Tosca
Here to stay
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Das blöde ist halt das mittlerweile auch nicht Software Devs Applikationen entwickeln.
Ich hatte eine Idee für die Firma, hab Claude gepromptet was ich will und wie ich es will. Er hat mir eine Webapp gebastelt inkl. Anleitung wie ich es installieren soll -> Python.
Nah, keine Lust. Soll beim Hoster laufen etc etc. - machs mir nur mit PHP und SQLite. 30 Minuten später hab ich die neue App gehabt. Auf den Webserver geschmissen und funktioniert. Ich bin so einer  Ob größere Sachen und vibecoding auf dauer zusammengehen, da hab ich meine Zweifel. Das klassische ETL-Python-Script ist aber was anderes, dafür ist das aber schon sehr leiwand. Dafür hätten wir in der Firma früher einen Freelancer engagiert, jetzt machst du das in einem halben Tag "selbst". Für mich sind Claude und Co. Zapier on steroids und das ist schon äußerst nützlich.
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davebastard
Vinyl-Sammler
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@Kosten.. ich denk mir auch dass das nach dem Prinzip anfixen und dann Preise immer weiter erhöhen geht.Also langfristig auch mehr als 10-20x soviel
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mr.nice.
security baseline pusher
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Ich mache IT Infrastructure und Operations, bzw. 2nd und 3rd level helpdesk.
Vor der AI habe ich daher auch langfristig keine Jobangst, sie wird noch sehr lange keine Hardware tauschen oder in Betrieb nehmen können, und selbst triviale Aufgaben wie Kabel umstecken stellen ein unlösbares Problem dar, ohne physischen Körper mit Fingerspitzengefühl. Oder aber die eigentlich banalen, aber kryptisch formulierten IT-Probleme einer Oberärztin mit starkem ungarischen Akzent tatsächlich lösen zu können, die KI die das kann will ich sehen.
Ich profitiere massiv von der aktuellen Entwicklung, meine Powershell-Skripts sind qualitativ und featureseitig seit ChatGPT sehr viel besser geworden
und ich bin zuversichtlich, dass ich eines Tages sogar richtige .net Applikationen mit KI-Unterstützung produzieren werde.
Meine Glaskugel sagt folgendes:
Der nächste große Entwicklungsschritt in punkto Enterprise AI wird sein, dass ein Mensch ganze Teams von Agentic AIs verwaltet und orchestriert, die AIs werden verschiedene Persönlichkeiten haben, optimiert hin auf die ihnen zugewiesenen Aufgaben. Heterogene AI Teams werden zwar nicht am effizientesten sein, dafür aber am wenigsten fehleranfällig und aufgrund ihrer Vielseitigkeit quasi universell einsetzbar. Man wird AIs auswechseln können, durch Training weiterentwickeln, anderen Teams zuweisen usw., fast wie beim Fußballmanager. Der Mensch im Hintergrund wird als finaler Supervisor die Reports einer Managing AI erhalten und dafür verantwortlich sein, die für die künstliche Intelligenz unlösbaren Probleme zu beheben.
Ich schätze anfangs wird es ein Verhältnis von etwa 1:10 sein, der Weg zu 1:100 ist nicht weit und vielleicht eines Tages sogar 1:1000, die 1 steht für den menschlichen Mitarbeiter, die Zahl dahinter für agentic AIs. Als IT'ler werden wir zukünftig einen digitalen Flohzirkus domptieren und künstliche Persönlichkeiten optimieren, Hacker der Zukunft werden nicht mehr den Menschen attackieren, sondern versuchen KI Psychosen und KI Panik auszulösen.
Das nächste kostenpflichtige Premium Feature wird sein, "Sprechen sie mit einem echten Menschen, der sich persönlich um ihre Probleme kümmert!"
In Wahrheit wird der echte Mensch im Hintergrund oft auch nichts anderes machen, als eine KI zu befragen, wie das Problem gelöst werden könnte.
Aber darum wird es primär gehen, das Menschen die mit Maschinen sprechen können anderen Menschen helfen, die nicht mit Maschinen sprechen können.
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Gräflicher
Here to stay
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Kanns nur aus der (kleinen) Webdevelopement-Perspektive meinen Senf dazugeben, aber da liegt das Hauptproblem nicht unbedingt in der Motivation sondern in der rasend schnellen Entwicklung und keiner weiß wo die Reise hingeht. Das macht es (zumindest mir) sehr schwierig bei der persönlichen Weiterentwicklung: Welches Tool, welchen Tech-Stack schaut man sich als nächstes an?
Häufig gehts um eher kleine bis mittelgroße Projekte. Nichts wo man Jahre damit verbringen würde und große strategische Entscheidungen treffen müsste.
Selbst wenn bei jedem neuen Projekt versucht halbwegs moderne Frameworks und Tools zu verwenden reicht es schlicht nicht. 5 verschiedene Frontend-Frameworks, etliche CSS Frameworks die heute noch gehyped werden und nächstes Jahr kennt sie keiner mehr. Backend ist es auch nicht viel besser.
Imho ist das Hauptproblem, dass man den Spaß am Lernen verliert. Früher hätte ich mir noch Dokus reingezogen, neue Tools kennengelernt und mal was neues ausprobiert. Am Anfang gehts mühsam, dann lernt man und am Ende passts. Nun frage ich mich: warum überhaupt was neues lernen? Bis ich bei einem neuen Framework mehr Erfahrung als die KI hab vergeht eh ein Jahr und bis dahin ist das nächste big-thing um die Ecke. Und in 5 Jahren braucht es das dann ohnehin nicht mehr, weil wer weiß schon ob es bis dahin sowas wie Webseiten überhaupt noch gibt. Da gehts gar nicht so um Motivation sondern wo man seine Zeit und Energie investieren soll. Die eigene Erfahrung wird sehr schnell nutzlos und um besser als die KI zu sein bräuchte man die Gelegenheit sich intensiv damit zu beschäftigen. Nur müsste ich mich heute entscheiden in welche Technologie ich die 3 Jahre investieren mag nur um dann feststellen zu müssen - Pech gehabt, aufs falsche Pferd gesetzt.
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22zaphod22
chocolate jesus
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ich bin kein developer aber das thema interessiert mich deshalb folgende frage:
abgesehen von den bereits erwähnten themen wie "fehler und deren aufarbeitung" und "nachwuchs / lernen" - ist das ein thema ob / wie KI neue lösungsansätze für bestehende (programmier)probleme / herausforderungen finden kann? oder ist das in dem umfeld egal weil z.b. optimierungen / neue ansätze nicht relevant sind (oder auch gar nicht mehr möglich) bzw. eh genug ressourcen / leistung da sind und auch eine eventuell nicht optimale lösung ausreicht wenn sie das gewünschte ergebnis bringt ?
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davebastard
Vinyl-Sammler
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der ist das in dem umfeld egal weil z.b. optimierungen / neue ansätze nicht relevant sind (oder auch gar nicht mehr möglich) bzw. eh genug ressourcen / leistung da sind und auch eine eventuell nicht optimale lösung ausreicht wenn sie das gewünschte ergebnis bringt ? das ist IMHO sehr oft der Fall. es gibt natürlich Ausnahmen wie wwi. wissenschaftlicher Bereich oder Bereiche wos sehr viel um neue Algorithmen geht und wos recht mathematisch zugeht... Oder ganz große Umgebungen wo man Lösungen braucht wos halt wirklich noch nix gibt. Oder bleeding edge Software. Dem gegenüber hast aber eben den Bereich der "nur" Frameworks/Container/Services zusammenstoppelt. Was halt im Web sehr oft der Fall ist. 2teres is halt das wo KI am "nützlichsten" is was aber mMn auch mind 2/3 overall ausmacht edit: bezüglich Web ist es halt auch eine philosophische Frage. Die meisten "Stakeholder" sind halt halt wegen der Schnelllebigkeit auf dem Standpunkt dass das nicht bulletproof sein muss, weil es wird ja eh alle 2 Jahre ausgetauscht  dann hat man andere Anforderungen an Performance, Security, Wartbarkeit usw. edit2: wie gesagt aus sicht von Entscheidungsträgern... den meisten Technikern wird sowas natürlich ned taugen... aber so is es nunmal
Bearbeitet von davebastard am 20.02.2026, 10:23
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InfiX
she/her
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ich seh halt das große problem beim differenzieren, AI wird eben nicht nur dort eingesetzt wo es sinnvoll ist und erleichterungen bringt (jetzt mal abgesehen von den ganzen ethischen und ökonomischen problemen damit) sondern halt einfach überall, ohne rücksicht auf verluste... und die verluste sind insbesondere halt der nachwuchs und das lernen und verstehen von code zukünftiger generationen, und jo wenn keiner mehr kreative lösungen und neuen code produziert wird die AI halt auch nichts mehr dazu"lernen" können.
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JDK
Oberwortwart
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@zaphod
Kannst die Frage bitte ein bisschen lesbarer formulieren? Steh grad auf der Leitung.
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charmin
Vereinsmitgliedstay classy!
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Code ist nur eine Methode um Maschinen das machen zu lassen was ein Mensch will.
Das ist halt jetzt natürliche Sprache.
Ich glaube daran dass das Zeug noch viel viel besser wird. Allerdings bin ich auch überzeugt dass irgendwann eine Sättigung stattfindet und man dann auf eine Wand stößt weil LLMs dann irgendwann nur noch im eigenen Saft arbeiten und trainiert werden können. Mal schauen wies weitergeht. Ich denke Mal wirklich in die Richtung: 1 Senior plus 100 KI agenten
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JDK
Oberwortwart
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Code ist nur eine Methode um Maschinen das machen zu lassen was ein Mensch will.
Das ist halt jetzt natürliche Sprache. Wobei die Interpretation des User Inputs und die tatsächliche Übersetzung (Implementierung) halt alles sein kann. Also ohne das technische Verständnis für Reviews bist da einer Blackbox ausgeliefert. Da werden noch viele Haftungsfragen und kopfzerbrechendes Incident-Handling auf und zukommen. 1 Senior der Code von 100 Agenten reviewed ist absolut unrealistisch. Das ist dann Vibecoding.
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Daeda
Renegade
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Vor der AI habe ich daher auch langfristig keine Jobangst, sie wird noch sehr lange keine Hardware tauschen oder in Betrieb nehmen können, und selbst triviale Aufgaben wie Kabel umstecken stellen ein unlösbares Problem dar, ohne physischen Körper mit Fingerspitzengefühl. Dafür können sich Agents via MCP einfach Menschen anmieten: https://rentahuman.ai/
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InfiX
she/her
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Code ist nur eine Methode um Maschinen das machen zu lassen was ein Mensch will.
Das ist halt jetzt natürliche Sprache. eben nicht... es ist immer noch code, nur dass der mensch am anderen ende in zukunft halt keinen einblick mehr hat oder versteht warum der code so ist wie er ist. die meisten devs die jetzt AI verwenden haben noch programmieren gelernt, da ist also noch ein gewisses grundverständnis da, aber man sieht ja heute schon wo die reise hingeht.
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Daeda
Renegade
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1 Senior der Code von 100 Agenten reviewed ist absolut unrealistisch. Das ist dann Vibecoding. Code wird "im besten Fall" gar nicht mehr reviewed, es werden Specs getestet. Wenn das Ergebnis den Anforderungen gerecht wird, sind alle happy. Blogbeitrag/Podcast zum Thema: The dark factory is real, most developers are getting slower, and your org chart is the bottleneck (plus 5 prompts to get from level 2 to 5)Watch now | Three engineers at StrongDM run a software factory where no human writes code and no human reviews code. Link: natesnewsletter.substack.com Oder als Clickbait auf Youtube: The 5 Levels of AI Coding (Why Most of You Won't Make It Past Level 2) Was ich mir aus dem Video mitgenommen hab: der KI Tests schreiben lassen ist nicht unbedingt eine gute Idee, weil der Code dann vielleicht nur zur Testerfüllung getrimmt wird. Besser: Testanforderungen extern ablegen/durchführen lassen oder wirklich selbst machen.
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MightyMaz
hat nun auch einen Titel
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Ist natürliche Sprache eigentlich wirklich der beste Weg KIs zu steuern? Sollte es da nicht eher eine standardisierte Prompt-Sprache geben, die die Ambiguitäten natürlicher Sprache vermeidet? Oder sind die Modelle so stark vom Trainingskontext abhängig, dass sich diese Ebenen nicht trennen lassen? Es gibt ja einen Grund warum Programmiersprachen und Mathematik auf syntaktische Strukturen bzw. Symbole zurückgreifen, die sich einem Menschen nicht direkt erschließen.
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InfiX
she/her
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und wenn wir das ganze am ende weit genug spinnen haben wir eine neue programmiersprache entwickelt, de AI ist dann nur mehr der compiler... *insert XKCD comic über standards*
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