Die Verbreitung von KI-Assistenten in der Softwareentwicklung wird in den kommenden Jahren erheblich zunehmen. Aber geht das auch tatsächlich einher mit Produktivitätssteigerungen? Und welche Skills brauchen Programmierer, um neben ihren KI-basierten „Kollegen“ eine Zukunft am Arbeitsmarkt zu haben?
Ob Spracherkennung, Automatisierung von Arbeitsabläufen oder zur besseren Entscheidungsfindung – künstliche Intelligenz gehört in vielen Unternehmen längst zum Alltag und trägt dazu bei, Beschäftigte zu entlasten, Prozesse zu beschleunigen sowie die Produktivität zu steigern. Auch in der Softwareentwicklung ist KI gefragt wie nie.
Das bringt KI in der Softwareentwicklung
Das Erlernen verschiedener Programmiersprachen stellt insbesondere für Anfänger eine große Herausforderung dar. Hier helfen KI-Tools, die Einstiegshürden zu reduzieren, da sie Code in Sekundenschnelle in den unterschiedlichsten Sprachen erzeugen. Auch bei der Suche nach Lösungen oder dem Schreiben von „Boilerplate“-Code stehen KI-Assistenten zur Seite, ebenso bei Aufgaben wie Testing und Debugging, die einen großen Teil der Entwicklungszeit in Anspruch nehmen. Insgesamt lassen sich viele zeitfressende Programmieraufgaben, die Developer früher manuell erledigen mussten, heute durch KI-Unterstützung beschleunigen.
Bis 2028 nutzen drei von vier Softwareentwickler KI
Wie schnell die Verbreitung von KI-basierten Code-Assistenten in der Softwareentwicklung voranschreitet, zeigen Analysen des Marktforschungsunternehmens Gartner. Einer aktuellen Studie zufolge, bei der im dritten Quartal 2023 weltweit 598 Unternehmen befragt wurden, werden bis 2028 rund 75 Prozent der professionellen Softwareentwickler regelmäßig KI-Assistenten bei ihrer Arbeit einsetzen. Anfang 2023 lag die Prognose noch bei weniger als zehn Prozent. Zudem hatten bis Oktober 2023 63 Prozent der befragten Unternehmen KI-Code-Assistenten getestet, eingesetzt oder bereits implementiert.
Steigert KI die Produktivität von Softwareentwicklern?
Wer sich durch den Einsatz von Coding-Assistenten allerdings massive Produktivitätssteigerungen verspricht, könnte enttäuscht werden. Philip Walsh, leitender Analyst in Gartners Softwareentwicklungsabteilung, meint, dass die Produktivitätsgewinne in der Praxis bescheiden ausfallen könnten – selbst wenn einige der optimistischsten Prognosen, die für manche Aufgaben eine Zeitersparnis von bis zu 50 Prozent erwarten, zutreffen sollten. Mit einem KI-Code-Assistenten käme die Zeitersparnis in 5-, 10-, 15-, 20-Minuten-Schritten. Liegt die Zeitersparnis nicht in einem bestimmten ausreichend großen Rahmen, sei es sehr schwierig, sie in wiederverwertbare Zeit umzumünzen.
Zudem verbringen Softwareentwickler nur einen relativ kleinen Teil ihrer Arbeit damit, neuen Code zu schreiben oder vorhandenen zu optimieren. Daher lägen CFOs und CEOs falsch mit der Theorie, dass Software-Developer, die ihre Arbeit mit Hilfe von KI doppelt so schnell erledigen, auch doppelt so produktiv seien. Dies beruhe auf der impliziten Annahme, dass Entwickler ihre gesamte Arbeitszeit mit dem Programmieren verbringen. Und das entspricht bei weitem nicht der Realität.
Wie sieht die Zukunft von Softwareentwicklern aus?
Keine Frage, KI erleichtert vieles im Arbeitsalltag. Zugleich wächst unter Arbeitnehmern die Sorge, eines Tages von Maschinen ersetzt zu werden. Diese Frage treibt auch Softwareentwickler um. Eine zuverlässige Antwort darauf lässt sich heute noch nicht treffen.
Fakt ist: Tools wie GitHub Copilot, Kite, Tabnine, ChatGPT oder AlphaCode werden immer leistungsfähiger und liefern bereits erstaunliche Ergebnisse. Noch ist der Code, den sie generieren, allerdings zuweilen fehlerhaft, instabil oder unsicher. In der Zukunft dürften hier jedoch deutliche Leistungsverbesserungen zu erwarten sein. Das könnte dazu führen, dass die KI-Programmierer effizienter – und damit auch kostengünstiger – arbeiten als ihre menschlichen Kollegen. Gut beraten ist, wer seine Fähigkeiten frühzeitig ausbaut und sich weitere Tätigkeitsfelder im Umfeld der Softwareentwicklung sucht.
Wichtige Skills für eine zukunftssichere Karriere als Entwickler
Werden künftig komplexe Programmieraufgaben vollständig von der KI erledigt, wären Entwickler stärker im Bereich Softwarearchitektur gefragt, sprich in der Planung und Qualitätssicherung. Zudem ist denkbar, dass sich die Anbieter von KI-Code-Assistenten auf beliebte Skript- und Programmiersprachen wie JavaScript, C++, Python oder PHP konzentrieren. Dementsprechend könnten sich weniger populäre Sprachen wie Fortran, Cobol oder ABAP als Nischen für Software Developer erweisen.
Ein weiteres spannendes Tätigkeitsfeld für Softwareentwickler ist das Prompt Engineering. Hierbei geht es darum, intelligente Assistenten mit den richtigen Anweisungen zu füttern und dadurch bestmögliche KI-Ergebnisse zu generieren. Aktuell besteht eine große Nachfrage nach diesen Experten, die wissen, wie sie das Optimum aus der KI herausholen.
Da sich die Aufgaben von Entwicklern weiter in Richtung Projektmanagement und (Kunden-) Kommunikation verschieben werden, ist ein versierter Umgang mit Kommunikations- und Kollaborationstools von großem Wert. Rund um die Softwareentwicklung sind in der Regel interdisziplinäre Teams am Werk, die sich etwa aus Frontend-, Backend- und Design-Spezialisten, DevOps, Testern, Scrum Master oder Product Ownern zusammensetzen.
Tools wie Slack, Trello oder Sharepoint halten Teams auf Kurs und helfen, umfangreiche Projekte zu planen, deren Fortschritt nachzuvollziehen, Dokumente zu teilen und räumliche Distanzen zu überbrücken. Soft Skills wie Empathie, Toleranz und Teamgeist sind ebenfalls für eine optimale Zusammenarbeit unverzichtbar. Alles, was die Kommunikation und Teamarbeit verbessert, steigert auch die Produktivität – und das kommt immer gut an.
Autorin: Sandra Bültermann
