Ich verbringe weniger Zeit mit dem Schreiben von Code als je zuvor
Ich entwickle mehr Software als je zuvor.
KI hat meine Engineering-Arbeit nicht reduziert. Sie hat verändert, wie Engineering aussieht.
Vor fünf Jahren habe ich Produktivität an Zeilen von Code oder gemergeden Pull Requests gemessen. Ich dachte, mehr Code zu schreiben bedeute, mehr Wert zu schaffen. Ich lag falsch. Es war einfach nur das am leichtesten zu messende Kriterium.
Heute sieht mein Arbeitstag anders aus. Ich verbringe weniger Zeit damit, Code zu tippen. Ich verbringe mehr Zeit mit:
• Review von KI-generiertem Code • Entwurf von Systemarchitekturen • Definition von Geschäftsregeln • Datenmodellierung • Validierung von Annahmen • Erstellung von Evaluierungs-Pipelines
Der Flaschenhals in der Softwareentwicklung war noch nie die Tippgeschwindigkeit. Der Flaschenhals ist das Verständnis.
Man muss Nutzer, Unternehmen, Systeme und Abwägungen verstehen. Diese Entscheidungen bestimmen, ob Software besteht.
Code ist ein Output. Engineering ist der Entscheidungsprozess.
KI ist großartig in der Implementierung. Sie kann diese Fragen nicht beantworten:
• Sollte dieser Service diese Daten besitzen? • Wo sollte die Validierung stattfinden? • Wie stellen wir die Wiederherstellung nach Ausfällen sicher? • Wie auditieren wir automatisierte Entscheidungen?
KI ersetzt Reibungsverluste, nicht Engineers. Sie nimmt die repetitive Arbeit ab, wie das Schreiben von Serializern oder Migrationen. Das ermöglicht es einem, Probleme zu lösen, anstatt Lösungen lediglich in Syntax zu übersetzen.
Vor Kurzem habe ich ein Transaction Intelligence System gebaut. Ich dachte, das KI-Modell wäre der schwierige Teil. Ich lag falsch.
Die eigentliche Arbeit bestand aus:
• Entwurf von Datenstrukturen • Erstellung synthetischer Datensätze • Definition von Business-Taxonomien • Aufbau von Entity-Resolution-Pipelines
KI hat das Coding beschleunigt, aber sie hat die Notwendigkeit, das Geschäft zu verstehen, nicht aufgehoben.
Die Generierung von Software ist mittlerweile günstig. Das Verständnis von Komplexität ist nach wie vor teuer.
Die Herausforderung besteht darin, das zu interpretieren, was nicht aufgeschrieben ist. Man muss versteckte Geschäftsregeln, regulatorische Einschränkungen und Sicherheitsanforderungen finden. Diese existieren in Gesprächen und Erfahrungen, nicht in der Dokumentation. Kein Modell kann Wissen ableiten, das nicht repräsentiert ist.
KI belohnt gute Architektur. Sie ersetzt sie nicht.
Wenn Ihr System klare Verantwortlichkeiten und modulare Services hat, wird KI produktiv. Wenn Ihre Grundlagen schwach sind, generiert KI einfach nur schneller Komplexität.
Ich habe nicht aufgehört, Engineering zu betreiben. Ich habe angefangen, Engineering auf einer höheren Ebene zu betreiben.
Weniger Zeit beim Tippen. Mehr Zeit beim Designen. Weniger Zeit beim Debuggen von Syntax. Mehr Zeit beim Validieren von Annahmen.
Das ist die Richtung, in die sich der Beruf entwickelt.
Quelle: https://dev.to/uigerhana/i-spend-less-time-writing-code-than-ever-before-395b
Optionale Lern-Community: https://t.me/GyaanSetuAi