Schon wieder alles neu lernen? KI und die Müdigkeit angesichts des Wandels

Wenn vor der Begeisterung erst einmal die Müdigkeit kommt

Als KI aufkam, war ich nicht sofort begeistert. Am Anfang fiel mir der Umgang damit ausgesprochen schwer. Immer wieder schickten und zeigten mir Bekannte Anwendungen, die sie damit in wenigen Tagen zusammengestellt hatten. Ich fragte mich währenddessen, was ich mit meinen achtzehn Jahren Programmiererfahrung anfangen sollte, wenn das von nun an so funktioniert.

Das war keine Unsicherheit, die nach einem Nachmittag vorbei war. Wochenlang, vielleicht sogar monatelang ging mir durch den Kopf, wohin ich mich beruflich orientieren und wozu ich mich umschulen sollte, falls es wirklich zum großen Einbruch käme. Das zog mich ziemlich herunter: Es fühlte sich an, als würde meine ganze bisherige berufliche Welt zusammenbrechen. Ich halte es auch deshalb für wichtig, das zu erzählen, weil man im Rückblick leicht vergisst, wie es am Anfang war, sobald man die Möglichkeiten einer Veränderung erkannt hat.

Dann kam langsam die Haltung wieder zum Vorschein, von der ich schon im ersten Artikel geschrieben habe: Ich glaube, dass nichts unmöglich ist; vielleicht sehe ich die Lösung nur noch nicht. Wenn dieses Werkzeug nun einmal da ist, muss ich lernen, damit zu leben, und herausfinden, was ich daraus machen kann. Dafür musste ich mir zunächst genauer ansehen, was aus diesen in wenigen Tagen umgesetzten Ideen tatsächlich geworden war.

Deshalb mag ich es nicht, Unsicherheit mit dem Satz abzutun, gute Fachleute würden sich eben anpassen. Natürlich müssen wir uns anpassen. Trotzdem darf das anstrengend sein, und wir müssen nicht so tun, als würde uns jede Veränderung vom ersten Augenblick an Freude machen. Manchmal braucht es auch Zeit, bis man überhaupt Lust bekommt, sich damit zu beschäftigen.

Für Berufseinsteiger ist die Lage nicht einfacher. Jemand hat gerade eine Ausbildung abgeschlossen und hört schon, dass ein Werkzeug einen Teil dessen übernehmen kann, was er frisch gelernt hat. Erfahrene Entwickler sorgen sich um die Jahre, die sie investiert haben; Einsteiger versuchen herauszufinden, worauf sie aufbauen sollen. Das sollten wir im Kopf behalten, bevor wir einer der beiden Gruppen allzu einfache Ratschläge geben.

Was ist eigentlich fertig geworden?

Als ich mir die Anwendungen meiner Bekannten genauer ansah, gab ich ihnen ein paar Fragen mit, die sie der KI stellen konnten. Aus welchen Technologien besteht das System? Warum wurden gerade diese gewählt? Bei einer Anwendung lautete die Antwort: Die Oberfläche wurde mit React umgesetzt, die Serverseite mit individuell geschriebenem PHP-Code.

An dieser Kombination ist grundsätzlich nichts auszusetzen. Mich interessierte, warum dieser Aufbau gewählt worden war und was passieren würde, wenn später ein Entwickler die Arbeit übernehmen müsste. Wie gut würde er verstehen, was aus welchem Grund so umgesetzt wurde? Wie lange würde es dauern, sich einzuarbeiten und Änderungen vorzunehmen, und was würde die Weiterentwicklung kosten? Wenn schon PHP, warum dann nicht auf Basis eines bewährten Frameworks? Darauf kann es gute Antworten geben. Ich wollte nur sehen, ob eine bewusste Entscheidung dahinterstand.

In den Antworten hieß es dann, es habe schnell gehen müssen, der Nutzer kenne sich mit Entwicklung nicht aus, und so sei es am einfachsten umzusetzen gewesen. Für mich erklärte das noch nicht, warum derselbe Ansatz auch später eine gute Lösung sein würde. Gemini, das mein Bekannter benutzte, belohnte mich unterdessen für die eine oder andere „gute Senior-Frage“ mit einem virtuellen Bier. Noch ein paar Fragen, und am Ende war ich virtuell schon ziemlich beschwipst.

Wichtiger als die Biere war allerdings, was ich dabei verstand. KI kann ein System schreiben, und mit der richtigen Anleitung auch ein gutes. Trotzdem muss weiterhin jemand erkennen, welche Frage noch fehlt, was anders aufgebaut werden sollte und was nach der ersten Vorführung gebraucht wird. An diesem Punkt begann ich wieder zu spüren, dass meine bisherige Erfahrung hier sehr wohl ihren Platz hat.

Eine mit KI erstellte Website kann überraschend gut sein. Es wäre nicht fair, über diese Werkzeuge so zu sprechen, als könnten sie nur eindrucksvolle, aber unbrauchbare Versuche liefern. Bei einer einfacheren Aufgabe kann tatsächlich eine Lösung ausreichen, für die früher die Mitwirkung eines Entwicklers nötig war. Diese Veränderung müssen wir auch als Fachleute akzeptieren.

Entscheidend ist allerdings, welche Aufgabe wir als erledigt betrachten. Bei einer Website, die ein Unternehmen vorstellt, stellen sich andere Fragen als bei einem System, das Bestellungen, Kundendaten und Zahlungen verarbeitet. Auf dem Bildschirm können beide funktionstüchtig aussehen. Im Alltag müssen sie jedoch ganz unterschiedlichen Belastungen standhalten, und mit ihnen geht eine ganz andere Verantwortung einher.

Wenn ich mir einen Buchungsablauf ansehe, möchte ich nicht nur wissen, ob sich ein Termin auswählen lässt. Mich interessiert auch, was bei zwei gleichzeitigen Buchungen, einer abgebrochenen Zahlung oder einer späteren Stornierung passiert. KI kann auch bei der Umsetzung dieser Abläufe helfen. Aber jemand muss die Fragen erkennen und die Antworten überprüfen. Dabei bleibt die bisherige Erfahrung sehr wohl nützlich.

Das Wertvollste an meinem Wissen ist nicht das, was ich auswendig weiß

Als Entwickler verbindet man Fachwissen leicht mit der Zahl der Sprachen, Frameworks oder Lösungswege, die man kennt. Die brauchen wir auch. Über die Jahre entwickelt sich aber noch etwas anderes: Wir bemerken früher, wenn eine wichtige Bedingung fehlt, eine Aufgabe zu groß geworden ist oder eine gewählte Lösung uns später Schwierigkeiten machen wird.

Damit meine ich nicht, dass Erfahrung in jeder Situation automatisch mehr zählt als etwas Neues. Auch ein Berufseinsteiger kann die bessere Lösung finden, und eine alte Gewohnheit kann falsch sein. Erfahrung ist dann etwas wert, wenn sie uns hilft, die konkrete Situation einzuschätzen, statt nur an dem festzuhalten, was wir gewohnt sind.

Deshalb sehe ich meine eigene Rolle beim Arbeiten mit KI auch nicht allein darin, Code zu schreiben. Ich muss die Aufgabe verstehen, die passenden Werkzeuge auswählen und die Verantwortung dafür übernehmen, dass das Ergebnis brauchbar ist. Wenn sich Teile der Umsetzung beschleunigen, verschwinden diese Entscheidungen nicht. Vielmehr bekommen wir mehr Möglichkeiten, uns rechtzeitig mit ihnen zu befassen.

Wir müssen nicht alles Neue auf einmal lernen

Ich glaube, es hilft sehr, wenn wir nicht versuchen, unseren ganzen Beruf an einem Wochenende neu zu lernen. Sinnvoller ist es, eine klar abgegrenzte Aufgabe auszuwählen, die wir bereits kennen, und das neue Werkzeug daran auszuprobieren. So haben wir einen Vergleich: Wir merken, wenn es einen wichtigen Schritt auslässt, und ebenso, wenn es die Arbeit tatsächlich erleichtert.

Das kann die Erklärung eines bestehenden Moduls sein, die Vorbereitung einiger Testfälle oder der Vergleich zweier möglicher Lösungen. Am Anfang geht es nicht darum, dem Werkzeug alles zu überlassen, sondern zu lernen, wann seine Unterstützung nützlich ist. Auch die Zeit für die Überprüfung gehört in diese Einschätzung. Eine schnelle Antwort allein bedeutet noch keine Zeitersparnis.

Für Einsteiger liegt die Schwierigkeit an einer anderen Stelle. Wenn ich eine Antwort noch nicht beurteilen kann, verwechsle ich eine überzeugende Erklärung leicht mit einer richtigen Lösung. Dann sind die Grundlagen besonders wichtig, ebenso kleine, überprüfbare Aufgaben und der Versuch, selbst zu erklären, was entstanden ist. KI kann Teil des Lernens sein. Das Verstehen sollten wir dabei aber nicht überspringen.

Wir wissen nicht genau, wie dieser Beruf künftig aussehen wird

Ich kann nicht ehrlich versprechen, dass jede Rolle und jede bisherige Aufgabe unverändert erhalten bleiben wird. Schon die Werkzeuge, an die ich im ersten Artikel erinnert habe, haben verändert, wofür Kunden unsere Hilfe suchen. KI stellt diese Frage jetzt in einem deutlich größeren Umfang.

Trotzdem empfinde ich die Zeit, die ich bisher ins Lernen investiert habe, nicht als verloren. Dieses Wissen hilft mir, die Grenzen eines neuen Werkzeugs zu verstehen, die richtigen Fragen zu stellen und zu erkennen, wann an einer scheinbar fertigen Lösung noch weitergearbeitet werden muss. Begeisterung muss nicht unbedingt am Anfang stehen. Manchmal reicht es, neugierig zu schauen, welchen Platz das Werkzeug in unserer Arbeit haben könnte.