Ich erlebe es sehr stark an unseren Junioren - man liest keine Dokus mehr, man lernt die Sprache nicht mehr und die Anforderung ist das man schnell irgendwie das Ticket gelöst bekommt und somit auch PO/PM zufriedenstellt und kopiert munter Aufgabenstellung in KI, kopiert und wenn man später Anpassungen vornehmen soll können es die meisten Junioren nicht, weil Sie den Code nicht verstehen. Das ist eine erschreckende Entwicklung.
Bedank dich bei den immer steigenden Anforderungen und den immer enger werdenden Budgets. In den wenigsten Unternehmen hast du nur noch eine Programmiersprache und nur noch eine Handvoll Libraries. Meist switcht du zwischen Frontend, Backend und Infrastrutkur hin und her. Du musst AWS können, CDK oder Terraform, dann hast du im FE 10 Bundler, die man auch lustig hin und her doodlet, im BE dasselbe, du musst wissen, wie man den ganzen Kram absichert und bekommst keine Zeit dich irgendwie in ein Ticket einzuarbeiten, da dir sonst ein PO wieder vor dir hockt und ganz genaue Schätzungen erwartet. Ja, es gibt immer die Junioren, die zu doof sind, aber die sind nicht anders als wir damals waren. Bei uns lief der Kram damals on prem, du hattest nen Admin der alles macht und warst nur n Softwaredulli, der genug Zeit hatte sich in die Programmiersprache und die genutzten Libraries einzulesen. Heute bist du das Schweizer Taschenmesser auf Crack.
@@KD2139-b So erlebe ich es auch. Jetzt muss jeder alles können und man kann sich nicht mehr auf ein/zwei Bereiche konzentrieren. Am Ende kann niemand mehr irgendwas richtig sonder alles nur oberflächlich. Und da passt die KI natürlich super rein. Wenn man nicht weiter weiß einfach in der Chat schreiben und kopieren was auch immer da raus kommt.
@@paulsalomon9522 Die meisten Stellen für Junior-Entwickler definieren diese Position so, als würde sie erst mit einem Jahr Berufserfahrung beginnen. Deshalb schreiben sie zwar „Junior-Entwickler (m/w/d)“, setzen aber gleichzeitig mindestens ein Jahr Erfahrung voraus - obwohl ein Junior-Entwickler eigentlich zwischen 0 und 3 Jahren Erfahrung haben kann. Neulich habe ich eine Stellenanzeige gesehen, in der als Anforderung stand: „Wirtschaftsinformatik-Studium oder Ausbildung mit Berufserfahrung.“ Das bedeutet also, dass ein Wirtschaftsinformatiker keine Berufserfahrung braucht, aber jemand mit einer Ausbildung schon? Das erscheint mir unlogisch. Ebenso verwirrend finde ich Formulierungen wie „Uni-Absolvent oder ähnliche Qualifikationen.“ Was genau sind „ähnliche Qualifikationen“? Das kann alles Mögliche sein - ein Zertifikat, eine Weiterbildung, eine Ausbildung oder Berufserfahrung. Ich habe zwei IT-Ausbildungen abgeschlossen und bin seit zwei Jahren arbeitslos. Es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil sich Deutschland zu sehr auf Akademiker konzentriert. Es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil qualifizierte Personen über die Arbeitsagentur keine echte Chance bekommen, sondern stattdessen von Maßnahme zu Maßnahme geschickt werden. Und es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil der Arbeitsmarkt stur ist und nur perfekte Kandidaten will.
@@paulsalomon9522 Ein Bekannter von mir ist noch sehr jung. Er hat extra eigene Projekte umgesetzt, ist erst 22 Jahre alt und hat trotzdem bereits ein Jahr Arbeitslosigkeit hinter sich. Ich glaube nicht, dass jemals ein HR-Mitarbeiter oder sonst jemand seine Projekte wirklich durchlesen wird.
@@paulsalomon9522 Das Problem ist auch, dass jeder - egal wer - im IT-Bereich ständig dazulernen muss. In der Ausbildung zum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung werden zwei Jahre lang auch Inhalte zur Systemintegration vermittelt - und umgekehrt bei den Systemintegratoren auch Inhalte zur Anwendungsentwicklung. Alle IT-Auszubildenden lernen in der Schule Programmieren, obwohl viele von ihnen später gar nichts mit Programmierung zu tun haben werden. Ich weiß nicht, ob es in anderen Ländern genauso ist, aber selbst wenn, wäre das keine Rechtfertigung. Das größte Problem in der IT ist, dass Menschen so ausgebildet werden, dass sie theoretisch alles können sollen - obwohl sie am Ende des Tages für viele dieser Aufgaben gar nicht wirklich qualifiziert oder zuständig sind.
Ich schaue mir regelmäßig KI/LLMs und begutachte die Situation nüchtern. Auf den ersten Blick wirken die immer wie pure Magie und meinen alles zu wissen, aber wenn man sich dann die Antworten im Detail durchliest, merkt man schnell das sie am halluzinieren sind. Wenn du nach einem Algo. für Fibonacci in Sprache X fragst, spucken die immer eine saubere Lösung raus. Das funktioniert. Aber sobald du etwas anspruchsvollere Fragen (Thema mit wenig Doku und 0 Tutorials) hast und den Prompt sauber gefüttert hast, tja ... dann kommt nur noch Müll raus. Was hingegen gut mit LLMs funktioniert, man kann sie gut zum rubber ducky verwenden. Bis jetzt taugt der ganze KI kram nur für banale Probleme oder lustige Videos/Bilder
Wir haben letztens auch darüber philosophiert und wir als Softwareentwickler lieben KI. Wir können einfach schneller zu vielen Zielen kommen. Das gute: Probleme gibt es immer. Die gehen ja nicht aus. Firmen müssten eigentlich durch KI viel mehr Entwickler einstellen, um Konkurrenzfähig zu bleiben.
Also teilweise kenn ich basic apache Konfiguration besser als ChatGPT. Es schlägt teilweise falsche Sachen vor und wirkt überzeugt, dass es richtig sei. Aber FastAPI hab ich in wenigen Tagen gelernt (kann Python) mit KI, was einfach krass ist. Ich lerne damit einfach schneller, indem ich der KI auch das Gelernte "erkläre" und diese mich bestätigt oder korrigiert.
Der größte Nutzen von Copilot beim eigentlichen Programmieren ist für mich ganz klar, dass ich mich mehr auf die Programmstruktur, das Softwaredesign und den Programmfluss konzentrieren kann und weniger in der eigentlichen Implementierung verliere. Dabei kommt es natürlich immer darauf an, woran genau man arbeitet. Z.B. einem Projekt, in dem wir die Git Repositories meiner Abteilung strukturiert auslesen, um den aktuellen Stand analysieren zu können (z.B. Versionskontrolle für Wartungstätigkeiten). Hier hat Copilot enorm geholfen, da wir uns nicht mühselig durch API Dokumentationen wälzen mussten, sondern wir konnten direkt starten, einzelne Features zu implementieren. Natürlich ist hierbei wichtig, nicht den erstbesten generierten Code zu verwenden, sondern man muss den Überblick über seinen Code behalten. Hilfreich ist wie sonst auch, das Problem in kleine handhabbare Päckchen herunter zu brechen.
Ich fürchte, die Softwarequalität wird noch weiter abnehmen, da das Material, was die LLM zum lernen benutzt, irgentwann größtenteils bereits KI-generiert ist (Stichwort Modellkollaps en.wikipedia.org/wiki/Model_collapse )
"Entwickler: KI aus, Hirn an!" Ohne das Video zu schauen kommentiere ich mal. ich hab bisher wirklich gemerkt wie meine Code und auch Denkqualität durch die bequeme KI nachgelassen hat. Bin gespannt ob es darüber geht in diesem Video.
Ist nicht genau das das Problem? Soll kein Vorwurf sein, aber eine Überschrift zu lesen und so uninformiert zu kommentieren, ist doch von der Herangehensweise exakt das, was potentiell den Code so schlecht macht. Persönlich spüre ich keinen merklichen Unterschied in meiner Qualität. Der integrierte Github Copilot tippt nur wesentlich schneller als ich das könnte. Den Code lese ich natürlich trotzdem genau so aufmerksam. Bei Tests hilft er schon hier und da, weil er manche Standardfälle mit abdeckt, die ich gedanklich implizit abhake und gar nicht erst teste. Kann aber auch sein, dass das einer der Unterschiede zwischen Copilot und nicht integrierten LLMs ist. GPT wirft gerne mal Code mit komischen Variablen um sich, schreibt andere Codeteile um, die nur als Beispiel oder Referenz dienen sollten, sowas. Copilot dagegen kennt ja den Projektkontext und passt sich auch stilistisch weitgehend an. Heißt aber auch im Umkehrschluss: crap in, crap out - wenn der Code uneinheitlich und Mist ist, dann setzt der das rigorous so fort. GPT, Claude, etc. sind für einen ersten Einstieg hilfreich: Noch nie mit PlantUML ein Diagramm gebaut? Hier ein hässliches Beispiel. Sowas. Oder eben als Rubber Ducky um Ideen zu diskutieren - man muss ihn dann nur zum Einwand zwingen, sonst ist immer alles super und das hilft ja nicht.
Ich sehe eher das Problem in Shit in Shit Out. Ich hatte öfters der AI eine Aufgabe für eine Angular Componente gegeben. Er generiert 250-300 Zeilen an Typescript Code. Hat auch alles funktioniert, dann sagte ich ich der AI, mach die Aufgabe mit dem Angular Feature X und plötzlich sind es nur noch 30-40 Zeilen. Obendrauf ist es meistens erweiterbar. Wenn man weiß, was man entwickeln möchte und wie, sind AIs Top
Ein Informatiker hat in einem TH-cam Video etwas treffendes Postuliert... Er sagte wie folgt....die KI ist eine Kasperlepuppe und so lange ein Mensch seinen Arm in die Kasperlepuppe steckt..tanzt diese...einfach erklärt aber treffend
Um Prototypen zu bauen, als autocomplete on steroids, auf jeden Fall sehr sinnvoll. Freu mich dass die Entwicklung kam nachdem ich 15 Jahre schon entwickelt hab, blutige Anfänger haben momentan zu viel KI und die Versuchung ist groß, die KI die ganze Arbeit erledigen zu lassen, mit den Ergebnissen die im Video beschrieben sind...
Joot, egal ob man sich nun Code von StackOverflow oder von einer AI holt - Code sollte man doch besser nur dann implementieren, wenn man ihn versteht :-). Ich nutze AI ziemlich viel, aber dabei geht es oftmals um architekturelle Entscheidung, Samples und Erläuterung von fremden (unlesebaren) Code. Ich finde es klasse.
Ich versuche mit gerade mal vorzustellen wie viele bahnbrechende Erfindungen und Intuition und Instinkt in der Vergangenheit gemacht wurden. Da wird KI auf Dauer eine Menge Flurschaden anrichten da auch diese Skills eigentlich im Laufe des Lebens/ der Arbeit trainiert werden.
Ich hab auch schon mit Salesforce gearbeitet und hab es auch an vielen Stellen gehasst. Und deren Support war nie hilfreich und keineswegs lösungsorientiert. Also ja dem kann ich zustimmen. Ich stimme dir zu, dass KI Tool grundsätzlich hilfreich sind, aber gerade im Bezug auf Architektur und Wartbarkeit, bekommt man eben nicht unbedingt die besten Resultate. Es ist schon wichtig sich selbst dazu Gedanken zu machen, damit es dann am Ende auch gut wird.
Die LLMs sind gut, wenn sie selbst den Code komplett erzeugen, aber nicht so gut, wenn es an die Anpassung des Codes an bestehende Strukturen geht. Das kann sich noch ändern und wird es wahrscheinlich auch, aber man sollte trotzdem den Code, der erzeugt wurde, verstehen und anpassen können. Manchmal kommt auch kompletter Stuss dabei raus, was man natürlich erkennen muss und die Prompts entsprechend anpassen muss. Das kann man aber nicht, wenn man den Code nicht versteht und theoretisch selbst schreiben könnte. Im Moment sehe ich noch nicht, wie eine KI hier einen Softwareentwickler komplett ersetzen könnte.
Hallo, ich habe Salesforce in ganz guter Erinnerung. Wir hatten es in meiner letzten Firma im Einsatz und waren zufrieden damit. Ich muss aber dazu sagen, dass das inzwischen zehn Jahre her ist, da könnte sich das eine oder andere geändert haben.
Generierten code einfach nur blind zu übernehmen ist wie Abschreiben in der Schule: Lerneffekt null, weil der Nutzer das Problem nicht durchdenken und die Lösung sich nicht erarbeiten musste. Wenn ich als Junior nur abschreibe, lerne ich nix.
Wenn Features dem Nutzer nix bringen weil der Projektleiter inkompetent ist, hilft die beste LLM KI dieser Welt nix, um den Code automatisiert zu schreiben. Es geht darum, schlechte Features abzulehnen, indem man sein Hirn benutzt.
Ich nutze auch oft co Pilot. Aber das klappt echt nur bei einfachen stupiden Anforderungen. Ich hab den mal gebeten ein vier gewinnt Spiel erstellen zu lassen. Ey ey ey. Das war so verbuggt das ich es schneller selbst geschrieben hätte.
Ich greife meist zur KI wenn ich in 3 Minuten Google nicht zu Ziel komme. Aber die KI kann auch meist immer nur das was auch auf der ersten Google Seite gefunden wird. Aber für Projektmangementtätigkeiten ist es ganz cool. Sich Stichpunktlisten und Pläne generieren lassen um die dann hübsch in die Powerpoint zu packen. :D
Kommt es nicht irrsinnig aufs prompting an? Ich hab das gefühl wenn ich dem kollegen gpt in ner wall of text jedes detail doppelt und dreifach erkläre brauche ich danach nicht mehr so viele stunden für die anpassungen. 😅
Hallo David, Erst einmal danke für das Video. Ich muss allerdings sagen das du bei KI etwas zu kurzfristig denkst. Ich stimme dir vollkommen zu das KI momentan nicht viel mehr ist als ein hilfreiches Werkzeug und viele KI Produkte übertrieben oder unnötig sind. Allerdings solltest du bedenken das sich alles gerade rasant schnell weiter entwickelt. Ich hatte vor 6 Monaten mit GPT4o versucht eine Puzzle App zu schreiben, das ist aber komplett gescheitert. Jetzt ist es seit o1 bereits möglich, vollständige kleine Apps ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen, erstellen zu können. Klar macht die KI teilweise dramatische Fehler die können aber mit der nächsten Iteration behoben werden. Die Infrastruktur und die Sauberkeit des Codes ist natürlich auch fraglich wie da die KI da momentan noch vorgeht. Ich habe auch den Konflikt bei meinem privatem großem Code Projekt es zu „verseuchen“ mit copy past Code. Jetzt ist aber die Frage: wenn KI so gut wird das sie ein komplexes Code Projekt vollständig in ihren Kontext(Gedächtnis) aufnehmen kann und dieses wie ein echt guter Entwickler bearbeiten kann, ist es dann noch relevant wie der Code aussieht? Weil im Prinzip könnte dann die KI in Sekunden die gesamte Architektur neu ausrichten wenn es nötig wird. Ich denke die große Frage die es zu beantworten gilt ist: „Wo ist das echte Limit der Skalierung“, wenn wir annehmen das wir es fast erreicht haben dann bleibt KI ein Werkzeug, wenn es nochmal um den Faktor 20 - 50 sich erhöht dann kann die KI so gigantische Projekt bearbeiten und verwalten das es keinen Programmierer mehr braucht(AGI ähnliches oder gar ASI). Ein Beispiel: ---------------- Jemand eröffnet ein neues Restaurant und möchte sich dazu eine moderne Webseite und Bestellapp / Reservierungs App sich zulegen. Die AGI ähnliche KI kennt bereits alle Aspekte des Restaurants und kann auf Basis von den Informationen einen Web Server mieten und die gesamte Webseite + die (Web)Apps erstellen. Auch kann die KI alles auf Sicherheit und Performance, SEO und weiteres testen und optimieren. In dem Fall würde der Gastronom, der absolut keine Ahnung hat eher das bevorzugen als von einer Firma eine App zu nehmen wo er im Monat 100€ zahlen müsste. Was ich damit sagen will ist das möglicherweise eine fortschrittliche KI sich direkt an den Endkonsumenten wenden kann statt den „Umweg“ über einen Dienstleister zu machen. Falls du das noch nicht probiert hast hier ein Experiment: ---------------- Gebe das bei o3-mini ein und du bekommst eine nahezu vollständige App heraus. Versuche dann die App so weit es geht Stück für Stück auszubauen ohne eine einzelne Zeile Code zu schreiben, du wirst überrascht sein wie weit das geht. Hier ein Beispiel prompt: Erstelle mir eine mobile optimierte Einkaufszettel App in js und HTML Sie soll: - ein modernes mobil optimiertes Design haben - Man soll etwas per Text oder per Sprache hinzufügen können - Man soll die Posten bearbeiten und löschen können - man soll die Posten schnell und einfach abhacken können mit einem Tourch - Die Posten sollen im Web Storage gespeichert werden Würde mich freuen zu hören was deine Meinung dazu ist.
Ich glaube dass das mit der Qualität ein temporäres Problem ist. In ein bis zwei Jahren wird man als Mensch nicht mehr mithalten können. Allerdings nur was das reine coding anbelangt. Das zugrundeliegende Design und die Requirements muss man nach wie vor als Mensch schreiben. Überall wo es ein objektives richtig und falsch gibt, dass man durch Tests prüfen kann, sind langsam aber sicher die KI Modelle einfach irre gut. (O3 mit einem Elo von 2700 wird spätestens alles umkrempeln) Dort wo allerdings Kreativität und Werte in die Entscheidungen mit einfließen ist erstmal keine Änderung absehbar. Das ist aber auch genau der Teil der bei Softwareentwicklung am meisten Spaß macht.
In Zeiten, in denen eine Außenministerin ihre Bücher und Magisterarbeit mit STRG-C, STRG-V „erarbeitet“, passt das doch zum guten Ton. Diese Leute machen sich langfristig selbst überflüssig, weil sie über keine relevante Kompetenz mehr verfügen, die ihre hohen Gehälter rechtfertigen
Vielen Dank für das mutige und aus meiner Sicht mehr als berechtigte Video. Das Wort zum Sonntag ist dringend notwendig. Ich persönlich habe null Verständnis dafür, wie man als qualifizierter Entwickler überhaupt auf die Idee kommen kann, sogenannte KI zum "coden" einsetzen zu wollen, sebst wenn man das Resultat verantwortungsbewusst testen, ggf. anpassen und bewerten würde. In dem Fall würde man den Code ja auch gleich selbst schreiben, weil man das könnte, ohne Umweg und mit verantwortbarer Qualität. Ich mache mich jetzt wahrscheinlich hier sehr unbeliebt, aber für mich haben Entwickler, die sogenannte KI einsetzen, keinerlei Berufsehre und keinerlei Verständnis dafür, wie Softwareentwicklung funktioniert und wieviele Jahrzehnte Entwicklung des "Handwerks" man da über Bord wirft und mit Füßen tritt. Ich persönlich habe NULL Verständnis für Entwickler, die das einsetzen, in welcher Form auch immer, auch und gerade nicht im Schulungsbereich. Menschliches Lernen ist und bleibt zeitintensiv, ebenso eine verantwortungsbewusste Vorbereitung als Lehrender. Jeder Versuch, das umgehen zu wollen, ist sinnlos, verantwortungslos und schädlich für alle. Macht stattdessen eure Hausaufgaben, habt den A**** in der Hose und macht es SELBST. Nur dann werdet ihr etwas lernen, selbst Intelligenz beweisen und Schlimmeres helfen können, zu verhindern.
Gerade im Schulungsbereich kann die KI hilfreich sein. Dabei darf es nicht darum gehen der KI die Aufgabe lösen zu lassen, sondern darum Tests für das eigentliche Programm zu entwickeln. Auch eine einfache Codereview erscheint mir sinnvoll. Sind die Anforderungen widerspruchsfrei? Das darf man nicht einfach so glauben, sondern muss es hinterfragen. Die KI könnte auch ein Kunde mit unerfüllbaren Anforderungen sein. Wie bringt man den Kunden dazu erfüllbare Anforderungen zu stellen?
Wir reden aber über aktuelle KI. Wir sollten aber über KI Systeme unterhalten, die zuletzt den ARC AGI Test mit 88% bestanden haben. LLMs können logisch denken. Wie kann das sein? Ich meine das sind Textplapperer. Offenbar gibt die Konnektivität der Transformer eine neue emergente Fähigkeit her. Das ist besonders und sollte drastische Regularien bedingen. Unsere Branche wird sich in den nächsten 2-3 Jahren drastisch verändern.
Ich habe versucht, meinen Freund mit einem sexy Selfie zu beeindrucken. Wie sich herausstellte, habe ich es versehentlich an meine Mutter geschickt. Sie antwortete mit einem Daumen-nach-oben-Emoji. Peinlich💝
Au Man(n)... Wie peinlich... Noch peinlicher ist es, wenn man sich im Internet als Frau ausgibt, um andere Männer auf dubiose Seiten zu locken und abzuzocken.
Ich erlebe es sehr stark an unseren Junioren - man liest keine Dokus mehr, man lernt die Sprache nicht mehr und die Anforderung ist das man schnell irgendwie das Ticket gelöst bekommt und somit auch PO/PM zufriedenstellt und kopiert munter Aufgabenstellung in KI, kopiert und wenn man später Anpassungen vornehmen soll können es die meisten Junioren nicht, weil Sie den Code nicht verstehen. Das ist eine erschreckende Entwicklung.
Bedank dich bei den immer steigenden Anforderungen und den immer enger werdenden Budgets. In den wenigsten Unternehmen hast du nur noch eine Programmiersprache und nur noch eine Handvoll Libraries. Meist switcht du zwischen Frontend, Backend und Infrastrutkur hin und her. Du musst AWS können, CDK oder Terraform, dann hast du im FE 10 Bundler, die man auch lustig hin und her doodlet, im BE dasselbe, du musst wissen, wie man den ganzen Kram absichert und bekommst keine Zeit dich irgendwie in ein Ticket einzuarbeiten, da dir sonst ein PO wieder vor dir hockt und ganz genaue Schätzungen erwartet.
Ja, es gibt immer die Junioren, die zu doof sind, aber die sind nicht anders als wir damals waren. Bei uns lief der Kram damals on prem, du hattest nen Admin der alles macht und warst nur n Softwaredulli, der genug Zeit hatte sich in die Programmiersprache und die genutzten Libraries einzulesen. Heute bist du das Schweizer Taschenmesser auf Crack.
@@KD2139-b So erlebe ich es auch. Jetzt muss jeder alles können und man kann sich nicht mehr auf ein/zwei Bereiche konzentrieren. Am Ende kann niemand mehr irgendwas richtig sonder alles nur oberflächlich. Und da passt die KI natürlich super rein. Wenn man nicht weiter weiß einfach in der Chat schreiben und kopieren was auch immer da raus kommt.
@@paulsalomon9522 Die meisten Stellen für Junior-Entwickler definieren diese Position so, als würde sie erst mit einem Jahr Berufserfahrung beginnen. Deshalb schreiben sie zwar „Junior-Entwickler (m/w/d)“, setzen aber gleichzeitig mindestens ein Jahr Erfahrung voraus - obwohl ein Junior-Entwickler eigentlich zwischen 0 und 3 Jahren Erfahrung haben kann.
Neulich habe ich eine Stellenanzeige gesehen, in der als Anforderung stand: „Wirtschaftsinformatik-Studium oder Ausbildung mit Berufserfahrung.“ Das bedeutet also, dass ein Wirtschaftsinformatiker keine Berufserfahrung braucht, aber jemand mit einer Ausbildung schon? Das erscheint mir unlogisch.
Ebenso verwirrend finde ich Formulierungen wie „Uni-Absolvent oder ähnliche Qualifikationen.“ Was genau sind „ähnliche Qualifikationen“? Das kann alles Mögliche sein - ein Zertifikat, eine Weiterbildung, eine Ausbildung oder Berufserfahrung.
Ich habe zwei IT-Ausbildungen abgeschlossen und bin seit zwei Jahren arbeitslos. Es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil sich Deutschland zu sehr auf Akademiker konzentriert. Es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil qualifizierte Personen über die Arbeitsagentur keine echte Chance bekommen, sondern stattdessen von Maßnahme zu Maßnahme geschickt werden. Und es gibt einen „Fachkräftemangel“, weil der Arbeitsmarkt stur ist und nur perfekte Kandidaten will.
@@paulsalomon9522 Ein Bekannter von mir ist noch sehr jung. Er hat extra eigene Projekte umgesetzt, ist erst 22 Jahre alt und hat trotzdem bereits ein Jahr Arbeitslosigkeit hinter sich. Ich glaube nicht, dass jemals ein HR-Mitarbeiter oder sonst jemand seine Projekte wirklich durchlesen wird.
@@paulsalomon9522 Das Problem ist auch, dass jeder - egal wer - im IT-Bereich ständig dazulernen muss.
In der Ausbildung zum Fachinformatiker für Anwendungsentwicklung werden zwei Jahre lang auch Inhalte zur Systemintegration vermittelt - und umgekehrt bei den Systemintegratoren auch Inhalte zur Anwendungsentwicklung. Alle IT-Auszubildenden lernen in der Schule Programmieren, obwohl viele von ihnen später gar nichts mit Programmierung zu tun haben werden.
Ich weiß nicht, ob es in anderen Ländern genauso ist, aber selbst wenn, wäre das keine Rechtfertigung. Das größte Problem in der IT ist, dass Menschen so ausgebildet werden, dass sie theoretisch alles können sollen - obwohl sie am Ende des Tages für viele dieser Aufgaben gar nicht wirklich qualifiziert oder zuständig sind.
Ich schaue mir regelmäßig KI/LLMs und begutachte die Situation nüchtern. Auf den ersten Blick wirken die immer wie pure Magie und meinen alles zu wissen, aber wenn man sich dann die Antworten im Detail durchliest, merkt man schnell das sie am halluzinieren sind. Wenn du nach einem Algo. für Fibonacci in Sprache X fragst, spucken die immer eine saubere Lösung raus. Das funktioniert. Aber sobald du etwas anspruchsvollere Fragen (Thema mit wenig Doku und 0 Tutorials) hast und den Prompt sauber gefüttert hast, tja ... dann kommt nur noch Müll raus. Was hingegen gut mit LLMs funktioniert, man kann sie gut zum rubber ducky verwenden. Bis jetzt taugt der ganze KI kram nur für banale Probleme oder lustige Videos/Bilder
Wir haben letztens auch darüber philosophiert und wir als Softwareentwickler lieben KI. Wir können einfach schneller zu vielen Zielen kommen. Das gute: Probleme gibt es immer. Die gehen ja nicht aus. Firmen müssten eigentlich durch KI viel mehr Entwickler einstellen, um Konkurrenzfähig zu bleiben.
Also teilweise kenn ich basic apache Konfiguration besser als ChatGPT. Es schlägt teilweise falsche Sachen vor und wirkt überzeugt, dass es richtig sei. Aber FastAPI hab ich in wenigen Tagen gelernt (kann Python) mit KI, was einfach krass ist. Ich lerne damit einfach schneller, indem ich der KI auch das Gelernte "erkläre" und diese mich bestätigt oder korrigiert.
Der größte Nutzen von Copilot beim eigentlichen Programmieren ist für mich ganz klar, dass ich mich mehr auf die Programmstruktur, das Softwaredesign und den Programmfluss konzentrieren kann und weniger in der eigentlichen Implementierung verliere. Dabei kommt es natürlich immer darauf an, woran genau man arbeitet. Z.B. einem Projekt, in dem wir die Git Repositories meiner Abteilung strukturiert auslesen, um den aktuellen Stand analysieren zu können (z.B. Versionskontrolle für Wartungstätigkeiten). Hier hat Copilot enorm geholfen, da wir uns nicht mühselig durch API Dokumentationen wälzen mussten, sondern wir konnten direkt starten, einzelne Features zu implementieren. Natürlich ist hierbei wichtig, nicht den erstbesten generierten Code zu verwenden, sondern man muss den Überblick über seinen Code behalten. Hilfreich ist wie sonst auch, das Problem in kleine handhabbare Päckchen herunter zu brechen.
Wie immer beim Management - "Gier frisst Hirn"
Ich fürchte, die Softwarequalität wird noch weiter abnehmen, da das Material, was die LLM zum lernen benutzt, irgentwann größtenteils bereits KI-generiert ist (Stichwort Modellkollaps en.wikipedia.org/wiki/Model_collapse )
"Entwickler: KI aus, Hirn an!" Ohne das Video zu schauen kommentiere ich mal.
ich hab bisher wirklich gemerkt wie meine Code und auch Denkqualität durch die bequeme KI nachgelassen hat.
Bin gespannt ob es darüber geht in diesem Video.
Ich genauso 😢
Ist nicht genau das das Problem? Soll kein Vorwurf sein, aber eine Überschrift zu lesen und so uninformiert zu kommentieren, ist doch von der Herangehensweise exakt das, was potentiell den Code so schlecht macht.
Persönlich spüre ich keinen merklichen Unterschied in meiner Qualität. Der integrierte Github Copilot tippt nur wesentlich schneller als ich das könnte. Den Code lese ich natürlich trotzdem genau so aufmerksam.
Bei Tests hilft er schon hier und da, weil er manche Standardfälle mit abdeckt, die ich gedanklich implizit abhake und gar nicht erst teste.
Kann aber auch sein, dass das einer der Unterschiede zwischen Copilot und nicht integrierten LLMs ist. GPT wirft gerne mal Code mit komischen Variablen um sich, schreibt andere Codeteile um, die nur als Beispiel oder Referenz dienen sollten, sowas. Copilot dagegen kennt ja den Projektkontext und passt sich auch stilistisch weitgehend an. Heißt aber auch im Umkehrschluss: crap in, crap out - wenn der Code uneinheitlich und Mist ist, dann setzt der das rigorous so fort.
GPT, Claude, etc. sind für einen ersten Einstieg hilfreich: Noch nie mit PlantUML ein Diagramm gebaut? Hier ein hässliches Beispiel. Sowas.
Oder eben als Rubber Ducky um Ideen zu diskutieren - man muss ihn dann nur zum Einwand zwingen, sonst ist immer alles super und das hilft ja nicht.
Ich deaktivier misten copilot und verwende es nur wenn ich nervige sachen mach...
Mir macht das lernen spass, nicht das raushauen von schlechten code
Ich sehe eher das Problem in Shit in Shit Out. Ich hatte öfters der AI eine Aufgabe für eine Angular Componente gegeben. Er generiert 250-300 Zeilen an Typescript Code. Hat auch alles funktioniert, dann sagte ich ich der AI, mach die Aufgabe mit dem Angular Feature X und plötzlich sind es nur noch 30-40 Zeilen. Obendrauf ist es meistens erweiterbar. Wenn man weiß, was man entwickeln möchte und wie, sind AIs Top
Ein Informatiker hat in einem TH-cam Video etwas treffendes Postuliert...
Er sagte wie folgt....die KI ist eine Kasperlepuppe und so lange ein Mensch seinen Arm in die Kasperlepuppe steckt..tanzt diese...einfach erklärt aber treffend
Gut beschrieben
Um Prototypen zu bauen, als autocomplete on steroids, auf jeden Fall sehr sinnvoll. Freu mich dass die Entwicklung kam nachdem ich 15 Jahre schon entwickelt hab, blutige Anfänger haben momentan zu viel KI und die Versuchung ist groß, die KI die ganze Arbeit erledigen zu lassen, mit den Ergebnissen die im Video beschrieben sind...
Joot, egal ob man sich nun Code von StackOverflow oder von einer AI holt - Code sollte man doch besser nur dann implementieren, wenn man ihn versteht :-). Ich nutze AI ziemlich viel, aber dabei geht es oftmals um architekturelle Entscheidung, Samples und Erläuterung von fremden (unlesebaren) Code. Ich finde es klasse.
Ich versuche mit gerade mal vorzustellen wie viele bahnbrechende Erfindungen und Intuition und Instinkt in der Vergangenheit gemacht wurden. Da wird KI auf Dauer eine Menge Flurschaden anrichten da auch diese Skills eigentlich im Laufe des Lebens/ der Arbeit trainiert werden.
Ich hab auch schon mit Salesforce gearbeitet und hab es auch an vielen Stellen gehasst. Und deren Support war nie hilfreich und keineswegs lösungsorientiert. Also ja dem kann ich zustimmen.
Ich stimme dir zu, dass KI Tool grundsätzlich hilfreich sind, aber gerade im Bezug auf Architektur und Wartbarkeit, bekommt man eben nicht unbedingt die besten Resultate.
Es ist schon wichtig sich selbst dazu Gedanken zu machen, damit es dann am Ende auch gut wird.
Die LLMs sind gut, wenn sie selbst den Code komplett erzeugen, aber nicht so gut, wenn es an die Anpassung des Codes an bestehende Strukturen geht. Das kann sich noch ändern und wird es wahrscheinlich auch, aber man sollte trotzdem den Code, der erzeugt wurde, verstehen und anpassen können. Manchmal kommt auch kompletter Stuss dabei raus, was man natürlich erkennen muss und die Prompts entsprechend anpassen muss. Das kann man aber nicht, wenn man den Code nicht versteht und theoretisch selbst schreiben könnte. Im Moment sehe ich noch nicht, wie eine KI hier einen Softwareentwickler komplett ersetzen könnte.
Danke für ein wieder sehr informatives Video. Ein Podcast wäre auch was Feines für unterwegs. Da würde 1:1 die Audiospur der Videos genügen.
Viele Devs verwenden, warum auch immer, nicht das Copilot Feature um Regeln zu definieren und diese als Kontext mitzugeben.
Hallo, ich habe Salesforce in ganz guter Erinnerung. Wir hatten es in meiner letzten Firma im Einsatz und waren zufrieden damit. Ich muss aber dazu sagen, dass das inzwischen zehn Jahre her ist, da könnte sich das eine oder andere geändert haben.
Generierten code einfach nur blind zu übernehmen ist wie Abschreiben in der Schule: Lerneffekt null, weil der Nutzer das Problem nicht durchdenken und die Lösung sich nicht erarbeiten musste. Wenn ich als Junior nur abschreibe, lerne ich nix.
Wenn Features dem Nutzer nix bringen weil der Projektleiter inkompetent ist, hilft die beste LLM KI dieser Welt nix, um den Code automatisiert zu schreiben. Es geht darum, schlechte Features abzulehnen, indem man sein Hirn benutzt.
Ich nutze auch oft co Pilot. Aber das klappt echt nur bei einfachen stupiden Anforderungen.
Ich hab den mal gebeten ein vier gewinnt Spiel erstellen zu lassen. Ey ey ey. Das war so verbuggt das ich es schneller selbst geschrieben hätte.
Stell dir mal folgenden Satz in deinem Arbeitszeugnis vor: "Konnte durch Nutzung von KI seine Fähigkeiten merklich steigern."
Ich greife meist zur KI wenn ich in 3 Minuten Google nicht zu Ziel komme. Aber die KI kann auch meist immer nur das was auch auf der ersten Google Seite gefunden wird.
Aber für Projektmangementtätigkeiten ist es ganz cool. Sich Stichpunktlisten und Pläne generieren lassen um die dann hübsch in die Powerpoint zu packen. :D
Kommt es nicht irrsinnig aufs prompting an? Ich hab das gefühl wenn ich dem kollegen gpt in ner wall of text jedes detail doppelt und dreifach erkläre brauche ich danach nicht mehr so viele stunden für die anpassungen. 😅
Hallo David,
Erst einmal danke für das Video.
Ich muss allerdings sagen das du bei KI etwas zu kurzfristig denkst.
Ich stimme dir vollkommen zu das KI momentan nicht viel mehr ist als ein hilfreiches Werkzeug und viele KI Produkte übertrieben oder unnötig sind.
Allerdings solltest du bedenken das sich alles gerade rasant schnell weiter entwickelt.
Ich hatte vor 6 Monaten mit GPT4o versucht eine Puzzle App zu schreiben, das ist aber komplett gescheitert.
Jetzt ist es seit o1 bereits möglich, vollständige kleine Apps ohne eine Zeile Code schreiben zu müssen, erstellen zu können.
Klar macht die KI teilweise dramatische Fehler die können aber mit der nächsten Iteration behoben werden.
Die Infrastruktur und die Sauberkeit des Codes ist natürlich auch fraglich wie da die KI da momentan noch vorgeht. Ich habe auch den Konflikt bei meinem privatem großem Code Projekt es zu „verseuchen“ mit copy past Code.
Jetzt ist aber die Frage: wenn KI so gut wird das sie ein komplexes Code Projekt vollständig in ihren Kontext(Gedächtnis) aufnehmen kann und dieses wie ein echt guter Entwickler bearbeiten kann, ist es dann noch relevant wie der Code aussieht?
Weil im Prinzip könnte dann die KI in Sekunden die gesamte Architektur neu ausrichten wenn es nötig wird.
Ich denke die große Frage die es zu beantworten gilt ist: „Wo ist das echte Limit der Skalierung“, wenn wir annehmen das wir es fast erreicht haben dann bleibt KI ein Werkzeug, wenn es nochmal um den Faktor 20 - 50 sich erhöht dann kann die KI so gigantische Projekt bearbeiten und verwalten das es keinen Programmierer mehr braucht(AGI ähnliches oder gar ASI).
Ein Beispiel: ----------------
Jemand eröffnet ein neues Restaurant und möchte sich dazu eine moderne Webseite und Bestellapp / Reservierungs App sich zulegen.
Die AGI ähnliche KI kennt bereits alle Aspekte des Restaurants und kann auf Basis von den Informationen einen Web Server mieten und die gesamte Webseite + die (Web)Apps erstellen.
Auch kann die KI alles auf Sicherheit und Performance, SEO und weiteres testen und optimieren.
In dem Fall würde der Gastronom, der absolut keine Ahnung hat eher das bevorzugen als von einer Firma eine App zu nehmen wo er im Monat 100€ zahlen müsste.
Was ich damit sagen will ist das möglicherweise eine fortschrittliche KI sich direkt an den Endkonsumenten wenden kann statt den „Umweg“ über einen Dienstleister zu machen.
Falls du das noch nicht probiert hast hier ein Experiment: ----------------
Gebe das bei o3-mini ein und du bekommst eine nahezu vollständige App heraus. Versuche dann die App so weit es geht Stück für Stück auszubauen ohne eine einzelne Zeile Code zu schreiben, du wirst überrascht sein wie weit das geht.
Hier ein Beispiel prompt:
Erstelle mir eine mobile optimierte Einkaufszettel App in js und HTML
Sie soll:
- ein modernes mobil optimiertes Design haben
- Man soll etwas per Text oder per Sprache hinzufügen können
- Man soll die Posten bearbeiten und löschen können
- man soll die Posten schnell und einfach abhacken können mit einem Tourch
- Die Posten sollen im Web Storage gespeichert werden
Würde mich freuen zu hören was deine Meinung dazu ist.
Die Antwort ist doch KI generiert!
Passt, lieber selber schreiben und "KI" als Autocomplete (maximal) benutzen.
Also Salesforce ist ein absoluter UX Albtraum.
👍👍
Ich glaube dass das mit der Qualität ein temporäres Problem ist. In ein bis zwei Jahren wird man als Mensch nicht mehr mithalten können. Allerdings nur was das reine coding anbelangt. Das zugrundeliegende Design und die Requirements muss man nach wie vor als Mensch schreiben. Überall wo es ein objektives richtig und falsch gibt, dass man durch Tests prüfen kann, sind langsam aber sicher die KI Modelle einfach irre gut. (O3 mit einem Elo von 2700 wird spätestens alles umkrempeln) Dort wo allerdings Kreativität und Werte in die Entscheidungen mit einfließen ist erstmal keine Änderung absehbar. Das ist aber auch genau der Teil der bei Softwareentwicklung am meisten Spaß macht.
Die gleiche Aussage wie jedes Jahr.
Hört! Hört!
In Zeiten, in denen eine Außenministerin ihre Bücher und Magisterarbeit mit STRG-C, STRG-V „erarbeitet“, passt das doch zum guten Ton. Diese Leute machen sich langfristig selbst überflüssig, weil sie über keine relevante Kompetenz mehr verfügen, die ihre hohen Gehälter rechtfertigen
Vielen Dank für das mutige und aus meiner Sicht mehr als berechtigte Video.
Das Wort zum Sonntag ist dringend notwendig. Ich persönlich habe null Verständnis dafür, wie man als qualifizierter Entwickler überhaupt auf die Idee kommen kann, sogenannte KI zum "coden" einsetzen zu wollen, sebst wenn man das Resultat verantwortungsbewusst testen, ggf. anpassen und bewerten würde. In dem Fall würde man den Code ja auch gleich selbst schreiben, weil man das könnte, ohne Umweg und mit verantwortbarer Qualität.
Ich mache mich jetzt wahrscheinlich hier sehr unbeliebt, aber für mich haben Entwickler, die sogenannte KI einsetzen, keinerlei Berufsehre und keinerlei Verständnis dafür, wie Softwareentwicklung funktioniert und wieviele Jahrzehnte Entwicklung des "Handwerks" man da über Bord wirft und mit Füßen tritt.
Ich persönlich habe NULL Verständnis für Entwickler, die das einsetzen, in welcher Form auch immer, auch und gerade nicht im Schulungsbereich. Menschliches Lernen ist und bleibt zeitintensiv, ebenso eine verantwortungsbewusste Vorbereitung als Lehrender. Jeder Versuch, das umgehen zu wollen, ist sinnlos, verantwortungslos und schädlich für alle. Macht stattdessen eure Hausaufgaben, habt den A**** in der Hose und macht es SELBST. Nur dann werdet ihr etwas lernen, selbst Intelligenz beweisen und Schlimmeres helfen können, zu verhindern.
Gerade im Schulungsbereich kann die KI hilfreich sein. Dabei darf es nicht darum gehen der KI die Aufgabe lösen zu lassen, sondern darum Tests für das eigentliche Programm zu entwickeln. Auch eine einfache Codereview erscheint mir sinnvoll.
Sind die Anforderungen widerspruchsfrei? Das darf man nicht einfach so glauben, sondern muss es hinterfragen.
Die KI könnte auch ein Kunde mit unerfüllbaren Anforderungen sein. Wie bringt man den Kunden dazu erfüllbare Anforderungen zu stellen?
Wir reden aber über aktuelle KI. Wir sollten aber über KI Systeme unterhalten, die zuletzt den ARC AGI Test mit 88% bestanden haben. LLMs können logisch denken. Wie kann das sein? Ich meine das sind Textplapperer. Offenbar gibt die Konnektivität der Transformer eine neue emergente Fähigkeit her. Das ist besonders und sollte drastische Regularien bedingen. Unsere Branche wird sich in den nächsten 2-3 Jahren drastisch verändern.
Ich habe versucht, meinen Freund mit einem sexy Selfie zu beeindrucken. Wie sich herausstellte, habe ich es versehentlich an meine Mutter geschickt. Sie antwortete mit einem Daumen-nach-oben-Emoji. Peinlich💝
Geh Kacken!
Au Man(n)... Wie peinlich... Noch peinlicher ist es, wenn man sich im Internet als Frau ausgibt, um andere Männer auf dubiose Seiten zu locken und abzuzocken.