Was KI selbst erstellen kann und wofür weiterhin ein Entwickler erforderlich ist

Als ich mit 61 Jahren beschloss, selbst zu programmieren und formspace.design aufzubauen, ohne eine klassische IT-Ausbildung zu haben, war mir klar: Ohne ein leistungsstarkes Werkzeug geht es nicht. Und dieses Werkzeug wurde die Künstliche Intelligenz. Heute kann ich mit Zuversicht sagen: KI ist in der Lage, einen erheblichen Teil des Codes selbstständig zu generieren, doch die grundlegende Architektur, das Debugging und das Verständnis komplexer Geschäftslogik bleiben weiterhin in der Verantwortung des menschlichen Entwicklers.

Mein Weg zum Code mit KI

Mein Hintergrund umfasst Lehrtätigkeiten, das Geschäftsleben der 90er Jahre und Landschaftsdesign seit 1997. Ich habe die Entwicklung der Technologien miterlebt, war aber selbst nie ein professioneller Programmierer. In der Firma „Dom i Sad“ (Haus und Garten), wo ich Direktor war, habe ich Programmierern Aufgaben gestellt, aber keinen Code geschrieben. Als ich jedoch begann, formspace.design zu entwickeln, wurde mir klar, dass ich ein Produkt aufbauen wollte, das mir in der Praxis selbst fehlte, und dies so effizient wie möglich tun wollte, auch mithilfe von KI. Das war eine echte Herausforderung, aber auch eine enorme Chance. Ich begann zu lernen und nutzte KI als meinen wichtigsten Mentor und Co-Autor.

Was KI selbst „zusammenstellen“ kann

KI ist ein unglaublicher Generator für Boilerplate-Code und Entwürfe. Sie meistert Aufgaben hervorragend, die ein großes Volumen an Routinearbeit erfordern, aber kein tiefes Kontextverständnis. Hier sind einige Beispiele aus meiner Praxis:

• Boilerplate-Code: Erstellung der Projektstruktur, Boilerplate für REST APIs, grundlegende CRUD-Operationen (Erstellen, Lesen, Aktualisieren, Löschen) für Datenmodelle. KI kann Hunderte von Zeilen solchen Codes in wenigen Minuten generieren, was Stunden oder sogar Tage spart. Zum Beispiel hat die KI für ein neues Modul in formspace.design, das sich mit der Pflanzenverwaltung befasst, schnell alle notwendigen Endpunkte und Datenbankschemata entworfen.
• Grundlegende UI-Komponenten: Generierung einfacher Benutzeroberflächen, Schaltflächen, Formulare, modale Fenster. Ich kann sie bitten, „ein Formular zur Benutzerregistrierung mit den Feldern Name, Nachname, E-Mail“ zu erstellen – und erhalte ein fertiges Gerüst, das nur noch stilisiert und integriert werden muss.
• Code-Übersetzung von einer Sprache in eine andere oder Refactoring: KI bewältigt die Anpassung bestehender Codefragmente an neue Standards oder Frameworks sowie grundlegendes Refactoring zur Verbesserung der Lesbarkeit recht gut. Zum Beispiel das Umschreiben alter JavaScript-Funktionen in eine modernere ES6-Syntax.
• Schreiben von Tests: Für einfache Funktionen kann KI Unit-Tests generieren, was sehr nützlich ist, um die Codequalität aufrechtzuerhalten, besonders wenn man alleine an einem Projekt arbeitet.

Wo KI noch nutzlos ist

Trotz all ihrer Fähigkeiten hat KI erhebliche Einschränkungen, besonders wenn es um die Erstellung eines vollwertigen, komplexen Produkts geht:

• Systemarchitektur: KI kann die Gesamtarchitektur einer Anwendung nicht entwerfen, die richtigen Technologien für den Stack auswählen, bestimmen, wie Mikroservices oder Module interagieren oder wie das System skaliert werden soll. Dies erfordert strategisches Denken und ein tiefes Verständnis der zukünftigen Produktanforderungen. Zum Beispiel war die Wahl zwischen Monolith und Mikroservices für formspace.design meine Entscheidung, basierend auf der langfristigen Entwicklungsperspektive.
• Komplexe Geschäftslogik: Wenn es um Logik geht, die viele Nuancen, Ausnahmen und spezifische Regeln berücksichtigt, macht KI oft Fehler. Sie versteht nicht, „warum“ etwas genau so und nicht anders funktionieren sollte. Zum Beispiel kann der Algorithmus zur Zonierung eines Grundstücks in formspace.design, der Sonneneinstrahlung, Topographie, Benutzerpräferenzen und Dutzende anderer Faktoren berücksichtigt, nicht vollständig der KI überlassen werden.
• Leistungsoptimierung: KI kann allgemeine Optimierungsmethoden vorschlagen, aber tiefgreifendes Profiling, die Identifizierung von Engpässen und die Feinabstimmung von Datenbankabfragen oder Algorithmen sind Aufgaben für einen erfahrenen Entwickler.
• Einzigartiges UX/UI: Die Schaffung einer wirklich intuitiven und angenehmen Benutzererfahrung, die ein Produkt von der Konkurrenz abhebt, erfordert menschliche Vision und Empathie. KI generiert Standardlösungen, aber nicht die „Seele“ der Benutzeroberfläche.

Kritische Phasen, die den Menschen erfordern

Meine Erfahrung zeigt, dass es mehrere kritische Entwicklungsphasen gibt, in denen ein menschlicher Entwickler unverzichtbar ist:

1. Planung und Design: Dies ist der erste und wichtigste Schritt. Der Mensch muss definieren, was genau erstellt werden soll, für wen, wie es funktionieren wird, welche Probleme es lösen soll. KI kann bei Ideen helfen, aber nicht die strategische Vision ersetzen. Genau in dieser Phase nutze ich meine Erfahrung vom Geschäftsproblem zum funktionierenden Modul mit KI maximal aus.
2. Debugging und Testen komplexen Codes: KI kann Code generieren, aber sie kann auch Fehler generieren. Besonders in komplexen Systemen, in denen mehrere Module miteinander interagieren, ist das Finden und Beheben von Fehlern, das Verstehen ihrer Ursachen – reine menschliche Arbeit. Ich verbringe manchmal mehr Zeit mit dem Debugging von KI-generiertem Code, als mit dem manuellen Schreiben eines einfachen Moduls.
3. Refactoring und Wartung: Die Aufrechterhaltung der Sauberkeit und Lesbarkeit des Codes, seine Anpassung an sich ändernde Anforderungen, die Beseitigung technischer Schulden – all das ist ein kontinuierlicher Prozess, der menschliche Bewertung und Entscheidungsfindung erfordert. KI kann Refactoring-Optionen vorschlagen, aber die Auswahl der besten und ihre korrekte Anwendung liegt bei mir.
4. Sicherheit: Das Entwerfen und Implementieren zuverlässiger Sicherheitssysteme erfordert tiefgreifendes Wissen über Schwachstellen und Best Practices. KI kann bei der Codegenerierung für die Authentifizierung helfen, aber die Gesamtstrategie zum Schutz von Daten und zur Verhinderung von Angriffen ist eine Aufgabe für einen Experten.

Die Rolle von Architektur und Systemdenken

KI ist ein Werkzeug, das die Fähigkeiten des Entwicklers verstärkt, ihn aber nicht ersetzt. Ich vergleiche es oft mit einem Architekten und einem Bauarbeiter. KI kann ein ausgezeichneter Bauarbeiter sein, der schnell Wände nach Plänen errichtet. Aber wer erstellt diese Pläne? Wer plant das Fundament, die Versorgungseinrichtungen, die Gesamtgestaltung des Gebäudes, damit es funktional, sicher und schön ist? Das ist der Architekt – ein Mensch mit Systemdenken und Vision.

Bei der Produktentwicklung ist der Mensch dieser Architekt. Ich selbst, als Entwickler von formspace.design, bin dafür verantwortlich, dass alle Teile des Systems harmonisch zusammenpassen, dass das Produkt echte Benutzerprobleme löst und widerstandsfähig gegenüber Änderungen ist. KI hilft mir, meine Ideen schneller in Code umzusetzen, aber die Ideen und ihre Strukturierung sind meine Aufgabe.

Typische Fehler bei der Arbeit mit KI als Entwickler

Bei der Arbeit mit KI als Co-Entwickler habe ich einige häufige Fehler identifiziert, die ich zu vermeiden versuche:

• Ungenügend präzise Prompts: Wenn die Anfrage an die KI zu allgemein ist, wird das Ergebnis ebenfalls allgemein und unbrauchbar sein. Die Aufgabe muss maximal detailliert beschrieben werden, Beispiele bereitgestellt und die verwendeten Technologien sowie Datenstruktur angegeben werden. Meine Erfahrung mit der schrittweisen Erstellung von Prompts für die Gartenvisualisierung hat sich auch hier als sehr nützlich erwiesen.
• Blindes Vertrauen in den Code: Man sollte niemals KI-generierten Code einfach kopieren und einfügen, ohne ihn sorgfältig zu überprüfen. Es besteht immer die Möglichkeit von Fehlern, veralteten Methoden oder suboptimalen Lösungen. Ich überprüfe immer jede Zeile.
• Fehlende Iterationen: Die Entwicklung mit KI ist ein Dialog. Wenn die erste Antwort nicht ideal ist, muss man die Anfrage präzisieren, um Details bitten, suggestive Fragen stellen. Es ist keine einmalige Anfrage, sondern eine Reihe von Iterationen.
• Ignorieren des Projektkontexts: KI kennt nicht Ihr gesamtes Projekt, seine Geschichte, spezifische Abhängigkeiten. Sie generiert Code im Vakuum. Der Mensch muss derjenige sein, der diesen Code in das bestehende System integriert, unter Berücksichtigung all seiner Besonderheiten.

Wie ich KI in formspace.design nutze

Bei der Entwicklung von formspace.design setze ich KI aktiv in verschiedenen Phasen ein, aber immer unter meiner sorgfältigen Kontrolle. Wenn ich zum Beispiel das Modul zur Planung von Grundstückszonen (Modul 1.x) entwickle, hilft mir KI, erste Vorlagen für Frontend-Komponenten zu generieren, die für die Darstellung und Interaktion mit Objekten auf dem Plan zuständig sind. Ich kann sie bitten, eine Basiskomponente zum Ziehen von Elementen oder zum Ändern ihrer Größe zu erstellen, was den Arbeitsbeginn erheblich beschleunigt.

Wenn ich zu komplexeren Funktionen übergehe, wie dem KI-Konzeptmodul (2.1), fungiert KI als „Brainstorming“-Partner. Ich beschreibe ihr das gewünschte Ergebnis – zum Beispiel „erstelle ein Gartenkonzept im japanischen Stil unter Berücksichtigung eines ebenen 10-Ar-Grundstücks und minimalen Pflegeaufwands“ – und die KI generiert Ideen, mögliche Elemente, Farbpaletten. Diese Ideen nutze ich dann zur Formulierung von Prompts für die Visualisierung (Modul 3.1 „Design nach Foto“), während ich die KI-Engine, die diese Konzepte generiert, selbst schreibe und sie wiederum zur Beschleunigung der Erstellung einzelner Funktionen im Zusammenhang mit Text- und Datenverarbeitung nutze. Dies ermöglicht es mir, mich auf die einzigartige Geschäftslogik und das Benutzererlebnis zu konzentrieren und der KI die Routine zu überlassen.

Häufige Fragen

Kann die Entwicklung vollständig durch KI automatisiert werden?

Die vollständige Automatisierung der Produktentwicklung, insbesondere bei komplexen und innovativen Produkten, ist derzeit nicht möglich. KI kann ein leistungsstarkes Werkzeug sein, um Routineaufgaben zu beschleunigen und Entwürfe zu generieren, aber strategische Planung, tiefes Verständnis der Geschäftslogik, das Debugging kritischer Fehler und die Gewährleistung der Sicherheit bleiben die Domäne des menschlichen Entwicklers. Der Mensch gibt die Richtung vor und kontrolliert die Qualität.

Mit welcher Art von Projekten sollte man am besten beginnen, KI in der Entwicklung einzusetzen?

Am besten beginnt man mit kleinen, gut definierten Aufgaben, wie der Generierung von Boilerplate-Code, dem Schreiben von Unit-Tests für einfache Funktionen, der Code-Übersetzung zwischen Sprachen oder Frameworks. Dies ermöglicht es, die Interaktion mit KI zu erlernen, ihre Stärken und Schwächen zu verstehen, ohne die Integrität eines großen Projekts zu riskieren. Allmählich kann man zu komplexeren Aufgaben übergehen.

Welche Fähigkeiten werden für Entwickler im Zeitalter der KI am wichtigsten?

Im Zeitalter der KI werden systemisches Denken, die Fähigkeit, präzise und detaillierte Prompts zu formulieren, sowie die Fähigkeit, generierten Code kritisch zu bewerten und zu debuggen, entscheidend. Wichtig ist auch ein tiefes Verständnis des Fachgebiets und der Architekturprinzipien, um die KI zu leiten und ihre Ergebnisse in das Gesamtsystem zu integrieren. Der Entwickler wird zum Architekten und Dirigenten.

Wird KI Programmierer in Zukunft ersetzen?

Meine persönliche Erfahrung zeigt, dass KI Programmierer in absehbarer Zukunft nicht ersetzen wird, aber ihre Rolle erheblich verändern wird. Routineaufgaben werden automatisiert, und der Fokus wird sich auf hochrangiges Design, die Lösung komplexer Probleme, Projektmanagement und einen kreativen Ansatz bei der Produktentwicklung verlagern. Programmierer, die den Umgang mit KI beherrschen, werden deutlich produktiver und gefragter sein.

Wie schnell generiert KI Code im Vergleich zum Menschen?

KI kann Hunderte von Zeilen Boilerplate-Code in Sekunden oder Minuten generieren, was Dutzende, wenn nicht Hunderte Male schneller ist als ein Mensch. Die Generierungsgeschwindigkeit ist jedoch nicht gleichbedeutend mit der Geschwindigkeit der Erstellung eines fertigen, funktionierenden und fehlerfreien Produkts. Der Mensch benötigt immer noch Zeit für die Überprüfung, das Debugging, die Integration und die Anpassung dieses Codes an die Projektspezifikationen.

Welche Risiken sind mit der Nutzung von KI in der Entwicklung verbunden?

Die Hauptrisiken umfassen die Generierung von suboptimalem oder fehlerhaftem Code, die Einführung von Sicherheitslücken sowie die Schwierigkeit, Code zu debuggen, den man nicht selbst geschrieben hat. Es besteht auch das Risiko einer übermäßigen Abhängigkeit von KI, was die eigenen Problemlösungsfähigkeiten beeinträchtigen kann. Es ist wichtig, immer kritisches Denken zu bewahren und genau zu verstehen, was die KI tut.

Wie hilft KI bei der Erstellung einzigartiger Funktionen von formspace.design?

In formspace.design hilft mir KI nicht nur bei der Routineprogrammierung, sondern auch bei der Gestaltung von Konzepten, die dann die Grundlage einzigartiger Module bilden, wie z.B. das KI-Konzept (2.1) oder Design nach Foto (3.1). Sie ermöglicht es mir, Ideen schnell zu prototypisieren, Hypothesen zu überprüfen und Entwürfe für die weitere Ausarbeitung zu erhalten, wodurch der Innovationsprozess und die Anpassung der Funktionalität an die Benutzerbedürfnisse beschleunigt werden. Ich nutze sie als intelligenten Assistenten zur Generierung von Ideen und ersten Implementierungen.

Von der Idee zur Umsetzung mit KI

Mein Weg zur Schaffung von formspace.design ist ein klares Beispiel dafür, wie KI zu einem unverzichtbaren Helfer wird, aber nicht zu einem allmächtigen Schöpfer. Sie beschleunigt den Prozess erheblich, doch für Strategie, Architektur und das Endergebnis ist immer der Mensch verantwortlich. Wenn Sie, wie ich, voller Ideen sind und diese verwirklichen möchten, scheuen Sie sich nicht, KI zu erkunden. Sie wird Ihnen neue Möglichkeiten eröffnen, aber denken Sie daran: Das Wertvollste sind Ihre Vision und Ihre Erfahrung.