🎧 Dieser Artikel basiert auf Episode #127 unseres Podcasts. Diese kannst du hier hören.
AI Coding: Ein Überblick
AI Coding hat in den letzten Monaten enorm an Bedeutung gewonnen. Tools wie Lovable, Bolt, Replit, Cursor, Windsurf und Co. sind für viele Developer und Non-Developer nicht mehr wegzudenken. Dabei muss man unterscheiden zwischen Tools wie Lovable und Bolt, die Prompt-basiert Frontends bauen, sowie Cursor oder Windsurf, die als KI Assistenten in Coding-Konsolen agieren.
Eines haben sie aber alle gemeinsam: die Hürde für den Einstieg in die Entwicklung von Software ist gesunken - und zwar richtig! Bevor du aber beginnst deine app zu “vibe coden”, solltest du dir unbedingt über gewisse Risiken bewusst sein.
Vorteile und Risiken von AI Coding
Der Hauptvorteil von AI Coding ist die Möglichkeit, ohne tiefgehende Programmierkenntnisse komplexe Anwendungen zu erstellen. In Lovable und Bolt kannst du der KI per Chatfenster einfach erklären, was du für eine App bauen möchtest. Dies öffnet die Tür für eine noch breitere Zielgruppe als es No- und Low-Code schon getan haben. Ein wesentlicher Unterschied ist jedoch, dass man sich bei No-Code Tools wie z.B. FlutterFlow einige Tage oder Wochen in das Tool einarbeiten muss. Bei Lovable musst du nur schreiben können. Eine nutzbare App kann in wenigen Minuten fertig sein.
Diese Tools eignen sich vor allem, um in wenigen Minuten Prototypen zu bauen oder ganze Websites. Alex betont, dass diese Use Cases auf der sicheren Seite seien, was Datenschutz angeht.
Denn mit der Zugänglichkeit dieser Tools gehen auch Risiken einher. Was professionelle Entwickler:innen hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz über Jahre lernen, wissen viele No-Coder einfach nicht. Und so können API Keys oder sogar persönliche Daten plötzlich für Unbefugte einsehbar sein.
Ein weiterer Nachteil ist, dass man als Laie nicht unbedingt weiß, wie man mit dem KI generierten Code weitermachen soll. Lovable macht es zwar super einfach, Supabase als Backend anzuschließen, doch was, wenn du mit dem Frontend umziehen möchtest? Und woher weißt du, ob der Code, der generiert wurde, auch wirklich sauber geschrieben wurde? Teilweise kann Code sogar urheberrechtlich geschützt sein. Wenn die KI also einfach einen Open Source Code, der unter eine Copyleft Lizenz fällt, kopiert, kann das im schlimmsten Fall sogar rechtliche Konsequenzen haben.
Sicherheit und Datenschutz
Ein wichtiges Thema im Zusammenhang mit AI Coding ist der Datenschutz. Und zwar nicht, ob deine Userdaten bei dir sicher sind, sondern, was die KI mit diesen Daten macht. Denn viele dieser Tools nutzen die von Nutzern bereitgestellten Daten für Trainingszwecke. Alex weist darauf hin, dass man darauf achten sollte, keine sensiblen Informationen zu teilen. Einige Anbieter bieten die Möglichkeit, sich von der Datennutzung auszuschließen, jedoch ist dies oft nicht standardmäßig der Fall.
Zukunft des AI Codings
Die Zukunft von AI Coding sieht vielversprechend aus. Die Integration von AI in den Entwicklungsprozess könnte dazu führen, dass traditionelle Programmierkenntnisse weniger gefragt sind, während die Fähigkeit, effektiv mit AI-Tools zu arbeiten, an Bedeutung gewinnt. Dies könnte auch die Art und Weise verändern, wie Unternehmen ihre Entwicklungsprojekte angehen, indem sie AI-gestützte Tools stärker in ihre Prozesse integrieren.
Auch No-Code Tools wie WeWeb, Bubble und Xano haben jetzt schon ihre eigenen KI Assistenten, die mit der Zeit immer besser werden. Und WeWeb ermöglicht es z.B., Code aus GitHub zu importieren und daraus eine App generieren zu lassen. Damit werden die Time-to-Prototype oder Time-to-Market immer kürzer und kürzer.
Doch trotz der ganzen KI Assistenten in No-Code Tools würde Alex eher dazu tendieren, mit KI Assistenten zumindest die Grundlagen von Programmierung zu lernen. Diese Grundlagen sowie die Art als Entwickler:in zu denken, braucht man ohnehin sowohl im Coding als auch bei No-Code.
Fazit
AI Coding bietet enorme Chancen, die Softwareentwicklung zu revolutionieren, indem es den Zugang zu komplexen Entwicklungsprozessen erleichtert. Gleichzeitig müssen Entwickler:innen und Unternehmen die damit verbundenen Sicherheits- und Datenschutzrisiken im Auge behalten. Die Zukunft wird zeigen, wie sich diese Technologien weiterentwickeln und wie sie die Rolle von Entwicklern und die Struktur von Entwicklungsprojekten verändern werden.
