Softwareentwicklung: Wo KI beim Programmieren stark ist - und wo nicht
KI-Coding-Assistenten haben sich innerhalb weniger Jahre vom intelligenten Autocomplete zum beinahe selbstständigen Programmierpartner entwickelt. Github Copilot, Cursor, Claude Code und andere Werkzeuge vervollständigen nicht mehr nur einzelne Codezeilen; sie erzeugen Funktionen, schreiben Tests, erklären fremden Code, suchen Fehler und können Änderungen über mehrere Dateien hinweg vornehmen.
Das kann beeindruckend wirken. Wer KI eine klar umrissene Aufgabe gibt, etwa eine REST-Schnittstelle zu implementieren, Unit-Tests für eine vorhandene Funktion zu schreiben oder eine SQL-Abfrage zu erzeugen, erhält häufig innerhalb weniger Sekunden brauchbaren Quellcode. So lassen sich Tätigkeiten beschleunigen, die Entwickler früher selbst erledigen mussten. Allerdings entsteht daraus schnell ein falscher Eindruck. Softwareentwicklung geht über die Produktion von Code hinaus. Es wird verlangt, Anforderungen zu verstehen, bestehende Systeme zu durchdringen, Architekturentscheidungen zu treffen, Fehlerursachen zu finden und abzuschätzen, welche Folgen eine Änderung an anderer Stelle hat.