Ein eigenes CRM in zwei Tagen entwickeln, ein Abrechnungsprogramm
selbst bauen oder mit einem Prompt die nächste App erstellen: KI
macht vieles möglich, wofür früher ein ganzes Entwicklungsprojekt
nötig war. Aber wird daraus automatisch gute Software? Und
braucht es noch Softwareentwickler, wenn der Code von der KI
kommt?
In dieser Folge von „Cybersecurity ist Chefsache“ sprechen Nico
Freitag und Ann-Katrin Lange mit Pierre Wilken über die Zukunft
der Softwareentwicklung, die Grenzen von Vibe Coding und die
Frage, wie Unternehmen neue Möglichkeiten nutzen können, ohne
Sicherheit, Wirtschaftlichkeit und Verantwortung aus dem Blick zu
verlieren.
Pierre kommt selbst aus der Softwareentwicklung und dem
Softwarebetrieb, hat unter anderem mit Kubernetes und Private
Clouds gearbeitet und Unternehmen dazu beraten. Heute unterstützt
er IT-Selbstständige und IT-Unternehmer beim Aufbau und der
Weiterentwicklung ihres Geschäfts und beschäftigt sich außerdem
mit der sicheren Einführung von KI in Unternehmen.
Seine Antwort auf die Einstiegsfrage fällt differenziert aus: Wer
sich ausschließlich darauf konzentriert, Code zu erzeugen, wird
sich verändern müssen. Wer dagegen versteht, welches Problem ein
Kunde wirklich lösen möchte, gute Fragen stellt und tragfähige
Lösungen entwickelt, bleibt gefragt. Pierre sieht KI vor allem
als Beschleuniger für schnellere Feedbackzyklen. Ideen lassen
sich früher ausprobieren und konkret zeigen, bevor Fachleute
daraus eine belastbare Lösung entwickeln.
Besonders konkret wird das Gespräch beim Unterschied zwischen
Prototyp und produktivem System. Pierre findet es ausdrücklich
gut, wenn Menschen ohne Entwicklungshintergrund eigene Ideen
ausprobieren. Kritisch wird es dort, wo ein schnell
zusammengebautes CRM plötzlich echte Kunden- und personenbezogene
Daten verarbeitet. Ein funktionierender Bildschirm sagt noch
nichts darüber aus, ob die Anwendung sicher betrieben werden
kann. Deshalb geht es immer wieder um dieselbe Frage: Was kann im
schlimmsten Fall passieren?
Auch die wirtschaftliche Seite kommt nicht zu kurz. Eine selbst
entwickelte Lösung verspricht eingesparte Lizenzkosten und
Funktionen, die genau zum eigenen Unternehmen passen. Doch
Wartung, Absicherung und die vielen zunächst übersehenen
Anforderungen verschwinden dadurch nicht. Pierre erzählt außerdem
offen, wie er früher selbst technisch spannende Werkzeuge
eingeführt hat, deren Nutzen den zusätzlichen Aufwand im
Nachhinein nicht rechtfertigte. KI kann auch diesen Effekt
beschleunigen, wenn klare Ziele fehlen.
Ein weiterer Schwerpunkt sind Abhängigkeiten von KI-Anbietern.
Was passiert mit den eigenen Abläufen, wenn ein Modell deutlich
teurer wird oder nicht mehr verfügbar ist? Die drei sprechen über
Wechselmöglichkeiten, hybride Ansätze und die Bedeutung
realistischer Ausfallszenarien. Dazu kommt die Frage, wie
Open-Source-Projekte mit einer wachsenden Menge KI-generierter
Schwachstellenmeldungen umgehen können, wenn hinter den Projekten
weiterhin Menschen mit begrenzter Zeit stehen.
Im letzten Teil geht es um die Weiterentwicklung von Fachkräften
und Freelancern. Pierre spricht über Markt- und
Zielgruppenverständnis, persönliche Sichtbarkeit und den Wert
guter Fragen. Auch regulatorische Themen wie der Cyber Resilience
Act und der Umgang mit Softwareabhängigkeiten kommen zur Sprache.
Sein persönlicher Ansatz: Neue Anforderungen zunächst verstehen,
ihre Bedeutung für das eigene Geschäft einordnen und daraus einen
konkreten Plan machen.
Im Gespräch geht es unter anderem um:
Warum KI reine Codeproduktion verändert, aber echte
Problemlösung nicht überflüssig macht
Woran Kunden kompetente Softwareentwickler erkennen können
Weshalb gute Fragen oft mehr über Expertise verraten als
schnelle Antworten
Warum KI vor allem Feedbackzyklen und das Ausprobieren von
Ideen beschleunigen kann
Wo die Grenze zwischen einem Prototyp und produktiver
Software liegt
Weshalb echte Kundendaten in schnell gebauten Eigenlösungen
besondere Risiken schaffen
Warum der Nachbau von CRM- und Abrechnungssystemen häufig
unterschätzt wird
Wie man Experimentierfreude fördert, ohne Sicherheitsrisiken
zu verharmlosen
Weshalb zusätzliche Tools und Agenten nicht automatisch einen
wirtschaftlichen Mehrwert liefern
Warum Führung ein klares Zielbild für den Einsatz neuer
Technologien schaffen muss
Welche Belastung KI-generierte Schwachstellenmeldungen für
Open-Source-Projekte bedeuten können
Wie Abhängigkeiten von Modellen und Anbietern entstehen und
warum Wechselmöglichkeiten wichtig sind
Weshalb Softwareentwickler ihre Neugier behalten und
weiterlernen sollten
Wie sich regulatorische Anforderungen in konkrete Aufgaben
übersetzen lassen
Warum Freelancer den Markt und die Probleme ihrer Zielgruppe
verstehen müssen
Welche Rolle Positionierung, Sichtbarkeit und Vertrauen bei
der Kundengewinnung spielen
Warum ein Security-Scanner kein Ersatz für
Architekturverständnis und verlässliche Entwicklungsprozesse ist
Weshalb Tests, Reviews und Sicherheitsprüfungen systematisch
in die Entwicklung gehören
Wie Pierre auf Junior-Entwickler, Produktionszugriffe und
Verantwortung für KI-generierten Code blickt
Der rote Faden der Folge: Gute Softwareentwicklung beginnt beim
Verständnis des Problems und endet nicht mit erzeugtem Code. KI
kann Ideen schneller greifbar machen und Rückmeldungen
beschleunigen. Ob daraus eine sichere, wirtschaftliche und
wartbare Lösung wird, hängt weiterhin von Fachwissen, klaren
Prozessen und bewussten Entscheidungen ab.
Eine Folge für Softwareentwickler, IT-Freelancer,
Geschäftsführungen, IT- und Security-Verantwortliche sowie alle,
die mit KI eigene Anwendungen bauen oder beurteilen müssen, wann
aus einem Experiment ein produktiv nutzbares System werden kann.
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