Mittlerweile gibt es kaum einen Programmierer auf der Welt, der nicht in irgendeiner Weise einen KI-Copiloten einsetzt. Aber die Verwendung von GitHub Copilot oder Cursor.AI, um technische Fragen zu stellen und Hilfe beim Debuggen zu erhalten, könnte nur der Anfang sein. Bei der KI-Codierung könnten eines Tages Agenten zum Einsatz kommen, die die Programme selbst auf der Grundlage einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache schreiben können. Solche Programme könnten sogar menschliche Ingenieure ersetzen.
Zu den KI-Codierungs-Startups, die Code aus einer Eingabeaufforderung in natürlicher Sprache generieren können, gehören unter anderem Replit und Bubble.
Einige VCs glauben, dass Unternehmen irgendwann weniger menschliche Ingenieure einstellen und jeder Mensch die KI-Programmierungsagenten verwalten wird. „Das ist keine Zukunftsmusik. Es ist in naher Zukunft, aber nicht heute“, sagte VC Corinne Riley, Partnerin bei Greylock, letzte Woche auf der Bühne von Tech Disrupt.
Coding-Assistenten seien bei potenziellen Neueinstellungen bei vielen der Portfoliounternehmen von Greylock bereits üblich, fügte sie hinzu.
Allerdings glaubt sie nicht, dass KI-Agenten jemals dazu eingesetzt werden sollten, menschliche Ingenieure in wirklich jungen Unternehmen zu ersetzen, um Geld zu sparen. In der Gründungsphase „bauen Sie doch das Fundament des Unternehmens, richtig?“ Wenn Sie also zu diesem Zeitpunkt große technische Kompromisse eingehen, ist dies wahrscheinlich nicht die richtige Entscheidung. Das sind Entscheidungen, die Sie in der Zukunft treffen können“, sagte sie.
„Aber das Cash-Management ist auch der eigentliche Grund, warum junge Startup-Ingenieure derzeit so viel und so gut wie möglich KI-Codierungsunterstützung nutzen sollten“, entgegnete VC Elizabeth Yin, Mitbegründerin und Komplementärin von Hustle Fund, auf der Bühne.
„Eine der größten Herausforderungen in der Anfangsphase besteht darin, dass man nicht genau weiß, welches Problem man löst und was der ICP genau ist [ideal customer profile] ist und ganz genau das, was sie brauchen. Sie werden also am Ende viel Arbeit verschwenden. Je schneller Sie also vorgehen und je schneller Sie iterieren können, desto besser ist es, schnell zu lernen“, sagte Yin.
Sie ist davon überzeugt, dass Start-ups im Frühstadium für jedes Tool offen sein sollten, das es Gründern ermöglicht, schnell Musterprodukte zusammenzuhacken, um schneller voranzukommen, auch wenn alles später sorgfältig und durchdachter neu aufgebaut werden müsste. „Ich wäre tatsächlich ein Befürworter davon, wenn man dadurch viel schneller lernen kann“, sagte sie.
Das steht im Gegensatz zu den Tagen vor der KI, als jeder Pilot von jemandem programmiert werden musste, der über die entsprechenden Fähigkeiten verfügte. Heutzutage kann ein Ingenieur ein Modell erstellen, KI-Debugging durchführen und einen Blick darauf werfen.
Dem stimmt VC Renata Quintini zu, Mitbegründerin von Renegade Partners im Frühstadium.
„Wenn es darum geht, herauszufinden, ob ein Produkt auf den Markt passt, oder es zu testen, sollten Sie diesen Hebel nutzen, aber ich würde mir keine Sorgen darüber machen, dies in der Seed-Phase zu optimieren“, sagte sie auf der Bühne.
Interessanterweise könnten wir, wenn im Jahr 2024 gegründete Startups mit KI-Entwicklungsprozessen starten, den Grundstein für die ersten künftigen KI-Agenten legen. Und die ersten Leute, die KI-Agenten als Mitarbeiter bekamen, waren selbst Programmierer. Es ist ein Gedanke, der zu gleichen Teilen ironisch und prophetisch ist.