Der Artikel behandelt die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz auf die IT-Industrie und das IT-Berufsfeld und stützt sich auf die Perspektive von Pedro Samorrinha, einem Absolventen des Instituto Superior Técnico mit etwa zwanzig Jahren Karriere in der Informatik, der derzeit technische Teamleitung, Systemarchitektur und Steuerung des Softwareentwicklungszyklus verantwortet.
Samorrinha ist der Ansicht, dass das häufig in der KI-Kommunikation beschriebene Szenario — in dem ein technischer Verantwortlicher morgens ankommt, die während der Nacht von Agenten produzierte Arbeit überprüft, Fehler korrigiert und neue Aufgaben zuweist — nicht seiner aktuellen Realität entspricht, obwohl es möglich sein könnte. Er bevorzugt kürzere Validierungszyklen und betont, dass diese Art der Softwareproduktion nur dann wirklich produktiv sein wird, wenn sie auf einer rigorosen Entwicklungsmethodik mit präziser Anforderungstechnik, guter Planung und Testfähigkeit basiert.
Samorrinhas Team hat bewusst das sogenannte „Vibe-Coding" vermieden und sich stattdessen für einen klassischen Entwicklungsprozess entschieden, der nun „agentifiziert" wurde, mit überprüfbaren Schritten und menschlicher Validierung in jedem Zyklus. Die Methodik wird als entscheidender Punkt betrachtet: Durch gut definierte Spezifikationen und menschliche Überprüfung in jedem Schritt wird der Spielraum für Halluzinationen und unerwartete Ergebnisse reduziert. Trotz der Risiken hat sich die Qualität dessen, was die Agenten produzieren, in den letzten Monaten erheblich verbessert, und die vom Team gesammelten Daten deuten auf Produktivitätssteigerungen von 30% oder mehr hin.
Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass, wenn das Codieren einfacher geworden ist, die Softwaretechnik — die Disziplin, gut zu entscheiden, was gebaut werden soll, und zu überprüfen, ob es gut gebaut wurde — heute noch kritischer ist. Auch die Ausbildung der jüngeren Ingenieure verändert sich: Der Schwerpunkt verlagert sich auf die funktionale und technische Spezifikation, wo die Erfahrung der Senioren einen größeren Wert hat. Ein Junior, der von Anfang an rigorose Spezifikations- und Validierungsprozesse begleitet, kann schneller lernen als durch die traditionelle Programmierpraxis.
