Die zweite Folge ordnet die aktuelle KI-Landschaft ein, schaut auf
Codex und andere Tools in der Praxis und diskutiert Chancen und
Risiken fuer Entwickler, Unternehmen und Wissensarbeit insgesamt.
Transkript
Daniel Ratke (00:00): Ich wollte nur kurz
vorhin gucken. Biene hat naemlich den Podcast random vor ein
paar Tagen auf LinkedIn gesehen. Dann gab es erstmal einen
lauten Schrei, weil im Hintergrund noch die Boxen standen. Sie
meinte direkt, das ist nicht dein Ernst, raeum lieber erst mal
auf.
Paul Freund (00:27): Raeum dein scheiss Zimmer
auf.
Daniel Ratke (00:29): Ich habe nur gesagt:
Authentischer wird es nicht. Wenn das halt ich bin, dann ist das
eben so. Aber immerhin war es schon besser als beim letzten Mal.
Jetzt passt es fuer mich, ich bin hyped. iPhone noch auf
Airplane Mode und dann bin ich sauber.
Paul Freund (01:31): Sehr gut. Fuer heute
haetten wir zwei moegliche Themen: einmal die AI Evolution als
No-Bullshit-Guide, wie sich die Welt veraendert, oder digitale
Arbeitstools, weil viele Firmen komplett overwhelmed sind von
CRM, Knowledge Base, ERP, Teams, Branchen-Tools und zusaetzlich
noch AI-Accounts.
Daniel Ratke (02:23): Lass uns mit AI anfangen.
Das ist ja ein Riesenthema. Wann hat das eigentlich richtig
angefangen? 2021, 2022?
Paul Freund (02:37): Gross wurde es ab GPT-2
und dann spaetestens mit GPT-3. Ab da ging es richtig rasant
los. Dann kam Anthropic dazu, Microsoft hat sich mit OpenAI
eingekauft und gleichzeitig gesehen, wie schwer es ist, daraus
ein brauchbares Produkt zu bauen.
Daniel Ratke (03:28): Ich musste Copilot bei
einem Kunden benutzen, weil alles andere blockiert war. Die
Limits waren so knapp, dass ich sofort wieder raus war. Wenn du
daneben ChatGPT Free stellst, wirkt das einfach schwach.
Paul Freund (04:09): Es sind ja nicht nur die
Limits. Viele dieser Systeme haben am Anfang massiv
halluziniert. Das ist besser geworden, aber man merkt immer
noch, wie unterschiedlich die Qualitaet der Modelle ist.
Daniel Ratke (04:32): Was mich beeindruckt:
Google. Am Anfang haben alle gelacht, weil wenig sichtbar war.
Aber ueber die letzten Jahre haben die unglaublich konstant
aufgeholt.
Paul Freund (05:04): Ein Teil davon ist auch
selbst verschuldet, weil Google Assistant praktisch stehen
geblieben ist. Siri und Assistant waren eben lange nur
Spracherkennung mit etwas Routing. Trotzdem stimmt es: Google
hat inzwischen stark aufgeholt.
Daniel Ratke (06:06): Ich hatte damals schon
mit GPT-3 einen kleinen AI-Beratungs-Case und habe CVs auf
Projekte gematcht. Damals war das mit JSON-Dateien und Fine
Tuning ueber die API noch deutlich roher, aber ich war total
gehyped und habe mein Netzwerk monatelang bespielt, dass da
etwas Grosses kommt.
Daniel Ratke (07:53): Irgendwann hat dann auch
mein Umfeld verstanden, dass das real ist. Mit 3.5 und spaeter
GPT-4 haben die Leute gemerkt: Jetzt wird es ernst. Firmen
wollten ploetzlich AI als Beratungsleistung und haben sehr
schnell Innovations- oder Experimentierformate aufgebaut.
Paul Freund (08:30): Deshalb wird AI auch
immer wieder mit der industriellen Revolution verglichen. Wir
automatisieren nicht nur Produktion, sondern ein Teil dessen,
was vorher als Denken oder Wissensarbeit verstanden wurde.
Daniel Ratke (08:43): Genau das macht es so
krass. Ich bin extrem pro AI, weil ich jeden Tag spuere, wie
gross der Hebel ist. Und gleichzeitig gibt es Leute, die sagen:
Ich habe gar keine Use Cases. Das fuehlt sich an wie zwei
Parallelwelten.
Daniel Ratke (09:40): Besonders bei Codex hat
es mir jetzt noch mal die Augen geoeffnet. Du hattest mir schon
vor Monaten gesagt, dass du ganze Apps gebaut hast, ohne eine
Zeile Code selbst zu schreiben. Damals habe ich dir geglaubt,
aber ich habe es noch nicht gefuehlt. Jetzt fuehle ich es.
Paul Freund (10:22): Das haengt stark von der
Sprache ab. Bei JavaScript, CSS und SQL musste ich oft gar
nichts anfassen. Bei C++ oder C-Sharp greife ich dagegen
oefter ein. Wenn das Modell sich auf eine falsche Loesung
einschiesst, hilft mir oft die Trennung zwischen Dokumentation
und Implementierung. Erst Guidance in Markdown, dann Umsetzung
aus dieser Beschreibung heraus.
Paul Freund (11:20): Wenn sich ein Agent
verheddert, mache ich einfach ein neues Kontextfenster und
lasse ihn die Beschreibung erneut lesen. Gerade bei C++ ist das
noetig, weil die Sprache viel mehr Varianten und idiomatische
Stile hat als zum Beispiel modernes JavaScript.
Daniel Ratke (12:19): JavaScript ist an vielen
Stellen auch einfach leichter. Du hast kein manuelles
Memorymanagement wie in C++. Da kann man unglaublich viel
kaputtmachen.
Paul Freund (12:32): Ich mache mich damit
vielleicht unbeliebt, aber ich bin Fan von JavaScript und C,
gerade wegen der Einfachheit. C++ kann schoen sein, aber du
musst immer fragen: Welches C++? Es gibt so viele Epochen und
Stile, dass LLMs damit oft schwerer klarkommen.
Daniel Ratke (14:12): Mein Eindruck ist auch,
dass AI-Agenten im Frontend- und Webbereich momentan besonders
stark performen. Im Embedded- oder C++-Umfeld gibt es auch
Nutzen, aber der ist deutlich geringer.
Paul Freund (14:43): Wir lagern heute vor
allem den Teil der Arbeit aus, in dem viel nachgelesen, viel
strukturiert und viel Standard erzeugt wird. Komplexe Qualitaet
und Garantien bleiben aber bei uns. Gerade in Bereichen wie
Embedded brauchst du weiterhin Menschen, die sicherstellen, dass
ein System wirklich robust ist.
Paul Freund (15:42): Deshalb werden erfahrene
Entwickler eher wichtiger. Gleichzeitig verlieren viele
Nachwuchsleute genau die schmerzhaften Lernpfade, durch die man
frueher tiefes Verstaendnis aufgebaut hat.
Daniel Ratke (16:18): Das ist genau der Punkt.
Frueher musste man tief in Datenbanken, Source Code und Bugs
rein. Dieser Schmerz trainiert. Bei heutigen Juniors frage ich
mich, wie viel davon noch passiert. Ich sehe zwei Lager: die
einen delegieren alles weg, die anderen nutzen AI als Tutor und
Lernverstaerker.
Paul Freund (18:11): Medienkompetenz ist da
ein super Stichwort. Im Grunde ist das nur die naechste Stufe
von Stack Overflow kopieren, aber massiv beschaerft. Du kommst
jetzt noch schneller zum Ergebnis, ohne selber denken zu
muessen.
Paul Freund (18:42): Das ist wie beim
Hutmacher. Frueher musste jemand die Handbewegungen und das
Werkzeug perfekt beherrschen. Heute kann eine Fabrik tausende
Huete herstellen, aber bestimmte Qualitaetsmerkmale eines
handgemachten Produkts verschwinden. Genauso wird es mit
Software sein.
Daniel Ratke (19:45): Ich hatte vor zwei
Jahren immer wieder die Angst: Das war es jetzt mit
Softwareentwicklung, noch ein oder zwei Jahre und dann ist der
Beruf weg. Heute sehe ich das anders, aber die Frage bleibt:
Wohin entwickelt sich unser Beruf wirklich?
Paul Freund (20:16): Ich glaube schon, dass
sich der Beruf stark veraendert. Der Akt des Code-Schreibens
wird weniger wertvoll, aber die wichtigen Entscheidungen werden
wertvoller: Anforderungen definieren, mit anderen Disziplinen
kommunizieren, Qualitaet absichern und Komplexitaet beherrschen.
Daniel Ratke (21:30): Wenn ein Senior oder ein
Architekt vor Codex sitzt, ist der Output massiv anders als bei
einem Junior. Allein die Methodik, erst sauber zu
spezifizieren und dann umzusetzen, macht einen Riesenunterschied.
Paul Freund (22:44): Loslegen und ausprobieren
braucht man trotzdem. Das ist der Lernteil. Aber sobald du
merkst, dass etwas funktioniert, musst du ans Zeichenbrett
gehen und es sauber ausarbeiten.
Paul Freund (23:14): Genau da sieht man auch
das Problem, wenn Planung und Umsetzung zu weit auseinander
gezogen werden. Wenn System Engineering nur Spezifikationen
schreibt, ohne echte Entwicklungsrealitaet zu kennen, kommen
schnell Loesungen heraus, die in der Praxis vorbeigehen.
Daniel Ratke (25:19): Die grosse Frage ist:
Was machen wir mit all unseren Juniors? Brauchen wir ueberhaupt
noch so viele? Gerade die letzten Jahre haben doch extrem viele
Leute Informatik studiert oder Bootcamps gemacht.
Paul Freund (25:30): Wir werden Juniors weiter
brauchen, weil sie sich zu Seniors entwickeln muessen. Aber das
Spielfeld wird haerter. Wer intrinsisch motiviert ist, wer
wirklich lernen will und nicht nur Antworten vorgekaut haben
moechte, wird weiterkommen. Fuer die grosse Masse wird der
Einstieg schwerer.
Daniel Ratke (26:41): Genau das sehe ich auch.
Ich baue heute mit Codex Dinge, fuer die ich frueher
Werkstudenten fuer Monate eingeplant haette. Das ist fuer den
Junior-Markt ein echter Einschnitt.
Paul Freund (27:47): Ausbildung und echtes
Reinwachsen in Firmen koennen da helfen. Schwieriger wird es
fuer Absolventen, die ohne praktischen Zugang in einen Markt
kommen, in dem AI bereits viel von der einfachen
Einstiegsarbeit uebernommen hat.
Daniel Ratke (29:29): Das betrifft nicht nur
Entwicklung. Auch im Finance-, Controlling- oder
Consulting-Umfeld entsteht in kuerzester Zeit Arbeit, fuer die
man frueher mehrere Tage gebraucht haette.
Daniel Ratke (30:29): Ich bin vor allem
deshalb so geflasht, weil ich jetzt selber fuehle, dass Codex
mir Ergebnisse liefert, die frueher Monate Werkstudentenarbeit
gewesen waeren. Und ich muss es oft weniger fein managen als
ein kleines Entwicklerteam.
Paul Freund (32:15): Vielleicht ist Codex am
ehesten ein Mid-Level-Entwickler, der manchmal absolut stupid
ist. Ihm fehlt diese menschliche Intuition, aber er bringt
Trainingswissen aus sehr vielen Domaenen mit.
Daniel Ratke (33:07): Genau diese implizite
Domain Knowledge ist brutal. Wenn ich gerade etwas im
Trading-Finanzbereich baue, bringt Codex ploetzlich sehr viel
Vorwissen mit, fuer das ein Junior erst massig Buecher lesen
muesste.
Daniel Ratke (33:36): Gleichzeitig fand ich
eine Statistik spannend, wie wenig Menschen AI heute wirklich
intensiv nutzen. Ein grosser Teil nutzt gar nichts, viele nur
Free-Tiers und nur ein kleiner Teil arbeitet taeglich damit auf
einem hohen Niveau.
Paul Freund (34:59): Genau deshalb sehen viele
die eigentliche Power noch gar nicht. Wenn du nur die
schwaecheren Modelle nutzt, bekommst du viel Text mit wenig
Substanz. Sobald du mit starken Frontier-Modellen arbeitest, ist
das ein Unterschied wie Tag und Nacht.
Daniel Ratke (35:28): Bei Robotik und
Hardware sieht man zwar auch Fortschritt, aber ich glaube nicht,
dass wir so schnell Roboter sehen, die physische Arbeit in
derselben Geschwindigkeit uebernehmen wie AI digitale Arbeit.
Paul Freund (36:40): Der eigentliche Hebel
liegt dort, wo AI als Werkzeug in bestehende Prozesse
eingebettet wird. Im Grunde ist das die naechste Evolutionsstufe
von Scripting und Automatisierung.
Paul Freund (38:02): Gerade deshalb arbeiten
jetzt alle daran, die relevanten Luecken im Markt zu finden.
Viele AI-Startups sind am Ende aber vor allem Token-Reseller,
die auf OpenAI, Anthropic oder Google aufsetzen und drumherum
einen Wrapper bauen.
Daniel Ratke (39:19): Das ist aus meiner Sicht
nur dann wirklich wertvoll, wenn viel Domain Knowledge oder
echte Integration dazukommt. Sonst ist der Mehrwert gering.
Paul Freund (39:36): Genau. AI ergibt im
Business vor allem dann Sinn, wenn die Tools wirklich
zusammenarbeiten. Wenn du fuenf Systeme mit fuenf isolierten
AI-Funktionen hast, kopierst du am Ende alles wieder manuell
zusammen.
Daniel Ratke (40:43): Diese mangelnde
Vernetzung war schon in frueheren SaaS-Wellen ein grosses
Problem. Jeder hatte sein eigenes Tool und seine eigene Welt,
oft ohne saubere APIs. Genau da entsteht heute echter Value:
bei der Verbindung und Konsolidierung von Systemen.
Paul Freund (41:36): Die grossen Anbieter
versuchen deshalb alle, selbst diese Plattform zu werden.
OpenAI, Anthropic und andere wollen moeglichst viele Tools
integrieren, damit du innerhalb ihrer Subscription bleibst.
Daniel Ratke (41:56): Das MCP-Protokoll ist in
dem Zusammenhang super spannend, weil es genau diese
Vernetzbarkeit standardisieren koennte. Die Frage ist nur, wie
schnell und wie nutzerfreundlich das fuer Endanwender wirklich
wird.
Paul Freund (42:16): Effektiv ist MCP schon
ein Standard, nur eben noch nicht komplett einfach. Die grossen
Apps bauen jetzt Flows darum, damit Authentifizierung und
Nutzung reibungsloser werden.
Daniel Ratke (43:05): Spannend ist fuer mich
dabei die Frage, ob Chat-Interfaces am Ende so etwas wie das
naechste Internet fuer den Grossteil der Menschen werden. Viele
hatten frueher Google, dann Facebook, und vielleicht ist fuer
viele die naechste Schicht schlicht ChatGPT oder Gemini.
Paul Freund (44:04): Genau, und dann wird
interessant, wie soziale Komponenten und Chat-Interfaces
miteinander verschmelzen. Vielleicht ist in Zukunft vieles
einfach eine Unterhaltung mit einem System, das im Hintergrund
handeln kann.
Daniel Ratke (45:13): In diesem Zusammenhang
ist auch spannend, wie unterschiedlich Startup-Oekosysteme
funktionieren. In den USA werden ambitionierte Gruendungen oft
gefeiert, waehrend in Deutschland schnell Skepsis und
Rechtfertigungsdruck entstehen.
Paul Freund (45:56): Genau das ist ein
psychologischer Unterschied. Gruenden ist hier oft nicht nur
wirtschaftlich schwerer, sondern gesellschaftlich auch riskanter,
weil du dich zusaetzlich gegen ein Umfeld stellen musst, das
eher sagt: Das wird sowieso nichts.
Daniel Ratke (48:21): Fuer mich war die Folge
jetzt schon voll von Aussagen, die direkt auf LinkedIn gehen
koennten. Vor allem rund um Codex und darum, wie sehr die
richtige Methodik den Unterschied macht.
Paul Freund (49:10): Genau deshalb sollten wir
kuenftig auch mal tiefer ueber Codex Coding sprechen. Gerade die
Kombination aus sauberer Spezifikation, getrennten
Kontextfenstern und bewusstem Einsatz der Modelle ist extrem
spannend.
Paul Freund (50:01): Ein Vergleich, den ich
mochte: AI ist wie ein Exoskelett fuer Entwickler. Es macht
dich staerker, aber du musst trotzdem wissen, was du tust.
Gleichzeitig kann es auch schaden, wenn du es an den falschen
Stellen ueberbenutzt.
Daniel Ratke (50:41): Mich schockiert immer
noch, wie viele Leute AI gar nicht oder nur minimal nutzen.
Viele sehen gar nicht, wie gross der Unterschied zwischen Free
und wirklich starken Modellen inzwischen ist.
Paul Freund (52:05): Ein weiteres grosses
Thema werden Open-Source-Modelle und spezialisierte Hardware.
Sobald leistungsfaehige Modelle lokal mit akzeptabler
Geschwindigkeit laufen, veraendert das Datenschutz,
Kostenstruktur und den gesamten Zugang noch einmal.
Daniel Ratke (52:22): Genau. Ich habe heute
sogar von einer Maschine mit einem Terabyte RAM gehoert, auf der
lokal grosse Modelle laufen sollen. Die Leistung ist noch weit
weg von den Frontier-Systemen, aber die Richtung ist spannend.
Paul Freund (54:50): Das wird fuer viele
Firmen interessant, gerade wegen Datenschutz und Shadow-IT. Wenn
leistungsfaehige Modelle lokal laufen koennen, faellt ein
grosses Gegenargument gegen die Nutzung weg.
Paul Freund (57:09): Beim naechsten Mal koennen
wir dann das Thema digitale Arbeitstools und Software-as-a-Service
noch einmal gesondert aufmachen. Da steckt noch sehr viel drin.
Daniel Ratke (57:24): Bis zum naechsten Mal,
ciao.
