Warum Codeverständnis im Software Development entscheidend bleibt
Ich habe die Entwicklung meines Online-Reservierungsprojekts angehalten.
Nicht, weil es nicht funktioniert hat.
Sondern weil ich gemerkt habe: Ich verstehe noch nicht alles, was da passiert.
Und genau das ist in Zeiten von KI kein Randthema mehr.
Wenn Code schnell entsteht, aber Verständnis hinterherhinkt
Aktuell wird viel Code mit KI geschrieben.
Auch ich benutze KI (Codex) für mein neues Portfolioprojekt, in dem ich eine Online-Reservierungsapplikation mit Microservices entwickle.
Es ist beeindruckend, wie automatisch Filestrukturen entstehen und Code in wenigen Sekunden geschrieben wird – und wie alles dann rein theoretisch fix fertig in mein Repository gepusht werden kann, sofern ich keine Änderungswünsche habe.
Gleichzeitig häufen sich Diskussionen darüber, dass Anwendungen zwar rasch entstehen, aber später kaum noch debuggt oder sinnvoll erweitert werden können – weil niemand mehr genau weiß, wie sie intern funktionieren.
Ich habe diesen Punkt sehr konkret in meinem eigenen Projekt erreicht.
Mein technischer Hintergrund
Meine Berufserfahrung habe ich in PHP mit klassischen Monolithen gesammelt.
Gewachsene Systeme, viele Abhängigkeiten, viel Verantwortung im laufenden Betrieb.
In meinem Portfolio arbeite ich heute mit Python, FastAPI und einer Microservice-orientierten Architektur. Unterstützt werde ich dabei von KI, die mir beim Schreiben von Code hilft – etwa beim Anlegen von Strukturen, Dateien und Grundlogik.
Das funktioniert erstaunlich gut.
Bis zu dem Moment, an dem man sich fragt:
Was ist das genau – und wie funktioniert das eigentlich?
Der Moment, in dem ich angehalten habe
Als die ersten Files, Imports und Codezeilen entstanden waren, wurde mir klar:
Ich konnte den Code verwenden.
Aber ich hätte ihn nicht sauber erklären können.
Ich wusste nicht genau,
- welche Abhängigkeiten warum geladen werden,
- welche Framework-Mechaniken im Hintergrund greifen,
- wo Zustände entstehen und wie sie sich verändern.
Also habe ich gestoppt.
Nicht aus Unsicherheit – sondern aus Verantwortung und vor allem auch aus Interesse an neuen Konzepten, wie z. B. der Funktionsweise eines SQLAlchemy-Modells.
Was „Code verstehen“ für mich bedeutet
Code zu verstehen heißt für mich nicht, jede Zeile auswendig zu kennen.
Es bedeutet:
- zu wissen, welche Komponenten zusammenspielen,
- zu erkennen, wo Daten fließen und transformiert werden,
- einschätzen zu können, was im Fehlerfall passiert.
Ich möchte wissen, wo ich ansetzen muss, wenn etwas nicht so läuft wie erwartet.
DevOps ist der Realitätstest
Spätestens im DevOps-Kontext wird fehlendes Verständnis sichtbar.
Wenn:
- Logs nichts aussagen,
- ein Service sich unter Last anders verhält,
- ein Deployment bricht,
- ein Fehler nur im Betrieb auftritt.
Dann hilft kein Prompt mehr.
Dann hilft nur, das System zu verstehen.
KI kann beim Analysieren unterstützen.
Aber sie trägt keine Verantwortung für das Ergebnis.
Mein Projekt steht still – und mein Hirn raucht
Das Projekt steht aktuell still.
Mein Hirn raucht wie ein Schornstein.
Ich war immer stolz darauf, eine Entwicklerin zu sein, die den Biss hat, sich auf solche Einarbeitungszeiten einzulassen – auch in Phasen, in denen ich mich zunächst überfordert fühle, bevor mir dann ein Licht aufgeht und ich wieder einen großen Sprung in meiner fachlichen Entwicklung mache.
Das geht aber nur, weil ich mich bewusst mit Grundlagen, Konzepten und Zusammenhängen beschäftige.
Dieses Anhalten ist Teil meiner Arbeitsweise.
Das ist der Vorteil eines Lern-Sabbaticals, wie ich ihn jetzt genießen darf:
Es muss gerade nichts fertig werden.
Ich darf mich so vertiefen, wie ich es möchte – ganz ohne Zeitdruck.
Verantwortung lässt sich nicht delegieren
Mein Projekt ist meine Verantwortung.
Ich bin die Architektin meines Systems.
Ich muss es warten, debuggen und weiterentwickeln können.
Auch dann, wenn KI beim Schreiben hilft.
Gerade dann.
Code zu generieren ist einfach.
Verantwortung zu übernehmen nicht.
Seniorität, Qualität und langfristiges Denken
Ein Kommentar auf LinkedIn, der mir dazu im Gedächtnis geblieben ist (er kam von Top-Developer Clemens Helm, meinem Lehrer in der DevCraft Academy):
Code tippen ist nicht wichtig. Code verstehen schon.“
Für mich beschreibt das sehr gut, was Seniorität im Kern ausmacht.
Nicht Geschwindigkeit.
Nicht Tool-Wissen.
Sondern Urteilskraft.
Kurzfristiges Denken – ob mit oder ohne KI – bringt uns in der Softwareentwicklung nicht weiter.
Was uns weiterbringt, ist Qualitätsbewusstsein.
Meine Haltung zu KI
Ich bin nicht gegen KI.
Ich nutze sie.
Aber:
KI kann nur dort sinnvoll eingesetzt werden,
wo wir das Ergebnis fachlich beurteilen,
hinterfragen und verantworten können.
Alles andere ist kurzfristiger Output –
und langfristig teuer.
Dieser Artikel basiert auf meiner eigenen aktuellen Projektarbeit und ergänzt einen LinkedIn-Beitrag zum Thema Codeverständnis, Debugging und Verantwortung in Zeiten von KI.
Autorin
Mag. Rubina Weinzettl
Engineer an der Schnittstelle von Development & DevOps