Sind wir jetzt alle Softwareentwickler? (Teil 2/8)

KI kann mehr als Bilder. Ein Selbstversuch.

Was ich von KI kannte

Ich kannte die KI vor allem vom Erstellen von Bildern und von kleinen Alltagsaufgaben: Mails, Formulare, Zusammenfassungen, Recherchen, einfache Berechnungen, Dokumentationen, Präsentationen etc. Ich habe sogar versucht, mit ChatGPT und Co. Fremdsprachen zu üben.

Bei all dem machte ich immer wieder dieselbe Erfahrung: Blind vertrauen darf man dem Output nicht. Sobald es technisch wird, erzählt die KI erstaunlich viel Unsinn.

Ein Versuch aus Neugier

Dann habe ich vom Vibecoding Hype gehört. Claude soll wahnsinnig gut programmieren können. Und ich wollte wissen: Kann man mit KI wirklich funktionierende Software bauen, ganz ohne Programmierkenntnisse?

Ich fing einfach mal an. Ich liess von Claude eine kleine HTML-Seite erstellen und sah zum ersten Mal, wie der Code live entstand, Zeile für Zeile, während die KI die ganze Zeit erklärte, was sie gerade tut und warum. Ich habe diesen Text fasziniert mitgelesen. Das war unglaublich spannend.

Mir war klar, dass Softwareentwickler:innen längst mit KI arbeiten und einen grossen Teil des Codes von KI schreiben lassen. Sie konzentrieren sich mehr auf die Softwarearchitektur und das Prüfen der Ergebnisse. Und ich fragte mich, wie viel als Laie möglich ist.

Der Braindump

Ich wollte es an einem echten Problem ausprobieren. Ich nahm ein Beispiel, das wir beim Entwickeln der Blexon-Software in den Anfangszeiten viel diskutiert haben: das Schachteln von Blechteilen auf einer Blechtafel. Vereinfacht gesagt geht es darum, viele Einzelteile so clever auf einer Tafel anzuordnen, dass möglichst wenig Verschnitt entsteht und die Teile schnell geschnitten werden können. Ein kniffliges Puzzle, mit dem Fertigungsbetriebe viel Geld verlieren oder verdienen können.

Ich habe das Problem einfach runtergeschrieben. Kein Plan, keine Struktur. Ein Braindump. Fünfzehn Minuten lang alles, was mir zu dem Thema in den Sinn kam, in die Tastatur gehauen. Anschliessend ENTER gedrückt.

Vier erstaunliche Fragen

Und dann kamen vier Fragen zurück:

• Dürfen die Teile gedreht werden?
• Soll auf Geschwindigkeit oder auf minimalen Verschnitt optimiert werden?
• Dürfen kleine Teile in den Ausschnitten von grossen Teilen platziert werden?
• Welche Dateiformate sollen verwendet werden?

Mir klappte die Lade runter. Nichts davon hatte ich im Braindump erwähnt. Kein Wort vom Drehen der Teile. Nichts von wegen Verschnitt vs. Geschwindigkeit. Und die Dateiformate hatte ich schlicht vergessen.

Und genau das ist der erstaunliche Punkt. Die KI hat nicht einfach ein paar Zeilen Code rausgehauen. Sie hat innegehalten und das Problem wirklich verstehen wollen, bevor sie loslegte. Das klingt vielleicht unspektakulär, ist aber wahnsinnig wertvoll. Die besten Entwickler:innen, mit denen ich zusammengearbeitet habe, waren nie die, die am schnellsten Code produzierten. Es waren die, die zuerst wirklich verstanden, was gebraucht wird und warum (das gilt übrigens nicht nur bei Software sondern auch im Maschinenbau). Wer die Aufgabe wirklich versteht, statt sie einfach abzuarbeiten, ist unbezahlbar. Und genau das hat die KI hier getan, noch bevor ich eine einzige Zeile Code gesehen hatte.

Abbildung: Links der Braindump. In der Mitte der Code und rechts die funktionierende Nesting-Software.

Zwanzig Minuten später: funktionierende Software

Claude hatte rund zwanzig Minuten daran gearbeitet und beeindruckend viele Token gemampft. Ich klebte die ganze Zeit vor dem Bildschirm und sah zu.

Und der Code funktionierte tatsächlich. Ich konnte DXF-Dateien von Einzelteilen einlesen und bekam ein DXF von einer geschachtelten Tafel zurück. Wirklich unglaublich.

Der Dämpfer

Und trotzdem. Ich kann den Code nicht beurteilen. Wie könnte ich neue Funktionen einbauen? Hält er auch bei vielen Einzelteilen stand? Wo sind die Grenzen? Kann man ihn hacken? Stimmen die Ausgabedateien wirklich? Stürzt alles ab, wenn ich falsche Dateien importiere? Ich wusste schlicht nicht, wie man so einen Code beurteilt oder wie man so eine App testet. Ich bin kein Softwareentwickler.

Und da war sie wieder, dieselbe Erkenntnis, die ich schon beim Erstellen von KI-Bildern hatte: Jeder kann mit KI Software schreiben, aber macht die Software auch wirklich, was sie soll? Der Output ist nur so gut, wie man ihn beurteilen kann. Ich hatte ein beeindruckendes Werkzeug in der Hand und konnte dem Ergebnis trotzdem nicht trauen.

Die Frage, die blieb

Also stellte ich mir eine Frage, die mich nicht mehr so schnell loslassen würde: Wo nimmt mir KI echte Arbeit ab, und zwar so, dass ich als Maschineningenieur beurteilen kann, ob das Resultat brauchbar ist?

Die darauffolgenden Versuche, Misserfolge und Ideen haben meine tägliche Arbeit verändert. Davon erzähle ich in den nächsten Beiträgen.

Gerne zeige ich dir, was mit KI in der Produktentwicklung möglich ist, neben all den konventionellen Tools. Am liebsten persönlich.