KI vervielfacht technische Fähigkeiten statt Entwickler zu ersetzen
AI has a multiplying effect on existing technical skills
Viele befürchten, dass KI-Modelle menschliche Entwickler bald überflüssig machen. Meine Erfahrung zeigt das Gegenteil: KI wirkt als Multiplikator für bestehendes Fachwissen. Während hochqualifizierte Experten wie Matt Perry ihre Produktivität massiv steigern, scheitern Anfänger ohne tiefe Domänenkenntnisse oft. KI ist ein Werkzeug, das nur in kompetenten Händen sein volles Potenzial entfaltet.
Ich denke, KI-Werkzeuge sind eher wie Iron Man's Rüstung: Sie können unglaubliche Dinge tun, aber nicht von selbst.
- Waterluvian
Letzte Woche hatte ich ein Iron-Man-Erlebnis, bei dem ich eine UI-Gestaltung mit Komponententests live auf dem anderen Bildschirm "vibe coding"-mäßig entwickelt habe. Ich habe iteriert, indem ich das System gebeten habe, Dinge zu verschieben, die Betonung eines Elements zu reduzieren, Layout-Optionen zu erkunden usw. Der Loop war nahezu in Echtzeit und fühlte sich fantastisch an.
Der generierte Code war schrecklich. Die Art von Müll, die Leute, die nichts Besseres wissen, ausliefern würden: Es sah richtig aus und es funktionierte. Aber es war sofort ein Sackgasse für die Wartung. Dennoch fiel es mir mühelos leicht, mich auf ein Design zu einigen, das ich allein nicht hätte erreichen können (ich bin kein Designer). Und dann hatte ich ein Referenzdesign und habe es manuell mit besserem Code implementiert (der Teil, bei dem ich gut bin).
- simonw
Je mehr Zeit ich damit verbringe, meine Arbeit mit KI-Tools zu beschleunigen, desto mehr wird mir bewusst, wie unglaublich schwierig das Handwerk des Ausliefern von nützlicher Software tatsächlich ist.
Sicher, Claude Code und Codex können (die meisten) Teile des Codes für mich schreiben – aber die Menge an technischem Wissen, die ich benötige, um zu entscheiden, was und wie gebaut werden soll, bleibt enorm.
Ein Beispiel: Ich arbeite gerade an einem System, das ähnlich wie Claude Artifacts funktioniert und benutzerdefinierte HTML+JS-Apps sicher in einer iframe-Sandbox innerhalb einer größeren Anwendung ausführen lässt.
Nur das Verständnis dafür, warum das ein nützliches Ding ist, das gebaut werden kann, erfordert tiefes Wissen über Sandboxing, Sicherheitsbedrohungen, Browser-Sicherheitsmodelle und ein halbes Dutzend verschiedener Plattformfunktionen, die sich über ein paar Jahrzehnte entwickelt haben.
Ein "vibe coded" ohne dieses technische Verständnis hätte keine Chance, so etwas durch Prompts ins Dasein zu rufen, egal wie viel Anleitung die LLMs ihnen geben würden.
Es betrübt mich wirklich, einige Entwickler zu sehen, die darüber sprechen, wegen KI buchstäblich ihre Karriere aufzugeben, genau in dem Moment, in dem die Vorteile einer bestehenden tiefen technischen Erfahrung noch nie wertvoller waren.
- reconnecting
> Ich denke, KI-Tools sind eher wie Iron Mans Anzug.
Es gibt ein interessantes Repository mit 63.600 Sternen auf GitHub (1). Der Entwickler des Repositories steht an Platz 1 in der Liste der trendigsten Contributors von GitHub (2). Es scheint jedoch, dass die Anwendung nicht das ist, wofür sie ausgegeben wird (3), und die Entwickler können auf ihrer Seite nicht klar beantworten, ob dies echt ist oder nicht, da es nur ein unordentliches LLM-Output ist.
Der Beweis, dass der Anzug allein niemanden zu Iron Man macht.
1. https://github.com/ruvnet/RuView
- irchans
Auch ich "hatte letzte Woche ein Iron-Man-Erlebnis", und zwar als Mathematiker. Ich arbeite seit mehreren Jahren gemeinsam mit zwei Freunden (Professoren) an einem Forschungsprojekt. Letzte Woche entschied ich mich, einen Teil unserer Forschung mit ChatGPT zu erkunden. 1) Ich hatte eine Idee. 2) Ich präsentierte sie GPT. 3) Ich bat GPT, Theoreme zu schreiben, die einfach zu beweisen waren, und diese Beweise in LaTeX zu setzen. (Ich muss die Beweise immer sorgfältig überprüfen.) 4) Dann bat ich es, Code zu generieren (ich verwende hauptsächlich die Sprache Mathematica). 5) Das Ausführen des Codes half, die Beweise zu verifizieren. Es inspirierte auch weitere Gedanken, und ich ging zurück zu Schritt 2). Das funktionierte sehr gut, aber an einem Punkt konnte ich einen bestimmten Ausdruck nicht abschätzen und verstand ihn nicht gut, also holte ich Stift und Papier und leitete die Herleitung selbst neu ab, was sehr half. Dieser ganze Prozess funktionierte etwa 10-mal schneller als ohne GPT. Am Ende von ein paar Stunden hatte ich etwa 20 Seiten korrekter Beweise und den gesamten Code, der für numerische Simulationen im Zusammenhang mit den Beweisen benötigt wurde.
- wccrawford
Ich denke, es ist kein Multiplikator für Fähigkeiten.
Es ist ein Reduzierer von Zeit.
Für weniger erfahrene Entwickler ist es eine sofortige Reduzierung zu Beginn eines Projekts. Aber dann werden sie fast sicher später Probleme haben, wenn ihre anfänglichen Entscheidungen sie einholen.
Für Senior-Entwickler ist es, als hätte man einen Junior- oder Mid-Level-Entwickler, der Dinge sofort innerhalb seiner Fähigkeiten erledigt, solange man sie ihm gut genug erklärt. Dieser Junior-Entwickler wird Dinge ziemlich klug erledigen, aber jede wichtige Entscheidung, die ihm überlassen wird, wird ganz oder subtil falsch sein. Und die subtilen Fehler sind die schlimmsten, weil sie so schwer zu erkennen sind.
Aber wenn dieser Senior-Entwickler die Richtlinien gut genug setzt und die Probleme bemerkt, ist die Entwicklung so, so, so viel schneller. Es ist wild.
- xnx
Ein "Elefant im Raum" ist ein großes Thema, über das niemand spricht. Alle reden über KI.
Besserer Titel: "Warum KI die Fähigkeiten von Entwicklern vervielfacht, anstatt sie zu ersetzen"
- znnajdla
Bingo. KI macht rohe Fähigkeiten/Talent nicht obsolet, sondern macht sie tatsächlich wertvoller. Tiefes technisches Wissen hat in der realen Welt jetzt noch mehr Hebelwirkung, nicht weniger, weil man dann mehr "Oberflächen" hat, um die Nutzung von KI anzuwenden. Und diese Erkenntnis ist es, die mich tatsächlich inspiriert hat, mein eigenes Homelab-Rechenzentrum zu bauen, um mein Tech-SaaS zu hosten, anstatt Cloud-Dienste wie AWS zu nutzen. Der Wert, grundlegendes Netzwerk-Know-how, DevOps und Server-Hardware zu lernen, ist jetzt vervielfacht, weil diese Expertise mit KI schneller und weiter angewendet werden kann. Vor KI hätte ich mehrere Stunden oder Tage damit verbringen müssen, RouterOS zu lernen, um einen Rechenzentrumsklasse-Mikrotik-Router konfigurieren zu können. Mit Claude wurde daraus eine 20-Minuten-Aufgabe, und ich habe dabei viel über Routing-Konfiguration gelernt – das gibt mir einzigartige Kontrollmöglichkeiten über mein Produktangebot, die ich einfach nicht hätte, wenn ich "nur die Cloud" genutzt hätte. Tatsächlich bin ich sogar versucht, mein eigenes OS zu bauen – etwas, wovon ich vor KI nicht einmal zu träumen gewagt hätte.
- snide
Ich teile Joshs Meinung größtenteils, aber ich denke, viele dieser Beiträge, die über Senior- vs. Junior-Erfahrung im Umgang mit KI sprechen, sind irgendwie Unsinn. Sicher, man bekommt als Senior bessere Ergebnisse mit KI-Tools und hat als Junior mehr Schwierigkeiten. An dieser Gleichung hat sich nichts geändert, außer der Verstärkung.
Was die Leute zu vermeiden scheinen, ist, dass ein Junior (in JEDEM Fachgebiet) die Fähigkeit hat, mit einem KI-Forschungsassistenten SO viel schneller zu lernen, und dass das Expertenwerden für diejenigen, die die persönliche Ausdauer haben, tief zu graben, beschleunigt wurde (diese Anforderung hat sich nicht geändert). Ich verbringe genauso viel Zeit mit meinen KI-Tools, Fragen zu stellen, wie ich Zeit damit verbringe, sie zu bitten, Dinge zu "bauen" oder zu "reparieren". "Wie funktioniert das?". "Können Sie andere Tools vorschlagen?".
Ich denke, einige Leute denken immer an KI als eine Input-/Output-Beziehung, obwohl der Fummel dazwischen, mit oder ohne KI, immer der wichtige Teil war. Ja, Leute werden am Anfang schlecht sein, genau wie sie es immer waren. Ich denke, die guten Leute werden jedoch für eine VIEL kürzere Zeit schlecht sein, als ich es war, als ich in Dinge eingestiegen bin.
Viele Leute werden aufgeben und entmutigt werden. Das ist auch vorher passiert. Dinge zu lernen erfordert Ausdauer. Ich denke, der einzige echte Fall, den man machen kann, ist, dass das Gefühl der sofortigen Befriedigung durch KI Menschen davon abhalten kann, auf Widerstände zu stoßen. KI-Natives werden Widerstände wahrscheinlich nicht verstehen und hinterfragen.