Je mehr sich ändert
TL;DR: Die Werkzeuge der Softwareentwicklung verändern sich gerade in hoher Geschwindigkeit. Aus Autocomplete wurden Copilots, aus Copilots wurden recherchierende Agents. Was bleibt, sind Gesamtüberblick, Einordnung und die Verantwortung für Entscheidungen.
Plus ça change
Der französische Schriftsteller Alphonse Karr schrieb 1849: „Plus ça change, plus c’est la même chose.“
Je mehr sich verändert, desto mehr bleibt es dasselbe.
Für den aktuellen Wandel in der Softwareentwicklung klingt das zunächst nach einer gewagten Behauptung. Innerhalb weniger Jahre haben sich unsere Werkzeuge grundlegend verändert. Was vor Kurzem noch wie komfortables Autocomplete wirkte, kann heute recherchieren, planen, implementieren, testen und den eigenen Code reviewen.
Und trotzdem erkenne ich in meiner Arbeit vieles wieder.
Wissen vor AI
Ganz früher begann Entwicklung für mich mit Büchern, Ausbildung und Studium. Man baute Wissen auf, blieb am Ball, besuchte Konferenzen und versuchte, relevante Nachrichten im Blick zu behalten.
Später kamen Google und Stack Overflow hinzu. Konkrete Probleme ließen sich schneller recherchieren, doch die eigentliche Arbeit blieb umfangreich: Suchergebnisse vergleichen, Bibliotheken analysieren, Dokumentation lesen und prüfen, ob eine gefundene Lösung zum eigenen Kontext passte.
Mit GitHub entstanden zusätzliche Vertrauenssignale. Sterne, Aktivität, offene Issues und die Größe einer Community halfen bei der Einschätzung, ob eine Bibliothek einen Versuch wert sein könnte. Am Ende stand trotzdem häufig ein Proof of Concept: ausprobieren, wie weit man mit einem Ansatz tatsächlich kommt.
Dieses Vorgehen funktionierte. Es war nur vergleichsweise langsam und mühsam.
Die Kosten einer Einarbeitung hatten auch Einfluss auf Technologieentscheidungen. Wer über Jahre Wissen in einem Stack aufgebaut hatte, blieb eher dort. Nicht zwingend, weil dieser Stack für jede neue Aufgabe am besten geeignet war, sondern weil ein Wechsel erneut Recherche, Orientierung und den Aufbau von Erfahrungswissen verlangte.
Frag den Senior
Noch wichtiger als heute war dabei das Tribe Knowledge erfahrener Entwickler. Seniors kannten nicht nur eine Sprache oder ein Framework. Sie wussten, welche Ansätze bereits gescheitert waren, welche Dokumentation wichtige Details ausließ und warum das Team bestimmte Dinge auf eine ganz bestimmte Weise tat.
Dieses Wissen war wertvoll – und an Menschen gebunden.
Ein Gespräch konnte Tage eigener Recherche sparen. Gleichzeitig waren diese Menschen nicht unbegrenzt verfügbar. Fragen mussten zum richtigen Zeitpunkt gestellt, Antworten verstanden und anschließend auf das eigene Problem übertragen werden.
Das ist einer der größten Unterschiede zu heutigen Agents: Ich kann beliebig oft nachfragen. Der Agent wird nicht ungeduldig, hat keinen nächsten Termin und ist nie genervt, wenn ich eine Erklärung noch einmal aus einer anderen Perspektive brauche.
Manchmal fühlt sich das an wie der Zugriff auf einen geduldigen Senior Developer.
Nur ein wenig zu gefällig.
Von Autocomplete zum recherchierenden Agenten
Der Wandel kam nicht mit einem einzigen großen Sprung. Zunächst half die IDE. Autocomplete ergänzte bekannte Namen und Sprachkonstrukte. Copilot begann, größere Codeabschnitte vorzuschlagen.
Irgendwann ergänzte das Werkzeug nicht mehr nur die nächste Zeile. Ein Agent konnte für eine Aufgabe selbst recherchieren, Informationen zusammenführen, einen Lösungsweg entwickeln und daraus eine Implementierung ableiten.
Aus einer Eingabehilfe wurde ein Gesprächspartner. Aus dem Gesprächspartner wurde ein begrenzt selbstständig arbeitender Agent.
Damit veränderte sich für mich auch die Rolle von Erfahrung. Ich muss nicht jedes Detail eines neuen Technologie-Ökosystems bereits kennen, um darin erste fundierte Schritte zu machen. Wenn die grundlegenden Programmier- und Architekturkonzepte vorhanden sind, kann ein Agent beim Transfer helfen.
Die Sprache wird dadurch nicht egal. Aber die Entscheidung wird freier.
Der hilfreiche Agent ist nicht automatisch ein guter Berater
Agents möchten helfen. Das klingt wie eine ausschließlich positive Eigenschaft, kann aber selbst zum Problem werden. Ein gefälliger Agent baut den vorgeschlagenen Ansatz aus, statt zuerst zu fragen, ob der Ansatz überhaupt sinnvoll ist.
Ein echter Senior Developer widerspricht. Er kennt Nebenwirkungen, stellt Anforderungen infrage und weist gelegentlich darauf hin, dass schon die Ausgangsfrage in die falsche Richtung führt.
Deshalb hinterlege ich in Agent Files nicht nur technische Konventionen und Architekturregeln. Ich baue auch kritische Rollen auf. Agents sollen Annahmen prüfen, Gegenargumente suchen und nicht automatisch die erste Idee bestätigen.
Der Agent bleibt dadurch ein Werkzeug. Aber er wird zu einem besser konfigurierten Werkzeug – einem, das nicht nur Output erzeugt, sondern im Idealfall brauchbaren Widerstand leistet.
Vom Entwickler zum Orchestrator
Mit heutigen Agents kann ich mehr Arbeit parallelisieren. Während ein Implementierungsschritt läuft, kann ich an anderer Stelle UX-Research vorbereiten, ein Vorgehen analysieren oder verschiedene Dienstleister vergleichen lassen.
Die einzelnen Stränge müssen später wieder zusammengeführt werden. Dadurch verschiebt sich meine Arbeit. Ich bin weiterhin Entwickler, bewege mich aber zunehmend in einer Orchestrator-Rolle: ein wenig Lead Developer, Product Manager, UX Researcher und technischer Entscheider zugleich.
Das klingt nach zusätzlichem Koordinationsaufwand. Für mich fühlt es sich vor allem ziemlich gut an.
Es passt zu meiner Arbeitsweise, weil Produkt, Nutzererlebnis und Technik für mich ohnehin zusammengehören. Agents ermöglichen mir, diese Perspektiven gleichzeitig weiterzuentwickeln, ohne jeden Arbeitsschritt vollständig nacheinander selbst erledigen zu müssen.
Dieser Workflow hat ein Verfallsdatum
Ich gehe nicht davon aus, dass mein heutiger Ablauf lange unverändert bleibt. In einem halben Jahr werde ich vermutlich wieder anders mit Agents arbeiten. In einem Jahr werden Fähigkeiten selbstverständlich sein, die heute noch unzuverlässig wirken oder vollständig fehlen.
Ein nächster Schritt wäre für mich, dass Agents Dinge selbstständig wieder vorlegen können. Nicht als einfache Erinnerung nach einem festen Termin, sondern aufgrund eines veränderten Kontexts.
Vielleicht wurde eine Idee heute aus guten Gründen verworfen. Monate später ändert sich ein technischer Dienst, ein Preis, eine Schnittstelle oder eine Produktanforderung. Ein langfristig arbeitender Agent könnte erkennen, dass die damalige Begründung nicht mehr gilt, und die Entscheidung erneut zur Prüfung bringen.
Damit würde aus dem reaktiven Auftragnehmer stärker ein Begleiter, der nicht nur den aktuellen Kontext kennt, sondern auch die Geschichte eines Projekts und die Bedingungen früherer Entscheidungen.
Erfahrung wird nicht weniger wertvoll
Wenn Agents Wissen leichter zugänglich machen und immer größere Teile der Umsetzung übernehmen, liegt die Vermutung nahe, erfahrene Entwickler würden weniger wichtig.
Ich erwarte das Gegenteil.
Erfahrung zeigt sich nicht nur darin, eine bestimmte Syntax auswendig zu kennen oder eine Bibliothek ohne Hilfe bedienen zu können. Sie hilft dabei, Probleme einzuordnen, Zusammenhänge zu erkennen, Lösungswege zu bewerten und die richtigen Fragen zu stellen.
Ein Agent kann diese Fähigkeiten verstärken. Er kann recherchieren, erklären, Varianten vorbereiten und Aufgaben ausführen. Je besser jedoch das Urteilsvermögen auf der anderen Seite ist, desto sinnvoller lassen sich diese Möglichkeiten einsetzen.
Seniors verlieren damit nicht automatisch ihre Bedeutung als Wissensquelle. Ihre Erfahrung kann sich von einer knappen Ressource zu einem Multiplikator entwickeln.
Was gleich bleibt
Vor AI musste ich Wissen aus Büchern, Dokumentation, Google, Stack Overflow, Bibliotheken und Gesprächen zusammensetzen. Heute können Agents große Teile davon schneller recherchieren und in meinen konkreten Kontext übertragen. Morgen werden sie vielleicht frühere Entscheidungen selbst wieder auf den Tisch legen.
Der Gesamtüberblick und die Entscheidungen bleiben trotzdem in meiner Hand.
Ich muss verstehen, welches Problem wir lösen, welche Perspektiven zusammengehören und welche Konsequenzen eine Entscheidung hat. Ich muss Ergebnisse einordnen und am Ende dafür einstehen, was aus ihnen entsteht.
Die Werkzeuge verändern sich. Meine Rolle verändert sich mit ihnen. Vermutlich wird schon bald vieles von dem alt aussehen, was heute wie ein moderner AI-Workflow wirkt.
Plus ça change.