Wohin der Wind weht – Softwareentwicklung unserer Zeit

Wir haben in unseren eigenen Projekten bereits mit KI experimentiert und festgestellt: Nicht alles ist perfekt, aber KI hilft uns definitiv dabei, schneller und auch produktiver zu arbeiten. KI wirkt also wie ein Booster, dies wird auch in aktuellen Berichten, wie zum Beispiel dem von DORA, bestätigt. Was in gut organisierten Teams bereits gut läuft, wird durch KI effizienter. Wird KI aber schlecht oder unorganisiert eingesetzt, können die Folgen entsprechend schnell fataler und heftiger ausfallen.

Der Wind wird also stärker, und es liegt in unserer Entscheidung, wie wir die Segel setzen und welche Richtung wir einschlagen, um nicht die Kontrolle zu verlieren.

Der Wind weht für alle – jeder kann programmieren

Neben dem technologischen Fortschritt von KI-Sprachmodellen sind vor allem zwei Entwicklungen massgebend für die grundlegenden Änderungen in der heutigen Softwareentwicklung.

Vibe-Coding

Früher war technisches Wissen nötig, um eine Webseite oder eine App zu bauen. Heute reicht es, wenn man der KI in ganz normalen Worten seine Idee beschreibt und wie sich etwas anfühlen soll (der Vibe) und wenig später spuckt die KI das Ergebnis als Code aus. Plötzlich können Menschen ohne technische Vorkenntnisse Websites und Apps bauen. Die KI funktioniert also als Code-Assistent für alle. Marketing-Verantwortliche und sogar Geschäftsleitungsmitglieder können ihre Ideen umsetzen.

Agentic Engineering

In technischen Abteilungen wird diese Idee bereits in einer weiterentwickelten Form eingesetzt. Die KI wird mit Fähigkeiten ausgestattet und erhält somit die Möglichkeit, eigenständig zu handeln, und wird zum „Agent". Dieser Agent bekommt eine Aufgabe, welche er im Rahmen seiner Möglichkeiten erledigen soll. Die Planung der Arbeitsschritte, das Schreiben von Code, das Beheben von entstandenen Fehlern und das Erstellen von Softwaretests wird vom Agent übernommen.

Ebenfalls werden die nötigen Qualitätseigenschaften einer Software Architektur definiert und dem Agent im entsprechenden Kontext mitgegeben. Damit kann die notwendige Zeit für ein menschliches Code-Review (“Human-in-the-loop” Schritt) reduziert werden und das Resultat verbessert sich hinsichtlich robuste und sichere Software bereitstellen. Es ist fast so, als hätte man ein kleines Entwicklerteam an seiner Seite, das sich den Gegebenheiten eines Projekts anpasst.

Der Wind kann also von immer mehr Teilnehmer genutzt werden, und je mehr Segler unterwegs sind, desto unruhiger wird die See.

Weitblick bei unruhiger See – die Tücken des „Booster-Effekts"

Dank dieser Möglichkeiten ist es super einfach und kostengünstig geworden, Code und digitale Produkte zu erstellen. Diese tollen Möglichkeiten schätzen wir selbst, und trotzdem sind wir uns der Gefahren bewusst. Gerade wegen des „Booster-Effekts" kann speziell bei komplexen Systemen rasch etwas schiefgehen, so zum Beispiel erst kürzlich bei einem massiven Datenleck bei Lovable. Zusätzlich spricht der DORA-Bericht von der „Verification Tax", also der Zeit, die ein Mensch damit verbringt, die grosse Menge an KI-generiertem Code zu prüfen und die Qualität sicherzustellen, um Vorfälle wie den von Lovable zu vermeiden.

Typische Probleme, wenn dies ohne Fachwissen geschieht, sind dann:

• Das Design der Webseite zerschiesst sich bei kleinen Änderungen plötzlich

• Das System wird zu kompliziert und unübersichtlich

• Wichtige Daten gehen verloren, weil sie falsch gespeichert wurden

• Datenmigrationen gehen schief

• Das Programm sammelt unnötigen „Datenmüll" an und wird langsam

• Es entstehen kritische Sicherheitslücken

• uvm.

Was ist das Ziel? – Kleine vs. grosse Projekte

Das Risiko steigt mit wachsender Projektkomplexität. Baut man etwas Kleines, z. B. eine statische Landingpage, sind die Risiken überschaubar. Macht die KI Fehler, kann man diese schnell und kostengünstig korrigieren. Hier kann ein:e Marketing-Mitarbeiter:in selbst aktiv werden.

Soll die Landingpage aber weiter ausgebaut, mit anderen Systemen verknüpft und mit Kundendaten hantiert werden, steigt mit dieser Komplexität das Risiko. Bei komplexen Systemen braucht die KI klare technische Regeln und Leitplanken, um das Fehlerrisiko zu minimieren. In Zukunft wird KI voraussichtlich immer schlauer werden, und die Grenzen der Möglichkeiten werden sich immer weiter verschieben, bei grossen Projekten ist Expertenwissen vorerst aber noch unverzichtbar.

Je weiter weg das Ziel einer Schiffsreise ist, desto wichtiger sind das Wissen und die Ausrüstung, um sicher ans Ziel zu gelangen.

Wer hat das Steuer in der Hand? – Die Frage der Verantwortung

Auch wenn KI programmiert, muss am Ende des Tages ein Mensch die Verantwortung dafür übernehmen. Bei kleinen Projekten können das Personen aus irgendeiner Abteilung einer Firma sein. Sobald ein Projekt wächst, wird dieses mit hoher Wahrscheinlichkeit zurück in die Verantwortung von Technik-Experten wandern. Im Idealfall ist die Grundlage bereits gut genug für eine direkte Weiterentwicklung.

Hier kommt der sogenannte AI SDLC (Artificial Intelligence Software Development Life Cycle) ins Spiel. Die Idee dahinter ist, den gesamten Lebenszyklus einer Software, von der ersten Idee bis zur langfristigen Weiterentwicklung und Wartung, gezielt an die Arbeit mit KI anzupassen. Nur wenn dieser Prozess durchdacht gestaltet ist, wissen wir genau, wo wir KI selbständig arbeiten lassen können und wann menschliche Mitarbeit und Kontrolle nötig sind.

Der sichere Hafen – mehr Wert und Herz mit Comvation

Genau hier setzen wir als Comvation an. Mit unserem bewährten agilen Entwicklungsprozess haben wir in den letzten Jahren nicht nur unsere Kundenprojekte zum Erfolg geführt, sondern auch die Grundlage geschaffen, uns in Richtung AI SDLC weiterzuentwickeln. Somit sind wir mit unseren strukturierten Prozessen in Richtung AI SDLC unterwegs und dienen Ihren Projekten als sicherer Hafen, um sinnvoll und nachhaltig Mehrwert mit KI zu schaffen. Somit steuern wir deine Projekte sicher Richtung Innovation und Qualität.

Wir wissen aber auch, dass manchmal das Kind schon vom Boot ins Wasser gefallen ist. Wenn die ersten Experimente mit KI-generiertem Code gewagt wurden und nun in einem unübersichtlichen „KI-Desaster" geendet haben, sei es durch eine zusammengebrochene Systemarchitektur, unkontrollierbaren Datenmüll oder Sicherheitsrisiken, stehen wir hilfreich zur Seite. Wir analysieren das Chaos, bauen die technischen Leitplanken, räumen den Code auf und bringen dein Projekt zurück auf einen erfolgversprechenden Kurs.

Es liegt an uns Menschen, die Segel zu setzen und die Richtung zu bestimmen. Lasst uns dies nachhaltig und achtsam tun, eben leidenschaftlich digital, menschlich nah.