Ein Ingenieur hat einen Thread verfasst, in dem er argumentiert, dass das größte Problem in der modernen Softwareentwicklung nicht darin liegt, dass KI den gesamten Code generiert – sondern darin, dass niemand ihn liest. Der Tweet mit dem Titel „Das Problem ist nicht der KI-Code, sondern niemand weiß mehr etwas“ stellt eine direkte Herausforderung der Annahme dar, dass KI-generierter Code die Zukunft der Technik ist.
Der Ingenieur beschreibt einen Arbeitsplatz, an dem ganze Teams sich auf Claude, ein KI-Sprachmodell, verlassen, um Code, Tests, Spezifikationen und Berichte zu schreiben. Niemand im Team mag es. Niemand behebt Fehler. Niemand denkt mehr. Der Thread argumentiert, dass diese Abhängigkeit von KI die Technik nicht besser, sondern schlechter macht.
Der Ingenieurs Einwand gegen Claude-gesteuerte Teams
Der Ingenieur beginnt mit einer Beschreibung seiner neuen Rolle in einem großen Unternehmen. Es liegt ein halbes Monat seit Beginn seiner Tätigkeit zurück, und der Zustand der Technik ist miserabel. Niemand weiß etwas über die Systemarchitektur oder die Absicht hinter dem Code.
Sie beschreiben einen Kreislauf, in dem das mittlere Management KI vehement vorantreibt und Teams gezwungen sind, so viel wie möglich auszuliefern. Das höhere Management sagt, das Ausliefern von Code sei kein Engpass, also warum sind wir langsam? Die Leute arbeiten 12 bis 13 Stunden am Tag, nur um die Eingabetaste zu drücken. Niemand liest etwas. Menschen in Unternehmen machen nichts selbstständig.
Niemand in meinem Team mag das. Sie werden gezwungen, so viel wie möglich auszuliefern. Ich habe mehrfach von der höheren Führungsebene gehört, dass das Ausliefern von Code kein Engpass sei, also warum sind wir langsam?
Der Ingenieur merkt an, dass jeder, vom L1- bis zum L7-Ingenieur, dasselbe tut. Mit Claude sprechen. Es gibt kein Gefühl des Sieges. Alles wird von LLMs erledigt.
Data Engineering und die Wissenslücke
Nicht jeder ist der Meinung, dass KI überall Dinge überflüssig macht. Hoyt Emerson, ein Datenprofi, argumentierte, dass Datenleute immer alles über das Produkt und das Geschäft von Tag eins an wissen mussten.
Datenleute sind anders. Wir mussten alles (oder vieles, oder Experten für Fachgebiete hinzuziehen) wissen, um es herauszufinden, schrieb Hoyt. Aber KI macht dies überflüssig, oder scheinbar überflüssig.
Der Ingenieur erwidert, dass dieses Wissen für Menschen fehlt, die heute anfangen. Wenn man in einem neuen Feld startet, geht dieses grundlegende Verständnis verloren. KI beseitigt Reibungsverluste für Data Engineers, ersetzt aber nicht das Wissen, das vorher vorhanden war.
Das Dilemma des Produktmanagers
Sean Behan, ein Produktmanager, brachte einen ähnlichen Punkt bezüglich dessen an, was KI für seine Rolle bedeutet. Er hat immer Produktmenschen bewundert, die nicht programmieren können, aber ein Team führen können, um die Software zu erhalten, die sie wollen.
„Ich habe immer Produktmenschen bewundert, die nicht programmieren können, aber ein Team führen können, um die Software zu erhalten, die sie wollen“, schrieb Sean. „Zu wissen, was man will, war schon immer der schwierigste Teil.“
Mit KI könnte ein guter Produktmanager nun alles bauen, was er will, einen Markt finden, es gut aussehen lassen und es schnell erledigen. Aber die Grundlage leidet.
„Wenn man nicht programmieren kann, baut man im Wesentlichen eine sehr schlechte Grundlage für ein Produkt, das sehr schwer zu warten ist“, warnte Sean. „Obwohl KI dabei auch besser wird, besonders wenn man oft iteriert, aber trotzdem, wenn man die falsche Sprache oder das falsche mentale Modell wählt, hat man von Anfang an den falschen Start.“
Es hilft immer noch, die Grundlagen zu kennen, schloss er: für Programmierung und Produktdesign, und für einen guten PM, der weiß, was benötigt wird, aber auch System- und Architekturentwurf versteht.
Wartung ist der wahre Chef
Der Ingenieur argumentiert, dass das manuelle Schreiben von Code vielleicht tot ist, aber es hilft. Geschmack zu haben, ist mit KI wichtiger denn je. Aber der finale Boss ist immer die Wartung.
Je einfacher es ist, eine schnelle Pipeline, App oder BI-Dashboard zu erstellen, desto mehr muss man warten. Und wenn niemand etwas weiß, kann das wirklich schwierig werden.
Warum Menschen immer noch benötigt werden
Der Thread endet mit einem Punkt über Richtung und Orchestrierung. Die KI kann sich nicht selbst auffordern, daher sind Menschen immer noch benötigt, um den Prozess zu lenken und zu orchestrieren.
Warum brauchen wir überhaupt Menschen? Für mich ist es ein deutliches Zeichen, dass Menschen noch benötigt werden, um es zu lenken und zu orchestrieren.
Intention, Geschmack, Design und Architektur sind Killerfunktionen in der heutigen Welt. Aber sobald diese fehlen oder schlimmer noch, grundlegende Dinge verloren gehen, ist es wirklich gefährlich.
Selbstverursachte Probleme
Der Ingenieur liest, dass dies ein selbstverursachtes Problem ist. Wenn Unternehmen immer noch Berufsanfänger einstellen würden, würde das Problem nicht auftreten. Aber die Einstellung von Berufsanfängern ist nicht so einfach, wie es klingt.
Der Thread verweist auf Kris Jenkins, der über die Sorge des mittleren Managements spricht, nicht über die Vibe-Codierung bei Danger of AI oder LLMs. Er weist auch auf die Idee hin, dass es, wenn es von einem Menschen konsumiert wird, von einem Menschen geschrieben werden sollte.
Die harten Zahlen
- Der Ingenieur ist seit einem halben Monat im Unternehmen
- Teammitglieder arbeiten 12 bis 13 Stunden am Tag
- Der Ingenieur beschreibt den Zustand der Ingenieurarbeit als „schrecklich“
- Der Tweet-Titel lautet: „Das Problem ist nicht der KI-Code, sondern niemand weiß mehr etwas.“
Die Zeitplan-Tabelle
| Stadium | Detail (Einzelheit) |
|---|---|
| New role (Neue Rolle) | Started half a month ago (Vor etwa zwei Wochen begonnen) |
| Daily hours (Tägliche Stunden) | 12 to 13 (12 bis 13 Uhr) |
| Management push (Forderung des Managements) | Das mittlere Management drängt auf den verstärkten Einsatz von KI. ) |
| Team reaction (Reaktion des Teams) | Nobody likes it (Es gefällt niemandem) |
| Knowledge gap (Wissenslücke) | Nobody knows anything about system architecture (Niemand weiß etwas über die Systemarchitektur) |
| Foundation warning (Warnung der Stiftung) | Falsche Sprache oder falsches Denkmodell. |
| Endurteil | Wartung ist der Chef |
Unsere Sicht auf den Thread
Das Argument des Ingenieurs ist ein Warnschuss in Richtung eines Arbeitsplatztrends. Sie argumentieren nicht, dass KI nutzlos ist. Sie argumentieren, dass KI schlecht eingesetzt wird — dass Teams das Lesen, das Design und die Absicht zugunsten von Claude aufgeben.
Das Ergebnis sind ungedokumentierte Systeme, unübersichtliche Codebasen und Teams, die Fehler nicht beheben können, weil niemand mehr weiß, warum der Code existiert. Das ist ein echtes Problem, und es verschlimmert sich.
Die Stärke des Threads liegt in seiner Spezifität. Der Ingenieur beschreibt ein bestimmtes Unternehmen, ein bestimmtes Team, einen bestimmten Workflow und einen bestimmten Ausfallmodus. Der Ausfall liegt nicht darin, dass KI kaputt ist. Der Ausfall liegt darin, dass die Menschen ihre Arbeit aufgegeben haben.
Die Lösung des Ingenieurs ist nicht, KI zu verbieten. Es ist, Teams nicht zu zwingen, etwas auszuliefern, ohne zu verstehen, was sie ausliefern. Lies den Code. Verstehe die Architektur. Dokumentiere die Entscheidungen. Das sind keine neuen Forderungen. Das sind die Forderungen professioneller Softwareentwicklung.
Der Thread ist eine Erinnerung daran, dass Werkzeuge nicht ausreichen. Werkzeuge verstärken, was bereits vorhanden ist. Wenn bereits Ignoranz vorhanden ist, verstärkt das Werkzeug die Ignoranz. Wenn bereits Neugier und Disziplin vorhanden sind, verstärkt das Werkzeug auch das.
Der Thread ist ein Aufruf, sich daran zu erinnern, was Softwareentwicklung eigentlich sein soll. Es soll ein Handwerk sein, bei dem die Leute verstehen, was sie bauen. Es soll ein Beruf sein, bei dem die Leute sich um die Qualität des Codes kümmern, den sie produzieren. Es soll eine Praxis sein, bei der die Leute ihre Arbeit dokumentieren, damit andere sie später verstehen können.
Wenn diese Dinge verschwinden, wird der Code zur Belastung. Wenn niemand mehr etwas weiß, ist das System zerbrechlich. Wenn das Team aufhört zu denken, hört das Produkt auf, sich zu verbessern.
Der Tweet des Ingenieurs ist eine Warnung. Es ist auch eine Bitte. Das Problem ist nicht der KI-Code. Das Problem ist, dass niemand mehr etwas weiß. Behebe das, und der Code wird folgen. Ignoriere es, und der Code wird verrotten.
Der Thread endet mit einer Warnung bezüglich der Wartung. Je einfacher es ist, schnell eine Pipeline, App oder ein BI-Dashboard zu erstellen, desto mehr muss man warten. Und wenn niemand etwas weiß, kann das wirklich schwierig werden.
Das ist der Endboss. Es ist immer der Endboss. Es ist der Boss, den die KI nicht für Sie kämpfen kann.
Der Thread ist eine Erinnerung daran, dass die Zukunft der Software nicht um schnellere Generierung geht. Es geht um langsameres Verständnis. Es geht um die Menschen, die sich hinsetzen, den Code lesen und sich fragen, warum. Es geht um die Menschen, die es nicht zulassen, dass Claude alle Arbeiten erledigt.
Der Tweet des Ingenieurs ist ein Aufruf zum Handeln. Es ist ein Aufruf, den Wahnsinn zu stoppen. Es ist ein Aufruf, das Handwerk zurückzugewinnen. Es ist ein Aufruf, sich daran zu erinnern, dass der Code nicht der springende Punkt ist. Der springende Punkt ist, was der Code bewirkt, und wer ihn versteht.
Das Problem ist nicht der KI-Code. Das Problem ist, dass niemand mehr etwas weiß. Beheben Sie das, und der Code wird folgen. Ignorieren Sie es, und der Code wird verrotten.
Quelle: „Das Problem ist nicht der KI-Code, sondern niemand weiß mehr etwas“, ssp.sh.
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