Wenn Code billig wird, wird Verständnis teuer

Markus Poppastring, der über seine Erfahrungen beim medizinischen Transkriptions-Startup Heartland Information Services reflektiert, warnt, dass der aktuelle Rückgang der Produktionskosten von Code durch KI die Offshore-Outsourcing-Welle der frühen 2000er Jahre widerspiegelt. Damals war der teure Teil nicht das Schreiben von Code – sondern ihn gut genug zu verstehen, um ihn sicher zu ändern, unter Druck zu debuggen und Entscheidungen dem nächsten Entwickler zu erklären. Der offshore produzierte Code war oft gut, aber das Wissen lebte in einer Zeitzone und die Verantwortung in einer anderen.

Mit KI-generiertem Code ist das Problem schlimmer: „Das Wissen existiert möglicherweise nirgendwo. Es gibt keinen Menschen auf der anderen Seite, der einst das vollständige Bild hatte. Der Code wurde eingecheckt, syntaktisch korrekt, aber ohne Intention.“ Dies spiegelt die These von Prediction Machines wider: Wenn ein grundlegender Input billig wird, verschiebt sich der Wert zu seinen Komplementen. In der Software ist das Komplement zur Produktion das Verstehen.

Der Autor argumentiert, dass die knappe Ressource nicht das Produzieren von Code ist – sondern das Lesen, Navigieren und Wissen, welche Teile wichtig sind. Er zitiert Joel Spolskys 25 Jahre alte Beobachtung: „Es ist schwerer, Code zu lesen als zu schreiben.“ Die Lösung, die man aus dem Outsourcing gelernt hat, ist die bewusste Investition in gemeinsamen Kontext, Dokumentation, Code-Reviews und die Behandlung des Verständnisses als erstklassiges Anliegen der Softwareentwicklung. Entwicklerwerkzeuge sollten sich darauf konzentrieren, uns zu helfen, bestehenden Code zu verstehen, nicht nur schneller neuen Code zu schreiben.