Können KI-Systeme Programmierer bereits ersetzen? Wenn nicht, was fehlt noch?

Question

Accepted Answer

Noch nicht — und die Lücke ist nicht eine Frage der Tippgeschwindigkeit. Moderne KI generiert **Code** bemerkenswert gut, aber Software Engineering ist viel mehr als nur Code zu produzieren. Was ihr fehlt, ist das **Urteilsvermögen rund um den Code**: zu entscheiden, was man bauen soll, warum, und ob das Ergebnis in einem chaotischen System der realen Welt tatsächlich korrekt ist.

## Was KI gut macht

- **Code skizzieren** aus einem klaren Prompt — Funktionen, Boilerplate, bekannte Muster.
- **Code erklären und übersetzen**, und Fixes für eigenständige Bugs vorschlagen.
- **Umfangreiches Gedächtnis** — es kennt die Oberfläche von mehr Bibliotheken als jede einzelne Person.

## Was ihr noch fehlt

- **Kontext und Urteilsvermögen aus der echten Welt** — sie kann deine Benutzer nicht sehen, deine Constraints nicht verstehen oder die fünf dokumentierten Gründe nicht erkennen, warum das System so ist, wie es ist.
- **Verantwortung** — wenn ein Deployment um 2 Uhr morgens Daten beschädigt, trägt ein Mensch die Verantwortung für das Ergebnis. Eine KI kann nicht im Dienst sein oder zur Rechenschaft gezogen werden.
- **Ambige Anforderungen lösen** — echte Spezifikationen sind vage und widersprüchlich; "Mach Checkout schneller" in die *richtige* Änderung umzuwandeln ist die eigentliche Arbeit.
- **System-übergreifende Design-Tradeoffs** — Entscheidungen zwischen Konsistenz und Latenz oder Make vs Buy, unter Berücksichtigung von Kosten, Team-Fähigkeiten und einem Fünf-Jahres-Horizont.
- **Neuartige Probleme debuggen** — Ausfälle, die Services, Infrastruktur und Timing betreffen, wo es keine Stack-Overflow-Antwort gibt.
- **Kommunikation mit Stakeholdern** — Scope verhandeln, Nein sagen und Menschen abstimmen.

## Was tatsächlich passiert

KI **verschiebt** die Arbeit, anstatt den Engineer zu ersetzen. Weniger Zeit für das manuelle Tippen von Routine-Code, mehr Zeit für Problemformulierung, Review-Ergebnisse und Verifikation. Die Rolle rückt im Stack nach oben — vom Autor jeder Zeile zum Direktor und Verifikator eines schnelleren Prozesses.

## Warum es wichtig ist

"KI schreibt Code" als "KI macht den Job" zu behandeln ist der klassische Fehler — es verwechselt die sichtbarsten 20% mit dem Ganzen. Die schweren, wertvollen Teile des Engineering sind genau die Teile, bei denen KI am schwächsten ist: Mehrdeutigkeit, Tradeoffs, Verantwortung und neuartiges Debugging. Dies zu verstehen sagt dir, wohin du deine eigene Entwicklung investieren solltest — nicht darin, schneller zu tippen als ein Modell, sondern in das Urteilsvermögen, das es nicht ersetzen kann.