Der Traum, Entwickler zu ersetzen, der sich alle zehn Jahre wiederholt

(caimito.net)

30 Punkte von GN⁺ 2026-01-18 | Noch keine Kommentare. | Auf WhatsApp teilen

In den vergangenen mehr als 50 Jahren wurden Versuche, die Softwareentwicklung zu vereinfachen und die Abhängigkeit von Entwicklern zu verringern, immer wieder unternommen.
Von COBOL in den 1960er-Jahren über CASE-Tools, Visual Basic, Low-Code und No-Code bis hin zu den jüngsten AI-Coding-Assistenten setzt sich dasselbe Muster fort.
Jede dieser Technologien steigerte die Produktivität, doch der Denkprozess zum Umgang mit Komplexität bleibt weiterhin Aufgabe des Menschen.
AI verstärkt die Fähigkeiten von Entwicklern, ersetzt aber nicht das Verständnis von Geschäftsproblemen und das Urteilsvermögen.
Diese wiederholten Versuche zeigen nicht die Grenzen der Tools, sondern die Komplexität der Probleme auf – letztlich ist die Investition in menschliches Denkvermögen entscheidend.

Der Beginn eines wiederkehrenden Musters

Alle zehn Jahre taucht das Versprechen auf: „Diesmal wird Entwicklung einfacher.“
- Nach dem Apollo-Programm von 1969 rückte Software als Schlüsseltechnologie in den Mittelpunkt.
- Zugleich zeigte sich jedoch, dass Entwicklung Fachwissen, Konzentration und Zeitinvestition erfordert.
Von da an begann der anhaltende Traum, Entwicklung zu vereinfachen und den Personalbedarf zu senken.

COBOL wurde – seinem Namen Common Business-Oriented Language entsprechend – so konzipiert, dass Business-Verantwortliche Code wie englische Sätze schreiben können.
In der Praxis blieben jedoch die Komplexität von Logik, Datenstrukturen und Systemdesign bestehen, sodass sich am Ende eine eigene Schicht spezialisierter COBOL-Entwickler herausbildete.
Die Vision, dass „jeder programmieren kann“, erfüllte sich nicht.

CASE (Computer-Aided Software Engineering)-Tools traten mit dem Versprechen an, Code automatisch aus Diagrammen zu erzeugen.
Unternehmen investierten in großem Umfang und erwarteten eine Verzehnfachung der Produktivität.
Doch der erzeugte Code scheiterte an Leistungsproblemen, schwieriger Wartbarkeit und Inkonsistenzen zwischen Modell und Implementierung.
Da weiterhin ein Verständnis für logische Komplexität erforderlich war, blieb das Grundproblem ungelöst.

Mit dem Drag-and-Drop-Ansatz sank die Einstiegshürde, um UI einfach zu erstellen.
Einfache Anwendungen waren möglich, doch für komplexe Systeme mit Anforderungen an Integration, Sicherheit, Performance und Wartbarkeit wurden weiterhin erfahrene Entwickler benötigt.
Im Ergebnis sank die Nachfrage nach Entwicklern nicht – sie nahm sogar zu.

Ruby on Rails propagierte „Convention over Configuration“, Low-Code- und No-Code-Plattformen warben mit „Entwicklung ohne Code“.
In bestimmten Bereichen wurden Geschwindigkeit und Beteiligung tatsächlich erhöht, doch der Bedarf an professionellen Entwicklern stieg weiter.
Die wiederkehrende Frage lautet: „Warum wiederholt sich dieses Muster immer wieder?“

Software wirkt auf den ersten Blick einfach, doch in Wirklichkeit explodiert die Komplexität bei Detailsituationen und Ausnahmebehandlung.
- Beispiele: Konflikte bei Lagerreservierungen, fehlgeschlagene Zahlungen, Ausfälle von E-Mail-Diensten.
Genau diese Detailentscheidungen sind das Wesen der Entwicklungsarbeit, und kein Tool kann sie eliminieren.

AI-Coding-Assistenten erzeugen Code in natürlicher Sprache und unterstützen bei Erklärungen, Debugging und Verbesserungsvorschlägen.
Das ist ein echter Fortschritt, aber Problemdefinition sowie Entscheidungen zu Sicherheit, Integration und Wartung bleiben weiterhin menschliche Aufgaben.
AI verstärkt die Produktivität von Entwicklern, ersetzt aber nicht Urteilsvermögen und Kontextverständnis.

Die Technologie hat enorme Sprünge gemacht, doch die Nachfrage nach Software übersteigt das Angebot.
Unternehmen suchen nach Wegen, „schneller und mehr zu bauen“, und setzen Hoffnungen in Tools zur Vereinfachung der Entwicklung.
Der Engpass liegt jedoch nicht bei Tippgeschwindigkeit oder Syntax, sondern in der Fähigkeit, über Komplexität nachzudenken.

Nicht: „Wird dieses Tool Entwickler ersetzen?“
- Sondern: „Hilft es bei der Lösung komplexer Probleme?“
- „Reduziert es Routinearbeit, damit man sich auf kreative Probleme konzentrieren kann?“
- „Erfordert es den Erwerb neuer Fähigkeiten?“
Diese Fragen machen die Grenzen der Tools und die Unvermeidbarkeit menschlichen Denkens sichtbar.

COBOL vereinfachte die Syntax, CASE beseitigte das Tippen, und AI erzeugt ganze Funktionen – doch die grundlegende Schwierigkeit bleibt bestehen.
Softwareentwicklung ist ein „Akt der Konkretisierung von Gedanken“, und das lässt sich nicht durch Tools ersetzen.
Wie bei Architekturentwürfen oder medizinischen Diagnosen ist der Denkprozess selbst der zentrale Wert.

Neue Tools werden weiter auftauchen, doch die Investition in menschliche Denkleistung ist am wichtigsten.
AI, Low-Code und neue Frameworks sollten erprobt werden, aber die Fähigkeit, Komplexität zu verstehen, muss zur Kernkompetenz der Organisation werden.
Wie beim Apollo-Programm ist nicht das Tool, sondern die Präzision des Denkens der entscheidende Erfolgsfaktor.

Der „Traum, Entwickler zu ersetzen“, ist kein Scheitern, sondern ein Optimismus, der Tool-Innovationen antreibt.
Jeder Versuch scheiterte an der vollständigen Ersetzung, brachte aber eine neue Generation nützlicher Tools hervor.
- COBOL verbreitete die Entwicklung von Business-Systemen.
- CASE trieb die visuelle Modellierung voran.
- Visual Basic erweiterte den Zugang zur Entwicklung.
- AI beschleunigt den Wandel der Entwicklungsweise.
Letztlich liegt die Begrenzung nicht bei den Tools, sondern bei der Komplexität der Probleme, die wir lösen wollen.
Es gibt keinen Grund, neue Tools abzulehnen; vielmehr sollten realistische Erwartungen und die Bedeutung menschlichen Urteils anerkannt werden.