Letzte Woche saß ich mit ein paar Kollegen zusammen. Alles ITler, alles Leute die seit Jahren in der Branche sind. Und irgendwann kam die Frage auf, die gerade eigentlich jeder stellt, aber die die wenigsten laut aussprechen: Was machen wir eigentlich, wenn die AI wirklich gut wird?

Ich bin Softwarearchitekt. Seit vielen Jahren. Und ich habe mich vor einiger Zeit auch mal in Richtung Business Analyse bewegt — bewusst, mit einem klaren Grund. Aus dieser Kombination heraus habe ich eine ziemlich konkrete Meinung zu der Frage. Hier ist sie.

Warum ich überhaupt in Richtung Business Analyse gegangen bin

Projekte scheitern nicht, weil Entwickler schlecht sind. Das ist meine feste Überzeugung. Sie scheitern, weil zwei Welten aneinander vorbeireden: der Fachbereich und die IT. Beide sprechen unterschiedliche Sprachen, beide meinen es gut, und am Ende entsteht Software, die niemanden wirklich glücklich macht.

Ich glaube, ich kann einem Fachbereich komplexe Dinge einfach erklären. Und ich kann durch die richtigen Fragen helfen, die richtige Lösung zu finden — oder zumindest die Basis dafür. Das wollte ich mit der Business Analyse nutzen. Raus aus dem reinen Entwicklerdenken, rein in die fachliche Welt, um genau an dieser Schnittstelle besser zu werden.

Das ist eine Fähigkeit, die — so viel sei vorweggenommen — in einer KI-Welt nicht weniger wichtig wird. Im Gegenteil.

Was sich gerade wirklich verändert

AI leistet heute schon Erstaunliches. Das ist keine Frage mehr. Wer das bezweifelt, hat vermutlich noch keinen echten Entwicklungsalltag mit einem LLM verbracht.

Aber: AI nutzt die Freiheiten, die man ihr gibt. Vollständig. Und das ist genau das Problem.

In meinen eigenen Projekten habe ich erlebt, wie AI plötzlich veraltete Libraries eingesetzt hat, ohne mit der Wimper zu zucken. Ich habe gesehen, wie Security-Themen einfach ignoriert wurden — Software offen wie ein Scheunenohr. Dokumentation? Fehlanzeige, wenn man nicht explizit danach fragt. Und Architekturentscheidungen trifft die AI eben auch selbst, wenn man ihr keinen Rahmen vorgibt.

Das bedeutet nicht, dass AI schlecht ist. Das bedeutet, dass man wissen muss, was man ihr übergibt — und was nicht.

Der Softwareentwickler als Dompteur

Mein Bild für die Zukunft des Entwicklers ist das des Dompteurs. Nicht der, der die Tiere besiegt. Sondern der, der weiß, wie sie ticken, und der die Richtung vorgibt.

Was braucht es dafür konkret?

Fachlichkeit. Der zukünftige Entwickler muss verstehen, was ein Fachbereich wirklich braucht. Nicht um es selbst zu bauen, sondern um es der AI so aufzubereiten, dass die AI es sauber umsetzen kann. Wer nur Code schreibt, aber keine Anforderungen versteht, hat ein Problem.

Architekturkompetenz. Welches Framework? Welche Architektur? Wie wird das System betrieben? Diese Entscheidungen kann die AI nicht alleine treffen — zumindest nicht sinnvoll. Hier braucht es Erfahrung.

Review und Qualitätssicherung. Prüfen, ob das was die AI gebaut hat, auch wirklich zur Fachlichkeit passt. Ob es sicher ist. Ob es wartbar ist. Das ist kein Nice-to-have, das ist Kernaufgabe.

Guidelines setzen. Rahmenbedingungen für AI-Entwicklung definieren: Security-Standards, Coding-Guidelines, Testabdeckung. Wer das nicht einfordert, bekommt einen Jenga-Turm — von außen stabil, innen wackelig.

Macht mir das Angst?

Ehrlich gesagt: Nein.

Ich sehe AI als Werkzeug. Wie den Akkuschrauber. Als der auf den Markt kam, ist kein einziger Handwerker pleite gegangen. Sie wurden schneller, effizienter, konnten mehr liefern. Nur weil man jetzt einen Hammer hat, ist ja nicht alles gleich ein Nagel.

Wir müssen wissen, welches Werkzeug wir wann einsetzen. Wir müssen lernen, wie es funktioniert. Wer heute sagt „KI macht mich arbeitslos, also ignoriere ich sie“ — der hat das falsch verstanden. Wer heute sagt „KI macht alles, ich muss nichts mehr können“ — der auch.

Die Industrie hat das schon einmal erlebt. Neue Maschinen, neue Techniken, neue Produktivität. Die Arbeitswelt hat sich verschoben, nicht aufgehört.

Was heute schon klar ist

Einen Junior-Entwickler zu beraten, was er in Zukunft tun soll? Ehrlich — ich hab da keine perfekte Antwort. Die Welt verändert sich gerade schnell genug, dass langfristige Karriereratschläge mit Vorsicht zu genießen sind.

Was ich sagen kann: Fachlichkeit, Kommunikationsfähigkeit und der Wille, neue Werkzeuge zu verstehen und zu nutzen — das wird nicht weniger gefragt sein. Wer diese Kombination mitbringt, hat auch in einer KI-getriebenen Entwicklungswelt seinen Platz.

Und wer jetzt anfängt, mit AI zu entwickeln, zu experimentieren und zu lernen wo die Grenzen liegen — der ist schlicht besser aufgestellt als jemand, der abwartet.

Wie seht ihr das? Ich bin gespannt auf eure Perspektive — schreibt’s in die Kommentare.