Künstliche Intelligenz: Läutet KI das Ende des Programmierens ein?

Als der Copilot 2021 gestartet wurde, lag der Anteil der KI-geschriebenen Codezeilen zunächst nur bei 20 Prozent. Jetzt seien es in einzelnen Programmiersprachen schon mehr als 60 Prozent, erklärt Dohmke. „Die Modelle hinter dem Copiloten werden immer besser.“

Der Deutsche muss natürlich für sein Angebot werben. Aber die Zahlen sprechen für ihn: Den vor zwei Jahren eingeführten KI-Programmierassistenten nutzen bereits mehr als eine Million Entwickler und mehr als 37.000 Unternehmen oder Organisationen wie der E-Commerce-Anbieter Shopify, der Reedereiriese Maersk oder die Unternehmensberatung PwC.

Programmieren ist für viele bisher eine Hürde: KI soll das ändern

Software treibt die moderne Wirtschaft an, analysiert und optimiert Arbeitsabläufe in Büros, Maschinenparks oder Digitalplattformen. KI verändert nun, wie der Code für diese Software entsteht. Das könnte die Gewichte im Technologiesektor grundlegend verschieben – auch hin zu kleineren oder mittelständischen Unternehmen.

Bisher gibt es bei der Softwareentwicklung eine große Hürde: Dabei sind Menschen auf Programmiersprachen angewiesen, um den Systemen Aufgaben beizubringen. Diese Sprachen zu beherrschen ist jedoch kompliziert, schon das Fehlen einer einzelnen Klammer im Code über Hunderte von Zeilen kann dazu führen, dass ein Programm nicht richtig ausgeführt wird. Gut ausgebildete Fachkräfte sind daher begehrt.

KI-Sprachmodelle haben dieses Lernproblem nicht. Sie wurden mit riesigen Mengen an Texten trainiert und sind so anpassungsfähig, dass sie sowohl menschliche Sprachen als auch die Sprachen der Maschinen leicht lernen können.

Die Systeme fungieren derzeit wie eine besonders ausgereifte Textvervollständigung. Eine Programmiererin oder ein Programmierer bekommt beim Schreiben von Code-Zeilen Vorschläge, wie sie oder er weitermachen kann. Verbesserte Systeme können ganze Passagen generieren oder kompletten Code für ein ganzes Programm liefern. Am Ende sind es Maschinen, die Code für andere Maschinen schreiben.

Der Chef des global führenden Chipkonzerns Nvidia, Jensen Huang, sagte: „Heute ist jeder ein Programmierer. Sie müssen nur noch dem Computer sagen, was sie wollen, und er setzt es um.“ Das jahrelange Perfektionieren einer Programmiersprache könne schon bald überflüssig werden, prognostiziert Huang.

Generative KI – „Es ist das Ende des Programmierens“

Erst vor wenigen Tagen stellte SAP mehrere KI-Funktionen auf seiner Plattform Build vor, die „Entwicklungsprozesse für professionelle Entwickler“ beschleunigen sollen. Der Dax-Konzern berichtete von einem Kunden, der Effizienzgewinne um 35 Prozent erreicht habe. Microsoft-Gründer Bill Gates erklärte im Handelsblatt-Interview, dass er ähnliche Produktivitätsgewinne erwarte.

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Sogenannte generative KI, wie sie beispielsweise hinter ChatGPT steckt, erledigt bislang vor allem Routineaufgaben für Programmierer und findet Fehler im Code. Die Leistungskurve zeigt aber nach oben. „Künftig können Sie dem Assistenten komplexe Aufgaben stellen, und diese werden dann umgesetzt“, sagt Github-Chef Dohmke.

„Es ist das Ende des Programmierens“, sagte Matt Welsh kürzlich. Er arbeitete viele Jahre als Entwickler für Google und Apple. Heute hat er seine eigene Firma gegründet. Seine Ansicht teilen viele in der Branche. KI-Assistenten werden so leistungsfähig, dass sie die Art der Softwareerstellung verändern.

Jevons-Paradoxon: Nachfrage nach Programmierern steigt

Github war Pionier unter den KI-Programmierassistenten, als der Copilot 2021 vorgestellt wurde. Mittlerweile drängen etliche Firmen in das Feld. Die Tech-Giganten Amazon und Google haben eigene Produkte vorgestellt. Der direkte Wettbewerber Gitlab hat ebenfalls eine Lösung im Angebot. „Wir müssen uns nicht verstecken“, sagt Gitlab-Produktchef David DeSanto. Die Lösung des Unternehmens zeichne sich unter anderem dadurch aus, Sicherheitslücken in Software besonders zuverlässig zu erkennen.

Aufgrund des Erfolgs der KI-Programmierhilfen machen sich viele Softwareentwickler bereits Sorgen um ihre Jobs. Doch genau das Gegenteil könnte der Fall sein – wegen des Jevons-Paradoxons, benannt nach dem britischen Ökonomen William Stanley Jevons.

Der beschäftigte sich im 19. Jahrhundert mit der Frage, ob effizientere Maschinen nicht zu einem Nachfragerückgang bei Kohle führen würden. Schließlich verbrauchten die Maschinen weniger Brennstoff als zuvor. Im Ergebnis reduzierte sich jedoch nicht die Nachfrage, sondern es wurde mehr Kohle gebraucht. Denn immer mehr Firmen kauften sich die verbesserten Maschinen, was die gesamte Kohlenachfrage ansteigen ließ.

Das Jevons-Paradoxon lässt sich auf die Softwareentwicklung übertragen. Eine effizientere Erstellung von Computerprogrammen dürfte nicht zu weniger Nachfrage nach Entwicklern führen. Es dürfte eher zu einer neuen Blütezeit der Programmierung führen. Denn immer mehr Firmen dürften künftig in der Lage sein, schwierige Softwareprojekte umzusetzen.

Weltweit werden mit Software laut Goldman Sachs 685 Milliarden Dollar umgesetzt. Laut der US-Investmentbank wird dieser Wert durch die Integration von generativer KI um 150 Milliarden Dollar steigen.

„Das nächste Google könnte ein deutscher Mittelständler sein“

Bislang konnten die größten Softwarekonzerne der Welt Heerscharen von Spitzenkräften anstellen, die die aufwendigsten und leistungsfähigsten Programme erstellen konnten. Heute wird Künstliche Intelligenz zu einer Wunderwaffe, auf die fast jeder Softwareentwickler zugreifen kann. Davon könnten kleinere und mittelständische Unternehmen besonders profitieren.

Daniel Szabo gerät ins Schwärmen, wenn er über den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung im deutschen Mittelstand spricht. „Die Entwicklerteams werden produktiver und schneller“, sagt der Chef von Körber Digital, einer Tochtergesellschaft des Hamburger Technologiekonzerns Körber.

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„Das nächste Google kann ein deutscher Mittelständler sein“, sagt Szabo. Bislang hinkten kleinere und mittlere Unternehmen in Deutschland und Europa bei großen Softwareprojekten meist der Konkurrenz hinterher. Spitzenprogrammierer sind schwer zu bekommen. KI verändere die Situation grundlegend.

Etliche Firmen in Deutschland versuchen, das Potenzial der Technik gewinnbringend einzusetzen. Die Digitalchefin von Bosch, Tanja Rückert, kündigte kürzlich im Gespräch mit dem Handelsblatt an, möglichst die gesamte Belegschaft im Einsatz von KI zu schulen.

Gerade im Bereich der Softwareentwicklung gebe es großes Potenzial. „Wir haben derzeit 44.000 Softwareentwickler. Mitte des Jahrzehnts sollen es 50.000 sein. Viele von ihnen beschäftigen sich mit KI“, sagte Rückert.

Daniel Szabo lässt seine Teams derzeit die Chancen der Technik ausprobieren. In einer internen Auswertung, die dem Handelsblatt vorliegt, bescheinigen 82 Prozent der befragten Programmierer, dass die KI-Assistenten sie effizienter machen. Besonders bei repetitiven Aufgaben sahen die Befragten die KI-Werkzeuge als wertvolle Hilfe.

Dabei zeigen sich aber auch Probleme: Im Testzeitraum von Mitte Juli bis Mitte September registrierten die Programmierer insgesamt Empfehlungen von fast 16.000 Zeilen Computercode. In knapp 28 Prozent der Fälle nahmen die Coder die Empfehlungen an. Das liegt deutlich unter den Raten, die Github-Chef Dohmke für seine Kunden ermittelt hat.

Warum sich Programmierer gegen die Vorschläge entscheiden, habe viele Gründe, sagt Szabo. Teilweise interpretierten die Systeme die Absichten der Programmierer falsch. Es gebe aber auch Sorgen um die Qualität des KI-generierten Codes.

KI: Maschinen werden zu den besseren Programmierern

Solche Vorbehalte bekommen laut Thomas Dohmke in Deutschland zu viel Aufmerksamkeit. „Die Technik bietet gewaltige Chancen, aber Deutschland ist einfach zu träge“, sagte der Github-Chef. Anstatt KI-Assistenten als wirksame Werkzeuge für die Softwareentwicklung zu betrachten, zögerten viele Unternehmen.

„Wer auf Weltklasseniveau mitspielen will, muss jetzt handeln“, fordert Dohmke. Die deutsche Industrie verharre aber auf dem Stand der vergangenen drei Jahrzehnte. „Heutzutage ist Innovation ohne Software kaum noch möglich“, sagt Dohmke. Die deutsche Industrie müsse daher ihre Kompetenz im Softwarebereich massiv ausweiten. „Was in Deutschland Unternehmen oder die Regierung investieren, sind winzige Beträge im Vergleich zu den Summen hier im Silicon Valley.“

KI-Assistenten sind also leistungsstark, aber nicht unfehlbar. Experten, die die Programme sinnvoll steuern und deren Ergebnisse prüfen, sind daher so wichtig wie nie zuvor.
Mitarbeit: Thomas Jahn

Mehr: Github-CEO Thomas Dohmke über die disruptive Kraft von KI.

Erstpublikation: 04.11.2023, 16:00 Uhr.