Copilot: Von der großen Hoffnung zur Enttäuschung?
Viele Entwickler und Unternehmen waren von (GitHub) Copilot begeistert, doch es scheint, als würde diese anfängliche Euphorie langsam in Ernüchterung umschlagen. Marc Benioff, CEO von Salesforce, ließ kürzlich in einem Interview verlauten, dass zahlreiche Kunden von Microsofts Copilot enttäuscht seien. Er sagte: „Viele Kunden sind enttäuscht von dem, was sie von Microsoft Copilot gekauft haben, weil sie nicht die Genauigkeit und die Antworten bekommen, die sie sich erhofft hatten. Microsoft hat viele Kunden mit seiner KI enttäuscht.“
Wenn ihr GitHub Copilot noch nicht kennt: Es handelt sich um ein KI-gestütztes Tool, das Entwicklern beim Schreiben von Code hilft, indem es automatisch Codevorschläge liefert. Doch warum sind Kunden wie Marc Benioff der Meinung, dass Copilot nicht hält, was es verspricht? Copilot ist sehr ähnlich zu GitHub Copilot, schlummert in diesem Fall jedoch nur in Office und MS-Produkten.
Die Erwartungen an KI-gestützte Systeme
Zunächst einmal sollten wir uns klar darüber sein, dass Tools wie GitHub Copilot keine Menschen ersetzen sollen, sondern sie unterstützen. Und in den meisten Fällen funktioniert das auch ganz gut – man muss viel weniger Boilerplate-Code schreiben, was eine enorme Zeitersparnis bedeutet. Aber reicht das aus?
Interessanterweise machte Benioff diese Aussage im Vorfeld der Einführung von Salesforce’s eigener KI-Plattform, Agentforce, auf der jährlichen Dreamforce-Konferenz. Ein Schelm, wer dabei Böses denkt! Es ist ein klassisches Beispiel für das „Mitbewerber schlechtreden“ – nur um anschließend das eigene Produkt in den Vordergrund zu rücken. So läuft das Spiel in der Tech-Branche.
Ist Benioff der Einzige, der Copilot kritisiert?
Ganz und gar nicht. Ein Artikel, der meinen Social Media Feed beherrscht hat, trägt den Titel „Why Copilot is Making Programmers Worse at Programming“ von Darren Horrocks. Der Artikel beleuchtet einige der Risiken, die mit Tools wie Copilot einhergehen.
Verlust grundlegender Programmierfähigkeiten
Einer der größten Kritikpunkte ist die schleichende Erosion grundlegender Programmierfähigkeiten. Früher mussten Entwickler Probleme eigenständig lösen, Algorithmen verstehen und den Code bis ins kleinste Detail durchdenken. Heute springen viele auf die schnellen Lösungen von Copilot auf und vernachlässigen dabei das tiefere Verständnis.
Übermäßige Abhängigkeit von generiertem Code
Ein weiteres Problem ist die Gefahr, sich zu sehr auf automatisch generierten Code zu verlassen. Dieser mag auf den ersten Blick funktionieren, doch oft sind diese Lösungen weder die effizientesten noch die sichersten. Programmierer müssen den generierten Code hinterfragen und überprüfen – etwas, das viele jedoch aus Bequemlichkeit überspringen.
Mangelndes Verantwortungsbewusstsein
Wenn der Code automatisch generiert wird, neigen Entwickler dazu, die Verantwortung für ihn abzugeben. Schließlich hat die KI ihn erstellt, also muss er korrekt sein, oder? Falsch. Der Entwickler bleibt verantwortlich und sollte den Code überprüfen und verbessern.
Reduzierte Lernmöglichkeiten
Eine der schönsten Seiten der Softwareentwicklung ist die ständige Möglichkeit, zu lernen und besser zu werden. Wenn ein Tool wie Copilot die Antwort sofort liefert, fehlt oft die Motivation, tiefer in das Problem einzutauchen und alternative Lösungen zu suchen.
Abhängigkeit von proprietären Tools
Ein weiterer Nachteil ist die Abhängigkeit von proprietären Plattformen wie GitHub Copilot. Was passiert, wenn die Tools versagen oder sich die Bedingungen ändern? Entwickler sollten sich nicht von einem einzigen System abhängig machen, sondern weiterhin offen für neue Technologien und Community-Lösungen bleiben.
Falsches Gefühl von Expertise
Besonders gefährlich ist, dass solche Tools ein falsches Gefühl von Expertise vermitteln können. Nur weil man schnell funktionierenden Code generiert, heißt das nicht, dass man die zugrunde liegende Technologie wirklich versteht. Gerade bei komplexeren Bereichen wie Performance-Optimierung oder Sicherheit kann dies zu schwerwiegenden Fehlern führen.
Fazit
Wir stehen vor einer Herausforderung: Wie können wir Teams aufbauen, weiterentwickeln und fördern, die KI-Tools wie Copilot nutzen, ohne dabei die Kernkompetenzen zu verlieren? Es gilt, die richtige Balance zu finden – zwischen maximaler Effizienz durch KI und dem Erhalt wichtiger Programmierfähigkeiten. Für Startups ist dies besonders spannend, da es noch nie so einfach war, ein MVP zu entwickeln. Doch gleichzeitig lauern die Gefahren, wenn unerfahrene Teams zu stark auf KI-Tools vertrauen.
Deshalb: Core Skills sind immer wichtig! Wenn ihr eure Fähigkeiten in JavaScript verbessern wollt, könnt ihr auf mein vollständiges Tutorial verlinken. Oder ihr hört euch meine Gedanken dazu an, wie der AWS-CEO glaubt, dass wir in 24 Monaten keine Entwickler mehr brauchen. Bis dahin – baba!
Hast du schon mein letztes Quartals Update gelesen? Hier geht’s zum Artikel.
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