Ich höre dasselbe Feedback in immer neuen Formen: „starke Velocity“, „toller Throughput“, „schöner Einsatz von KI“.
Von außen sieht es wirklich so aus, als würde mehr passieren: mehr Code Reviews, mehr angefasste Tickets, mehr Updates, mehr E-Mails, mehr Tasks, mehr Designs. Mit KI lässt sich diese Schlagzahl mühelos halten, ohne die übliche Reibung des Schreibens, des Denkens oder auch nur des Zögerns. Aber mitten in der Arbeit steckt ein Dilemma, das immer größer wird.
Da ist das eigentliche Engineering: einer Race Condition nachjagen, die nur unter Last auftaucht, oder merken, dass ein „simpler“ Bug in Wahrheit eine kaputte Annahme im Design ist. Oder entscheiden, ein System nicht zu refactoren, nur weil es unordentlich ist, weil es noch läuft und das Risiko es nicht wert ist. Dieser Teil wird mit KI nicht schneller. Machst du die Arbeit, die KI auch kann, und hast dann viel niedrigere Metriken als die anderen Engineers? Oder promptest du einfach den ganzen Tag und produzierst durchgehend Code und Designs? Suchst du nach Lösungen ganz OHNE Code, oder lässt du dir von der KI einen Haufen Features, Systeme, Designs hinwerfen? Tja … ich weiß es auch nicht.
Dann ist da das ganze Drumherum. Mit KI ist es trivial, einen großen „Cleanup“-Refactor zu erzeugen, der Dateien umbenennt und Module umsortiert, damit der Code in einem PR besser aussieht. Oder eine breite Test Suite hochzuziehen, die den Eindruck von Coverage macht, ohne die Failure Modes zu treffen, auf die es ankommt. Oder eine einzige zusammenhängende Änderung in zehn kleinere PRs zu zerlegen, damit der Activity-Graph gesünder wirkt. Sogar die Dokumentation wird da reingezogen, polierte, ausufernde Docs, die sich gut lesen … aber nie mehr wirklich gelesen werden, weil zu viel Rauschen unterwegs ist. Wir prompten die KI, Designs zu erzeugen, und dann prompten unsere Reviewer die KI, sie zusammenzufassen und zu reviewen. Und das Management scheint es zu lieben.
Das Verhalten im Engineering richtet sich nach den KPIs, die zählen. Mehr inkrementelle Commits, mehr PR-Fragmente, mehr „dabei hat mir KI geholfen“-Notizen, die signalisieren, dass man im erwarteten Workflow mitspielt. Selbst wenn die eigentliche Arbeit nach wie vor der langsame Teil ist, Debugging, Durchdenken, Nein sagen zu unnötigen Änderungen, muss sie immer öfter in Artefakte verpackt werden, die nach Momentum aussehen. Wir wollen alle unseren Job behalten.
Das Unangenehme daran ist, dass KI nicht einfach die Produktivität erhöht hat. Sie hat die Kosten dafür gesenkt, überzeugende Belege für Produktivität zu produzieren. Und sobald das leicht wird, fängt es an, mit der schwierigeren Frage zu konkurrieren, ob überhaupt irgendetwas davon wirklich etwas gebracht hat.