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Joy Ebertz ordnet Programmieren mit KI neu ein

Im Gespräch mit Michael Stiefel beschreibt Softwareentwicklerin Joy Ebertz, wie KI die Arbeit von Entwicklerinnen, Entwicklern und Architektinnen verändert. Präzise Anforderungen und verlässliche Tests werden dabei wichtiger.

Symbolbild: Joy Ebertz ordnet Programmieren mit KI neu ein
Symbolbild · KI-generiert

Joy Ebertz, Principal Software Engineer bei Imprint, unterscheidet im Podcast zwischen verschiedenen Arten, KI zum Programmieren einzusetzen. Für einfache interne Werkzeuge könne ein lockerer Ansatz genügen, bei dem Ergebnisse nicht perfekt sein müssen. Bei wichtigen Systemen dagegen müsse die KI klare Vorgaben erhalten; ihre Arbeit sei anschließend sorgfältig zu überprüfen. Ebertz beschreibt dieses Vorgehen als eng überwachte Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI.

Mit dem wachsenden Anteil KI-generierten Codes steigt nach Einschätzung der Gesprächspartner die Bedeutung eindeutiger Anforderungen und umfassender Tests. Softwarearchitektinnen und -architekten müssten Mehrdeutigkeiten erkennen und technische Zusammenhänge sowohl für Geschäftsleute als auch geschäftliche Ziele für technische Teams verständlich machen. Auch KI-Agenten brauchen klare Zielvorgaben. Ebertz zufolge ist die Prüfung von KI-Arbeit aufwendig; Code-Reviews allein seien offenbar kein ausreichendes Mittel zur Verifikation.

Offen ist laut Gespräch, wie Änderungen an bestehender Software künftig am besten umgesetzt werden: schrittweise oder durch eine erneute Generierung des Moduls beziehungsweise der Anwendung. Besonders schwierig sei das bei älteren Systemen, deren ursprüngliche Anforderungen oft nicht mehr bekannt sind. Ebenso sei noch unklar, ob KI-gestützte Entwicklung eher zu Microservices oder zu Monolithen passt. Ebertz betont außerdem, dass Architekturarbeit langfristige Folgen technischer Entscheidungen für den Fortbestand eines Unternehmens berücksichtigen müsse.

Auch die Ausbildung künftiger Entwicklerinnen und Entwickler ist ein Thema. KI übernimmt Aufgaben, an denen Berufseinsteiger traditionell gelernt haben; eine neue geeignete Trainingspraxis habe die Branche laut dem Gespräch noch nicht gefunden. Zugleich müsse verhindert werden, dass das Verständnis dafür nachlässt, wie Softwaresysteme funktionieren. Ebertz hebt deshalb hervor, dass Entwicklerinnen und Entwickler Annahmen und Begrenzungen ihrer Lösungen bewusst machen müssen – auch wenn KI mehr Schreibarbeit übernimmt.

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💡 Tipp: Wenn du KI für wichtige Softwaresysteme einsetzt, formuliere Anforderungen und Tests eindeutig und prüfe die Ergebnisse sorgfältig.

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