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Vor eini­gen Jah­ren waren Soft­ware­ent­wick­ler in den Ban­ken und Fin­tech-Start­ups heiß begehrt – sie sind es zum Teil noch heu­te. Für eini­ge waren Soft­ware­ent­wick­ler mehr Künst­ler als Inge­nieu­re[1]Wel­chen Ein­fluss haben die Soft­ware­ent­wick­ler auf den Stil­wan­del im Ban­king?. Sie machen den Unter­schied bei der Ent­wick­lung benut­zer­freund­li­cher und Ska­lier­ba­re Apps. Ihre Exper­ti­se, ihr Kön­nen basiert dem­nach auf mehr oder weni­ger unver­wech­sel­ba­ren per­sön­li­chen Eigen­schaf­ten, die sich nur sehr ein­ge­schränkt stan­dar­di­sie­ren und auto­ma­ti­sie­ren lassen.

Das ist mitt­ler­wei­le anders.

So haben in der ver­g­au­gen­en­wo­che die Chefs von Sales­force und Meta kund getan, dass sie künf­tig deut­lich weni­ger Soft­ware­ent­wick­ler benö­ti­gen[2]Meta kün­digt Ende der Pro­gram­mie­rer an. Sales­force will die­ses Jahr über­haupt kei­ne neu­en Soft­ware­ent­wick­ler ein­stel­len[3]Pro­duk­ti­vi­täts­stei­ge­run­gen durch KI-Agen­ten: Sales­force will 2025 kei­ne Soft­ware­inge­nieu­re ein­stel­len. Der Grund: Mit­tels agen­ten­ba­sier­ter Auto­ma­ti­on kön­nen selbst kom­ple­xe­rer Pro­gram­me von KI-Agen­ten auto­ma­tisch erstellt werden.

Auf die Her­aus­for­de­run­gen bei der Umstel­lung auf KI-Soft­ware­ent­wick­ler ange­spro­chen, ant­wor­tet der CEO von Meta, Mark Zuckerberg:

Am Anfang wird es teu­rer sein und man kann effi­zi­en­ter wer­den. Und irgend­wann wird es einen Punkt geben, an dem ein Groß­teil des Codes in unse­ren Anwen­dun­gen, ein­schließ­lich der von uns gene­rier­ten KI, von KI-Inge­nieu­ren und nicht mehr von mensch­li­chen Inge­nieu­ren ent­wi­ckelt wird.

Ein Bei­spiel für die Ent­wick­lung ist der KI-Coding – Assis­tent Clau­de von Anthro­pic. Zu den Schlüs­sel­fak­to­ren für Clau­des Erfolg gehö­ren die Fähig­keit, bis zu 200.000 Token Kon­text zu ana­ly­sie­ren, Kohä­renz über meh­re­re Datei­en hin­weg auf­recht­zu­er­hal­ten und intel­li­gen­tes Bear­bei­ten und Löschen von Code. Die­se Fähig­kei­ten haben zu erheb­li­chen Pro­duk­ti­vi­täts­stei­ge­run­gen geführt, wobei Unter­neh­men wie Git­Lab von 25–50% Effi­zi­enz­ver­bes­se­run­gen bei Ent­wick­lungs­teams berich­ten, die Clau­de nut­zen[4]Clau­de revo­lu­tio­niert die Soft­ware­ent­wick­lung. Ein wei­te­res Bei­spiel ist der KI-Ent­wick­lungs­as­sis­tent (AIDA), mit dem Tei­le des Soft­ware­ent­wick­lungs­pro­zes­ses in Unter­neh­men auto­ma­ti­siert wer­den kön­nen. Der Her­stel­ler von AIDA, Harness, bie­tet wei­te­re KI-Agen­ten an, die den gesam­ten Lebens­zy­klus der Soft­ware­ent­wick­lung in Unter­neh­men beschleu­ni­gen. Zu den Agen­ten gehö­ren: AI DevOps Engi­neer (ADE), QA Assistant, AI Code Gene­ra­ti­on und ein AI Pro­duc­ti­vi­ty Insights Ser­vice[5]Harness bringt KI-Agen­ten für die Soft­ware­ent­wick­lung.

Eini­ge Beob­ach­ter gehen davon aus, dass die Ent­wick­ler­rol­le durch die Auto­ma­ti­sie­rung eher auf­ge­wer­tet als abge­wer­tet wird, indem der Fokus auf höher­wer­ti­ge Auf­ga­ben wie Sys­tem­ar­chi­tek­tur und Inno­va­ti­on gelenkt wird. Ange­sichts der rasan­ten Ent­wick­lung im Bereich der Agen­ten-Frame­works dürf­te auch die­se Domä­ne nur noch kur­ze Zeit gehal­ten wer­den[6]Vgl. dazu: Auto­Gen v0.4 mar­kiert wei­te­ren Fort­schritt der agen­ten­ba­sier­ten KI.

Der Stil­wan­del im Ban­king wird in der Soft­ware­ent­wick­lung daher künf­tig in erheb­li­chem Aus­maß von KI-Agen­ten beeinflusst.