Refactoring Orgs

Das Standardargument für KI-gestützte Entwicklung läuft so: Entwickler verbringen zu viel Zeit mit Routineaufgaben; KI übernimmt diese Aufgaben; Entwickler konzentrieren sich auf wertschöpfendere Arbeit; der Output steigt. Dieses Argument ist schlüssig. Es setzt aber voraus, dass der Engpass die Ausführungsgeschwindigkeit ist - und nicht fehlende Problemklarheit, strategische Ausrichtung oder organisationale Abstimmung.

Die meisten Softwareorganisationen sind nicht primär durch die Schreibgeschwindigkeit von Code eingeschränkt. Sie sind eingeschränkt durch Unsicherheit darüber, was gebaut werden soll, durch organisatorische Reibung, die Entscheidungen verlangsamt, durch mangelnde Übereinstimmung zwischen dem, was Engineering versteht, und dem, was das Business braucht - und durch angesammelte technische Entscheidungen, die jedes neue Feature schwieriger machen als das letzte. Keiner dieser Engpässe reagiert auf schnellere Code-Generierung.

In dem Produktivitätsargument steckt ein Weltbild, das es wert ist, benannt zu werden. Ein erheblicher Teil der Technologiebranche operierte auf der impliziten Annahme, dass das Schreiben von Code das Schwerste ist, was ein Mensch tun kann - der Gipfel kognitiver Arbeit. Die Schlussfolgerung lag nahe: Wenn KI programmieren kann, wird sie offensichtlich auch die weniger anspruchsvollen Aufgaben erledigen, die alle anderen erledigten. Produktstrategie, organisationale Klarheit, Kundenverständnis - das war weicher, weniger rigoros und daher einfacher. Die Menschen, die das taten, warteten nur darauf, automatisiert zu werden.

Das stellte sich auf eine spezifische Weise als falsch heraus. Die Fähigkeiten, die die meisten Softwareorganisationen einschränken, sind nicht einfacher als Programmieren. Sie sind anders als Programmieren. Und "anders" ließ sich nicht mit denselben Ansätzen erschließen, die bei der Code-Generierung funktioniert haben. Der Engpass hat sich nicht bewegt.

Was KI-Tools in diesen Organisationen liefern, ist schnellere Produktion von Lösungen für das falsche Problem. Das Team liefert mehr, lernt weniger darüber, ob das Gelieferte richtig ist, und baut Velocity in eine Richtung auf, die niemand überprüft hat. Ein Entwicklungsteam doppelt so schnell zu machen bedeutet, die falsche Sache doppelt so oft zu liefern. KI-Coding-Tools sind dieselbe Dynamik mit besserem Marketing.

Wenn eure Softwareorganisation wirklich durch Ausführungsgeschwindigkeit eingeschränkt ist, helfen KI-Tools. Wenn sie durch irgendetwas anderes eingeschränkt ist, solltet ihr damit rechnen, viel Geld auszugeben und bessere Kennzahlen für ein Problem zu bekommen, das ihr gar nicht hattet.