Darum werden Softwareentwickler/innen bis 2028 KI für die Arbeit nutzen
Wenn Ihr Softwareentwickler/innen seid, wisst Ihr wahrscheinlich, dass es Euch trotz der vielen Entlassungen im Tech-Bereich gut geht. Es gibt keinen Grund, sich nach einer neuen Stelle umzusehen - es sei denn, Ihr wollt das natürlich.
Das liegt daran, dass Softwareentwickler/innen sehr gefragt sind. Angetrieben von der kontinuierlichen Ausweitung der Softwareentwicklung für KI, Internet der Dinge (IoT), Robotik und Automatisierungsanwendungen sowie dem steigenden Bedarf an Datenanalyse und Cybersicherheitsanwendungen, sieht die Zukunft für die Beschäftigten in diesem Bereich rosig aus.
In ganz Europa wird die Nachfrage nach Softwareentwicklern durch den Fachkräftemangel und den digitalen Wandel angetrieben. In einem Bericht der European Software Skills Alliance (ESSA) heißt es: "Es gibt eine Verschiebung hin zu neuen Arten von Entwicklern, wie Full-Stack-Entwicklern und Low-Code-Entwicklern, aber die wichtigste Erkenntnis ist, dass Entwickler mehr und mehr Teil der regulären Organisation werden, anstatt eine separate Einheit zu sein."
3 Software-Jobs diese Woche
- Integration Manager (m/w/d), DoorBird, Berlin, (€50.000)
- Softwareentwickler Kotlin, adesso SE, Berlin
- Softwareentwickler SAP ABAP S/4 HANA (m/w/d), Thüga SmartService GmbH, München
Die Jobsuchseite Indeed weist auf einen weiteren Bereich des Wachstums hin. Sie hat festgestellt, dass die Zahl der KI-bezogenen Stellenausschreibungen auf ihrer Plattform um 15,7 Prozent gestiegen ist. Aber es könnte eine Wolke am Horizont aufziehen. Jensen Huang, CEO von NVIDIA, sieht die Zukunft der Softwareentwicklung in einem demokratischen Raum, in dem jeder programmieren kann.
Seine Idee ist, dass "Ihr Euch zum allerersten Mal vorstellen könnt, dass jeder in Eurem Unternehmen ein Technologe ist."
"Es ist unsere Aufgabe, die Computertechnologie so zu gestalten, dass niemand programmieren muss und dass die Programmiersprache menschlich ist, jeder auf der Welt ist jetzt ein Programmierer", sagte er kürzlich auf dem World Government Summit in Dubai.
Wenn sich das wie ein Hirngespinst anhört, sollte man bedenken, dass laut einer Studie von Forrester bereits 87 Prozent der Entwickler in Unternehmen zumindest für einen Teil Ihrer Arbeit Low-Code-Entwicklungsplattformen nutzen.
Die Studie schätzt, dass der kombinierte Markt für Low-Code und digitale Prozessautomatisierung (DPA) Ende letzten Jahres 13,2 Mrd. US-Dollar erreicht hat. Dank der Institutionalisierung von Low-Code in der IT ist dieser Markt seit 2019 um rund 21 Prozent gewachsen, so Forrester.
Eine weitere Studie von Gartner untermauert dies und geht davon aus, dass die meisten professionellen Softwareentwickler/innen bis 2028 KI-Assistenten einsetzen werden. Das Unternehmen geht davon aus, dass bis dahin drei von vier Entwicklern regelmäßig KI-Assistenten für ihre Arbeit nutzen werden.
Sehen Softwareentwickler/innen also einer Zukunft entgegen, in der Ihre Aufgaben ersetzt werden? Das liegt daran, dass KI nur begrenzt in der Lage ist, Zusammenhänge zu erkennen und Emotionen und ethische Grundsätze zu verstehen - alles Dinge, die Menschen so gut können.
Auch wenn KI wahrscheinlich als Assistentin eingesetzt werden kann, wird sie kein nützlicher Ersatz für komplexe Problemlösungsaufgaben sein, zumindest nicht in naher Zukunft.
Ein weiterer Faktor ist, dass die meisten Entwickler/innen nicht die meiste Zeit mit dem Schreiben von Code verbringen. Laut einer Studie verbringen sie mehr Zeit damit, bestehenden Code zu warten, zu testen und zu sichern, als ihn zu schreiben oder zu verbessern.
Der Ausblick auf 2024
Was den Stand der Dinge im Jahr 2024 angeht, so setzten Anfang 2023 weniger als 10 Prozent der Softwareentwickler/innen KI-Assistenten ein, aber Ende letzten Jahres waren es bereits 63 Prozent der Unternehmen, die sie in Pilotprojekten einsetzten.
Eines dieser Tools ist Copilot, ein von Github entwickeltes KI-Paarprogrammierwerkzeug. Es nutzt die größten und neuesten Sprachmodelle von OpenAI, GPT 3.5 und GPT 4. Untersuchungen haben ergeben, dass es die wahrgenommene Produktivität um 88 Prozent steigern, die Codierung weniger frustrierend machen (59 Prozent) und es Softwareprofis ermöglichen kann, sich auf befriedigendere Elemente der Arbeit zu konzentrieren (74 Prozent).
Die Technologie steigert auch die Effizienz: 88 Prozent gaben an, dass sie schneller fertig werden, 96 Prozent waren schneller bei sich wiederholenden Aufgaben und 87 Prozent berichteten, dass sie durch den Einsatz von Copilot weniger geistige Anstrengung für sich wiederholende Aufgaben aufwenden mussten.
3 Tech-Rollen, die es diese Woche zu entdecken gilt
- IT-Administrator*in (m/w/d) Microsoft, Verwaltungs-Berufsgenossenschaft (VBG), Mainz (€50.700-€75.400)
- Softwareentwickler Kotlin, adesso SE, Berlin
- DevOps Engineer API Platforms [Operations & Infrastructure] (m/w/d), DPD Deutschland GmbH, Aschaffenburg
Softwareentwickler/innen sind sich bewusst, dass sie mit der Entwicklung neuer Sprachen Schritt halten müssen, wenn diese auf den Markt kommen. Sie versuchen häufig, ihre Karriereaussichten zu sichern, indem sie sich ständig anpassen und ihre Kenntnisse in mehreren Programmiersprachen verbessern.
Zu diesem Zweck könnte KI ein Geschenk sein, das Entwicklern hilft, Zeit zu sparen, die sie dann nutzen können, um noch mehr Sprachen und Frameworks zu lernen. Dadurch wird ihr Wissen über Programmiersprachen erweitert, anstatt es einzuschränken, was eine gute Nachricht für arbeitssuchende Entwickler/innen ist.
Auch für die KI-gestützte Entwicklung gibt es neue Fähigkeiten zu erlernen. Zum Beispiel Prompt-Engineering, das die Kommunikationsfähigkeiten eines Entwicklers verbessern kann.
Und Forrester schlägt noch ein weiteres Szenario vor. "KI-gestützte Entwicklungsplattformen(TuringBots) könnten das traditionelle High-Coding so produktiv machen, dass professionelle Entwickler/innen Low-Coding ablehnen und wieder zum High-Coding zurückkehren."
Sucht Ihr nach Eurer nächsten Chance? Besucht noch heute die nextpit Jobbörse. Dieser Artikel wurde von Kirstie McDermott geschrieben.
Es wird immer schlimmer. Erst das Gender-Sternchen, und jetzt der Gender-Slash. Lernt erstmal richtig deutsch. :D
Ich würde es schon sehr traurig finden wenn KI richtige Skills ersetzt, schon alleine weil diese nötig sind damit die KI weiterhin was zum lernen hat..
Was Huang da von sich gibt, ist glaube ich ein Wunschtraum. Wir setzen als Softwareentwickler auch KI als Assistenz mit ein, jedenfalls sind wir in der Erprobungsphase.
Er muss seinen Kram ja schön anpreisen, schließlich verdient er da unfassbar(!) viel Kohle mit der Hardware. Aber wer weiß, wie lange noch.
Ja, die KI kann unterstützen, Code-Ausschnitte effizienter gestalten, UnitTests grob vorbereiten. Aber wehe man möchte was komplexeres, da muss man vermutlich eher studiert haben, wie man die Prompts richtig schreibt. Und hinterher muss man in der Lage sein den Code zu prüfen.. Und was muss man dafür tun? Den Code verstehen. Und wer kann das? Ein "echter" Entwickler. Denn wer ist nachher Schuld, wenn was schief geht oder Bugs entdeckt werden? Die KI? Sicher nicht. Da wird schön auf die Entwickler gezeigt, wie heute schon :D
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Staff
vor 5 Monaten Link zum KommentarWas Du schreibst, ist fast eine Blaupause für ein ganzes Füllhorn an Jobs: Ignoriere KI und Du hast beste Chancen, Deinen Job in absehbarer Zeit wirklich los zu sein. Arbeite mit den neuen Technologien und Du wirst Deine Arbeit optimiert bekommen und mehr Zeit für die weniger nervigen Prozesse haben - und den Job behalten ;)
Ich denke, es beruht auch immer daruf, was mit der KI gemacht wird. Geht es in Richtung "Kunst" und kann man über kleine "Makel" hinwegsehen? Falls ja, hat man mittelfristig ggf. ein Problem. Falls nein, braucht es immer einen Menschen dazu, der den Output verstehen und prüfen kann. KI kann echt viel, aber ich glaube bis dato noch nicht dran, dass man alle möglichen Jobs damit ersetzen kann, wie am Beispiel "Entwickler" von Huang beschrieben. Ja, man kann Dinge erstellen, die es tausendfach im Internet zu finden gibt. Es werden Repositories durchforstet und dienen als Grundlage der KI-Modelle. Klar, dass man da mal eben etwas wie einen Tetris-Klon schreiben lassen kann.
In der Werbeindustrie, als Jingleproduzent oder Synchronsprecher hingegen. würde ich mir eher Sorgen machen. Also eher die Kunst-Richtung. Wenn irgendwann die ersten Schauspieler künstliche Synchronstimmen bekommen, dann schaut es düster aus. Den aktuellen Toys'R'Us-Spot finde ich jetzt auch nicht so arg misslungen. Allerdings weiß ich auch nicht, wieviel menschliche Arbeit da noch drin steckt. Aber wenn das die Richtung ist, dann könnte ich mir vorstellen, dass das eine oder andere Unternehmen mal einen KI-Spot ausprobieren wird...und dann schauen wir mal.
Großes Thema....und schwierig.
Ich würde mir als Softwareentwickler, ein Arbeitsfeld, auf dem ich selber immer wieder auch tätig bin, wenn auch nicht ausschließlich und hauptsächlich, keine allzu großen Sorgen machen, und die Entwicklung bereitet mir keine schlaflosen Nächte. Hierfür gibt es drei Gründe:
-eine Überschätzung der Möglichkeiten gegenwärtiger KI und solcher der nahen Zukunft
- die bisherige Entwicklung der Softwaretechnologien
- und das hängt eng damit zusammen: die falsche Annahme, dass mit wachsenden Möglichkeiten nicht die Problemkomplexität, die mit eben diesen Möglichkeiten zu lösen ist, ebenso steigt.
Genau letzteres zeigt aber der Verlauf der Entwicklung.
Als in den 70er und 80er Jahren die ersten Mikrokontroller und Prozessoren im breiten Einsatz Verwendung fanden, war Assembler gängige Programmiersprache (und zwar für jede Prozessorarchitektur ein spezieller, eigener). Die Arbeit damit war mühsam und fehleranfällig, die Software konnte ausserdem nur auf dem Prozessor laufen, für den sie entwickelt wurde. Allerdings hatte man ein tiefgreifendes Verständnis für die Funktionsweise der Programme ebenso wie für die der Prozessoren, auf denen sie abliefen.
Mit den ersten prozeduralen Programmiersprachen wie Pascal, C, Cobol, Basic usw. wurde die Programmierung dann von der Hardware, auf der sie lief "abstrahiert", und die Programme wurden portabel, man brauchte nur an die Hardware angepasste Compiler oder Interpreter, und eine andere Hardware musste natürlich die nötigen Ressourcen bereitstellen.
Wurde die Arbeit der Softwareentwickler dadurch einfacher? Mitnichten! Man konnte zwar die selben Problemstellungen einfacher lösen, aber die Problestellungen selber wuchsen mit den Möglichkeiten. Man konnte viel komplexere Aufgabenstellungen lösen, und machte auch genau das. Die Möglichkeiten der Hardware stiegen rasant, Speichermöglichkeiten wuchsen, und man sprach immer wieder von einer "Softwarekrise" und meinte damit, die Möglichkeiten der Softwareentwicklung hinkten der rasch voranschreitenden Hardwareentwicklung hinterher.
Objektorientierte Programmiersptrachen wie C++ oder Python, Betriebsysteme und immer mächtigere Bibliotheken sollten diese Problematik abmildern, und das gelang auch, aber die Anforderungen an die Softwareentwickler ist damit nicht geringer geworden, im Gegenteil. Und es ist keineswegs so, dass jeder Zehnjähriger, der auf einem Arduino eine LED zum Blinken bringt, oder ein Low-Code Programm zusammenklicken kann, deshalb Konzepte wie "Vererbung" oder "Polymorphismus" versteht, und damit Problemstellungen, für die sie eine Abhilfe darstellen können, eben auch damit nicht angehen kann.
Modellbasierte Softwareentwicklung, wie sie mit Werkzeugen wie "Matlab" möglich ist, abstrahiert noch weiter und befindet sich m.M.n. schon wesentlich länger auf einem Niveau, das mindestens dem von KI entspricht. Die Coder arbeiten aber regelbasiert und nicht probalistisch, der erzeugte Code arbeitet zuverlässig und so mancher sagt, seine Qualität übertreffe die der meisten menschlichen Programmierer.
KI hingegen halluziniert schon mal Variablen und Parameter zusammen, die nirgends definiert wurden, erzeugter Code ist damit nicht mal compilierbar, von fehlerfreier Funktion ganz zu schweigen.
So zeigen Untersuchungen von Softwareentwicklern, dass KI zwar Teilprobleme lösen kann, oft auch nur in einem iterativen Prozess mit dem Entwickker selber und Routinearbeiten abnehmen kann, aber kaum die Arbeit des Entwicklers selber, die in ihren Ansprüchen weiter wächst.
Vielleicht kann jeder bald programmieren (lassen), aber das macht ihn nicht zu einem Softwareentwickler mit tiefem Verständnis für die zu lösenden Problemstellungen, sondern bestenfalls zu einem "Codierknecht", und das ist ohnehin eine (derzeit) aussterbende Gattung.
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Staff
vor 5 Monaten Link zum KommentarDanke für die ausführliche Ausführung, fühle mich jetzt tatsächlich klüger, was die Geschichte des Programmierens angeht :) Ich warne dennoch davor, jetzt kalt lächelnd abzuwinken, weil die Fortschritte der KI aktuell eben nicht so gefährlich für den Job wirken. Glaub, es gibt nicht nur den Programmierer, wie Du ihn schilderst auf der einen, und den "Coderknecht" auf der anderen Seite, sondern sehr viel dazwischen. Also Programmierer, die eben auch zwischendurch diese wenig spannenden Aufgaben zu erledigen haben.
Aber genau da wird es ja spannend. Nutzt man das für sich, hat man eben mehr Kapazitäten für die anspruchsvollen Aufgaben. Selbst das Überprüfen, ob die KI da richtig gearbeitet hat, sollte ja deutlich flotter von der Hand gehen, als alles selbst zu erledigen.
Aber nochmal: Wir sollten da nie vergessen, was für Qualitätssprünge bei diesen LLMs derzeit möglich sind.
Ja, dass man die KI nicht nutzen kann, wollte ich auch nicht ausdrücken. Es ging mir darum, dass eine KI mMn keine Entwickler ersetzen wird.
Für Generierung von Test-Gerüsten oder sonstigem Scaffolding oder repetitiven Dingen ist die KI sehr wohl zu gebrauchen. Am Donnerstag wollte ich mir UnitTests schreiben lassen, das klappte auch rudimentär ganz gut. Die KI hat mir auch nett das Test-Framework auf Anfrage geändert. Die Tests liefen zwar nicht (😁) aber es erspart dennoch viel Tipparbeit.
Bitte nicht falsch verstehen, dass ich KI verteufele. Ich sehe sie nur nicht so gehyped, wie viele andere.