“BDD, Planning Poker, Refinements: Es geht immer ums Miteinander-Reden.” - Richard Seidl
Ich glaube, wir benutzen KI gerade für die falschen Probleme. Testfälle generieren, Boilerplate-Code schreiben, kaputte Tests automatisch flicken. Alles nett, alles effizient. Und nicht falsch verstehen: Ich nutze diese Werkzeuge täglich und möchte sie nicht mehr hergeben. Aber ehrlich betrachtet ist das gerade unser alter Job, schneller erledigt. Es gibt dieses bekannte Zitat, das Henry Ford zugeschrieben wird (stimmt zwar wohl nicht, trifft es aber): “Wenn ich die Leute gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie gesagt: schnellere Pferde.”
Erinnerst Du dich noch an das erste iPhone? Es zeigte Websites in klein an. Ein Browser auf einem hübschen Gerät. Spannend wurde es erst, als man aufhörte, das Alte nachzubauen. Als Dinge entstanden, die es vorher gar nicht geben konnte. Shazam, Uber, etc.
In der Software-Entwicklung kennen wir diesen Moment eigentlich gut. Assembler wurde von Hochsprachen abgelöst, auf die Hochsprachen kamen Frameworks, und jede dieser Schichten hat dasselbe getan: eine Fertigkeit entwertet und eine neue aufgewertet. Wer früher Register im Kopf jonglieren konnte, war ein Held. Ein paar Jahre später brauchte das kaum noch jemand, dafür brauchte es Menschen, die Systeme entwerfen konnten. Die Frameworks haben dann das Rad-neu-Erfinden entwertet und das Zusammensetzen aufgewertet. Jedes Mal ging ein Stück Handwerk verloren, jedes Mal wurde ein anderes Stück Denken wichtiger. Und jedes Mal gab es Kollegen, die schworen, ohne die alte Fertigkeit könne niemand ernsthaft Software bauen. Ich habe hier vor einiger Zeit mal gefragt, ob die KI überhaupt noch unsere Programmiersprachen braucht. Heute interessiert mich die andere Seite der Frage: Was macht diese neue Abstraktion mit uns?
Denn genau das ist KI: die nächste Abstraktionsschicht. Diesmal wandert die Ausführung selbst zur Maschine. Und welche Fertigkeit wird aufgewertet? Absicht präzise formulieren. Was soll das System tun? Für wen? Warum überhaupt? Was darf auf keinen Fall passieren? Wir haben Jahrzehnte damit verbracht, aus vagen Wünschen Software zu machen. Lastenhefte, User Stories, Akzeptanzkriterien: alles Versuche, Absicht festzunageln. Meistens mittelgut. Wir haben immer wieder andere Formen versucht, diesen Transfer hinzubekommen. Und was am besten funktioniert hat: Miteinander reden. Planning Poker = Miteinander reden. BDD = Miteinander reden. Refinements = Miteinander reden.
Eine gemeinsame Perspektive finden. Wer das kann, konnte schon immer gute Software bauen. Jetzt geht es ohne Umweg. Und es demokratisiert gewaltig: Wer eine Idee in Sprache fassen kann, kann bauen. Großartig und gefährlich zugleich.
Ich höre in letzter Zeit oft eine Art Karrierewette: Solange die KI halluziniert, braucht es mich am Quality Gate. Darauf würde ich nicht zu viel setzen. Mit Grounding und Verifikation sinkt die Fehlerrate, und Wetten gegen die Lernkurve der Technik haben wir in unserer Branche selten gewonnen.
Die leisere Gefahr ist eine andere. Wenn die KI das Können übernimmt: Woher kommt dann das Können, mit dem wir sie beurteilen? Urteilsvermögen entsteht durchs Tun, nicht durchs Zuschauen. Wer das Denken zu früh auslagert, verlernt genau die Fähigkeit, die ihn unersetzbar machen sollte.
Eines kann die Maschine allerdings nicht, egal wie gut sie wird: wollen. Sie rekombiniert ihren Trainingsraum, brillant und unermüdlich. Aber da ist kein Ziel, kein Interesse, kein Einsatz im Ergebnis. Der Wert unserer Arbeit lag nie allein in der Ausführung. Er liegt in der Absicht dahinter.
Und die richtigen Probleme? Das sind menschliche Probleme. Wofür ist das gut? Für wen? Sollten wir es überhaupt bauen? Wer braucht denn die ganzen generierten Apps noch? Die spannenden Fragen in meinen Projekten waren nie: Wie schreibe ich diese Testfälle? Sondern: Warum reden Fachbereich und Entwicklung aneinander vorbei? Warum steht diese Anforderung im Backlog, obwohl niemand mehr weiß, wer sie wollte? Solche Fragen werden zwischen Menschen entschieden, in Meetings, am Kaffeeautomaten, im Streit über Prioritäten. Nicht im Modell. Qualität ist ein soziales System, kein technisches. Und KI verstärkt, was schon da ist: Ein Team mit gemeinsamem Verständnis wird schneller. Ein Team voller Missverständnisse, Silos und Misstrauen bekommt dieselben Probleme, nur in höherer Taktung.
Darüber sollten wir mal: Miteinander reden.