Wie können Softwareingenieure ihre Karriere im Zeitalter der LLMs zukunftssicher gestalten?

• LLMs werden zu einem Teil von Karrieren im Software Engineering
  • Viele Ingenieure nutzen AI, um Code zu schreiben, oder überlassen ganze Projekte der AI und übernehmen dann Code-Review und Feinanpassungen
  • Da Unternehmen zunehmend selbst isolierte LLMs hosten und mehr Hardware verfügbar wird, werden sich auch Probleme wie die „Preisgabe proprietären Codes“ lösen
  • Software Engineering auf Junior- bis Mid-Level wird größtenteils verschwinden, während Senior Engineers in eine Rolle übergehen werden, in der sie die Ausgaben von LLMs anleiten
  • Letztlich werden sich LLMs so weit entwickeln, dass auch Senior Engineers nicht mehr nötig sein werden
• Wie man die eigene Karriere auf die Zukunft vorbereitet
  • Es besteht Einigkeit darüber, dass Software Engineering nicht einfach nur das Schreiben von Code ist, aber diese Idee lässt sich jungen Menschen am Anfang ihrer Karriere leichter vermitteln
  • Trotz fast 20 Jahren Erfahrung als SWE wurde erst in den letzten Jahren klar, dass „Coden nicht das Ziel, sondern ein Mittel zum Zweck ist“
  • Vermutlich gibt es viele Menschen in einer ähnlichen Situation, und es geht darum, Wege zu finden, die eigene Karriere zukunftssicher zu machen

[GN⁺]

Hacker-News-Meinungen

• simianparrot

  • LLMs bestehen Code-Review-Standards nicht und sind daher nur Zeitverschwendung
  • Durch die Arbeit an einem Job, den er mag, haben sich in 20 Berufsjahren sein Netzwerk und seine Chancen vergrößert
  • Er stellt sich weiterhin kreativen Herausforderungen und erforscht auch Bereiche, die bereits gelöst zu sein scheinen, etwa durch die Entwicklung einer CPU-basierten 2D-Pixel-Blitter-Engine
  • Es werde mehrere Generationen dauern, bis KI das Niveau menschlicher Entwickler erreiche, und wenn es so weit sei, werde er gern in Rente gehen
  • Die Angst vor LLMs komme von Menschen, die die Technik überschätzen oder nicht verstehen

• dogman144

  • Technische Automatisierung ist, wie im Finanzhandel, schneller vorangeschritten als erwartet
  • KI muss nicht „perfekt“ sein; es reicht, wenn sie „gut genug“ ist, um zu ersetzen
  • Um für die Zukunft gerüstet zu sein, ist es wichtig, ein guter „Operator“ für LLMs zu werden
  • Handel existiert weiterhin, hat sich aber in Richtung Betrieb und Verwaltung automatisierter Systeme verändert

• mianos

  • In über 40 Jahren als Entwickler sind mehrfach „Technologien, die Entwickler ersetzen sollen“ aufgetaucht, und trotzdem gibt es den Beruf noch
  • LLMs wirken wie eine Abstraktion auf höherer Ebene, aber ihre aktuellen Ergebnisse reichen für professionelle Arbeit noch nicht aus
  • Er hält es für unwahrscheinlich, selbst als Entwickler ersetzt zu werden, und plant, weiterzuentwickeln

• thegrim33

  • Um Entwickler zu ersetzen, brauche es seiner Meinung nach echte AGI
  • LLMs seien keine AGI, und auch mit einfach nur mehr Rechenleistung würden sie keine AGI werden
  • Wenn AGI erscheint, wird sich die Welt vollständig verändern, sodass der Verlust von Entwicklerjobs nur ein kleines Problem wäre

• taylodl

  • Automatisierungsversuche wie CASE-Tools in den 80er- und 90er-Jahren sind letztlich gescheitert
  • Mit AI werde es zu einem Wandel hin zur Codegenerierung mithilfe von Modellierungssprachen auf höherem Abstraktionsniveau kommen
  • Softwareingenieure sollten sich eher auf Modellierung und Architekturdesign konzentrieren als auf das Schreiben von Code

• m_ke

  • Wenn die Kosten für das Schreiben von Software gegen null gehen, wird noch mehr Software entstehen
  • Einzelpersonen und Unternehmen werden statt VC-basierter Software leicht maßgeschneiderte Tools entwickeln können
  • Open-Source-Software werde zum Mainstream, weil sie vertrauenswürdiger und leichter anzupassen sei
  • Unternehmen werden für die Automatisierung alltäglicher Arbeit nur noch eine kleine Zahl von Ingenieuren benötigen

• matrix87

  • Der Trend, mit LLMs ganze Projekte abzuwickeln, ist eine realitätsferne Behauptung
  • Software Engineering ist menschenzentrierte Arbeit, bei der Geschäftsverständnis und Problemlösung wichtig sind
  • Entscheidend sind nicht nur das Schreiben von Code, sondern vor allem Kommunikation mit Menschen und Anforderungsanalyse

• uludag

  • LLMs erzeugen zwar mehr Code, ersetzen Entwicklerjobs aber nicht, weil die Wartung komplexer wird
  • Verbesserung der persönlichen Produktivität: Mit Methoden wie GTD sollten Organisationsfähigkeit und Informationsmanagement gestärkt werden
  • Stärkung von Metis-Fähigkeiten: Lösungsansätze aus Erfahrung und die Fähigkeit, komplexe Probleme zu lösen, sollten geschärft werden
  • LLMs funktionieren nur in sauberen und gut strukturierten Umgebungen gut, weshalb ein tiefes Verständnis komplexer Systeme nötig ist

• sureglymop

  • Er lernt ML und AI, um sich auf künftige Veränderungen vorzubereiten
  • Er bereitet einen Wechsel in die Cybersicherheit vor und sieht in zunehmenden Sicherheitslücken durch AI eine Chance
  • Wer Neugier auf Technologie bewahrt, kann AI als Hilfswerkzeug nutzen und ein besserer Entwickler werden

• throwaway_43793

  • SWE wird nicht verschwinden, aber Veränderungen und Personalabbau sind unvermeidlich
  • Einfache Aufgaben mit Fokus auf das Lesen und Schreiben von Daten werden wahrscheinlich von LLMs ersetzt
  • Um für die Zukunft gerüstet zu sein, sollten zwischenmenschliche Kommunikationsfähigkeiten ausgebaut und die Verbindung von Technik und Business in den Fokus gerückt werden

• gt0

  • LLMs sind nützlich, aber für die Steigerung der Programmierproduktivität nicht so revolutionär wie frühere Werkzeuge
  • Wie Autovervollständigung, Speicherschutz und Syntax-Highlighting werden sich auch LLMs als Hilfswerkzeug etablieren

• Xophmeister

  • Dank LLMs können auch weniger erfahrene Menschen Code schreiben, aber die Qualität ist niedrig und die Wartung schwierig
  • Es könnte passieren, dass AI-Trainingsdaten mit minderwertigem Code verunreinigt werden; LLMs mit echter Engineering-Qualität seien noch weit entfernt