Raphael: Herzlich willkommen zurück. Es wird mal wieder Zeit für eine neue Folge Entwicklerleben.
Raphael: Und ich weiß nicht, ob ihr so auch so die Vibes in den letzten paar Tagen,
Raphael: Wochen mitbekommen habt.
Raphael: Ich glaube, es gibt gerade ein dringendes Thema, über das wir sprechen müssen und sollten.
Raphael: Mit dabei ist wieder Jan und als Gast ist heute Marcel da.
Marcel: Hallo.
Jan: Hallo.
Raphael: Magst du dich vielleicht mal ganz kurz vorstellen?
Marcel: Ja, man kann mich vielleicht von dem ein oder anderen Treffen der Indie-Podcast-Szene kennen.
Marcel: Bin da auf den diversen Subscribes unterwegs, auch auf diversen CCC-Veranstaltungen
Marcel: immer mal wieder anzutreffen.
Marcel: Und im Hauptberuf Softwareentwickler bei dem Vergleichsportal mit der markanten Fernsehwerbung.
Raphael: Kaum zu verwechseln. Ja.
Raphael: Steigen wir doch mal direkt in das Thema rein. Vibe Coding. Es gibt das eine
Raphael: oder andere Video mittlerweile auf YouTube.
Raphael: Der Anstoß war vom Ex-AI-Guru von OpenAI, dass er gar nicht mal die Tastatur
Raphael: berühren muss und einfach so sprechen kann und die KI macht quasi alles.
Raphael: Das hat für sehr viel Aufsehen gesorgt, sehr viele kritische Stimmen vor allem
Raphael: auch, dass es gar nicht so klappen kann.
Raphael: Und ja, der aktuelle YC-Batch, also YCombinator, die ganzen Startups, die gerade da drin sind,
Raphael: die werden quasi vielleicht dazu gezwungen, hauptsächlich Vibe zu coden bzw.
Raphael: AI zu nutzen. und eine Aussage ist, dass 95% des Codes derzeit AI-generiert sind.
Raphael: Wie ist da eure Einschätzung zu? Kann das funktionieren?
Marcel: Das ist ein Fall von kommt drauf an. Also ich meine, wenn du auf der grünen
Marcel: Wiese anfängst und halt wirklich noch bei Null stehst, dann kannst du dir da
Marcel: schon, vorausgesetzt, du kannst deine Prompts schreiben,
Marcel: schon mal einen ganz guten Startpunkt zusammenklicken.
Marcel: Aber wenn du jetzt eine Codebase hast, 15 Jahre gewachsen, drei verschiedene
Marcel: Coding-Styles zwischendrin, weil sich Teams geändert haben, versuch darin mal zu wipe coden.
Marcel: Also wird auf die Fresse fallen.
Raphael: Ja, wiederum, wenn ich jetzt angenommen in ein Projekt reinkomme und das ist
Raphael: eine Programmiersprache, die ich jetzt nicht unbedingt beherrsche oder man hat
Raphael: irgendwie ein Legacy-Projekt, wo keiner weiß, was irgendwie abgeht,
Raphael: wäre da die KI gerade nicht in der Lage, genau da zu attackieren?
Marcel: Ja und nein. Also es kommt halt immer darauf an, habe ich grundlegendes Verständnis
Marcel: von Softwareentwicklung?
Marcel: Das ist mal das Erste, weil wenn du jetzt als Nicht-Entwickler da reinkommst,
Marcel: also wirklich so das Extrembeispiel, was ja auch einige versuchen zu wollen,
Marcel: ja, Programmierer braucht es einen nicht mehr, macht alles nur noch die AI,
Marcel: wir brauchen nur noch Produktmanager.
Marcel: Dann wirst du da auch auf die Fresse fallen, wenn du halt, weiß ich,
Marcel: eine Sprache, die du nicht kannst, aber du weißt, okay, so und so muss ich den
Marcel: Code aufbauen, dass es dir dann quasi inhaltlich runterschreibt,
Marcel: da kannst du, denke ich mal, schon was machen. Oder wie siehst du das, Jan?
Jan: Genau, also ich würde das eigentlich auch so sehen wie du.
Jan: Ich glaube, es gibt beim Vibe-Coding, gibt es unterschiedliche Punkte,
Jan: die man sich da angucken muss.
Jan: Also zum einen die ganzen Startups, die jetzt einfach alle gezwungen,
Jan: wie auch immer, oder vielleicht es sogar einfach machen wollen,
Jan: weil man damit schnellen Progress machen kann.
Jan: Denn ich sehe es auch so, wenn du grüne Wiese hast, kannst du ganz gut was erreichen.
Jan: Die Frage ist, wie gut ist das dann halt nachher? Aus dem Fireship-Video kennen
Jan: wir alle das Beispiel mit, da hat einer ein Startup gemacht,
Jan: hat auch was erreicht, hatte zahlende Kunden und plötzlich fällt der AI-generierte
Jan: Code halt hin, weil der ist halt nicht sicher.
Jan: Das ist halt ein riesiges Problem und wenn du dann halt dein MVP auf die AI
Jan: hat alles gemacht und jetzt schauen wir doch mal, oh fuck, wir wissen gar nicht,
Jan: was hier passiert oder wir können vielleicht gar nicht programmieren,
Jan: dann ist es halt schon problematischer.
Jan: Also es ist immer die Frage, wer bedient es denn nachher?
Jan: Weil einer, der Mathe kann, dem hilft ein Taschenrechner enorm,
Jan: weil er einfach massiv schneller ist.
Jan: Wenn du aber kein Mathe kannst, dann hilft dir halt auch der Taschenrechner nicht besonders viel.
Jan: So, dann hast du da ein Cheat-Sheet, wie du deine Formeln eingibst und dann
Jan: kommen sie zu einem Ergebnis, aber hast dann nachher vielleicht gar nicht gerafft, was da passiert ist.
Marcel: Also versuchst das Volumen von einem Würfel zu berechnen und benutzt die Kreisformel.
Jan: Ja, genau. Also du musst es schon reviewen können, was du da machst.
Jan: Ja, ich glaube, das ist zu verlockend für Leute, die halt noch nicht so weit
Jan: sind, zu sagen, ja, okay, gut, komm, damit kann ich doch einfach was erreichen,
Jan: weil ja, damit erreichst du ein bisschen was, aber wenn du dann irgendwann an
Jan: dem Punkt bist, wo du alles refactoren musst, das wissen wir alle,
Jan: macht es das nicht unbedingt besser, weil dann wird es eventuell nur noch schwieriger, das zu tun.
Jan: Und zu dem Punkt mit, du kommst in ein bestehendes Projekt rein mit Weiß ich
Jan: nicht, altem Legacy-Code.
Jan: Der erste Gedanke, den ich dazu habe, ist, wenn ich dann der AI überlasse und
Jan: mit der entwickle, lerne ich nicht, wie das Projekt funktioniert.
Jan: Das wäre mein erstes Bauchgefühl.
Raphael: Ja, da hast du vollkommen recht. Es kommt natürlich immer darauf an,
Raphael: inwieweit, wenn du jetzt irgendwie in dieses Bestandsprojekt reinkommst oder
Raphael: historisch gewachsene Projekt, was da deine konkreten Aufgaben sind.
Raphael: Sollst du jetzt erstmal refactoren oder warum ist überhaupt dieser Zustand,
Raphael: dieser Zustand, sei es irgendwie durch wenig Budget und so weiter,
Raphael: das kann natürlich auch ein Grund sein, warum man dann auf einmal anfängt mit
Raphael: KI, weil es ja viel, viel günstiger, dass man irgendwie das komplette Entwicklerteam
Raphael: irgendwie einsparen kann.
Raphael: Dass du dann nur noch irgendwie einen Button ändern musst oder so.
Raphael: Aber Grundfunktionalität ist jetzt da.
Raphael: Es muss jetzt nichts großartig mehr da reingebracht werden. Dann brauchst du
Raphael: ja theoretisch ja auch gar nicht den gesamten Code verstehen.
Jan: Ja, das stimmt schon. Da kommt es vielleicht auch stark darauf an, wie gut das Model ist.
Jan: Nehmen wir mal ein Beispiel aus der Praxis.
Jan: Angenommen, du baust an dem Frontend-Projekt, über das wir zuletzt gesprochen
Jan: haben und verstehst gar nicht so genau, worum es da geht, weil das ist ja quasi die Perspektive.
Jan: Wie du bist an einem Projekt, wo du gar nicht mehr so richtig tief drin bist
Jan: und Frontend ist jetzt vielleicht gerade eh nicht so deins.
Jan: Und dann stellt dir das Model irgendwas vor.
Jan: Ja, vielleicht meinst du das ja. Und dann denkst du dir, ja,
Jan: das sieht ja eigentlich ganz gut aus. Nehme ich halt mal. Aber du weißt nicht, ob das stimmt.
Jan: Und ja, je besser das Model ist, desto höher die Wahrscheinlichkeit,
Jan: dass das, was es da gemacht hat, möglicherweise richtig ist.
Jan: Aber möglicherweise ist es halt auch einfach falsch oder passt halt nicht.
Jan: Da kommen wir schon zum nächsten Problem, wenn du Fullstack machst und du hast
Jan: deine Projekte getrennt voneinander und das Model, was vielleicht aus deinem
Jan: Code so ein bisschen lernt, in Anführungsstrichen beziehungsweise das berücksichtigt,
Jan: weiß nichts davon, wie das Backend aussieht dann programmierst du in beiden
Jan: und dann kriegst du unterschiedliche Wege, die es dir baut und dann passt nachher
Jan: die API nicht, das heißt dafür brauchst du dann auch wieder ein Auge,
Jan: um zu sehen warte, das passt halt nicht, das muss ich jetzt anpassen und nicht so,
Jan: oh ja, schön der heilige Gral hat gesprochen.
Raphael: Ja, wäre ich fast bei dir. Aber auf der anderen Seite, warum hat man jetzt auf
Raphael: einmal so die Trennung zwischen Frontend und Backend, das ist halt ein bisschen
Raphael: logischer aufgebaut, also halt für den Menschen verständlicher.
Raphael: Warum machst du nicht einfach ein Monorepo? Weil es ist ja letztlich ja egal,
Raphael: wie der Code nachher strukturiert ist.
Jan: Das kann ich in unserem Fall sagen, warum wir keine Monorepos haben.
Jan: Das könnte daran liegen, dass Frontend und Backend in völlig unterschiedlichen
Jan: Sprachen sind und da ein Monorepo einfach nur dazu führt, dass du dich regelmäßig erhängen möchtest.
Marcel: Ja, oder auch allein, je nachdem, wie du es halt releasen willst.
Marcel: Also wenn ich daran denke, bei uns in der Firma,
Marcel: Backend, Frontend, komplett unterschiedliche Geschwindigkeit,
Marcel: Geschwindigkeit, was Releases angewinnt hat, das alles in der Monorepo pflegst,
Marcel: klar, kannst du alles machen, aber ich sehe ja schon bei unseren,
Marcel: wenn wir alle da sind, zwölf Backend-Entwicklern, Werkständen mit eingerechnet,
Marcel: bei uns im Team, wenn wir alle am Projekt entwickeln,
Marcel: ist das so schon die absolute Merch-Hölle, wenn du da einen Release machen willst, egal, ob du jetzt.
Marcel: CI, CD machst und halt ständig releast oder halt Du bist ja ständig nur am,
Marcel: okay, Merch-Konflikte lösen, wenn du Pech hast. Also je größer das Repo,
Marcel: umso schlimmer wird das.
Marcel: Und beim Refactoring ist ja auch die Frage, weswegen muss ich irgendwas refactoren?
Marcel: Ist der Code scheiße oder funktioniert die Datenbank hinten dran nicht oder
Marcel: gibt es irgendein Infrastruktur-Thema?
Marcel: Wenn du das halt nicht verstehst und einfach sagst, hier AI,
Marcel: mach mal, ich habe ein Problem, ist halt die Frage so, was ist überhaupt das Ding?
Marcel: Weil ich meine, du kannst einfach ineffizient einen Code schreiben,
Marcel: der halt einfach lahmarschig ist.
Marcel: Den kannst du vielleicht optimieren lassen, aber du kannst ja auch das Problem
Marcel: haben, auf der Datenbank fehlt ein Index und deswegen wird meine Datenbank-Query langsam,
Marcel: wenn ich mehr als x Millionen Rows in der Datenbank habe.
Marcel: Oder die Datenbank überlegt sich, ach, du willst zwar von Tabelle A auf Tabelle
Marcel: B joinen, ich finde die andere Richtung aber sinnvoller, auch wenn sie nicht sinnvoller ist.
Marcel: Also das ist ein Problem, was der Query-Optimizer-Milescale zum Beispiel unheimlich
Marcel: oft hat. Dass der meint, schlauer zu sein als der Entwickler.
Marcel: Was in manchen Fällen absolut nicht der Fall ist, wenn du beispielsweise zwei
Marcel: Tabellen hast, eine sehr klein, eine sehr groß, und willst von der kleinen auf
Marcel: die große joinen, um halt irgendwie...
Marcel: Drei Felder heranzupacken und der halt aber anfängt, von der großen Tabelle
Marcel: auf die kleine zu joinen. Und dann Millionen von Rows erstmal aufbaut, die er nicht braucht.
Marcel: Da möchte ich die AI sehen, die das hinkriegt.
Jan: Das ist halt ganz klar eine Frage auch von Komplexität. Wie gesagt,
Jan: du kannst hingehen und einfache Sachen,
Jan: ganz viele machen das ja mit irgendwelchen JavaScript, 3D-Frameworks,
Jan: um irgendwie Minigames zu bauen oder sowas.
Jan: Aber je komplexer es wird, desto uniker sind ja deine Probleme eigentlich.
Jan: Und die AI macht nichts anderes, als dir Lösungen vorzuschlagen,
Jan: die sie schon mal irgendwo gesehen hat.
Jan: Und wenn ich mir komplexe Themen vorstelle, da gibt es nicht unbedingt was,
Jan: wo die schon mal was gesehen hat.
Marcel: Dann dazu halt auch natürlich, was für eine Sprache verwendest du?
Marcel: Verwendest du halt irgendwie Java, Python,
Marcel: PHP zu größten Teilen wahrscheinlich auch, dann wirst du oder in Golang wirst
Marcel: du nicht in Probleme laufen,
Marcel: wenn dir jetzt dann irgendwie ein was auch immer man auf Mainframes geschrieben
Marcel: hat vorbeikommt, dann dürfte es schon wieder schwierig werden, wahrscheinlich.
Jan: Ja, auf jeden Fall, weil sonst würden wir alle zu Assembler-Entwicklern werden.
Jan: Oh, das wird viel Geld geben.
Raphael: Endlich performanter Code.
Raphael: Ja, also nochmal ganz kurz zurück zum eigentlichen Thema AI-Generator-Code.
Raphael: Also ich habe jetzt schon ein bisschen auch mit Cursor gearbeitet in einem Projekt
Raphael: oder halt schon seit gefühlt drei Jahren oder so, als die erste Beta vom GitHub-Copilot rauskam.
Raphael: Die Ergebnisse grundsätzlich sind schon mal ganz gut, was die Code-Completion anbelangt.
Raphael: Also ich will eigentlich gar nicht mehr ohne arbeiten.
Raphael: Und die Ergebnisse sind, ich würde sagen, zu 90 Prozent akkurat,
Raphael: zumindest für die ersten ein, zwei, drei Zeilen.
Raphael: Das funktioniert, aber wenn ich jetzt sage, bauen wir mal was Größeres,
Raphael: da kommt tatsächlich eher so Bullshit raus.
Raphael: Also ich habe jetzt mal am Wochenende versucht, in Cursor einfach mal zu sagen,
Raphael: hey, ich hätte gerne so ein Connector für Google Drive, API.
Raphael: OneDrive und so weiter und bauen wir mal was, dass mir halt Daten hinpumpt, quasi so ganz abstrakt.
Raphael: Und da kam ja schon looks good to me, sage ich einfach mal nach einem großen
Raphael: Pull-Request, sah es ganz gut aus, aber hat überhaupt gar nicht funktioniert
Raphael: und das ist einfach die ganz große Gefahr, finde ich.
Raphael: Man sieht es ja auch als Laie eigentlich, wenn ich jetzt im Chat-GPT mir einen
Raphael: Text generieren lasse, dass es im ersten Moment halt ganz gut aussieht,
Raphael: eine Summary und so weiter,
Raphael: aber eigentlich da doch sehr viel dazu gedichtet wird, dass es dann unter dem
Raphael: Strich dann so, ja, unbrauchbar macht eigentlich. Also man muss es schon irgendwie
Raphael: wohldosiert einsetzen.
Raphael: Und wenn man das, glaube ich, irgendwie macht, dann kommt man bestimmt irgendwie
Raphael: auf so eine Zahl von 95 Prozent hin oder so, wenn man es irgendwie in die richtige
Raphael: Bahn lenkt. Aber man muss eigentlich die Experience haben.
Raphael: Und warum jetzt dieser Trend eigentlich gerade aufkommt, ist,
Raphael: dass man möglichst schnell mit möglichst wenig Ressourcen, also wir sprechen
Raphael: hier von YC, Accelerator,
Raphael: dass du in möglichst kurzer Zeit irgendwie so einen Product-Market-Fit irgendwie
Raphael: hinkriegst, sodass du das halt weißt, okay,
Raphael: dieses Modell, dass das lohnt und man könnte theoretisch auch das Ganze irgendwie,
Raphael: auslagern an günstigere Entwicklungsländer als Deutschland oder USA,
Raphael: aber naja, jetzt biege ich gerade wieder ein bisschen falsch ab.
Marcel: Aber wir können gerne in die politisch-philosophische Diskussion einsteigen,
Marcel: aber das ist glaube ich eher was für ein andermal.
Raphael: Ja, also es geht so ein bisschen so in die Richtung, aber versuchst du irgendwie
Raphael: mit möglichst wenig Personalaufwand eigentlich viel zu erreichen und aber da
Raphael: musst du aber trotzdem die Experience eigentlich haben, um nachher die AI richtig
Raphael: lenken zu können. Das ist,
Raphael: Ein bisschen so wie, wenn du jetzt irgendwie Offshoring betreibst.
Raphael: Du musst ja irgendwie eher so in Richtung Product Manager eigentlich gehen.
Raphael: Du bist eigentlich kein Entwickler, sondern du bist Product Manager und du musst
Raphael: sagen, okay, du hättest gerne das, das, so und so und so und nicht irgendwie,
Raphael: ich hacke jetzt ein bisschen Code.
Raphael: Da gibt es ja auch die Aussage, Code Writing ist cheap, Reading ist king oder
Raphael: irgendwie so, dass du halt eigentlich verstehen musst, was da passiert.
Jan: Ja, deswegen, ich weiß nicht so genau, ich finde diese 95 Prozent trotzdem irgendwie
Jan: weit hergeholt, weil um 95 Prozent zu erreichen, das funktioniert dann auch,
Jan: hast du so häufig neu generiert, dass ich mir schon wieder die Frage stelle,
Jan: ob man es dann nicht einfach auch hätte selbst machen können,
Jan: weil, weiß ich nicht, also bei 95 Prozent kannst du eigentlich die ganze Zeit nur durchtappen.
Jan: Und dann, also das, was ich in den letzten Jahren gesehen habe,
Jan: war halt immer ganz nice und hat mir manchmal auch geholfen.
Jan: Aber ich bin mittlerweile so weit, dass ich halt immer nur noch Einzelteile übernehme.
Jan: Also ich mache nur noch mit Command und File-Taste, nehme ich mal so ein paar
Jan: Wörter mit und dann passe ich das schon wieder an und gucke,
Jan: was als nächstes Mal kommt.
Jan: 95% des Codes komplett generiert, das,
Jan: klingt mir nicht danach, als ob das einer geprüft hätte, weil wenn ich das alles
Jan: geprüft hätte, dann klingt mir das nach sehr viel investierter Zeit,
Jan: um halt auch den Schrott zu finden, denn wir wissen alle drei,
Jan: da kommt halt Schrott bei raus zwischendurch und wenn du zu viel freie Hand
Jan: gibst, dann musst du halt ganz viel nachher wieder anpassen oder fixen oder
Jan: sonst irgendwas und wenn ich es gefixt habe,
Jan: ist das dann noch AI-Code oder ist das dann modifizierter AI-Code?
Jan: Ich weiß nicht, ob diese Zahl nicht so ein bisschen aufgepustet worden ist oder
Jan: schön gerechnet worden ist?
Jan: Einfach nur und sagen so, ja, schaut mal her, wie krass ist denn bitte AI?
Jan: Das gibt hier uns einen richtig krassen Boost.
Marcel: Ja, ein Stück weit ist es halt dieser klassische Hype-Zyklus,
Marcel: den wir vor ein paar Jahren mit, also den wir zuletzt mit ChatGPT macht,
Marcel: eigentlich alles, was irgendwie mit Texten angeht, da brauchen wir keine Menschen mehr für.
Marcel: Die schreibt uns jetzt alle unsere Filme, alle unsere Serien,
Marcel: alles, was wir gucken, ist es jetzt halt das.
Marcel: Vorher war es halt, okay, die Blockchain ersetzt alles, was mit Banken zu tun
Marcel: hat. Not going to happen.
Raphael: Metaverse.
Marcel: Es ist halt mal wieder eins dieser Hype-Dinge, wo man halt mit sehr provokativen
Marcel: Aussagen natürlich halt sehr viel Coverage bekommt, wahrscheinlich immer noch einen guten Haufen,
Marcel: Geld unterwegs einsammeln kann.
Marcel: Für diverse Projekte, die man vielleicht machen will.
Marcel: Und letztendlich der Code, der von so einer AI generiert wird,
Marcel: wenn man das wirklich sauber machen möchte, weil Softwareentwicklung ist letztendlich ein Handwerk.
Marcel: Da wird die AI halt ein Tool sein, aber das ist halt mehr so wie,
Marcel: wenn ich im Team einen Junior-Dev habe, der halt, sei es frisch von der Uni
Marcel: kommt oder frisch mit der Ausbildung fertig geworden ist, Den muss man ja auch
Marcel: am Anfang an die Hand nehmen.
Marcel: Und AI ist genau das Gleiche. Die Frage ist halt nur, kann die AI die Sachen,
Marcel: die man im Junior-Dev beibringt, lernt die das halt auf Dauer,
Marcel: dass ich beispielsweise bei gewissen Sachen auf Performance achten muss?
Marcel: Das, was ich vielleicht im bisherigen Lernkontext hatte, ja hier die Update-Query,
Marcel: die kannst du feuern, auch wenn die ein paar tausend Zeilen updatet, alles kein Problem.
Marcel: Aber ein paar tausend Zeilen vielleicht nicht, wenn ein paar Millionen Zeilen
Marcel: kommst, dann wird die Datenbank das Kotzen anfangen und dann hast du Table-Logs,
Marcel: wo du an einer Stelle auf die Fresse fällst.
Marcel: Wird man das einer AI jemals, also zumindest jetzt erstmal sinnvoll beibringen
Marcel: können? Glaube ich eher weniger.
Marcel: Also je mehr, je komplexer die Software wird, umso weniger Nutzen letztendlich hat die AI.
Marcel: Wenn du halt einen ganzen Zoo von Microservices betreibst, wo du halt in deiner Anwendung, was ich.
Marcel: Im schlimmsten Fall ein paar hundert Microservices hast, die alle nur,
Marcel: ich konsumiere irgendwie drei, vier APIs und spucke es auf einer API selber wieder nach draußen.
Marcel: Sowas kannst du wahrscheinlich schon relativ gut generieren,
Marcel: aber kommt da hinten dann was Gutes raus? Ich weiß nicht.
Raphael: Also ich will dir mal gerade den Gedanken aufgreifen bezüglich Juniors und da
Raphael: sehe ich glaube ich jetzt auch eine gewisse Gefahr beziehungsweise ein Gap,
Raphael: dass wenn jetzt neue Leute reinkommen, die gerne programmieren lernen möchten,
Raphael: bis sie halt immer weiter reinwachsen wollen,
Raphael: dass die AI nutzen, aber dann aber auch überhaupt gar kein Grundverständnis
Raphael: mehr haben, weil die können halt dann mit dem Hammer da ein bisschen umgehen,
Raphael: aber warum man das unten drunter macht, das ist glaube ich ein ganz großes Risiko.
Raphael: Ich meine, unsere Generation hatte dieses Problem, oder Problem jetzt nicht
Raphael: unbedingt in dem Sinne, dass wir wirklich ultra krass tief arbeiten müssen,
Raphael: dass es wirklich highly performant ist, weil wir die Probleme zum Teil mit Hardware erschlagen haben.
Raphael: Also es ist halt günstiger, irgendwie sowas wie Python zu nutzen und so weiter,
Raphael: damit du halt irgendwie schneller zu einem Ergebnis kommst.
Marcel: Und in Kubernetes und in der Cloud skaliert das schon?
Raphael: Genau, richtig. Das heißt, wir sind da gar nicht mehr dazu angehalten,
Raphael: wirklich dafür zu sorgen, so läuft unser Skript jetzt irgendwie nur noch mit
Raphael: paar MB statt irgendwie 100, 200 MB Größe gehen raus an Chrome.
Raphael: Das haben wir halt einfach erschlagen mit Hardware. Früher wurdest du dazu gezwungen,
Raphael: dass das irgendwie sehr performant läuft, das Problem jetzt mit Hardware erschlagen
Raphael: und die neue Generation ist letztlich so, ja okay, AI macht das jetzt.
Raphael: Das heißt, du brauchst dich da jetzt eigentlich auch nicht mehr drum kümmern.
Raphael: Das heißt, es wird alles immer abstrakter eigentlich, so weg von diesem,
Raphael: ich schreibe, Assembly.
Jan: Nichtsdestotrotz sehe ich das wie Marcel, das ist ein Hype.
Jan: Es spricht kaum noch einer von No-Code, Low-Code.
Jan: Ich meine, ein paar Leute nutzen das für valide Use Cases, aber da hat sich
Jan: auch gezeigt, das ersetzt unsere Jobs nicht, weil du obviously damit keinen
Jan: Entwickler ersetzen kannst, denn das kann nicht das, was du gegebenenfalls brauchst.
Jan: Und die Komplexität und alles drum und dran reicht aus, um auch bei einer AI
Jan: auf die Grenzen zu stoßen.
Jan: Und allerspätestens, wenn du ein Frontend baust,
Jan: dann kann der dir zwar vorschlagen, den Tailwind-Code, den er in den Docs gesehen
Jan: hat oder in irgendeinem Open-Source-Repo,
Jan: aber dadurch kann das Ding weder UI-Design noch UX noch sonst irgendwas,
Jan: klar, du hast vielleicht jemanden, der dir das vorgibt, aber dazu müsste die
Jan: ja auch erstmal wissen, was hat der denn da in Figma gebaut,
Jan: um das nachbauen zu können.
Jan: Also es gibt immer noch ausreichend Bereiche, die man so im Allgemeinen gar
Jan: nicht so präsent vor Augen hat, die einem dann zwischendurch so einfallen.
Jan: So, ja, da muss ich noch dran denken und hier das.
Jan: Ah ja, bei der Datenbank, da muss ich ja noch das im Kopf behalten,
Jan: was gar nicht so an Wissensschatz vorhanden ist.
Jan: Und zumindest heute und wahrscheinlich auch in den nächsten paar Wochen wenigstens,
Jan: werden wir das mit einer AI nicht erschlagen können, Damit kriegst du ein bisschen
Jan: was an, ich sage immer, das ist eine bessere Code-Completion.
Marcel: Ja, bessere Code-Completion, komplexeres Skeletten.
Marcel: Weil es gibt ja diverse Frameworks, also ich bin ja viel in der PHP-Welt unterwegs.
Marcel: Man kann sich ja bei Symfony auch schon unheimlich viel mit ihrem Generierungstool
Marcel: zusammen generieren, Wo du dann halt erstmal gefragt hast, gerade wenn du halt
Marcel: Doctrine als ORM benutzt.
Marcel: Was für Entitäten hast du, kannst du dir einfach in Frage-Antwort-Ding zusammen
Marcel: tackern und dann hast du hinten schon mal ein Basismodell mit,
Marcel: wenn du willst, auch vorne mit Views, dass du dir Zeug aus der Datenbank ziehen kannst.
Marcel: Das kann dir eine AI halt schneller zusammenklöppeln, vielleicht auch noch ein paar extra Sachen.
Marcel: Also ich habe mal die Probe aufs Exempel mit Cursor gemacht, habe mal gesagt,
Marcel: hier machen wir mal mit Symfony ein Podcast-Management-System und dann hat er
Marcel: da schon eine relativ sinnvolle Grundstruktur zusammengeklöppelt.
Marcel: Ich habe aber noch nicht die hunderte Zeilen Code gereviewt,
Marcel: was er da jetzt zusammengekloppert hat.
Marcel: Das sieht recht sinnig aus, aber ob das alles dann auch so funktioniert,
Marcel: muss man dann halt immer sehen.
Marcel: Und dieser Wissensaufbau bei Juniors, das ist halt das Riesenproblem,
Marcel: weil wer, was für Aufgaben bekommen Juniors normalerweise?
Marcel: Das sind die, die man jetzt teilweise dann ganz gut mit, zumindest zum Teil
Marcel: mit der AI abfallen, da abfackeln kann. Und da wird halt der Wissensaufbau halt schwierig.
Marcel: Auch die Frage ist dann, wer bedient dann letztendlich diese AIs?
Marcel: Sind es denn halt Leute, die ja wirklich dann einen Softwareentwicklungshintergrund
Marcel: haben, sei es jetzt auf klassischen Ausbildungs- oder Studienweg oder halt,
Marcel: weil man halt sich dafür interessiert und sich das selber beigebracht hat,
Marcel: also Quereinsteigermäßig?
Marcel: Oder ist es halt einer, der sonst PowerPoint bedient und jetzt halt auch irgendwie
Marcel: da ein paar Formulare im Frontend zusammenklickert und so lange mit der AI rumspielt,
Marcel: bis er da halt sein Registrierungsformular für irgendeine Veranstaltung fertig hat?
Raphael: Also das gerade Nutzen ist, würde ich sagen, alle, insbesondere wahrscheinlich
Raphael: auch Juniors zum Lernen.
Raphael: Seniors reviewen den Code, makeln da natürlich irgendwie viel an.
Raphael: Da kann man wahrscheinlich noch irgendwie viel lernen als Junior.
Raphael: Aber ich glaube das Problem ist eher von wirtschaftlicher Perspektive jetzt
Raphael: werden wir jetzt gerade eher so in so einem Low was so die Nachfrage eigentlich
Raphael: anbelangt und auch sagen wir einfach mal offen ehrlich die Preise,
Raphael: so kannst halt auch nicht mehr die Mondgehälter verlangen noch wie 2021, 2022,
Raphael: gibt es ja auch ein paar lustige Videos dazu auf YouTube nicht dass nachher
Raphael: komplett Juniors halt irgendwie raus,
Raphael: rausfallen oder dass keine Juniors mehr eigentlich geheirat werden,
Raphael: weil dann kann ein Senior nachher einfach nur die AI bedienen und ist dadurch
Raphael: halt dreimal so produktiv oder so.
Raphael: Aus Management-Perspektive gerechnet, muss ja auch mal so rechnen oder denken,
Raphael: dass da nachher einfach ein Vakuum entsteht.
Marcel: Die Firmen, die das machen, werden aber grandios auf die Fresse fliegen.
Raphael: Gehe ich auch von aus, dass das heißt, wenn die Nachfrage nachher wieder steigt,
Raphael: dass halt insbesondere Seniors nachher gefragt sind, die diese ganze Sorry-Scheiße
Raphael: halt fixen dürfen, weil sie es halt noch können.
Raphael: Das heißt, jetzt gerade, ah ja, irgendwie billig, billig, irgendwie schön irgendwie
Raphael: aufbauen und wachsen und so weiter, aber nachher kommen wir dann zu Problemen,
Raphael: wie der eine Vibe-Coder nach drei Tagen,
Raphael: muss auf einmal sein Projekt einstellen, weil es halt gehackt wurde und er selber
Raphael: nicht in der Lage ist, das zu fixen oder halt gerade noch kein Modell da ist, der wiederum...
Raphael: Das vom vorherigen Modell zu fixen, dass du nachher in dieser Spirale bist,
Raphael: dass halt tatsächlich nach wie vor echte Entwickler da eingreifen müssen.
Raphael: Und das wird dann natürlich den Preis in Klammern hoffentlich wieder nach oben
Raphael: treiben, weil es halt einfach anders nicht geht und da wiederum nachher dann
Raphael: auch wirtschaftliche Einbußen nachher stehen.
Jan: Ich glaube auch, dass jedes Unternehmen, was da jetzt auf die falschen Pferde
Jan: setzt, mächtig in Bedrängnis geraten wird.
Jan: Denn du hast ja, wie du schon gesagt hast, erstmal fehlt nachher das Know-how
Jan: von Jüngeren, weil Alte auch irgendwann mal weg sind. Es ist zu teuer,
Jan: wenn die Teuren irgendwas reparieren, weißt du, so handwerkermäßig.
Jan: Du rufst den Handwerker, nachdem du selber dein Bart gefließt hast.
Jan: Der kommt rein, guckt sich das an, legt die Hände über dem Kopf zusammen,
Jan: holt den Stemmhammer, holt alle Fliesen wieder raus und macht es halt von vorne,
Jan: weil man das nicht fixen kann, was du da gefließt hast.
Jan: Das wird da halt auch passieren und ich glaube, wenn junge Leute oder Neueinsteiger, wie auch immer.
Jan: Juniors, sich da zu viel auf AI verlassen und ja, der Senior wird das schon
Jan: reviewen und fixen und wenn er dann was bemängelt,
Jan: dann verstehe ich das zwar nicht, weil ich ja gar nicht weiß,
Jan: was da an Code rausgekommen ist, aber das wird die AI schon irgendwie lösen.
Jan: Das bringt dich halt auch nicht weiter.
Jan: Also ich hoffe, dass keiner oder nur wenige diese Einstellung haben,
Jan: weil das hilft ja nachher nichts.
Jan: Irgendwann ist der Senior nicht mehr da und die sollen was alleine machen und
Jan: die kriegen das ja dann nicht hin, wenn sie immer nur sich auf AI und Vibe-Coding ausgeruht haben.
Jan: Zumal ich glaube, gerade so bei AI hast du häufig das typische Werkstattproblem,
Jan: statt dass man repariert, wird das halt einfach der Code gelöscht und man macht das mal neu.
Jan: Weil die Vorschläge zum Fixen von Bugs sind nach meiner Erfahrung immer so relativ mittelmäßig gut.
Jan: Also dann kommt da, in letzter Zeit habe ich häufig gehabt, dann kommt so ein
Jan: dreiseitiges White Paper von ChatGPT zurück, warum denn wohl ein Bug da sein
Jan: könnte, mit unten so einer Erkenntnis so, ja, vielleicht musst du das mal anders probieren.
Jan: Krass, super, herzlichen Dank dafür.
Jan: Und der Code-Vorschlag ist dann halt irgendwie Quatsch und denkst du,
Jan: ja, das habe ich halt schon ausprobiert. Ich meine, auch das hängt wieder vom
Jan: Model ab, ob das jetzt weiß, dass ich das schon mal so ausprobiert hatte.
Jan: Aber vor einem Monat oder so, da habe ich einen Kreis die ganze Zeit gedreht,
Jan: weil ich gesagt habe, das funktioniert so nicht. Und so, ja,
Jan: probier das hier. Dann habe ich das genommen.
Jan: Und dann, das funktioniert auch nicht. Ja, dann versuch mal das.
Jan: Und ich denke mir so, das hatten wir doch gerade schon.
Jan: Und dann, wenn ich gesagt habe, das hatten wir schon, dann sagt er,
Jan: ja, dann versuch mal das hier. Und er so, ja, das hatten wir doch davor.
Jan: Und dann sind er so drei Minuten im Kreis gedreht.
Jan: Ja gut, also wenn du dann halt nicht irgendwann sagst, okay,
Jan: es reicht mir, ich bebe das jetzt selber das Problem, weil du das gar nicht
Jan: kannst, weil du denkst, ich mache mal ein Startup ohne Programmierer, Wipecoding, let's go,
Jan: Das kann dann ja aufgehen.
Marcel: Auf lange Frist nicht. Es wird genügend geben, die das versuchen werden,
Marcel: wie halt, also die ganzen Leute, die uns 2019 und 2020 Blockchains überall reinverkauft
Marcel: haben, die werden jetzt halt mit Vibe-Coding um die Ecke kommen.
Marcel: Und wenn du halt Führungskräfte hast, denen alles mehr oder minder scheißegal
Marcel: ist, weil ihr Arbeitsplatz ist ja sicher, so nach dem Motto.
Marcel: Und wenn ich dann jetzt irgendwie zehn Prozent meiner Personalkosten reduziere,
Marcel: weil ich halt mir jetzt halt günstige Leute einstellen kann,
Marcel: die halt irgendwelche Prompts in der EIS reinklatschen,
Marcel: wenn du solche Führungskräfte hast, da bist du halt als Entwickler,
Marcel: der das klassische Handwerk noch beherrscht, dann am Arsch.
Marcel: Aber wenn du halt Führungskräfte hast, die halt auch eine Entwicklung sehen
Marcel: wollen, wenn die halt sehen, hey, der Junior,
Marcel: der ist jetzt seit einem Jahr oder anderthalb Jahren bei mir im Unternehmen
Marcel: und er macht immer noch die gleichen Fehler wie am Anfang, weil er alles nur mit AI macht,
Marcel: wirst du den ewig behalten oder wirst du den dann vielleicht doch irgendwann vor die Tür setzen?
Marcel: Oder sagst du halt, du behältst ihn als Junior, der wird dann halt nie mehr als ein Junior.
Jan: Also was da halt wieder gut passt, wer billig kauft, kauft zweimal,
Jan: wenn es schlecht läuft, weil irgendwann, wie du schon gesagt hast,
Jan: muss man das dann gleich wieder aufräumen.
Jan: Wobei wir uns ja auch sicherlich einig sind, wir reden hier von,
Jan: ich will nicht sagen richtiger Entwicklung, weil das wäre falsch,
Jan: sondern von komplexeren Systemen, die entwickelt werden wollen, weil auch das ist klar,
Jan: die Webseite vom Wanderverein, die kann so eine AI ruhig entwickeln.
Jan: Das ist jetzt von der Komplexität nicht besonders hoch, aber sobald es halt
Jan: um eine richtige Business-Logik geht und um APIs und getrennte Systeme.
Marcel: Dann wird es irgendwann schwierig. Also so Sachen, hier, ich bekomme von Lieferanten
Marcel: A eine Excel-Liste und muss die in System B in einem anderen Format reinbringen.
Marcel: Liebe AI, ich beschreibe dir mal, was du machen musst und du transformierst
Marcel: mir die Daten, da wirst du keinen Entwickler in Zukunft mehr mit behelligen müssen mit sowas.
Raphael: Ja.
Marcel: Also diese absoluten Schnarch-Themen, mach aus Liste A, Liste B.
Marcel: Gerade wenn man aus irgendwelchen uralten Legacy-Systemen zusammenhält,
Marcel: also wenn man mit Banken gearbeitet hat, das ist toll, was da so an CSVs rausfällt.
Marcel: Und denkt so, Halleluja, die 80er haben angerufen.
Jan: Ja, absolut. Und deswegen AI und von mir aus auch der kleine Teil der AI vom
Jan: Vibe-Coding, das sind halt Werkzeuge, die man dann richtig einsetzen muss.
Jan: Und das hilft ja auch nichts, als der erste Akkuschrauber erfunden worden ist,
Jan: wenn du den dann falsch eingesetzt hast, weil du gedacht hast,
Jan: damit kannst du ja ein paar Nägel jemanden kloppen.
Jan: Dann ist das halt falsch. Aber als das müssen wir es betrachten.
Marcel: Also wenn der Akkuschrauber gut gebaut ist, dann funktioniert der schon.
Marcel: Das ist zwar das komplett falsche Werkzeug, aber funktioniert.
Jan: Genau.
Marcel: Also, habe ich schon gemacht. Der Akkuschrauber lebt noch.
Raphael: Fällt successfully.
Jan: Ja,
Jan: Genau, aber es ist, dem muss man sich einfach klar sein, es sind halt Werkzeuge
Jan: und man sollte sie als solche einsetzen und vielleicht ein bisschen weniger
Jan: Hype drumherum machen, dass nicht immer alle ausrasten, weil natürlich den Einkauf,
Jan: den kannst du natürlich damit glücklich machen, wenn du dir den erzählst,
Jan: ja wir machen ihnen die gleiche Software wie Konkurrenzunternehmen B,
Jan: wir machen das alles viel schneller, weil wir benutzen AI dafür für einen halben
Jan: Preis, dann kaufen die das halt erstmal, weil sie sich denken,
Jan: boah, mein Chef wird mich richtig feiern und die Hälfte von dem,
Jan: was ich gespart habe, kriege ich bestimmt.
Jan: Als Bonus und ja.
Marcel: Ja, aber bei größeren Firmen selbst wenn du nur ein Viertel kriegst,
Marcel: wenn du da halt auf einmal so eine Entwicklungsabteil, wenn du einfach nur zwei,
Marcel: drei Entwickler weniger brauchst,
Marcel: was das an Einsparungen im Jahr ist, selbst wenn es Juniors sind,
Marcel: da hast du locker dein 13.000, 14.000 Monatsgehalt mitbekommen als Bonus.
Jan: Ja, das stimmt auf jeden Fall.
Marcel: Und an wie weit das letztendlich geht, halt letztendlich davon ab,
Marcel: was für große Trends sich halt durchsetzen.
Marcel: Wenn jetzt halt die großen Softwarekonzerne anfangen und meinen,
Marcel: okay, wir setzen das jetzt im großen Stil ein, um damit dann nochmal 20 Prozent
Marcel: unserer Belegschaft einzusparen,
Marcel: dann werden sich halt andere auch genötigt fühlen,
Marcel: entsprechend das zu machen.
Marcel: Das hat man ja gesehen, als die großen Unternehmen angefangen haben,
Marcel: Leute vor die Tür zu setzen, haben halt alle aneinander danach auch weitergemacht,
Marcel: ohne dass es da eigentlich so wirklich einen Grund gab, außer wir müssen unsere Marge optimieren.
Jan: Ja, absolut. Deswegen bleibt es tatsächlich doch sehr spannend,
Jan: inwieweit das dann Einzug erhält, ob da wirklich viele rausgeschmissen werden.
Jan: Ich glaube, rausgeschmissen werden vor allem dann die Leute,
Jan: wenn man merkt, dass man eigentlich viel zu viele hat.
Jan: Und es ist ein schmaler, oder es ist nicht unbedingt ein schmaler Grad,
Jan: aber es gibt ja auf jeden Fall eine Grenze zwischen, ich habe zu viele Leute
Jan: und ich kann die Produktivität erhöhen.
Jan: Weil vom Prinzip her, wenn es richtig läuft, dann unterstützt die AI erst mal,
Jan: um die Produktivität zu steigern.
Jan: Und der Output wird halt größer, weil die fünf Leute, die ich schon letztes
Jan: Jahr hatte, plötzlich viel mehr Zeug schaffen.
Jan: Also du musst ja erst mal so viele Leute haben, dass du irgendwann merkst,
Jan: okay, Moment mal, ich habe vielleicht gar keine Arbeit für die oder die arbeiten
Jan: so schnell, dass ich das nicht brauche und ich lieber weniger Geld ausgebe und
Jan: die Features nicht so schnell entwickelt werden, weil das gar nicht notwendig ist.
Marcel: Aber wenn man halt so ein Team hat, wo man sagt so, eigentlich hätte ich noch
Marcel: Arbeit für fünf Entwickler mehr, aber ich habe kein Geld, um fünf Entwickler
Marcel: zu bezahlen oder keinen Platz oder ich kriege sie einfach nicht.
Marcel: Für solche Unternehmen ist es halt natürlich dann gegebenenfalls Gold wert,
Marcel: weil man dann halt die Engpässe durch die Produktivitätssteigerung begleichen kann.
Jan: Absolut. Also man sollte es zumindest auf jeden Fall ausprobieren,
Jan: ob das für den spezifischen Fall funktioniert.
Jan: Weil, wie gesagt, ich gehe stark davon aus, dass das je nach Branche,
Jan: je nach Businesslogik sich mal mehr, mal weniger stark unterscheidet,
Jan: wie gut da eine AI helfen kann,
Jan: weil es gibt ja auch genügend Projekte, Banking, Gesundheitswesen,
Jan: wo du Dinge entwickelst,
Jan: wo es kein Wissen zu gibt in der AI, denn die hat davon noch nie etwas gesehen
Jan: und kann dann halt höchstens antizipieren aus gelernten Schemas,
Jan: wie man bestimmte Sachen umsetzen könnte,
Jan: Was dir aber dann halt nur teilweise hilft, weil gut, dann ist halt dein Switch-Case-Block
Jan: schneller aufgebaut, aber inhaltlich in der Business-Logik kann dir das Ding
Jan: halt nicht helfen, weil was weiß das schon von, was weiß ich, Krankenabrechnungen?
Raphael: Naja, wenn man nachher zwei Töpfe eigentlich miteinander verheiraten kann,
Raphael: wenn du auf der einen Seite halt das fachliche Wissen in der VectorDB hast zum
Raphael: Beispiel und dein Code und du das miteinander irgendwie kombinieren kannst,
Raphael: dass du sagen kannst, okay,
Raphael: in dem Code-Bereich ist diese Fachlichkeit und die ist hier dokumentiert oder
Raphael: klassisch Confluence ist ja auch viel spezifiziert oder Jira-Tickets,
Raphael: dass man da vielleicht später mal was mit verheiraten kann.
Raphael: Weil Stand jetzt ist mir jetzt nicht bekannt, dass es funktioniert,
Raphael: aber es verändert sich ja eigentlich auch nur eine Frage der Zeit,
Raphael: bis wer auf die Idee kommt, das zu machen.
Jan: Ja, auf jeden Fall. Aber auch dann wäre es für mich nur ein besserer Code-Completer,
Jan: weil ich muss für mich sagen, ich hätte keinen Bock, mich da hinzusetzen und
Jan: eigentlich nur noch Prompts zu schreiben oder zu sprechen, zu gucken,
Jan: was kommt da raus und dann den nächsten Prompt zu machen.
Jan: Da würde ich mir aktuell selbst attestieren, dass ich gegebenenfalls fast schneller
Jan: selber programmiere, als mir zu überlegen, was ich dem Ding jetzt sagen soll, was ich brauche.
Marcel: Ja, gerade wenn es halt komplexere Sachen sind.
Marcel: Ich sehe ja allein schon, wie lange ich in der Firma teilweise brauche,
Marcel: um ein Ticket durchzuspezifizieren technisch,
Marcel: dass es unseren Juniors mit einem kurzen Hinterhof in die Hand geben kann und
Marcel: sie dann halt daran entwickeln können, dass sie halt A, was dabei lernen und
Marcel: B, dann hinten das rauskommt, wo ich weiß,
Marcel: das kann ich problemlos auf Production deployen, ohne dass mir der Server abfackelt.
Marcel: Und wenn du die Zeit halt auch in einen Prompt steckst oder noch mehr in einen
Marcel: Prompt stecken musst, weil du dann erst mal wissen musst, okay, gut,
Marcel: wann generiert er mir welchen Mist und das dann alles nochmal genauer reviewen
Marcel: musst, weil er dir jeden möglichen Scheiß hinfantasieren kann im Zweifel.
Marcel: Das ist dann auch wieder die Frage, wie viel ist da dann nachher noch gewonnen?
Jan: Absolut. Das glaube ich nämlich auch. Dann hast du die gleiche Zeit investiert und...
Jan: Am Ende ist es vielleicht schneller gecoded worden, weil die AI dann halt nur
Jan: zwei Minuten braucht, um den Code rauszugeben und du nicht noch zwei Tage darauf
Jan: wartest, dass der Junior was macht.
Jan: Allerdings nutzt du die Zeit ja auch, um ein neues Ticket zu schreiben. Also so ist es ja nicht.
Jan: Es ist ja nicht eine Zeit, in der du nichts tust, sondern einfach nur einen
Jan: Leerlauf hast, sondern da machst du ja schon was anderes.
Jan: Und wie gesagt, für mich ist es auf jeden Fall ein Helferlein,
Jan: aber kein Ersatz, egal wie gut oder weit das Wissen vielleicht verfügbar wäre.
Jan: Dafür habe ich auch ehrlich gesagt zu viel Spaß daran, die Sachen halt mal selber
Jan: so zu challengen. Also, weiß ich nicht, so ein bisschen mal rein in den Dreck
Jan: und mal sich Gedanken dazu machen, anstatt einfach nur so, ja,
Jan: ich will das, das, das und das und das und das und das muss so funktionieren.
Jan: Ja, der Code sieht ja ganz in Ordnung aus. Ich lese mal, ja, ich glaube, das passt.
Raphael: Naja, auf der anderen Seite, mein Urgroßvater hat auch früher gerne Kutschen gebaut, ne? Also, ja.
Jan: Und es gibt sicherlich Leute, die sagen, sag mal, warum arbeitet ihr mit Bildschirm?
Jan: Wir hatten damals Lochkarten zum Programmieren.
Jan: Aber ich glaube trotzdem, dass es ein Unterschied ist. Also ich glaube,
Jan: dass der Vergleich insofern hinkt,
Jan: als dass das eine ein technologischer, also Hardware-technologischer Fortschritt
Jan: ist und wir jetzt von einem software-technologischen Fortschritt sprechen,
Jan: der wiederum Software bauen soll.
Jan: Und der Wechsel von Kutsche zu Auto hat tendenziell mehr Jobs geschaffen,
Jan: als der, als AI Jobs schaffen würde.
Jan: Und wenn nachher keiner mehr, also ganz kurz ein absurder Gedanke,
Jan: wenn keiner mehr entwickeln müsste, weil wir nur noch einen PO haben,
Jan: der halt sagt, was er haben möchte, dann kommt das schon.
Jan: Und es würde keiner mehr programmieren, ist natürlich abwegig, ist klar.
Jan: Was würden die Leute dann ansonsten machen, wenn die dann alle zu Hause sitzen und arbeitslos sind?
Jan: Oder sie machen alle Startups auf AI-Code, das ist klar, aber das geht ja auch,
Jan: also das macht ja auch irgendwie, weiß ich nicht, halte ich hoffentlich für abwegig.
Marcel: Das ist aber, glaube ich, was, was wir mal in einer,
Marcel: Folgeaufnahme dann irgendwie da nochmal im Detail, glaube ich,
Marcel: nochmal drauf einsteigen kann, wenn man gesehen hat,
Marcel: wie hat sich jetzt so zum letzten halben Jahr dann entwickelt,
Marcel: weil wenn 2026 schon 95% des Codes generiert sein soll,
Marcel: da sollten wir dann in einem halben Jahr schon deutlich was sehen,
Marcel: wenn das dann wirklich so kommen würde.
Marcel: Und das hat ja auch noch ganz andere Implikationen, die dann eher so auf der
Marcel: philosophischen Ebene unterwegs sind.
Jan: Ja, das finde ich ist ein sehr guter Schluss vielleicht für heute.
Jan: Dann machen wir das gerne mal beim nächsten Mal ein bisschen ein Deep Talk.
Raphael: Mal schauen, ob bis dahin Vibe Coding überhaupt noch ein Begriff ist,
Raphael: also in zwei Wochen. Also who knows?
Raphael: Next shit is around the corner.
Marcel: Wir werden es sehen.
Jan: Definitiv, definitiv.
Raphael: Gut, alles klar. Dann vibe noch bis dahin weiter.
Raphael: Erweitert eure Cursor-Rules und frohes Tappen.
Jan: Gott.
Raphael: Bis dahin. Ciao, ciao.
Marcel: PR-Decline.
Jan: Bis dahin. Ciao, ciao.