KI als Co-Developer – so sichern Unternehmen ihre digitale Zukunft

Start: End: So klingt Wirtschaft. Zukunftsthemen für Unternehmen. Jeden Mittwoch sprechen wir mit EntscheiderInnen über die Herausforderungen und Trends in ihrer Branche. Mit jeder Menge Insights und neuen Denkanstößen. Aus der Wirtschaft, für die Wirtschaft. SPEAKER_00

Start: End: Softwareentwicklung galt lange als Reich der Programmierer und Entwickler. Dann kam KI und hat alles verändert. Die künstliche Intelligenz übernimmt in Unternehmen Routinen, beschleunigt Prozesse, schafft Raum für Neues. Und in Pilotprojekten mit KI -Agenten stieg die Produktivität von Entwicklerteams deutlich an. Das bedeutet, dass neue Features jetzt Wochen früher beim Kunden sind. Und damit ist KI also ein klarer Wettbewerbsvorteil. Nachgehakt. Aber was heißt das für Entwicklerinnen und Entwickler? Wird der Mensch im Code jetzt überflüssig oder endlich frei, um Lösungen zu gestalten? Ich bin Simone Nissen und mein heutiger Gast sagt, KI per Programming verändert alles. Aus Entwicklern werden nämlich Lösungsdesigner. Herzlich willkommen, Isabel Sippli, Distinguished Engineer bei IBM. SPEAKER_01

Start: End: Vielen Dank, Simone. Freut mich, dass ich hier sein kann. SPEAKER_00

Start: End: Mein 13 -jähriger Sohn, der wollte immer genau wie sein Papa in die IT gehen und Entwickler werden. Und jetzt sind wir uns in letzter Zeit ein bisschen... Wir sind unsicher geworden. Du würdest aber sagen, machen, oder? SPEAKER_01

Start: End: Ja. Also, klares Ja. Und außerdem habt ihr ja noch fünf Jahre Zeit etwa, um euch das in Ruhe anzugucken. Es ist aufgrund der Geschwindigkeit der Entwicklung vor allem in den letzten zwei Jahren super schwierig, korrekte Zukunftsvorhersagen zu treffen. Das ist schon so ein bisschen Glaskugel. Aber es lohnt sich immer, vor allem in der IT, Dinge in der Tiefe zu verstehen. Weil nach wie vor ist es wichtig, dass man weiß, was gut und richtig ist in Technologie. Und sowas lernt man in einem technischen Studium. Von dem her bin ich immer pro technische Ausbildung, Technikstudium. SPEAKER_00

Start: End: Sehr gut. Also, du sagst, die Entwickler werden von reinen Codeschreibern zu Lösungsdesignern. Was bedeutet das? Wie sieht das aus? SPEAKER_01

Start: End: Bis vor, würde ich mal sagen, grob anderthalb, zwei Jahren hatten wir im vereinfachtsten Sinne eine Liste von Anforderungen. Dann hat man ein Design gemacht im Team, hat sich überlegt, wie kann man diese Anforderungen technisch idealerweise umsetzen. Und dann geht es in die Umsetzung des Ganzen. Aber es war im Prinzip an vielen Stellen Handarbeit. Es gab schon sowas wie Code Completion, dass so eine Entwicklungsumgebung kleine Stücke vorgeschlagen hat. Aber es war immer, der Mensch war immer in voller Verantwortung und voller Kontrolle. Und jetzt mit so KI -Coding -Agenten oder KI -Entwicklungsumgebungen wird die KI zum Partner. Man muss sich das so vorstellen, was es jetzt schon gibt, ist Pair Programming. Das heißt, zwei Entwickler sitzen neben. Es gab zwei Entwickler sitzen nebeneinander. Der eine schreibt, der andere denkt. Die ergänzen sich gegenseitig, stellen sich Fragen. Super zum Lernen, aber super auch, um einfach vier Augen auf das gleiche Problem zu setzen. Und eines dieser Personen oder eine dieser Personen kann jetzt von der KI übernommen werden. Das heißt, ich spreche mit der KI, wie ich das auch mit einem anderen Entwickler tun würde. Und das ist schon ein signifikanter Unterschied. Und der zweite Aspekt ist eben eine extreme Beschleunigung im Lernen und Verstehen. Wenn man jetzt einen Juniorentwickler an eine neue Codebase setzt, dann weiß die Person oder die Entwicklerin ja erstmal nicht viel. Die kommt vielleicht von der Uni und hat grundsätzliches Verständnis von Programmiersprachen, aber vor allem in Unternehmenssoftware sehr seltenst auf der grünen Wiese, sondern immer in Bestandskonstrukten. Und jetzt erlaubt es die KI plötzlich eigenverantwortlich Codebase -Teile zu verstehen. Zu sagen, was macht dieses Modul, was macht die Klasse. Ich möchte Folgendes tun, was ist der beste Ansatz. SPEAKER_00

Start: End: Also das bedeutet, ich bin jetzt der Entwickler, der vielleicht von der Uni kam und ich setze mich an den Computer und sage dann KI. Ich sehe hier Code, was macht der eigentlich? SPEAKER_01

Start: End: Ja, auch. Also es würde sich sicherlich noch lohnen, sich einmal vor einem Team zusammenzusetzen und einen groben Rahmen zu bekommen. Also ich würde jetzt jemanden nicht onboarden und sagen, hier ist dein Laptop, da ist die KI. Viel Spaß. Ich würde schon versuchen, das in einem Team zu integrieren und auch so ein paar Rahmenbedingungen zu setzen. Aber letztendlich das, was vorhin ein Senior gemacht hat. Der sich hingesetzt hat und gesagt hat, diese Klasse, wenn es nicht dokumentiert war zum Beispiel, was oft vorkommt, macht Folgendes. Und diese Methode machst das und an deiner Stelle würde ich hier anfangen. Sowas kann man schon durch KI unterstützt jetzt tun und dadurch können auch junge Entwicklerinnen und Entwickler selbstständiger loslaufen. SPEAKER_00

Start: End: Du hast gerade von Rahmenbedingungen gesprochen. Das interessiert mich. Wie sehen diese Rahmenbedingungen denn aus, die ich schaffen muss? SPEAKER_01

Start: End: Ich glaube, man muss als Entwicklungsteam so eine Art Code of Conduct schaffen, dass KI aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken ist. Dass wir ohne KI nicht mehr so schnell sind, wie wir es denn tatsächlich sein könnten. Und dann gibt es so eine Veränderung jetzt auch in der Art und Weise, wie wir planen und an technische Themen herangehen, weil jetzt schriftliche Kommunikation auf Englisch, meistens manchmal auch Deutsch einfach nochmal zunehmend wichtiger wird. Weil ich muss ja möglichst präzise einem KI -Modell sagen, was ich denn von ihm möchte. Das kann nicht wie wir, wenn ich jetzt ein Pair coache. Und wenn ich einen KI -Modell habe, den ich seit drei Jahren kenne, der weiß vielleicht, was ich denke zwischen den Zeilen. Ein Modell kann das nicht. Das heißt, ich muss mich sehr, sehr präzise ausdrücken und das müssen wir alle noch gut üben, weil das nicht so flächendeckend vorhanden ist aus meiner Sicht, wie das tatsächlich sein müsste. SPEAKER_00

Start: End: Jetzt sitzen also dann nicht mehr zwei Leute vor einem Bildschirm und programmieren, sondern nur einer. Was macht der andere? Der arbeitet an einem anderen Feature. Okay, aber es werden ja Ressourcen frei. Also was verändert sich für den oder für alle dann? Also. SPEAKER_01

Start: End: Also auch das ist ein bisschen schwer abzusehen, was es jetzt mit dem Jobmarkt im Gesamten macht, worauf du vielleicht raus willst. Erstmal ist es so, dass wir, glaube ich, schneller werden, dass wir Qualität steigern können, weil KI ist zum Beispiel auch total super, um die Testqualität und auch die Testabdeckung zu erhöhen. Und also ich glaube, es gibt sehr, sehr, wir nennen das Technical Debt in der Softwareentwicklung. Es gibt sehr viele Dinge, die man erstmal nachholen und aufräumen kann und auch muss, bevor wir jetzt ernsthaft drüber nachdenken, um in viel, viel kleineren Teams zu arbeiten. SPEAKER_00

Start: End: Also das bedeutet, Ressourcen werden frei und können im Testing genutzt werden? Ja. Und das wiederum steigert ja die Qualität der Produkte. SPEAKER_01

Start: End: Genau. Also nicht nur im Testing, sondern man kann natürlich auch, je nachdem, was das für ein Team ist und wie gut die dastehen, also technisch kann man ja auch dann neue Themen angehen, neue Features entwickeln. Also die meisten Softwareteams und ich kenne einige, deren, wir nennen das Backlog an Dingen, die getan werden müssen, ist unendlich mal viel länger als das, was man tatsächlich in Endlichterzeugen, in der Zeit schaffen kann. SPEAKER_00

Start: End: Dieser Lösungsdesigner, der interessiert mich. Kannst du das noch ein bisschen näher beschreiben? Also was macht diesen Charakter des Lösungsdesigners aus? SPEAKER_01

Start: End: Genau. Also es gibt so einen Begriff, der ist gerade sehr hip. Das nennt sich Spec -Driven Development. Also dass ich gemeinsam mit einer KI eine Spezifikation entwickle für ein Feature oder ein neues Modul. Und dann ist ja der erste Schritt. Ich muss ja erstmal... Ich muss ja erstmal die richtigen Worte finden, um nachher einem Modell zu sagen, was es denn tun soll. Auch das kann man mit KI machen. Also man kann gemeinsam eine Spezifikation entwickeln. Man kann zum Beispiel hergehen, das habe ich selber auch schon ausprobiert, sagt der KI, hey, ich möchte eine neue Authentifizierung. Liebe KI, stell mir mal fünf Fragen, die du brauchst, um präzise zu formulieren, was nachher getan werden soll. Und dann, also persönliche Erfahrung, es funktioniert recht gut, kommen Fragen zurück. Also welche, keine Ahnung, welche Authentifizierungsmethoden. Gutes soll es sein? In welchem Bereich der Software ist es relevant? Gibt es irgendwelche Performance -Anforderungen? So was. Und dann kann ich das beantworten. Und dann kann ich sagen, okay, dann stell mir nochmal drei Fragen. Alles, was du noch nicht weißt, gib mir das bitte. Und dann sage ich am Schluss so, und jetzt erstell mir bitte ein Requirements -Dokument. Und dann macht es die KI und dann kommt der wichtige Schritt. Dann muss ich das lesen, als Mensch. Dann muss ich einmal schauen und mein Hirn, meine Domain -Erfahrung, meine technische Erfahrung nutzen und gucken, ist das gut? Das hatte ich vorher schon gesagt, das halte ich für relevanter denn je. Und das kann ich nicht machen, wenn ich nicht verstehe, was da passiert. Und dann habe ich gemeinsam mit der KI eine Lösung entworfen, zumindest mal die Requirements. Und dann könnte ich sagen, also das Authentifizierungsbeispiel ist jetzt nicht so gut, aber wenn das eine ganz neue Lösung ist, könnte ich sagen, okay, jetzt müssen wir mal über Technologie -Stack reden. Weil ich muss mir ja trotzdem noch entscheiden, in welchem Framework, welche Datenbank, wo soll das nachher laufen? Welche Programmiersprache? Wie soll meine UI aussehen? Und auch das kann man iterativ entwickeln. Und dann kann ich das nehmen und zum Beispiel schon mal zu einer KI sagen, so jetzt schreib mir mal einen Entwicklungsplan. Wie sollte das ein Junior -Entwickler entwickeln? Schreib mir einen guten Prompt für dich als KI. SPEAKER_00

Start: End: Was muss denn die KI dafür können? Also wie muss sie vorbereitet sein, um diesen Job auch wirklich machen zu können? SPEAKER_01

Start: End: Also die großen Sprachmodelle können an vielen Stellen bis heute schon. Das, was ich gerade beschrieben habe, ist ganz viel Sprache. Programmiersprachen sind ja auch Sprachen. Und dann kommt es auf, würde ich mal sagen, nicht nur die KI, sondern auf eine möglichst elegante Integration in den Arbeitsalltag des Entwicklers an. Also das, was ich gerade beschrieben habe, kann man natürlich theoretisch mit irgendeinem LLM -Prompt machen. Aber wirklich cool wird das, und das ist ja auch das, was wir jetzt bei der IBM gemacht haben, wenn das eine integrierte Erfahrung ist. Also zum Beispiel in der Entwicklungsumgebung selber, dass ich meinen Prompt integriert habe, dass die KI durch den Kontext, in dem die sitzt, also die ist in der Entwicklungsumgebung, da sind die Dateien vorhanden, die schon geschrieben wurden, dann kann die darauf zugreifen und kann verstehen, was da drin ist und es dann auch zielgerichteter meine Anweisungen ausführen, um auf das Authentifizierungsbeispiel zurückzukommen. Das geht nicht auf der grünen Wiese. Da muss ich ja verstehen, was schon da ist. SPEAKER_00

Start: End: Wie menschlich ist bei euch die KI? Habt ihr dir einen Namen gegeben, damit der Entwickler denkt, okay, das ist jetzt hier mein Buddy oder wie muss man sich das vorstellen? SPEAKER_01

Start: End: Ja, haben wir. Das heißt Project Bob. Und das finde ich einen sehr schönen Namen, hat auch so ein kleines, so ein kleines Icon mit einem kleinen Blaumann. Und es ist aktuell ein Preview. Also wir benutzen es intern seit Monaten, auch in großer Zahl und sind sehr begeistert. Für Kunden ist es aktuell, gibt es quasi eine Warteliste, wo man sich anmelden kann. Und das macht, ich glaube, es erhöht enorm den Spaßfaktor. Aus meiner Erfahrung, je menschennah sich das verhält, auch im Gespräch, umso netter ist der Umgang damit. SPEAKER_00

Start: End: Das klingt für mich so, als würdest du Bob mögen. Gibt es auch Kollegen, die sagen, boah, ne, bleib mir mit dem weg? SPEAKER_01

Start: End: Also Entwickler sind ja sehr meinungsstarke Wesen, sowohl die weiblichen als auch die männlichen. Und ich habe, würde ich mal sagen, selten so eine Akzeptanz gesehen von einem Tool über die Masse der Menschen, die das benutzen. Also es gibt immer KollegInnen, die Verbesserungsvorschläge haben. Und die sagen ja an der Stelle, irgendwie hat es nicht das gemacht, was ich erwartet habe oder ich fände es besser, wenn folgendes Feature noch so und so funktioniert. Aber es finden viele schon ziemlich gut. Gibt es so Learnings, die wir unseren Zuhörenden weitergeben können? Also ich finde, wir haben das ziemlich gut gemacht. Tatsächlich sind da wenig Fehler passiert. Aber ich kann mal sagen, was aus meiner Sicht gut funktioniert hat. Also erstens, wir haben mit einer kleineren Zahl angefangen, um da schnell Rückmeldung zu bekommen. Und auch um sowas wie Evangelists, also Botschafter, glaube ich, auf Deutsch, um Botschafter zu finden, die, wenn sie selbst überzeugt sind und wir haben nicht gesagt, ihr müsst es, gut finden, sondern das ist ein Angebot, probiert es aus und sagt, was ihr wollt. Übrigens war ich selber einer der Beta -Tester. Also ich bin da auch sehr ergebnisoffen rangegangen. Und wenn man dann klein skaliert und einen Entwickler oder eine Entwicklerin von einer anderen Entwicklerin hört, dass das cool ist und dass es Spaß macht, dann entsteht so eine Sogwirkung und manchmal auch so ein bisschen dieses typische FOMO, das gibt es auch in Technologie, Fear of Missing Out, vielleicht verpasse ich was, also ich würde klein anfangen, um auf deine Frage zurückzukommen und es sukzessive ausbauen. Und immer wieder den engen Kontakt zu. Und wenn man sowas quasi mit der Glocke über eine große Mannschaft stülpt, das ist so eine radikale Veränderung. Ich glaube nicht, dass das funktioniert. SPEAKER_00

Start: End: Und jetzt der Gedanke zum Mitnehmen. Wir kommen jetzt zum Ende des Podcasts. Und wenn du nur eine einzige Sache unseren Zuhörenden mitgeben könntest, was wäre das? SPEAKER_01

Start: End: Man sollte sich oder setzen sie sich, ihr euch heute mit diesen Technologien auseinander. Da kann man nicht bis morgen warten. Das ist ja möglich gewesen. Wen an Produktivität und auch an Spaß ist für Entwickler, finde ich signifikant. Und der Wettbewerbsvorteil von diesen Systemen liegt nachher nicht mehr nur in der Software selbst, sondern auch in der Fähigkeit, solche KI -Agenten, die ja nicht nur in der Softwareentwicklung laufen können, vernünftig zu observieren, orchestrieren und einzusetzen. Und das geht nur mit guter Sichtbarkeit. Also das eine ist, ich will nachher verstehen, was meine Entwickler machen, wie werden die besser, verändert sich oder verbessert sich tatsächlich die Qualität. Aber das Gleiche gilt auch nachher für meinen KI -Betrieb und für meinen IT -Betrieb im Allgemeinen. Ich möchte ja verstehen, was es gibt und ich möchte auch verstehen, wie sich das verhält. Aber diese zwei Aspekte, machen Sie es heute, suchen Sie sich einen guten Partner und vergessen Sie nicht, was es nachher für den IT -Betrieb heißt und bereiten Sie sich darauf vor. SPEAKER_00

Start: End: Ja, vielen Dank für die Einblicke. Und ihr, liebe Zuhörende, wenn ihr noch Fragen habt, dann meldet euch gerne, zum Beispiel bei LinkedIn oder auch per Kommentar bei Spotify. Oder Apple Podcasts. SPEAKER_02

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