Wie die meisten Technologieführer habe ich das letzte Jahr damit verbracht, im Hype mitzuschwimmen: KI wird Entwickler ersetzen. Jeder kann eine App mit KI erstellen. Der Versand von Produkten sollte Wochen und nicht Monate dauern.
Der Druck, KI zur schnellen Bereitstellung von Produkten und Funktionen einzusetzen, ist real. Ich habe den Überblick darüber verloren, wie oft ich gefragt wurde: „Kann man es nicht einfach mit KI bauen?“ Doch die Realität vor Ort sieht ganz anders aus.
KI ersetzt keine Ingenieure. Es ersetzt langsames Engineering.
Bei Erneutwir haben unser Produkt mit einem kleinen Team außergewöhnlicher Full-Stack-Ingenieure entwickelt, die KI als Copiloten nutzen. Es hat die Art und Weise, wie wir planen, entwerfen, entwerfen und bauen, verändert, aber alles ist viel nuancierter, als die Erzählung vermuten lässt.
Worin KI großartig ist Heute
Es kann dazu führen, dass einige inakzeptable Zeitpläne zu einer Veröffentlichung am selben Tag führen. Einer unserer Ingenieure schätzte, dass eine Änderung an unserem Sprach-KI-Orchestrator drei Tage dauern würde. Ich habe die Idee mit ChatGPT auf Plausibilität überprüft, eine Cursor-Eingabeaufforderung generieren lassen und Cursor hat die Änderung beim ersten Versuch korrekt umgesetzt. Wir haben das Ganze in einer Stunde ausgeliefert: definiert, codiert, überprüft, getestet und bereitgestellt.
Es ist selten, beim ersten Versuch alles richtig zu machen, aber diese Geschwindigkeit ist mittlerweile oft möglich.
Es ist besser als Menschen im Repo-weiten, schwierigen Debugging. Wir hatten einen kniffligen, von Benutzern gemeldeten Fehler, den einer unserer Entwickler zwei Tage lang verfolgt hat. Mit einer schlecht geschriebenen Eingabeaufforderung fand Cursor den Schuldigen innerhalb von Minuten und generierte die Lösung. Wir haben einen Hotfix in weniger als 30 Minuten in die Produktion gebracht.
Architekturentscheidungen sind schneller und besser. Was früher in Unternehmensumgebungen Monate und endlose Besprechungen erforderte, erfordert heute ein paar konzentrierte Stunden. Wir geben ein Geschwafel über Geschäftsanforderungen in ein LLM ein, bitten es, Ideen einem Stresstest zu unterziehen, die Dokumentation gemeinsam zu schreiben und architektonische Optionen mit Vor- und Nachteilen sowie Schwachstellen durchzugehen. Es bringt sofort Szenarien und Ideen zum Vorschein, an die wir nicht gedacht haben, und erzeugt saubere Artefakte für das Team.
Das Urteil und die meisten Ideen liegen immer noch bei uns, aber die Geschwindigkeit und Vollständigkeit des Denkens liegt auf einem ganz anderen Niveau.
Eine ausreichend gute Benutzeroberfläche und Dokumentation sind kostenlos. Wenn Sie keinen Designpreis benötigen, kann KI schnell eine gute, saubere Benutzeroberfläche generieren. Das Gleiche gilt für die Dokumentation: weitschweifige Notizen rein, ausgefeilte Dokumentation raus.
Die Geschwindigkeit von Prototypen ist heute eine Ware. In den frühen Tagen können Sie mit KI erschreckend schnell zu „etwas gelangen, das funktioniert“. Technologie ist kaum mehr der Wettbewerbsvorteil, es geht um Dinge wie Vertrieb, Kunden und betriebliche Exzellenz.
Wo die KI immer noch scheitert
Es gibt selbstbewusst falsche Antworten. Wir haben einen ganzen Tag damit verbracht, ChatGPT und Gemini dazu zu bringen, komplexe AWS Amplify-Weiterleitungsanforderungen zu lösen. Beide bestanden darauf, dass sie die Lösung hätten. Beides war absolut falsch. Das Lesen der Dokumente und das Lösen „auf die altmodische Art“ dauerte zwei Stunden und zeigte, dass die Ansätze der LLMs nicht einmal möglich waren.
Zwei verschwendete Ingenieure, ein verlorener Tag.
Sie müssen dennoch sorgfältig nachfragen und alles überprüfen. KI ist spektakulär darin, subtile Regressionen einzuführen, wenn Sie nicht explizit auf Einschränkungen und Tests eingehen. Es wird auch einwandfreien Code neu schreiben, wenn Sie sagen, dass etwas kaputt ist (und Sie liegen falsch).
Es beschleunigt ein gutes technisches Urteilsvermögen. Es beschleunigt auch eine schlechte Richtung.
Infrastruktur, Sicherheit und Skalierung erfordern echtes Fachwissen. Modelle können über Architektur und Infrastruktur sprechen, aber Codierungsassistenten haben immer noch Schwierigkeiten, eine sichere, skalierbare Infrastruktur als Code zu erstellen. Ohne einen sachkundigen Berater erkennen sie nicht immer nachgelagerte Konsequenzen wie Kostenspitzen oder Gefährdungsrisiken.
Experten ermitteln immer noch die beste robuste Lösung.
Geschwindigkeit verschiebt die Engpässe. Das Engineering geht mit KI schneller voran, daher müssen auch Produkte, UI/UX, Architektur, Qualitätssicherung und Release schneller vorankommen.
Ein zusätzlicher Vorteil ohne KI, der uns hier hilft: Loom-Videos für die sofortige Ticketerstellung (im Gegensatz zur mühsamen Anforderungsdokumentation) führen zu schnelleren Übergaben, weniger Missverständnissen, genauerer Ausgabe und besserer Asynchrongeschwindigkeit.
Was bedeutet das also für Startups?
- KI lässt großartige Ingenieure übermenschlich werden: Kleine Teams können jetzt mit Geschwindigkeiten liefern, für die früher ganze Abteilungen erforderlich waren.
- Die Messlatte für Ingenieure steigt, nicht sinkt: Weniger Leute, aber sie müssen ausgezeichnet sein.
- Technologie allein ist kein verlässlicher Burggraben mehr: Jeder hat KI. Ihre Verteidigungsmöglichkeiten umfassen Dinge wie Vertrieb, Netzwerk, Marke und operative Exzellenz.
- KI wird nicht alles verzehnfachen: Einige Teile werden fliegen. Andere sind immer noch auf Zeit, Menschen und Urteilsvermögen angewiesen.
- Führungskräfte müssen sich mit KI und technischen Strategien auskennen: Ohne das führt KI nur zu neuen Engpässen und Problemen.
Der Realitätscheck
KI ersetzt keine Ingenieure. Es ersetzt langsame Feedbackschleifen, langwierige Arbeit und Hindernisse bei der Ausführung.
Wir leben (noch) nicht in einer Welt, in der KI Ihr gesamtes Produkt schreibt, bereitstellt und skaliert. Aber wir Sind Sie leben in einer Welt, in der ein dreiköpfiges Team mit einem 30-köpfigen Team konkurrieren kann – wenn sie wissen, wie man KI gut einsetzt.
