Mit der zunehmenden Fähigkeit von KI, Code zu schreiben, steht die Struktur von Softwareentwicklungsteams vor einem großen Wandel. Die Aussichten für Junior-Entwickler und Qualitätssicherung (QA) sind unsicher.
Immer mehr CIOs (Chief Information Officers) und Entwicklungsleiter geben an, dass sie die Zusammensetzung ihrer Teams angesichts der weitverbreiteten Anwendung von KI-Assistenten überdenken werden. Zukünftige Teams werden hauptsächlich auf KI-Experten und Senior-Entwickler setzen, die den von der KI generierten Code überwachen. Anna DeMeo, ehemalige Leiterin des Entwicklungsteams bei Fermata Energy und jetzt Beraterin für Klimaschutztechnologie, weist darauf hin, dass zukünftige Anwendungsentwicklungsteams schlanker sein werden. Die verbleibenden Senior-Entwickler werden sich darauf konzentrieren, wie Produktanforderungen am besten in Softwareentwicklung umgesetzt werden können. Sie erklärt: „Wenn man große Teams hat, gibt es immer gute A-Spieler, durchschnittliche B-Spieler und sogar C-Spieler. In der KI-Ära wird dieser Unterschied noch deutlicher. Die KI macht es in gewisser Weise schwieriger, ein B- oder C-Spieler zu sein.“
Bildquelle: Das Bild wurde mit KI generiert, Bildrechte liegen bei Midjourney.
Zukünftig wird sich die Rolle des Entwicklers zu der eines „Editors“ wandeln. DeMeo erwähnt, dass einige Unternehmen bereits begonnen haben, ihre Entwicklungsteams rund um KI neu zu strukturieren. Mehr Senior-Entwickler oder Softwarearchitekten werden für die Überwachung und Anpassung des von der KI generierten Codes verantwortlich sein. Sie vergleicht diesen Wandel mit dem Prozess des Herausgebens eines Romans: „Der Codierer ist nicht mehr der Autor, sondern der Editor. Er muss den Inhalt und das Publikum verstehen – in diesem Fall den Kunden und unser Ziel.“
Zukünftige Entwicklungsteams könnten aus einem Produktmanager oder Business Analyst, einem UX-Designer und einem Architekten bestehen, der KI-Tools zur Prototypenerstellung verwendet. Die KI wird andere Rollen in der Softwareentwicklung übernehmen, einschließlich Sicherheits- und Compliance-Prüfungen. David Brooks, Senior Vice President bei Copado, prognostiziert: „Irgendwann werden bestehende Softwareentwicklungspositionen verschwinden, wobei Junior-Softwareentwickler am stärksten betroffen sein werden.“ Er fügt hinzu, dass Softwarearchitekten weniger codieren und sich stärker auf das High-Level-Systemdesign und die Überwachung von KI-generierten Lösungen konzentrieren werden.
Obwohl unklar ist, wann diese Veränderung der Teamstruktur einen Wendepunkt erreichen wird, zeigt eine aktuelle Umfrage von GitHub, dass KI-Codierungsassistenten bei Entwicklern weit verbreitet sind. Über 97 % der Entwickler aus vier Ländern gaben an, KI-Codierungs-Tools bei der Arbeit zu verwenden. GitHub berichtete im Januar dieses Jahres, dass sein Copilot-Codierungsassistent 1,3 Millionen Nutzer hat, ein Anstieg von 30 % gegenüber dem Vorquartal. Bis Ende Juli nutzten über 77.000 Organisationen Copilot.
Gleichzeitig zeigt eine Umfrage von Pluralsight, dass etwa zwei Drittel der IT-Fachleute befürchten, dass KI ihre Fähigkeiten überflüssig machen wird. Obwohl einige Beobachter der Meinung sind, dass die Auswirkungen der KI ein langfristiger Prozess sein werden, bemühen sich viele Entwicklungsteams immer noch darum, die Nutzung von KI zu verbessern.
Ed Vatal, Gründer und Chief Consultant bei Intellibus, einem IT-Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen, sagt, dass die Größe von Entwicklungsteams in den nächsten ein bis zwei Jahren möglicherweise zunehmen wird, da mehr Coaches benötigt werden, um die Produktivität und die Fähigkeiten der Teams im Bereich KI-Prompt-Engineering zu verbessern. Langfristig wird die Größe der Entwicklungsteams jedoch wahrscheinlich abnehmen, da drei Softwareentwickler die Arbeit erledigen können, für die früher fünf oder sechs Personen benötigt wurden.
Gleichzeitig werden traditionelle Entwicklungsteams ebenfalls umstrukturiert. Mehr Mitarbeiter können KI und Low-Code/No-Code-Tools zum Erstellen von Anwendungen verwenden, obwohl sie möglicherweise nicht vollständig verstehen, wie der von der KI generierte Code funktioniert. Vatal erklärt: „Sie sind in der Lage, Code zu schreiben, auch wenn sie möglicherweise nicht im Detail verstehen, wie der von der KI generierte Code funktioniert.“
Obwohl viele IT-Führungskräfte vorhersagen, dass KI-Codierungsassistenten letztendlich zu einem Abbau von Entwicklerstellen führen werden, wird auch die Angemessenheit der Übertragung des Großteils der Programmierarbeit auf KI in Frage gestellt. Einige Entwicklungsleiter äußern Bedenken hinsichtlich der doppelten Rolle der KI beim Schreiben und Debuggen von Code.
Es gibt die Ansicht, dass einige Organisationen die Effizienz von KI-Codierungsassistenten möglicherweise überschätzen. Marcus Merrell, Chief Testing Strategist bei Sauce Labs, weist darauf hin, dass eine Produktivitätssteigerung von 30 % ein guter Anfang ist, aber keine grundlegende Veränderung darstellt. Er sagt: „Ich beobachte, dass Teams glauben, enorme Vorteile aus diesen Tools zu ziehen, und daher zu aggressiv in Bezug auf Investitionen in Tools, Struktur- und Prozessänderungen vorgehen, bis hin zu übertriebenen bereits geplanten Entlassungsplänen.“
Merrell ist der Meinung, dass generative KI Entwickler nicht ersetzen wird, sondern Low-Code/No-Code-Tools eine größere Auswirkung haben werden. Er prognostiziert, dass KI-Codierungsexperimente weiterhin mäßige Erfolge erzielen werden, aber letztendlich müssen große KI-Unternehmen eine Rendite auf ihre hohen Investitionen erzielen. Er sagt: „Wir werden in den nächsten zwei bis drei Jahren versuchen, die Produktivität und die Wunder dieser Technologie auszuschöpfen, und dann sehr langsam zugeben, dass das Ganze ein leeres Spiel ist. Was mir Sorgen macht, ist, dass wir von diesen Tools abhängig werden und diese Unternehmen dann beginnen, die tatsächlichen Kosten für den Betrieb dieser Modelle zu erheben, was den gesamten Sektor stark treffen wird.“
