KI ist Softwareentwicklung für Wohlhabende

Bis heute haben frei verfügbare Programmiersprachen, Dokumentationen und Open-Source-Werkzeuge den Zugang zur Softwareentwicklung vergleichsweise offen gehalten, doch KI könnte diesen Zugang stärker an finanzielle Möglichkeiten binden, meint Bèr Kessels. Er geht davon aus, dass die heutigen Preise vieler Dienste ihre tatsächlichen Kosten nicht vollständig widerspiegeln und KI-gestützte Softwareentwicklung künftig nur noch für Wohlhabende erschwinglich sein könnte. Das ändert die Spielregeln, denn zur Wissensbarriere kommt eine Geldbarriere.

For the sake of the argument, lets presume #agentic_development is the future, will replace humans writing code (almost) entirely. […] Currently tokens are highly subsidized by investors. […] Eventually, these subsidies will be removed and costs will be shifted to the people using the AI. Then […] #softwaredevelopment becomes something for the wealthy only. […] We often hear the story that now everyone can „make“ software, with AI. Because the skills to write software are no longer a requirement. A barrier removed. But the barrier isn’t removed, it’s replaced with a barrier of wealth. A barrier that anyone with a brain and will, could overcome, replaced by a barrier that is set by society and impossible to overcome for a vast majority of the people worldwide.

Bèr Kessels

Was Bèr Kessels da beschreibt, klingt wie eine mögliche Zukunft. Ich glaube allerdings, seine Beschreibung ist längst Gegenwart. Schon jetzt sehe ich bei Kolleginnen und Kollegen eine wachsende Kluft zwischen denjenigen, die über genügend Kapital verfügen und fehlende Zeit, Rechenleistung und teilweise auch fehlendes Fachwissen mit KI leichter kompensieren können¹, und denen, die sich das nicht leisten können. Wer die finanziellen Mittel nicht hat, bleibt stärker auf die eigene Zeit und mühevolle Lernarbeit oder auf Hilfe durch Dritte angewiesen. Das wiederum schlägt sich im Preis ihrer Arbeit nieder. Und hier schleift Metall auf Metall: Ob eine Lösung KI-generiert oder von Hand geschrieben wurde, ist den meisten Kunden egal; der Preis aber nicht. Sie bezahlen keine wochenlange Handarbeit, wenn sie die vermeintlich gleiche Lösung auch schneller und billiger haben können.

Damit verstärkt sich das Paradoxon, über das ich vor ein paar Tagen geschrieben habe. Während der Verzicht aufs Lernen langfristig in die Abhängigkeit führt, kann Lernen kurzfristig – horribile dictu – zum wirtschaftlichen Nachteil werden. Für den individuellen Einstieg in die Softwareentwicklung zählt nicht mehr nur, was jemand weiß und zu lernen bereit ist, sondern zunehmend auch, welches KI-Modell und welche Rechenleistung man sich leisten kann. Das Argument, KI werde wie jede Technologie mit der Zeit billiger, mag stimmen, greift hier aber zu kurz: Zwar sinken die Tokenpreise, doch daraus folgt nicht zwangsläufig, dass auch komplexe agentische Arbeitsabläufe entsprechend billiger werden. Entscheidend ist nicht der Preis eines Tokens, sondern der Preis eines konkurrenzfähigen Ergebnisses. Wer sich den Zugang zu leistungsfähigen Modellen nicht kaufen kann, verliert gegen zahlungskräftigere Mitbewerber.

Diese Entwicklung erinnert mich an das Aufkommen von In-App-Käufen in Computerspielen, die ich bis heute, das nur nebenbei, zutiefst verachte. Was früher Geschicklichkeit, Geduld oder eine intensive Beschäftigung mit dem Spiel und seinen inneren Logiken verlangte, ließ sich plötzlich kaufen. Natürlich war der Wettbewerb mit Freundinnen und Freunden im Spiel auch vorher nicht vollkommen gleich, aber zumindest war er gleicher als danach. Denn plötzlich konnte Mamas oder Papas Kreditkarte genau jene Auseinandersetzung mit dem Spiel ersetzen, die, zumindest für mich, seinen Reiz ausgemacht hatte. Was früher erspielt wurde, wurde zum käuflichen Upgrade. Die eigene Leistung war damit nicht gänzlich verschwunden, aber ein vergleichbarer Vorsprung, für den andere Stunden, manchmal sogar Tage ihrer Lebenszeit investiert hatten, konnte plötzlich gekauft werden.

In der Softwareentwicklung scheint gerade etwas Ähnliches zu passieren. Wissen und Erfahrung verschwinden nicht, aber der Vorsprung, den sie verschaffen, lässt sich zunehmend mit größeren Token-Kontingenten und zusätzlicher Rechenleistung verkürzen. Gar so weit, dass es wirtschaftlich unsinnig erscheint, Wissen selbst zu erwerben und eigene Erfahrung zu sammeln². Der Unterschied ist diesmal, dass es eben nicht um ein Spiel geht, das bis auf gekränkten Stolz kaum Auswirkungen auf das Leben derer hat, die gewinnen oder eben verlieren. Anders in der Softwareentwicklung. Hier geht es um wirtschaftliche Teilhabe, Infrastruktur und Abhängigkeit.

Softwareentwicklung war bislang auch deshalb so offen, weil sie von einer Kultur der kostenlosen Weitergabe von Wissen geprägt war: Open Source, frei verfügbare Dokumentationen oder sogar Forenbeiträge, in denen Fremde sich zwar gegenseitig der Dummheit ihrer jeweiligen Fragen beschuldigt, letzten Endes aber dann doch zum Lernerfolg beigetragen und miteinander Probleme gelöst haben. Bemerkenswert ist schon, wie zutiefst menschlich, ja fast schon emotional Wissen gerade in der Softwareentwicklung weitergegeben wurde: Man stritt, scheiterte, probierte, löste das Problem irgendwann doch und war nicht selten stolz genug darauf, die Lösung anschließend auch noch anderen zu erklären. Wenn die Problemlösung aber nur noch einen Prompt entfernt ist, droht dieses Element verloren zu gehen. Wenn es wirtschaftlich unsinnig wird, sich das notwendige Fachwissen selbst anzueignen, ein spezifisches Problem wirklich zu durchdringen oder die Standardlösung infrage zu stellen, wer soll dann noch stolz auf die eigene Lösung sein, mit ihr prahlen, sie dokumentieren und weitergeben? Und wozu?

Die neuen Spielregeln – Geld und Wissen statt nur Wissen – haben einen Nebeneffekt, der sie weiter verfestigt: Mit jedem Problem, das wir an die KI delegieren, statt seine Lösung selbst zu verstehen und weiterzugeben, tragen wir zur Erosion der kostenlosen Wissensinfrastruktur bei, die es überhaupt erst möglich macht, die Lösung selbst zu erarbeiten. Das soll kein Nachtrauern sein, sondern ist Teil des Preises, den wir für die Fortschritte im Bereich Künstliche Intelligenz zahlen. Wichtig ist nur, dass wir nicht vergessen: Je mehr Wissensarbeit wir an KI auslagern, desto stärker begeben wir uns in eine mehr oder weniger freiwillige Abhängigkeit von den Unternehmen, die uns diese Systeme zur Verfügung stellen. Dass sie für ihre Dienstleistung eine entsprechende Abogebühr verlangen, schließt das Argument und diesen Artikel.

Bèr Kessels hat also schon recht, wenn er sagt, „everyone can ‚make‘ software“. Aber es ist der unscheinbar wirkende Beisatz, der den bezahlten Zugang überhaupt erst zum entscheidenden Kriterium macht: „with AI“.

1. …und Angestellte entlassen. Das setzt weiteres Kapital frei, lässt aber umso weniger menschliche Arbeitszeit und Fachwissen im Unternehmen zurück. ↩︎
2. Natürlich gibt es Ausnahmen und natürlich haben diejenigen, die eine Ausbildung absolviert haben, teils gewaltige Vorteile in Zugang und Methodik, Möglichkeitshorizont und Qualitätssicherung. Aber auch da greift KI ein und kann einen weite Teile des über Jahre erarbeiteten Vorsprungs durch leistungsfähigere Modellgenerationen nivellieren. ↩︎