code-Strukturen vorhersagen, was zu einer erheblichen Steigerung der Produktivität führt.

Bug-Erkennung und -Korrektur

KI-Systeme können trainiert werden, um bekannte Fehlermuster in einem Code zu erkennen. Dies geht über einfache syntaktische Fehler hinaus und kann sich auf komplexere logische Fehler erstrecken. In einigen Fällen können diese Systeme auch Vorschläge für die Behebung dieser Fehler machen.

Code-Reviews

Generative KI kann auch bei Code-Reviews assistieren, indem sie standardisierte Überprüfungen durchführt und möglicherweise Problembereiche oder Verbesserungsvorschläge aufzeigt. Dies hilft dabei, die Belastung für menschliche Reviewer zu reduzieren, insbesondere bei der Überprüfung von Boilerplate-Code oder wiederkehrenden Mustern.

Generierung von Code aus natürlicher Sprache

Es gibt bereits Werkzeuge, die darauf abzielen, die Beschreibungen der Benutzer in natürlicher Sprache in funktionierenden Code zu konvertieren. Diese Systeme variieren in ihrer Komplexität, aber einige sind bereits in der Lage, einfache Funktionen und Algorithmen basierend auf den Anweisungen des Benutzers zu erstellen.

Optimierung von Code

Um den Code auf mögliche Leistungsverbesserungen hin zu analysieren und Empfehlungen zur Refaktorierung oder zur Nutzung effizienterer Algorithmen zu geben können KI-Systeme eingesetzt werden.

Tests und Qualitätssicherung

KI kann bei der Automatisierung von Softwaretests helfen, indem sie Test Cases generiert und diese gegen neue Code-Versionen ausführt, um sicherzustellen, dass Änderungen keine bestehenden Funktionen brechen.

Während all diese Anwendungen beeindruckend sind, sollten wir uns daran zu erinnern, dass die generative KI in der Programmierung die Rolle eines Co-Piloten spielt und nicht die eines Ersatzes für menschliche Entwickler. Komplexe Entscheidungsfindung, kreatives Problemlösen und die Entwicklung neuer Algorithmen erfordern nach wie vor menschliches Fachwissen und Intuition. KI-Tools können jedoch die Produktivität steigern und sich wiederholende oder niedrigstufige Aspekte der Softwareentwicklung automatisieren.

Karriere-Tipp: Konzentration auf Fähigkeiten, die KI nicht besitzt

Viele IT-Spezialisten raten daher dazu, sich auf Fähigkeiten zu konzentrieren, die KI nicht replizieren kann. Die Herausforderung für Programmierer liegt also darin, sich mit neuer Technologie auseinanderzusetzen und sich auf die Aspekte zu konzentrieren, die KI nicht übernehmen kann.

Seit vielen Jahren entwickeln wir für unsere Kunden maßgeschneiderten Code. Dabei nutzen wir alle innovativen Lösungen inklusive generativer KI. Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, wie auch Ihr Unternehmen von diesen Ansätzen profitieren kann.

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Über den Autor

Mathias Herrmann

CEO bei ALLEHERZEN

Mathias Herrmann ist Internetunternehmer der ersten Stunde mit einem tiefen Interesse für digitale und Zukunftstechnologien. Seit über 20 Jahren hilft er Unternehmen dabei, mit innovativen Lösungen das Beste aus Ihren Daten zu machen – ohne dabei die Menschen hinter den Daten zu vergessen.

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