KI, Ausbildung und die Zukunft der Softwareentwicklung Christian Seifert @
Warum der Verzicht auf Junioren unsere wichtigste Ressource zerstört
In kaum einem anderen Bereich wird derzeit so intensiv über Effizienz, Automatisierung und Produktivitätsgewinne diskutiert wie in der Softwareentwicklung. Generative KI, Copiloten, autonome Coding-Agenten und immer leistungsfähigere Werkzeuge versprechen, große Teile der täglichen Entwicklungsarbeit schneller, günstiger und scheinbar auch zuverlässiger erledigen zu können als Menschen. In vielen Organisationen ist diese Entwicklung bereits angekommen - und mit ihr eine stille, aber folgenschwere Verschiebung: Junior-Stellen verschwinden.
Das zugrunde liegende Argument wirkt bestechend einfach. Wenn KI heute bereits einen Großteil der typischen Junior-Aufgaben übernehmen kann, warum sollte man dann noch Zeit, Geld und Aufmerksamkeit in deren Ausbildung investieren? Warum Menschen einstellen, die erst lernen müssen, wenn ein System vermeintlich sofort produktiv ist?
Was dabei übersehen wird, ist, dass Softwareentwicklung kein linearer Produktionsprozess ist, sondern ein Erfahrungsberuf - und dass wir mit dem Wegfall der Juniorebene nicht Kosten sparen, sondern die Grundlage unserer eigenen Zukunftsfähigkeit untergraben.
Softwareentwicklung ist kein Wissensberuf, sondern ein Erfahrungsberuf
Softwareentwicklung wird häufig wie eine Wissensdomäne behandelt: Man lernt eine Programmiersprache, ein Framework, einige Architekturprinzipien, besteht Prüfungen, sammelt Zertifikate - und gilt damit als qualifiziert. In der Realität entsteht professionelle Exzellenz jedoch nicht aus Wissen, sondern aus Erfahrung. Und diese Erfahrung lässt sich nur sehr begrenzt komprimieren. Sie ist keine Abfolge von Lektionen, die man schneller durchlaufen kann, sondern eine jahrelange Sammlung von Erkenntnissen darüber, was in realen Systemen funktioniert - und was nicht.
Natürlich gehört dazu auch das Scheitern: falsch gesetzte Abstraktionen, unterschätzte Abhängigkeiten, explodierende technische Schulden, Fehleinschätzungen von Aufwand und Risiko oder organisatorische Reibungen, die ein an sich sauberes Design wirkungslos machen. Diese negativen Erfahrungen sind schmerzhaft, aber unverzichtbar, weil sie die Sensibilität für Komplexität schärfen und die Grenzen rein theoretischer Modelle offenlegen.
Genauso prägend sind jedoch die positiven Erfahrungen: zu erleben, wie ein gutes Architekturkonzept über Jahre hinweg Stabilität schafft, wie klar geschnittene Module Teams unabhängig voneinander arbeiten lassen, wie durchdachte Schnittstellen spätere Erweiterungen erleichtern, wie saubere technische Entscheidungen organisatorische Konflikte entschärfen. Aus diesen Erlebnissen entsteht das, was man später technisches Urteilsvermögen nennt - eine Form von Wissen, die nicht aus Regeln besteht, sondern aus Mustern, Intuition und einem tiefen Verständnis für Zusammenhänge.
Diese Form von Kompetenz entsteht nur über Zeit. Sie lässt sich nicht durch intensivere Schulungen oder bessere Tools ersetzen. Sie wächst aus der wiederholten Konfrontation mit echten Problemen, echten Systemen und echten Konsequenzen. Genau so entsteht aus einem Junior ein Senior, aus einem Senior ein Architekt und aus einem Architekten ein technischer Gestalter komplexer Systeme.
All das lässt sich nicht in Tutorials lernen. Es entsteht nur, wenn Menschen selbst denken, selbst entwerfen, selbst entscheiden - und die Konsequenzen ihrer Entscheidungen tragen.
KI kann produktiv sein - aber sie kann keine Erfahrung erzeugen
Die heutigen KI-Werkzeuge sind beeindruckend. Sie schreiben Code, schlagen Designs vor, generieren Tests, identifizieren Fehler und helfen dabei, sich in komplexen Technologien zurechtzufinden. In vielen Teams steigern sie bereits heute messbar die Produktivität.
Doch diese Produktivität entsteht nicht autonom. Sie entsteht, weil erfahrene Menschen die Ergebnisse der KI bewerten, einordnen, korrigieren und in einen größeren Kontext stellen. KI ist kein Ersatz für fachliche Kompetenz, sondern ein Verstärker vorhandener Kompetenz.
Genau hier liegt der systemische Widerspruch der aktuellen Entwicklung: Wenn KI die typischen Einstiegsaufgaben übernimmt, dann verschwindet genau der Erfahrungsraum, in dem diese Kompetenz überhaupt erst entstehen kann. Wir profitieren heute noch von einem historischen Bestand an Entwicklern und Architekten, die ihre Fähigkeiten in einer Welt ohne diese Automatisierung aufgebaut haben. Dieses Kapital wird jedoch nicht automatisch erneuert.
Ein System, das nur noch aus erfahrenen Kräften besteht, die von KI unterstützt werden, kann eine Zeit lang funktionieren. Es ist jedoch strukturell nicht zukunftsfähig, weil es keinen Nachwuchs mehr hervorbringt, der diese Rolle übernehmen kann.
Wenn Denken ausgelagert wird, verschwindet Tiefe
Das menschliche Gehirn folgt derselben Logik wie ein Muskel: Was nicht genutzt wird, verkümmert. Wenn junge Entwickler lernen, dass Analyse, Entwurf, Debugging und Refactoring primär von KI übernommen werden, dann entwickeln sie diese Fähigkeiten selbst nicht mehr in der notwendigen Tiefe.
Was entsteht, sind Menschen, die Werkzeuge bedienen, aber keine Systeme mehr verstehen; die Modellantworten prüfen, ohne die zugrunde liegenden Strukturen wirklich zu durchdringen; die Symptome korrigieren, ohne Ursachen zu erkennen. Genau diese Menschen sollen später die Rolle übernehmen, die heute erfahrene Entwickler innehaben: Risiken einschätzen, Qualität sichern, Entscheidungen verantworten.
Eine Organisation, die ihre Nachwuchsebene auf diese Weise verkürzt, erzeugt langfristig ein Kompetenzvakuum - unabhängig davon, wie leistungsfähig ihre Werkzeuge sind.
Unsere Gorch Fock: Ausbildung für eine hochautomatisierte Zukunft
Die Deutsche Marine bildet ihre Offiziere bis heute auf einem Segelschiff aus - der Gorch Fock. Technologisch ist dieses Schiff für den modernen Einsatz irrelevant. Und doch erfüllt es eine Funktion, die kein automatisiertes System ersetzen kann.
Auf einem Segelschiff ist nichts abstrahiert. Kurs, Stabilität, Geschwindigkeit, Sicherheit - alles ist unmittelbar von menschlichen Entscheidungen und Teamarbeit abhängig. Navigation bedeutet, physikalische und meteorologische Zusammenhänge zu verstehen, nicht Menüs zu bedienen. Fehler haben reale, spürbare Konsequenzen. Verantwortung ist nicht theoretisch, sondern konkret.
Genau deshalb ist diese Ausbildung zukunftsorientiert. Sie erzeugt Offiziere, die Systeme nicht nur nutzen, sondern verstehen. Und dieses Verständnis ist es, das in hochautomatisierten Umgebungen den Unterschied zwischen stabiler Kontrolle und gefährlicher Abhängigkeit ausmacht.
In der Softwareentwicklung stehen wir vor derselben Aufgabe. KI, Frameworks und Plattformen nehmen uns immer mehr direkte Auseinandersetzung mit der technischen Realität ab. Das ist produktiv - aber es entzieht Entwicklern die Gelegenheit, die fundamentalen Zusammenhänge selbst zu erleben.
Unsere „Gorch Fock“ sind jene bewusst geschaffenen Umgebungen, in denen Menschen noch selbst entwerfen, selbst debuggen und selbst Verantwortung tragen - auch wenn KI das schneller könnte. Sie sind teuer. Sie sind ineffizient. Und sie sind die Voraussetzung dafür, dass wir auch morgen noch Menschen haben, die komplexe Systeme beherrschen.
Ausbildung ist keine Kostenstelle, sondern strategische Zukunftssicherung
Der Gedanke „KI kann das billiger“ ist betriebswirtschaftlich verführerisch - aber er ist radikal kurzfristig. Er betrachtet nur das nächste Quartal, nicht die nächsten zehn Jahre. Nicht alles, was heute effizient aussieht, ist langfristig tragfähig, und vieles von dem, was heute als Kosten erscheint, ist in Wahrheit eine Investition in die eigene Überlebensfähigkeit.
Ich bin mir sehr bewusst, dass diese Position in einer Zeit, in der Quartalsergebnisse, EBIT-Optimierung und kurzfristige Effizienzgewinne den Takt vorgeben, für viele Organisationen unbequem wirkt. Ich habe keine Illusionen darüber, dass ein erheblicher Teil der Industrie genau in die strukturelle Falle laufen wird, die sich hier gerade öffnet, und in einigen Jahren feststellen muss, dass man zwar über immer leistungsfähigere Werkzeuge verfügt, aber nicht mehr über die Menschen, die diese Werkzeuge wirklich verstehen, kontrollieren und verantworten können.
Gleichzeitig bin ich überzeugt, dass hier eine klare Trennlinie entsteht: zwischen Organisationen, die sich von kurzfristiger Effizienzlogik treiben lassen, und jenen, die bereit sind, die unbequeme Perspektive einzunehmen, dass nachhaltige Wettbewerbsfähigkeit im Zeitalter der KI aus der bewussten Kombination von menschlicher Erfahrung und maschineller Leistungsfähigkeit entsteht.
Wir sind dieser Entwicklung nicht ausgeliefert. Die Zukunft der Softwareentwicklung ist kein Naturereignis, sondern das Ergebnis der Entscheidungen, die wir heute in Ausbildung, Organisationsdesign und technischer Führung treffen. Genau für diese Organisationen, die den Mut haben, über das nächste Quartal hinauszudenken und Softwareentwicklung als langfristige Fähigkeit zu begreifen, werde ich meine Energie einsetzen - weil dort nicht nur die größten wirtschaftlichen Chancen liegen, sondern auch die beste Perspektive für eine verantwortungsvolle, leistungsfähige Softwareindustrie.