Wenn ChatGPT gegen einen Atari-Chip von 1977 im Schach verliert, stellt sich eine Frage brennender denn je: Ist das noch Fortschritt – oder schon technologische Realsatire? Während unsere Rechner schneller, Versionsnummern länger und Frameworks hipper werden, verwässert der Code, der sie antreibt, zu einem strukturlosen Brei aus KI-generierten Widersprüchen, Sicherheitslücken und Abhängigkeiten von Toolchains, die selbst kaum einer mehr versteht. Willkommen in der glitzernden Fassade der Zukunft der Softwareentwicklung – wo „einfach“ das neue „unkontrollierbar“ ist.
Wir leben in einer Welt, in der Entwickler:innen stolz darauf sind, ChatGPT oder GitHub Copilot benutzt zu haben, um einen Button in React zu bauen – und dabei vergessen, dass derselbe Button fünf Megabyte an Bibliotheken mitbringt, poetisch lizenziert in 27 Ländern und mit einer CO₂-Bilanz, gegen die Dinosaurier unterverdächtig wirken. Während der Atari-Prozessor mit wenigen Zeilen Assembler sauber Schach spielt, hangelt sich die KI furchtlos durch klobige IF-Schleifen, beendet das Spiel spontan in der siebten Runde und erfindet Regeln, die nicht einmal in Paralleluniversen gelten.
Das nennt man dann „kreative Lösungskompetenz“ – was in Wirklichkeit schlicht bedeutet: Die KI hat keine Ahnung, tut aber so, als wäre es Absicht. Und der Mensch davor ist fachlich zu entkoppelt, um den Unterschied zu erkennen. Der „Fortschritt“ liegt heute weniger im Code selbst, sondern im Package Manager – und im Vertrauen, das wir in all die Magie setzen, die unter der Haube brodelt. Sicherheit? Fehlanzeige. Rückverfolgbarkeit? Nur, wenn der Stack Overflow-Thread noch online ist.
Dabei müsste man eigentlich nur einmal den Task-Manager aufrufen, um den Irrsinn zu erkennen: Ein Eintrag für einen simplen Kalender zeigt 17 Threads, 42% CPU-Last und ein Speicherprofil wie ein mittelgroßes Videospiel aus den 90ern. Und warum? Weil irgendein Codegenerator beschlossen hat, noch eine A/B-Test-Logik, eine jQuery-Kompatibilitätsschicht und zwei Logging-Frameworks zu kompilieren – ganz ohne Wissen des Menschen, der das „entwickelt“ hat.
Vom präzisen Byte zum schwafelnden Bot
- Assembler:
Früher schrieb man Code, der jedes Bit kannte, jedes Register kontrollierte und selbst im Tiefschlaf effizienter war als heutige Smartwatches auf Droge. Wer den Voyager programmierte – jenes Meisterwerk der Raumfahrttechnik, das noch heute, über 40 Jahre nach dem Start, voll funktionsfähig Daten sendet (NASA Voyager Mission) – hätte moderne IDEs wahrscheinlich für grafikfähige Kaffeemaschinen gehalten. Und doch: Der Code lebt – seit 1977, auf Anhieb fehlerfrei, ohne Sicherheits-Patches. Ja, sowas ging mal. Kein Internet – kein Exploit. Der Code war so klein, dass selbst Zero-Day-Lücken zu viel Speicher gebraucht hätten, um zu existieren. - Hochsprachen:
Dann kam die Lesbarkeit. „Hello, World“ war verständlicher als „LD A,42“, aber auch größer, langsamer und plötzlich nicht mehr deterministisch. Der Entwickler schrieb fünf Zeilen – der Compiler baute daraus 500. Debugging wurde von Analyse zur Religion, bei der man auf Logs wartete wie auf göttliche Eingebung. Kompilierung wurde zur Magie – man wusste nicht mehr, was rauskommt, nur ob es kompiliert. Wer „make clean“ ruft, hat die Kontrolle längst abgegeben. - Modellbasierte Entwicklung:
Als Textcode zu profan wurde, malten wir Software. Diagramm drauf, Klick hier, Businesslogik da – und schwupps: ein High-Level-Code, der alle Eventualitäten abdeckt – sogar die, die im Unternehmen nie vorkommen, weil die Funktion nie livegeht. Ergebnis? Gigabytes schwerer Code mit der Performance eines koffeinfreien Koalas. Und wehe, man will ihn verstehen: Die XML-Höllen dieser Tools beweisen eindrucksvoll, dass Code nicht schöner wird, wenn er bunt ist. - Künstliche Intelligenz & Codegeneratoren:
Und heute? Da lassen wir KI programmieren. Sie hat zwar null Verständnis vom Kontext – aber Output kriegen wir trotzdem. Und zwar im Stile einer unentschlossenen Redaktionspraktikantin: Möglichst viele Meinungen, um nichts falsch zu machen. HTML in Java-Methoden? Geht klar. SQL-Injection per Default? Warum nicht. Tautologische if-Abfragen in Endlosschleifen? Immerhin läuft’s durch. Und wenn es trotzdem crasht? Hat halt der Prompt nicht gepasst. „Build successful“ ist das neue „Ich hab keine Ahnung, aber der Compiler zuckt nicht.“
Noch brisanter: Wir füttern Toolchains mit sogenannten „smarten Assistenten“, die ihre Tech-Stacks aus einem Meer von Open-Source-Möglichkeiten zusammenwürfeln – und bauen damit nicht nur instabile, sondern auch massiv unsichere Anwendungen. Open-Source-Entwickler warnen längst vor dem wachsenden Müllberg automatisierten Codes, der nicht nur die Qualität, sondern aktiv die Sicherheit ganzer Ökosysteme gefährdet. Sicherheitsfragen? Werden mithilfe von KI-generierten Codebeispielen beantwortet – die wiederum aus unzähligen Stack Overflow-Posts stammen. Manche davon veraltet, andere schlicht falsch. Ergebnis? Ein digitaler Dunning-Kruger-Effekt in kompiliertem Format.
Simplifizierung: Der Sargnagel für technisches Verständnis?
- Komplexität wegoptimiert – Wissen gleich mit?
Früher debuggte man einen Stack Overflow mit einem Blick ins RAM-Dump – heute googelt man „Python division bug“ und hofft, dass irgendein generiertes Snippet aus einer dreijährigen Reddit-Diskussion wenigstens ungefähr zum Problem passt. Technisches Wissen wird ersetzt durch „Prompt Engineering“ – eine Tätigkeit, die mehr mit Horoskopdeutung als mit Softwareentwicklung zu tun hat. Hauptsache, der Code-Generator liefert etwas, das optisch nach Lösung aussieht – ob es das Problem überhaupt löst, ist sekundär. Kein Wunder, dass selbst Copilot-generierter Code häufig fehleranfällig ist. - Security by Occurrence – oder besser keine?
Wer KI-generierten Code übernimmt, vertraut letztlich auf statistisch relevante Tippmuster. Kein Auditor, kein Sicherheitscheck, kein gesunder Menschenverstand mehr – und weil niemand mehr die Abhängigkeiten kontrolliert, funkt das frisch generierte JavaScript gleich nach China, sobald man die Einkaufsliste aktualisiert. Willkommen im Goldrausch der Sicherheitslücken: Wir bauen Software, in die Bugs nicht mehr eingeschleppt, sondern absichtlich hineingetrainiert werden – direkt durch die Trainingsdaten (SecurityWeek). Unbewusste Hintertüren als Feature. Hacker brauchen keine Zero-Days mehr – nur Geduld. - Oberflächlichkeit der Funktionalität:
Software muss heute sexy sein, nicht gut. Ein dunkles Theme, ein paar animierte Transitions – und schon vergibt das Produktmanagement freudestrahlend neue Feature-Tickets. Ob das Dropdown überhaupt funktioniert, wenn man es benutzt? Egal – „wir tracken das eh mit KI“. Die reale Funktionalität darf dann der Kunde entdecken – und notfalls ein Issue anlegen. - Vereinfachung ist kompliziert geworden:
Paradox, aber wahr: Je einfacher der Einstieg, desto komplexer das System im Hintergrund. Die neue „Hello World“-App bringt auf Wunsch direkt ein Logging-Framework, vier Dependency-Injection-Mechanismen und eine Datenbank mit – denn man könnte ja mal skalieren. Der eine Klick erzeugt 2.000 Zeilen Code, die niemand lesen will. Und die echte Komplexität? Löst niemand. Sie wird schön versteckt – tief im Bauch des Generators. Da, wo der Entwickler nie hinschaut. Oder hinschauen soll. Selbst konservative Entwicklerwarnungen, wie die von Open-Source-Projekten, gehen im Autocomplete-Rauschen unter.
Ein Lob auf den Minimalismus
Der Voyager-Satellit braucht keinen Patchday, keine Container-Orchestrierung, keinen Kafka-Cluster und schon gar kein n+1 Backend-Microservice-Gefrickel. Keine CI/CD-Gewitter mit 18 Pipelines, kein GitHub Copilot, der „smarte“ Vorschläge unterbreitet, bei denen die Sicherheitslücken schon mitkompiliert werden. Keine 873 Transitive Dependencies, die via Paketmanager installiert werden, sondern wenige Kilobyte Code – wohldurchdacht, geprüft, getestet und, ganz wichtig: verstanden.
Der Code stammt aus einer Zeit, als Begriffe wie Engineering noch ernst gemeint waren. Als man sich für jedes einzelne Byte rechtfertigen musste. Kein syntaktischer Zucker, keine überflüssigen Abstraktionen, keine Architektur-Astrologie auf PowerPoint-Basis. Stattdessen: pure Funktionalität, maximale Klarheit. Der Code lebt seit 1977 – ohne Versionssprung, ohne Framework-Update, ohne Regression. Er ist nicht optimiert auf Time-to-Market, sondern auf Nachhaltigkeit, Zuverlässigkeit und eine Lebensdauer, die heutigen Geräten wie Science-Fiction erscheint (IEEE Spectrum über Voyager-Code).
Und heute? Da feiern wir es als Erfolg, wenn eine neue App es schafft, einen Monat ohne kompletten Neustart auszukommen. Da misst man technischen Fortschritt daran, wie viele Google-Services konsumiert werden oder wie „AI-powered“ ein Produkt klingt – obwohl es am Ende doch nur 90% alten Code in neuer Verpackung ist, diesmal mit mehr Buzzword.
Wollen wir wirklich glauben, dass diese Form der Programmierkunst „veraltet“ ist?
Oder müssen wir uns vielleicht ehrlich fragen, ob nicht ganze Wirtschaftszweige davon leben, dass Software regelmäßig unverständlich, fehleranfällig und damit upgraderesistent ist?
Wer profitiert eigentlich vom Verlust technischer Tiefe? Die Antwort ist einfach: Cloud-Anbieter, die Rechenleistung vermieten, weil moderne Software ineffizient ist. KI-Trainingszentren, die Codeberge brauchen, um ihre Blackbox-Konstrukte zu trainieren. Und natürlich Bug-Bounty-Hacker, die ihren Lebensunterhalt damit verdienen, das herauszulesen, was niemand mehr selbst geschrieben hat.
Minimalismus in der Softwareentwicklung ist kein nostalgischer Rückblick – es ist ein Qualitätsmerkmal. Ein Indiz für Verständnis, Präzision und Verantwortung. Und wer heute wieder Software schreiben kann, die in 20 Jahren noch fällt, aber nicht stürzt, verdient keine hippe Jobbezeichnung mit „AI“ – sondern Anerkennung als der Letzte, der das Handwerk noch beherrscht.
Fazit: Mehr Hirn, weniger Generator
Vereinfachung ist kein Teufelswerk – solange sie nicht zur Selbstverblödung führt. Natürlich darf Softwareentwicklung zugänglicher werden, aber Zugänglichkeit ohne Substanz produziert keine Lösungen, sondern Wartungsfälle mit GUI. Wenn man beim Debuggen zuerst ChatGPT fragt und am Ende den Code nicht mehr versteht, hat man nichts entwickelt – man hat Inhalte aus Trainingsdaten gefischt. Willkommen im Schaulaufen der technischen Ahnungslosigkeit.
Wer in der Toolchain keine Ahnung mehr hat, wie der Code wirklich funktioniert, sollte sich vielleicht nicht „Entwickler:in“, sondern „Syntaxinfluenzer:in“ nennen. Der Applaus aus der Bubble ersetzt keine Systemkompetenz. Und mal ehrlich: Wer ernsthaft glaubt, dass man mit Code-Vervollständigung, Templates und Low-Code-Clickbunti solide, langlebige Maschinen baut, der soll bitte auch seine nächste Brücke mit dem PowerPoint-Konstruktionskit planen (The Verge über AI-Code-Generation).
Was wir brauchen, ist ein Backlash zur Oberflächlichkeit: weniger Magie, mehr Verständnis. Mehr Leute, die fragen: „Warum funktioniert das?“ statt: „Wie kriege ich das schnell deployed?“ Wer Systeme bauen oder gar sichern will, muss das System durchdringen – nicht nur die Konsole benutzen. Eine Kultur der Oberflächlichkeit lässt sich nicht outsurcen.
Das nächste große Ding? Kein yet-another-Framework. Kein Co-Pilot fürs Denken. Sondern ein Editor, der beim Tippen fragt: „Weißt du eigentlich, was du da gerade tust?“ – und solange schweigt, bis man es wirklich beantworten kann.
Blick in die Funktionalität: Warum wir unsere Produkte nicht mehr verstehen
Wer die moderne Softwareentwicklung beobachtet, merkt schnell: Wir bauen Code, der tut – aber nicht warum er tut. Funktionalität wird generiert, nicht durchdrungen. Und das hat einen Grund: In der Jagd nach Geschwindigkeit und Abstraktion vergessen viele das Fundament – eine glasklare, durchdachte Definition dessen, was ein Produktteil können soll. Genau hier setzt mein Buch Item Definition – Importance of an underestimated Work Product an.
Ich zeige dort aus der Praxis heraus, warum die Item Definition – also die präzise Beschreibung einer Funktion oder Komponente – keine lästige Dokumentationspflicht, sondern ein strategischer Erfolgsfaktor in der Entwicklung komplexer Systeme ist. Viele der heute so heiß diskutierten Softwarekrisen wie plötzliche Fehlfunktionen, überbordende Features oder unklarer Funktionsumfang lassen sich letztlich auf eine ganz simple Frage zurückführen: „Was genau sollte dieses Modul eigentlich leisten?“
Die deutsche Ausgabe trägt den Untertitel „Bedeutung eines unterschätzten Dokuments“ – und das aus gutem Grund. Denn genau dieses Dokument wird heute zu oft ausgelassen, zu vage formuliert oder durch agile Tickets ersetzt, die mehr Kontext verschweigen als erklären. Die Folge: Entwicklungen „auf Sicht“, technische Migrationen ohne Zielbild, und ein wachsendes Gefühl von Kontrollverlust – auch bei Entwickler:innen selbst.
Mein Anliegen: Funktionalität muss wieder zur bewusst gestalteten Einheit werden. Nicht als Nachgedanke, sondern als vorausgedachtes, verständliches und vor allem geteiltes Zielsystem aller Beteiligten – technisch wie fachlich. In der strukturierten Item Definition steckt kein Selbstzweck, sondern ein Werkzeug für bessere Architekturen, weniger Missverständnisse und vor allem: Software, die tut, was sie soll – und das auch noch nachvollziehbar.
Für alle, die Software nicht nur bauen, sondern nachhaltig verstehen und entwickeln wollen: Ein präziser Blick in die Funktionalität kann entscheidender sein als das nächste KI-Tool.
Diskussionsstoff für digital Erleuchtete:
- Ist „einfach = besser“ nur ein bequemes Märchen fürs Management?
In der Praxis ist „einfach“ selten wirklich „besser“ – zumindest nicht für Qualität, Sicherheit oder Zukunftssicherheit. Was auf PowerPoint-Slides als Innovation verkauft wird, dient oft eher der Budgetoptimierung und dem schnellen Schein-Erfolg als echter technischer Substanz. Management feiert Dinge wie „Low-Code“, weil sie einfach zu reporten, aber schwierig nachzuvollziehen sind – und sieht dabei großzügig über das Risiko hinweg, dass essentielle Systemkenntnis spätestens beim ersten größeren Fehlerfall komplett fehlt. Die Komplexität verschwindet nämlich nicht, sie wird nur versteckt – und rächt sich spätestens im Incident-Report. - Wie viel KI-generierter Code läuft heute mit offenen Sicherheitslücken produktiv auf Servern?
Schätzungen und Studien sind beunruhigend: Laut einer MIT-Studie wurden fast 50 % der mit Codex (dem KI-Modell von OpenAI hinter GitHub Copilot) erzeugten Vorschläge für Sicherheitsaufgaben als fehleranfällig eingestuft. In der Praxis gilt: Nur etwa ein Viertel der KI-Projekte sind derzeit aus Sicherheits-Sicht wirklich abgesichert – der Rest läuft mit teils massiven Risiken produktiv, häufig ohne dass die Entwickler überhaupt wissen, welche Fallstricke KI-Generatoren eingebaut haben (Ars Technica). Hinzu kommt: Die Geschwindigkeit, mit der generative KI weltweit in produktiven Code übergeht, lässt die Sicherheits- und Governance-Konzepte kaum hinterherkommen. Unternehmen investieren zwar in KI-basierte Security, aber Security-Scanner und Spezialprüfungen sind oftmals noch „optional“ – bis der Ernstfall eintritt. - Müssen wir zurück zu mehr Verständnis, oder reicht es, wenn die Tools „smart genug“ sind?
Der Glaube an „smarte Tools“ ist selbst zur neuen Religion geworden – doch das reale Risiko bleibt, dass die Tools schneller blenden als sie absichern. KI kann zweifellos helfen, Angriffe zu erkennen und Security-Workflows zu automatisieren (Forrester), doch das ersetzt kein solides Grundverständnis dafür, wie Systeme wirklich funktionieren und wo typische Schwachstellen verborgen sind. Dark Reading warnt ebenfalls: Die größte Schwachstelle bleibt der Mensch selbst. Kompetenz- und Verständnislücken in Security-Teams nehmen zu, und der Fachkräftemangel trifft mittlerweile sogar Fortune-500-Konzerne. Wer der Tool-Blackbox blind vertraut, wird irgendwann selbst zur Schwachstelle – oder zum nächsten Eintrag im CERT-Newsletter.