Der graue Bart und die Maschine

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Wenn siebenundzwanzig Jahre zur Last werden

Die Nachricht erschien an einem Dienstagmorgen im Team-Chat: „Spannende Neuigkeiten! Wir führen GitHub Copilot für alle Entwicklungsteams ein. Schulungen beginnen am Donnerstag.”

Martin starrte auf die Worte. Um ihn herum summte das Großraumbüro mit den üblichen Geräuschen — Tastaturen, gedämpfte Gespräche, das Vibrieren eines Handys. Er war dreiundfünfzig Jahre alt. Sein Haar war vor einem Jahrzehnt an den Schläfen grau geworden und hatte sich seitdem vollständig ergeben. Er hatte sein erstes Programm in BASIC auf einem Commodore 64 geschrieben, hatte den Übergang von Mainframes zu PCs überlebt, von Desktop zu Web, von Monolith zu Microservices. Er hatte Technologien überlebt, von denen jüngere Entwickler noch nie gehört hatten.

Aber dies fühlte sich anders an.

Die Schulung

Donnerstag kam. Martin saß hinten im Konferenzraum, die Arme verschränkt, und beobachtete, wie die begeisterte junge Entwicklerin aus dem Plattform-Team demonstrierte, wie die KI ganze Funktionen aus einem Kommentar generieren konnte.

„Schaut mal”, sagte sie und tippte: // function to validate email addresses using RFC 5322

Die KI schrieb dreißig Zeilen Code in Sekunden. Der Raum machte anerkennende Geräusche.

Martin spürte, wie sich etwas Kaltes in seiner Brust ausbreitete. Es war nicht der Code selbst — er hätte diese Funktion schreiben können, wahrscheinlich besser, mit ordentlicher Behandlung von Randfällen. Es war die Geschwindigkeit. Die mühelose, mechanische Geschwindigkeit.

Siebenundzwanzig Jahre lang hatte sein Wert darin bestanden, Dinge zu wissen. Zu wissen, wie Speicherverwaltung funktioniert. Zu wissen, warum dieses Legacy-Modul sich donnerstags seltsam verhielt. Den Unterschied zu kennen zwischen dem, was die Dokumentation sagte, und dem, was das System tatsächlich tat.

Jetzt konnte eine Maschine dieses Wissen in Millisekunden abrufen.

Die stillen Wochen

Er benutzte Copilot zunächst nicht. Er redete sich ein, es sei Prinzip — dass er den Code verstehen wollte, den er schrieb, und nicht einfach Vorschläge eines statistischen Modells akzeptieren. Aber spät in der Nacht, wenn die Wohnung still war und seine Frau schlief, gestand er sich die Wahrheit ein.

Er hatte Angst.

Angst, dass er bei einem Versuch entdecken würde, dass er bereits überflüssig war. Dass die Jahrzehnte angesammelten Wissens, die in sein Nervensystem eingebrannten Muster, die Instinkte, die ihn einen Fehler riechen ließen, noch bevor die Tests liefen — dass all das jetzt wertlos war. Dass ein Junior-Entwickler mit einer KI ihn an einem Nachmittag übertrumpfen konnte.

Er beobachtete, wie seine jüngeren Kollegen das Werkzeug mit der lässigen Selbstverständlichkeit von Menschen übernahmen, die eine Welt ohne Google nie gekannt hatten. Sie arbeiteten mit der KI zusammen wie miteinander — natürlich, ohne existenzielle Krise.

Martin fühlte sich wie ein Mann, der seiner eigenen Beerdigung beiwohnte.

Die Integration, die nicht sterben wollte

Drei Wochen später wurde ihm aufgetragen, eine Integration mit einem Zahlungsdienstleister zu reparieren. Die Integration war zwölf Jahre alt, geschrieben von einem Auftragnehmer, der keine Dokumentation hinterlassen hatte und offensichtlich ein tiefes Misstrauen gegenüber Kommentaren hegte. Der Code war ein Labyrinth aus verschachtelten Bedingungen, magischen Zahlen und Variablennamen wie temp2 und finalFinal.

Die Junior-Entwickler hatten es bereits versucht. Einer hatte eine Woche damit verbracht, Logging-Anweisungen hinzuzufügen. Ein anderer hatte versucht, das Modul zu refaktorisieren, und dabei einen subtilen Fehler eingeführt, der sich erst in der Produktion zeigte, drei Tage nach der Auslieferung, bei Transaktionen über 10.000 €.

Martin setzte sich an einem Freitagnachmittag vor den Code. Das Büro leerte sich um ihn herum. Er bemerkte es kaum.

Um Mitternacht hatte er den Kontrollfluss in seinem Kopf kartiert. Nicht auf Papier — in seinem Kopf, so wie er es immer getan hatte, ein mentales Modell des Systems aufbauend wie ein Schachspieler Positionen sieht. Er wusste jetzt, wo der Fehler lebte. Er konnte ihn spüren, so wie ein Arzt etwas Falsches in einem Röntgenbild spürt, bevor er artikulieren kann, warum.

Aber den Beweis anzutreten würde Stunden dauern, um Werte durch das Labyrinth zu verfolgen.

Er blickte auf das Copilot-Symbol in seinem Editor. Er hatte es vor Wochen deaktiviert. Sein Cursor schwebte über den Einstellungen.

Das Gespräch

Er aktivierte es. Nicht weil er irgendetwas akzeptiert hatte. Weil er müde war und der Fehler dringend und er Hilfe brauchte.

Er tippte einen Kommentar: // this function calculates the retry delay but the documentation says exponential backoff while the implementation looks linear

Die KI antwortete mit einer Analyse. Sie lag falsch — sie hatte die verschachtelte Schleifenstruktur falsch gelesen — aber sie lag auf nützliche Weise falsch. Sie zwang ihn zu artikulieren, warum sie falsch lag, was sein eigenes Denken klärte.

Er korrigierte sie. Stellte eine Anschlussfrage. Bekam eine weitere Teilantwort.

Es war wie ein Gespräch mit einem sehr schnellen, sehr sachkundigen Junior-Entwickler, der keine Intuition und perfekte Erinnerung hatte. Jemand, der jede Tatsache sofort abrufen konnte, aber den Fehler nicht riechen konnte.

Er konnte den Fehler riechen. Er konnte es immer. Das hatte sich nicht geändert.

Was sich geändert hatte war, dass er jetzt einen Partner hatte, der neben ihm herlaufen konnte, seine Vermutungen mit Maschinengeschwindigkeit überprüfend, Randfälle checkend, die er keine Zeit hatte manuell zu verfolgen, Muster vorschlagend, die er vielleicht aus Frameworks vergessen hatte, die er seit Jahren nicht mehr angefasst hatte.

Um zwei Uhr morgens hatte er die Lösung. Nicht weil die KI sie gefunden hatte — das hatte sie nicht, konnte sie nicht — sondern weil die KI die mechanische Arbeit erledigt hatte, während er das Denken übernahm.

Der Morgen danach

Er saß im leeren Büro, während der Himmel sich aufhellte. Die Lösung war eingecheckt. Der Zahlungsdienstleister funktionierte.

Er fühlte sich seltsam. Leichter.

Wochenlang hatte er geglaubt, dass die KI sein Ersatz war — eine billigere, schnellere Version seiner selbst, die seine Erfahrung wertlos machen würde. Aber das war nicht geschehen. Was geschehen war: Die KI hatte seine Erfahrung verstärkt. Die Muster, die er jahrzehntelang aufgebaut hatte, waren immer noch wertvoll, vielleicht wertvoller als je zuvor. Die KI hatte keine Muster. Sie hatte Wahrscheinlichkeiten. Sie konnte Code generieren, der richtig aussah, aber auf subtile Weise falsch war — auf eine Art, die nur Erfahrung erkennen konnte.

Die Maschine brauchte ihn. Nicht seine Tastaturanschläge — die waren jetzt billig. Sein Urteilsvermögen. Seine Intuition. Das, was er über siebenundzwanzig Jahre aufgebaut hatte und was kein Trainingsdatensatz replizieren konnte.

Die Integration, die nicht sterben wollte — Fortsetzung

Am folgenden Montag fragte der Teamleiter, wie er die Integration so schnell repariert hatte. Martin zögerte.

„Ich habe Copilot benutzt”, sagte er. Die Worte fühlten sich seltsam in seinem Mund an. „Nicht um den Code zu schreiben. Um laut zu denken. Es ist wie eine sehr schnelle Gummiente, die auch Dinge nachschlagen kann.”

Der Junior-Entwickler, der den Produktionsfehler eingeführt hatte, sah ihn mit einem Ausdruck an, den Martin zunächst nicht lesen konnte. Dann erkannte er ihn: Erleichterung. Der ältere Entwickler kämpfte nicht gegen die Zukunft. Er passte sich an.

„Kannst du mir zeigen, wie du es benutzt?” fragte der Junior.

Martin nickte. Und zum ersten Mal seit Monaten hatte er das Gefühl, etwas Wichtiges lehren zu können.

Was sich tatsächlich verändert hat

Die Angst verschwand nicht vollständig. Das tut sie nie. Es wird nächstes Jahr eine weitere Technologie geben und das Jahr danach noch eine, und eine davon könnte schließlich diejenige sein, die seine Fähigkeiten wirklich überflüssig macht. Die Branche ist nicht freundlich zu denen, die stillstehen. Dieses Muster wiederholt sich seit 1969 jedes Jahrzehnt — die Werkzeuge ändern sich, aber der Bedarf an menschlichem Urteilsvermögen bleibt.

Aber Martin hatte aufgehört stillzustehen. Er hatte sich an etwas erinnert, das er in der Panik der Ankündigung vergessen hatte: Sein Wert lag nie in der Tippgeschwindigkeit. Er lag in der Fähigkeit, ein System zu betrachten und es zu verstehen, Muster zu sehen, die Werkzeuge nicht sehen konnten, Entscheidungen zu treffen, die Algorithmen nicht treffen konnten.

Die KI beschleunigte alles außer den Dingen, die am meisten zählten. Und diese Dinge — Urteilsvermögen, Intuition, die angesammelte Weisheit von siebenundzwanzig Jahren — waren wertvoller geworden, nicht weniger.

Die Maschine hatte ihn nicht überflüssig gemacht. Sie hatte ihn daran erinnert, wofür er da ist.

Für die grauen Bärte, die dies lesen

Wenn Sie dies lesen und sich in Martins Angst wiedererkennen, möchte ich Ihnen etwas sagen, das vielleicht herablassend klingt, aber aufrichtig gemeint ist: Sie haben etwas, das die Maschine nicht hat.

Sie haben Jahrzehnte damit verbracht, ein Modell davon aufzubauen, wie Software tatsächlich funktioniert — nicht wie sie funktionieren soll, sondern wie sie versagt, wie sie überrascht, wie sie sich verhält, wenn die Dokumentation lügt. Sie haben einen Instinkt für Fehler entwickelt, den kein statistisches Modell replizieren kann. Sie haben genug Produktionsvorfälle gesehen, um zu wissen, dass der gefährlichste Code der Code ist, der korrekt aussieht.

Die KI ist ein mächtiges Werkzeug. Sie kann Ihnen helfen, schneller zu arbeiten, Ihre Annahmen zu überprüfen, Muster vorzuschlagen, die Sie vielleicht vergessen haben. Aber sie kann Ihre Arbeit nicht erledigen. Sie kann Code mit Maschinengeschwindigkeit generieren, aber sie kann diesen Code nicht mit menschlichem Urteilsvermögen bewerten.

Ihr Urteilsvermögen ist nicht überflüssig. Es ist, wenn überhaupt, wichtiger als je zuvor — denn jetzt wird mehr Code generiert, und jemand muss entscheiden, ob dieser Code vertrauenswürdig ist.

Dieser Jemand sind Sie.

Das Ende (das kein Ende ist)

Martin hat immer noch Momente der Angst. Er sieht Ankündigungen über neue KI-Modelle, die Coding-Interviews bestehen können, die Produktionsprobleme debuggen können, die Systeme entwerfen können. Jede Ankündigung bringt einen kleinen Puls der alten Furcht.

Aber er sieht auch die Junior-Entwickler, die mit dem von der KI generierten Code kämpfen, die subtilen Fehler übersehen, der Maschine vertrauen, wenn sie sie hinterfragen sollten. Er sieht die Produktionsvorfälle, die durch KI-generierten Code verursacht wurden, den niemand sorgfältig überprüft hat. Er sieht die Lücke zwischen Code generieren und Code verstehen.

Und er weiß, dass diese Lücke der Ort ist, an dem er lebt. Es ist der Ort, an dem er immer gelebt hat. Die Werkzeuge ändern sich, aber die Lücke bleibt.

Er ist dreiundfünfzig Jahre alt, und er lernt neue Dinge. Nicht weil er muss, sondern weil er will — weil die KI die Plackerei entfernt und die interessanten Teile übrig gelassen hat. Die Teile, die ihn dazu gebracht haben, sich überhaupt in Software zu verlieben, damals, als er siebzehn war und der Commodore 64 neu. Diese intrinsische Motivation — die Neugier und der Stolz, die kein Management-Framework herstellen kann — ist das, was die Maschine nicht replizieren kann.

Der graue Bart ist noch hier. Und er geht nirgendwo hin.