Zunächst das Wichtigste – KI hilft beim Schreiben von Code. Dies ist zweifellos ein bedeutender Fortschritt, der viele Prozesse verändern wird. Es gibt bereits zahlreiche Werkzeuge, die man ausprobieren kann, um sich selbst ein Bild davon zu machen. Doch so paradox es auch klingen mag – das Schreiben von Code ist nicht das eigentliche Problem in der Softwareentwicklung. Die wahre Herausforderung besteht darin, zu wissen, welcher Code geschrieben werden muss.

In der Softwareentwicklung sind klare Anforderungen entscheidend. Doch in der Praxis sind diese oft zu unklar, um Software erfolgreich zu entwickeln. Selbst wenn die Anforderungen zunächst klar erscheinen, tauchen im weiteren Verlauf häufig Missverständnisse auf – sei es durch übersehene Zwischenschritte, neu definierte Prozesse oder spät einbezogene Stakeholder. Dies führt zu aufwändigen Anpassungen und Änderungswünschen.

Der menschliche Faktor bleibt also der entscheidende Aspekt in der Softwareentwicklung. Unsere Arbeit findet immer in Teams statt – bestehend aus Entwickler:innen, UI/UX-Expert:innen, Architekt:innen und Product Ownern (POs). Kommunikation spielt dabei eine zentrale Rolle. Aufgaben müssen verteilt und organisiert werden – und genau diese Organisation beeinflusst die entstehende Software. Conways Gesetz, benannt nach dem Informatiker Melvin Conway, besagt:
„Die Architektur der Software entspricht den Kommunikationsbeziehungen des Teams.“
Hierauf hat KI – zumindest bisher – keinen Einfluss.

Die Vereinfachung der Code-Produktion ist nicht neu

Das Bestreben, den Prozess der Code-Erstellung zu vereinfachen, ist keineswegs neu. Die Geschichte der Softwareentwicklung ist geprägt von technischen Fortschritten, die den Prozess erleichtert haben – meist durch die Einführung neuer Abstraktionsebenen. Von Binärcode über Assembler bis hin zu modernen Programmiersprachen und Frameworks – jede Entwicklungsstufe hat die Arbeit vereinfacht. KI stellt nun den nächsten Schritt dar und hebt die Entwicklung auf eine neue Abstraktionsebene.

Prototypen wie GPT Engineer können bereits vollständige Anwendungen basierend auf Spezifikationen erstellen und Rückfragen stellen, wenn Anforderungen unklar sind.

Doch eines bleibt klar – Softwareentwicklung mit klaren Anforderungen ist nicht das Problem. KI erleichtert lediglich die weniger komplexen Teile der Entwicklung – nicht aber den Kern der Herausforderung.

Einsatzgebiete von GenAI in der Softwareentwicklung

• Klare Projekte mit definierten Anforderungen – GenAI eignet sich hervorragend für Projekte mit klaren Spezifikationen und kann diese effizient umsetzen.

• Effizienzsteigerung – GenAI beschleunigt Entwicklungsprozesse, indem manuelle Tätigkeiten automatisiert werden.

• Qualitätssicherung – Mithilfe von Machine Learning kann GenAI automatisch die Codequalität prüfen, Anomalien erkennen und potenzielle Fehler identifizieren.

• Testfallgenerierung – GenAI verbessert die Testabdeckung, indem es automatisch Testfälle generiert und so qualitativ hochwertige Software schneller bereitstellt.

• Datenaufbereitung und -analyse – KI-Algorithmen extrahieren, bereinigen und strukturieren Daten automatisch für die weitere Verarbeitung.

Nachteile von GenAI in der Softwareentwicklung

• Der Mensch bleibt unersetzlich – Aufgabenverteilung und Projektorganisation bleiben menschliche Aufgaben und haben direkten Einfluss auf die Software.

• Der menschliche Faktor als größte Herausforderung – Viele Probleme in Projekten sind auf Kommunikationsfehler und Teamdynamik zurückzuführen – Bereiche, in denen KI bisher wenig bewirken kann.

• Unklare Anforderungen – Wenn Anforderungen nicht klar definiert sind, entstehen langfristig Komplikationen, da entscheidende Parameter möglicherweise übersehen werden.

• Sicherheitsrisiken – Studien zeigen, dass Entwickler:innen mit KI-Unterstützung ihren Code oft als sicherer einschätzen, obwohl tatsächlich Sicherheitslücken bestehen.

Die Zukunft von GenAI in der Softwareentwicklung

GenAI wird voraussichtlich die Komplexität und Größe von Softwareprojekten weiter steigern und gleichzeitig neue Anwendungsbereiche erschließen. Während KI die Entwicklung effizienter gestaltet, wird sie dazu beitragen, dass immer komplexere Systeme entstehen – was wiederum größere Teams erfordert.

Effizienz bedeutet schnellere Lieferung. GenAI nimmt Entwickler:innen einfache Arbeiten ab und treibt Projekte zügig voran, wodurch Kund:innen schneller Ergebnisse sehen. Doch das Kernproblem der Softwareentwicklung – das Verständnis für das, was entwickelt werden soll – bleibt bestehen.

GenAI wird die Softwareentwicklung revolutionieren, aber nicht die grundlegenden Herausforderungen lösen. Die Technologie unterstützt Entwickler:innen in vielen Bereichen, doch der kreative und strategische Teil der Softwareentwicklung wird weiterhin von Menschen geprägt bleiben.