Erschwerte Jobsuche für Junior-Entwickler
Und das ist nicht nur ein Problem der Entwickler selbst, sondern der gesamten Entwicklungsbranche.
Früher schrieben Junior-Entwickler Code nach den Vorgaben erfahrenerer Kollegen. Diese Nische wird heute zunehmend von KI-generiertem Code besetzt. Auf den ersten Blick wirkt das großartig — es beschleunigt und verbilligt einen Teil der Entwicklung —, aber Junior-Positionen waren das Eingangstor für Softwareentwickler. In dieser Position sammelten Fachkräfte erste Erfahrungen, vertieften ihr Verständnis für korrekte Architektur (die von erfahreneren Kollegen entworfen wurde), gewöhnten sich daran, Code zu «lesen», und erhielten durch Code-Reviews Feedback zu ihrer Arbeit — kurz gesagt, der Erfahrungstransfer lief auf Hochtouren.
Heute kann man sagen, dass dieser Prozess gestört ist. Ich kann nicht behaupten, dass das eindeutig schlecht für die Branche ist, aber es ist definitiv eine neue Herausforderung, die die Entwicklungsbranche irgendwie lösen muss.
Ein noch höheres Abstraktionsniveau
Ganz am Anfang des Programmierberufs, in den 1940er-50er-Jahren, schrieben Programmierer Code in Form von Maschinencode. Das war die unmittelbarste Ebene von Anweisungen für den Computer. Wenn Programmierer diesen Code schrieben, hatten sie eine Übersichtstabelle zur Hand, um den Binärcode in eine für Menschen verständliche Bedeutung (eine Zahl oder Operation) zu übersetzen. Es entstand der Bedarf, dass sich der Mensch stärker auf die eigentliche Aufgabe konzentrieren konnte, statt sich mit der mühsamen Übersetzung von Bedeutung in Maschinencode zu befassen. So entstanden Assembler — die ersten Programmiersprachen, in denen ein Programmierer Code in besser lesbarer Form schreiben konnte, den der Assembler dann in Maschinencode übersetzte.
Genau dieser Prozess — wenn ein Programmierer in einer bequemeren Sprache denkt und Code schreibt, ohne sich im Detail mit dem eigentlichen Maschinencode zu befassen — wird Abstraktion genannt. In der Regel galt: Je höher das Abstraktionsniveau, desto leichter ließ sich jemand das Programmieren beibringen und desto effizienter war der Entwicklungsprozess insgesamt. Deshalb setzte sich der Prozess der Abstraktion immer weiter fort: Es entstanden Programmiersprachen und andere Technologien, die Programmierern halfen, sich stärker auf die eigentliche Aufgabe zu konzentrieren und den kognitiven Aufwand für begleitende Arbeiten zu minimieren.
Man kann sagen, dass KI dieses Abstraktionsniveau auf eine völlig neue Stufe gehoben hat. Ein Softwareentwickler kann eine Aufgabe in ganz gewöhnlicher menschlicher Sprache beschreiben und einen Teil der Projektimplementierung erhalten — aber die heutige Situation bei der Abstraktion unterscheidet sich stark von früheren. Früher arbeiteten die Zwischensprachen und -technologien zwischen Entwickler und Computer nach strenger Logik: Wenn jemand sicheren, funktionierenden Code in einer höheren Programmiersprache geschrieben hatte, war es nicht nötig zu prüfen, welcher Code auf den niedrigeren Ebenen erzeugt wurde. Heute ist ein Entwickler meiner Ansicht nach verpflichtet, den generierten Code im Blick zu behalten, da KI keine strenge Logik befolgt: Für dieselbe Eingabeanweisung kann je nach vielen anderen Parametern unterschiedlicher Code erzeugt werden.
Steigende Kosten auf verschiedenen Plattformen
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI ist in den unterschiedlichsten Bereichen ein starker Anstieg des Inhaltsvolumens zu beobachten: Musiktitel auf Streaming-Plattformen, Videos auf Videoplattformen, Artikel. Es ist etwas anderes, wenn es um hochwertige Inhalte geht, bei denen KI als Hilfsmittel dient, und etwas völlig anderes, wenn Inhalte in riesiger Menge erzeugt werden, in der Hoffnung, «über die Masse zu gewinnen». Solche minderwertigen Inhalte, bekannt als «AI Slop», haben ziemlich schnell zu Gegenmaßnahmen verschiedener Plattformen geführt. Spotify etwa gab bereits letztes Jahr bekannt, innerhalb von 12 Monaten 75 Millionen «Spam»-Titel entfernt zu haben (Link zum Artikel). Nicht alle davon hängen mit dem Einsatz von KI zusammen, aber der Artikel weist darauf hin, dass der schnelle Anstieg solcher Inhalte mit der Verbreitung von KI zusammenfällt.
Ähnliches ist auch im App Store und bei Google Play zu beobachten. Teilweise habe ich darüber in meinem Artikel über die App-Veröffentlichung geschrieben. Kurz gesagt: Wegen der Flut an Apps müssen die Fristen für die Veröffentlichung auf diesen Plattformen verlängert werden.
Kurzes Fazit
KI hat den Entwicklungsprozess insgesamt stark verändert, auch die Entwicklung mobiler Apps. Einerseits ist ein guter Helfer entstanden, der den Entwicklungsprozess beschleunigt (der übrigens nur ein Teil des Projekts ist), andererseits sind neue Transaktionskosten hinzugekommen. Ich blicke optimistisch in die Zukunft und gehe davon aus, dass der aktuelle Trend den Bereich der kundenspezifischen Softwareentwicklung erweitern wird. Früher konnten sich nur mittlere und große Unternehmen kundenspezifische Entwicklung leisten, heute verändert sich dieses Paradigma.
