Transcript
Speaker: hat ein User geschrieben, dass er eine komplette Software-as-a-Service-Anwendung alleine durch Cursor entwickelt hat, also keinen eigenen handgeschriebenen Code dort drin hatte.
Speaker: Ja, und hat da so ein bisschen dann geschrieben, so AI is no longer just an assistant, it's also the builder.
Speaker: Und ja, zwei Tage später hat er dann ein Update gegeben und meinte, guys, I'm under attack.
Speaker: Und dann haben so ein paar Leute dann eine komplette App auseinandergenommen.
Speaker: Herzlich willkommen zu einer neuen Folge vom Visual Makers Podcast.
Speaker: Ich bin Adriano.
Speaker: In dieser Folge habe ich mit Alex gesprochen, einem unserer Mitgründer.
Speaker: Und es geht um das Thema Einführung in AI Coding.
Speaker: Du hast es wahrscheinlich schon überall mitbekommen.
Speaker: Es ist kaum zu umgehen.
Speaker: Lovable, Bold, Cursor, Replit, V0 und wie sie alle heißen.
Speaker: Immer mehr Tools kommen raus, die entweder einem helfen,
Speaker: Code zu schreiben oder tatsächlich über ein Chat-Interface die komplette Frontends bauen.
Speaker: Die Frage da ist natürlich, wie geht man am besten damit um?
Speaker: Für welche Use Cases eignen sich diese Tools?
Speaker: Und ganz wichtig, worauf sollte man achten, wenn man ernsthaft versucht, eine App damit zu bauen hinsichtlich Skalierbarkeit, aber auch vor allem
Speaker: technischer Sicherheit und rechtlicher Sicherheit.
Speaker: All diese Sachen wird uns Alex heute erzählen.
Speaker: Er hat zuletzt zwei Workshops in dem Bereich gegeben und all sein Wissen teilt er heute mit uns.
Speaker: Außerdem gucken wir so ein bisschen in die Zukunft, was er oder ich denn glauben, wie diese KI Skills in der Zukunft eine Rolle spielen werden, ob das Hype ist oder ob man sich damit auf jeden Fall zukunftssicher machen sollte.
Speaker: Ja, all diese Themen und mehr in dieser Folge.
Speaker: Hallo Alex, herzlich willkommen, schön, dass du hier bist.
Speaker: Ja, danke für die Einladung.
Speaker: Ich glaube, die Konstellation hatten wir auch noch nicht, wir beide in der Folge, oder?
Speaker: Ich glaube nicht, ich kann mich jetzt gerade nicht erinnern.
Speaker: Falls uns da jemand widerspricht, sagt uns das nicht.
Speaker: Lass uns in diesem Glaube.
Speaker: Nee, genau, ich glaube, die letzte Folge hattest du mit Lilith, da ging es um unser Rebranding.
Speaker: Und heute geht es aber um Einführung ins AI-Coding-System.
Speaker: Ich möchte, dass du mich in kürzer Zeit zu einem AI-Coden-Experten ausbildest, bitte.
Speaker: Das kriegen wir.
Speaker: Genau, du hattest ja jetzt in den vergangenen drei oder vier Wochen, hast du ja schon zwei Online-Workshops dazu gegeben.
Speaker: Sehr erfolgreich beide, ziemlich viele Anmeldungen, also die Nachfrage und das Interesse ist auf jeden Fall riesig.
Speaker: Ich glaube, das ist auch kein Geheimnis, wenn man sich jetzt mal so anguckt, was auf LinkedIn und Twitter und sonst wo überall los ist.
Speaker: Aber ich glaube, was auch sehr für diesen, also nicht nur für das Interesse spricht, sondern auch wirklich für dieses, die Leute wissen nicht so richtig, wo sie anfangen sollen und ob das jetzt irgendwie Hype oder Hot ist am Ende.
Speaker: Ich glaube, das sind so jetzt so die
Speaker: die Sachen, die da wegweisend sind derzeit.
Speaker: Ich glaube, generell bei allen KI-Themen ist ja gerade so ein bisschen die Frage, ist das jetzt irgendwie eine dumme Spielerei, die viel Energie verschwindet oder kann man das irgendwie sinnvoll einsetzen?
Speaker: Und genau, AI-Coding geht da mit rein.
Speaker: Was war denn dein Fazit aus den letzten zwei Workshops?
Speaker: Das erste war ja so wie jetzt die Folge heute, Einführung ist AI-Coding, da ging es ja um mehrere Tools und das zweite war ja dann wirklich spezifisch,
Speaker: lovable.
Speaker: Was ziehst du da jetzt raus nach zwei Stunden Workshops?
Speaker: Also, was ziehe ich da raus?
Speaker: Also auf jeden Fall, dass die Hürde für den Einstieg in die Softwareentwicklung nochmal deutlich, deutlich gesenkt wird.
Speaker: Wir kommen ja aus dem Bereich mit Low-No-Code, wo das schon der Fall ist, wo die Leute nur noch visuell programmieren, aber jetzt über das Prompting komplette Anwendung zu erstellen, ohne überhaupt Vorkenntnisse zu haben, das ist natürlich nochmal eine ganz andere Nummer.
Speaker: Und das birgt natürlich auch so die ein oder anderen Gefahren oder Risiken, darüber wollen wir heute auch sprechen.
Speaker: Ja, aber generell, es gibt ein riesiges Interesse für das ganze Thema, sowohl für die Entwickler, die jetzt irgendwie schon Jahrzehnte in der Softwareentwicklung drin stecken, oder eben auch für Neulinge, die jetzt gerade irgendwie damit rumprobieren und ihre erste eigene App an den Start bringen möchten.
Speaker: Für alles ist was dabei, glaube ich.
Speaker: Du hast gerade gesagt, also fangen wir ganz, ganz am Anfang an.
Speaker: Was ist AI-Coding am Ende?
Speaker: Ich glaube, es gibt so zwei Formen, soweit ich weiß, die man da irgendwie so einteilen kann.
Speaker: Aber genau, vielleicht kannst du einmal aus deiner Sicht erklären, was ist für dich KI-Coding oder AI-gestütztes Coding?
Speaker: Also ich würde sagen, genau, wenn man nochmal so ein, zwei Jahre zurückschaut in der Zeit, wo ChatGPT an den Markt kam, hat man, glaube ich, schon recht schnell gemerkt, okay, ChatGPT kann auch Code verarbeiten, prüfen, validieren.
Speaker: Das heißt, ich kann die KI fragen, ob es mir irgendeine Funktion zum Beispiel programmiert und ich bekomme dann den Codeschnipsel zurück.
Speaker: Kann aber auch natürlich irgendwie Code vervollständigen, auf Fehler prüfen und so weiter.
Speaker: Das war, glaube ich, so der Anfang.
Speaker: Das hat sich dann weiterentwickelt hin zu, es gab so die ersten Co-Piloten wie Microsoft Co-Pilot, wie GitHub Co-Pilot, die dann auch eingebettet waren in eine Code-IDI, also in eine Entwicklungsumgebung.
Speaker: Das heißt, ich habe in meinen Code-Files schreiben können, habe parallel dann eben einen Chat gehabt, um
Speaker: mit dem ich mich mit einer KI unterhalten konnte, die dann auch die Codebase als Kontext hat, mir darauf eben Vorschläge machen konnte, auch eben wieder Code vervollständigen kann, etc.
Speaker: Und jetzt mit Tools wie Lovable, wie Bold erleben wir, glaube ich, nochmal eine neue Abstraktionsebene, wo das ganze Thema Softwareentwicklung nochmal deutlich zugänglicher gemacht wird, wo ich tatsächlich nur noch
Speaker: ein Chatfenster habe, über das ich mit der KI kommuniziere, um mir Apps entwickeln zu lassen.
Speaker: Ja, das macht das Thema nochmal offen für viel, viel weitere Zielgruppen als ursprünglich dann nur noch Entwickler.
Speaker: Also genau, AI-Coding ursprünglich mal entwickelt, beziehungsweise heißt erstmal einfach nur die Nutzung von KI-gestützten Programmiertools.
Speaker: die dich als Entwickler erstmal besser machen sollen, die deine Fähigkeiten verbessern, die dich insoweit entlasten, dass du dich auf das Lösen von komplexen Problemen und auf Innovationen konzentrieren kannst und eben Standardroutinen und Aufgaben halt dir komplett abnehmen.
Speaker: Ja, und heute ist es der komplette App-Builder mittlerweile.
Speaker: Genau, du hast ja jetzt gerade gesagt, es gibt diese zwei von mir so erwähnten Richtungen, also das KI-supported-Coding, was vor allem eben für klassische ProgrammiererInnen wichtig ist, und dann eben diese neuen Tools, die letztendlich so wie ein Chat-GPT einfach ein Chatfenster sind und nach und nach dir ein Frontend bauen, aber mittlerweile auch die Database und so ähnliches.
Speaker: Das wären Lovable, Bold, da sind, glaub ich, die zwei so bekanntesten.
Speaker: Replit ist das, das ist auch dort angesiedelt, richtig?
Speaker: Genau, genau.
Speaker: Ist noch ein bisschen techiger, würde ich sagen.
Speaker: Richtet sich auch eher an Fortgeschrittene, bringt aber auch ein eigenes Backend mit, also wo Lovable und Bold eigentlich erst mal nur das Benutzerinterface entwickeln können.
Speaker: Klar, mit einer Integration zu Superbase, auch dann das Backend, aber das ist erst mal nichts, was Lovable an sich bereitstellt.
Speaker: Replit hingegen bringt alle Ebenen einer Web-App mit.
Speaker: Das heißt, genau, da hast du eben auch das Backend.
Speaker: Dann gibt es noch sowas wie Zero oder V0 von Versal.
Speaker: womit sich dann auch nochmal spezialisiert UI-Komponenten entwickeln lassen, also mit Zero sehr, sehr gut für Design-Tätigkeiten.
Speaker: Und dann gibt es die klassischen Code-IDEs, sag ich mal, wie Winster von Cursor, wo du dann wirklich nur noch deine Code-Files offen hast und dort mit der AI interagierst.
Speaker: Wobei jetzt ja auch letzte Woche Firebase veröffentlicht worden ist von Google als Konkurrent zu Lovable und Bold, auch kostenlos komplett verfügbar.
Speaker: Also ich habe es jetzt noch nicht ausprobiert im Detail, aber kann mir vorstellen, dass das auch sehr, sehr cool sein kann.
Speaker: Kurze Anmerkung an dieser Stelle.
Speaker: Alex sagte eben Firebase, meinte aber Firebase Studio.
Speaker: Das ist das workspace, das Google vor kurzem veröffentlicht hat, was eben mit Lovable, Cursor und Co.
Speaker: konkurriert.
Speaker: Weiter geht's mit der Folge.
Speaker: Sind die anderen Tools alle paid?
Speaker: Haben die kostenlose Version?
Speaker: Kann man damit erstmal rumspielen?
Speaker: Genau.
Speaker: Also es gibt für all die Tools, die ich gerade genannt habe, kostenlose Versionen.
Speaker: Da kann man also immer so ein paar Nachrichten austauschen.
Speaker: Wenn man sich mal so die Preismodelle anguckt, ist das mal mehr, mal weniger transparent.
Speaker: Lovable zum Beispiel ist so mit das Transparenteste, was es gibt.
Speaker: Da hast du in dem günstigsten Plan, der sich so 20 US-Dollar kostet, 100 Nachrichten inklusive.
Speaker: Das ist also ganz klar abgesteckt.
Speaker: Ich kann jetzt 100 Nachrichten mit der AI austauschen.
Speaker: Ist erstmal egal, wie lang meine Nachrichten da sind und wie aufwendig sozusagen dann die Änderungen sind, die die AI vornimmt.
Speaker: Bei anderen Tools ist das so ein bisschen nach Token gestaffelt und da
Speaker: das ist immer so ein bisschen schwer zu übersetzen, wie viel Token verbraucht jetzt meine Anfrage, da gibt es einen Umrechner von OpenAI, da kann man sozusagen seinen Prompt mal reinkopieren und sehen, wie viel Token dann verbraucht werden.
Speaker: Auf der anderen Seite verbraucht natürlich aber auch die Änderung, die die AI dann vornimmt, eine gewisse Anzahl von Token.
Speaker: Ja, das heißt also bei BOWL zum Beispiel im niedrigsten Plan, der auch bei 20 Dollar liegt, hast du dann 10 Millionen Token, da weiß man natürlich nicht so ganz, okay, was kann ich jetzt mit diesen 10 Millionen Token machen und was nicht.
Speaker: Ja, das ist ja leider oft das Problem bei so eigenen Währungen, in Anführungszeichen, die dann ein bisschen instransparent sind.
Speaker: Laufen denn alle AI-Coding-Tools über OpenAI?
Speaker: Kann man das einstellen?
Speaker: Weiß man, worüber die laufen?
Speaker: Also teils und teils.
Speaker: Bei Lovable, Bold und V0 ist es, glaube ich, ziemlich festgelegt.
Speaker: Das heißt, da nutzt du Claude Sonnet 3.7, soweit ich das weiß, aktuell und kannst es auch nicht anpassen.
Speaker: Bei Windsor und Cursor hingegen kannst du aus den gängigsten Modellen auswählen.
Speaker: Also da sind dann alle Modelle von OpenAI, von Cloud, von Google, da hast du dann die komplette Palette.
Speaker: Und wie sieht es aus, weil ich erinnere mich, dass im ersten Workshop auf jeden Fall auch einige Fragen hinsichtlich Datenschutz kamen.
Speaker: Und ob dann Lovable Bolt und Co.
Speaker: die Sachen, die ich ihnen sage, dann auch speichern bzw.
Speaker: für das Training ihrer Modelle nutzen.
Speaker: Kann man das irgendwie ausstellen?
Speaker: Muss man dafür die Paid-Version haben?
Speaker: Wie kann man damit am besten umgehen?
Speaker: Genau, da gibt es so ein paar Risiken.
Speaker: Grundsätzlich verwendet jedes dieser Tools seine Daten erstmal auch für Trainingsdaten.
Speaker: Da muss man also ein bisschen aufpassen, dass man da keine sensiblen Daten in den Prompts mitsendet.
Speaker: Das kann man teils wohl
Speaker: Also zum Beispiel Lovable hat in der Privacy Policy drin stehen, dass du den Support kontaktieren kannst dahingehend und dann würden die dich da wohl aussparen, aber wie gesagt, das habe ich auch noch nicht probiert, müsste man mal testen, aber ja, grundsätzlich ist es erstmal bei allen so, dass deine Daten dort für Trainingsdaten verwendet werden.
Speaker: Ja, sollte jetzt nichts Neues sein für diejenigen, die auch ChatGPT zum Beispiel jeden Tag im Einsatz haben, das ist im Prinzip genauso.
Speaker: Auch da sollte man natürlich beachten, dass man da möglichst keine sensiblen Daten sendet.
Speaker: Genau, das stimmt.
Speaker: Also, falls jemand, der das gerade hört, sich denkt so, oh, was?
Speaker: ChatGPT gebe ich jeden Tag personenbezogene Daten von Kunden und Kundinnen raus.
Speaker: Hört damit auf.
Speaker: Ja.
Speaker: Es gibt auch europäische Alternativen, natürlich sowas wie Mistral AI in der Paid-Version, nutzen die das auf jeden Fall nicht für ihre Trainingsdaten und es ist, wie gesagt, aus Europa, aber soweit ich weiß, kann man Mistral bisher nicht in diese AI-Coding-Tools einbinden.
Speaker: Man kann damit arbeiten, man kann die API anspielen, das hilft ja auch beim Code erstellen, aber ich glaube, es ist auch bei weitem nicht so gut wie ein Cloud Sony 3.7, was das angeht.
Speaker: Aber das dazu.
Speaker: Du hast ja jetzt einige Tools ausprobiert, hast du einen Favoriten?
Speaker: Ja, also Favorit bei mir, also ich sage mal so für Einsteiger ist mein absoluter Favorit, so das Thema Lovable.
Speaker: Super einfach in der Bedienung, ist auch so der beste Designer, finde ich, unter den AI-Coding-Tools,
Speaker: merkt man schon, wenn man denselben Prompt in verschiedenen Tools abfeuert, dass das Lover Builder das beste Ergebnis meiner Meinung nach erzielt.
Speaker: Optisch meinst du jetzt, also designtechnisch?
Speaker: Genau.
Speaker: Ich glaube, vom Code an sich her tut sich da nicht so viel.
Speaker: Okay.
Speaker: Und auch durch die sehr gute Integration zu Superbase ist es sehr angenehm, da eben auch die komplette Backendstruktur aufzusetzen.
Speaker: Lovable nutzt da den Superbase MCP Server, also Model Context Protocol, vielleicht auch nochmal ein neuer Term für einige.
Speaker: Auf jeden Fall erleichtert dieses Protokoll, wie Lovable mit Superbase zusammenarbeiten kann und das ermöglicht es eben aus Lovable heraus das komplette Backend aufzusetzen, sowohl die Datenbankstruktur als auch die komplette Datenlogik oder auch die ganzen Sicherheitsaspekte einer App können damit über Lovable gesteuert werden und das ist super angenehm.
Speaker: Es hat außerdem auch Zugriff auf die Logs von Superbase, das heißt, wenn man mal in irgendwelche Fehler läuft und so weiter, dann kann man das eben direkt von Lovable prüfen lassen, ohne selber groß jetzt auf Suche gehen zu müssen.
Speaker: Genau, darüber hat es auch eine sehr gute Integration zu GitHub, also für diejenigen, denen GitHub kein Begriff ist, sozusagen ein Cloud Storage für den eigenen Code.
Speaker: Und wenn man den Code nach GitHub synchronisiert, dann können den auch andere Entwickler zum Beispiel aus deinem Team verwenden, um die App halt weiterzuentwickeln.
Speaker: Und genauso gut kann ich dann da auch meinen eigenen Code dann verändern oder ich kann ihn durch weitere Entwicklungen
Speaker: Dateien anreichern, zum Beispiel den Workflow, den wir aktuell nutzen, um Apps in Lovable zu entwickeln, ist so
Speaker: dass wir uns verschiedene Dateien zur Vorbereitung erstellen, um möglichst effizient in Tools wie Lovable entwickeln zu können.
Speaker: Man kann natürlich jetzt anfangen, ich habe eine Idee für eine App und starte jetzt mit dem ersten Prompt, entwickle mir bitte eine App für eine To-Do-Liste und dann entwickle mir jetzt bitte dieses Feature und dieses Feature.
Speaker: Dabei kann es aber sein, dass dann deine Prompts zum Beispiel nicht spezifisch genug sind oder nicht genug Kontext enthalten, dass die AI irgendwie abdriftet, Sachen macht, die du eigentlich jetzt nicht erwarten würdest,
Speaker: Und wir haben uns da so ein bisschen ein Framework gebaut, in dem wir die Anforderungen an die App, die wir entwickeln wollen, ganz klar runterschreiben lassen von einer KI.
Speaker: Das heißt, wir haben so bestimmte vorbereitete Prompts, die können wir euch auch gerne zur Verfügung stellen.
Speaker: Und ja, die nutzen wir dann einfach, um in Lovable halt möglichst effizient und auch fehlerfrei dann dadurch Apps zu entwickeln.
Speaker: Und diese Dateien, die kann ich in mein Lovable-Projekt kopieren.
Speaker: Das geht aber nicht direkt in Lovable, sondern das muss man über die GitHub-Integration machen.
Speaker: Das heißt, ich gehe dann in mein GitHub-Code-Verzeichnis, ziehe da den Ordner mit meinen Dokumenten rein und dann kann ich auch aus Lovable heraus darauf zugreifen und der AI sagen, hey, guck mal, hier, da in diesem Dokument stehen alle Anforderungen, die du wissen musst zum Projekt.
Speaker: Und dann hat Lovable das komplette Briefing und kann dann viel gezielter deine Features entwickeln.
Speaker: D.h., wenn man jetzt einfach nur ein bisschen rumspielen will und gucken möchte, wie würde so ein Frontend aussehen, dann kann man hingehen und einfach, wie du gesagt hast, hinschreiben, so hey, ich möchte eine Habit-Tracking-App mit dem und dem Feature.
Speaker: Aber sobald man das etwas ernster angehen möchte und sagt, potenziell sollte das dann wirklich eine produktionsreife, nutzbare App sein, die dann auch irgendwie, ja, gelauncht und skalierbar ist,
Speaker: Sollte man da, genauso wie es im echten Leben ja auch ist, nicht einfach drauf loslaufen oder wie, wenn man jetzt irgendwie eine Entwicklerin vor sich sitzen hat, würde es ja auch nicht einfach dann so, okay, ich möchte eine App haben, die soll die und die Buttons haben, sondern wäre es auch erstmal so, okay, Moment,
Speaker: dann würde sie dir wahrscheinlich auch erst mal die richtigen Fragen stellen, weil die ja die Erfahrung haben, okay, lass uns erst mal die Basis legen.
Speaker: Und das sind quasi diese Steps, die du meinst, die man auch im Falle von einem Lovable, Bold, Replit oder sonst was...
Speaker: auf jeden Fall vorher erst mal machen sollte, um sicherzustellen, dass die Grundlage der späteren App nicht nur technisch gut ist, sondern es geht auch vor allem viel um Sicherheit bei dem Thema, oder?
Speaker: Ja, total, genau, genau.
Speaker: Also erst mal, wie du sagst, geht es um eine gute Umsetzung, dass du dann auch tatsächlich die Features entwickelt bekommst, die du haben möchtest.
Speaker: Und dann geht es natürlich auch um eine gewisse Sicherheit,
Speaker: weil das natürlich ein weiteres großes Thema ist, der AI auch mitzuteilen, dass sie bestimmte Sicherheits-Best-Practices eben auch berücksichtigt, auf jeden Fall.
Speaker: Ja, aber generell so das Thema Vorbereitung in der Softwareentwicklung, egal jetzt ob mit AI-Coding oder ohne, ist extrem wichtig und macht schon mal so gefühlt so 50 Prozent des Projekts aus, sage ich mal, also eine gute Vorbereitung.
Speaker: Ja, weil man sich aber deutlich, ja, weil man sich aber viele Kopfschmerzen im Nachhinein einfach spart dadurch.
Speaker: Genau, das trifft ja auch auf No-Code und Low-Code Sachen und Projekte zu.
Speaker: Also egal, ob wir jetzt mit Loverville irgendwas bauen oder wenn wir Kundenprojekte haben, die wir mit Re-Web umsetzen, gehen wir auch nicht hin und nehmen das, was sie irgendwie...
Speaker: uns mal nebenbei aufgemalt haben und erzählt haben und versuchen, das direkt nachzubauen, sondern gehen das natürlich auch erstmal strukturiert an und nutzen die Best Practices, die wir eben schon kennen.
Speaker: Das sind also die Sachen, auf die man achten sollte, beziehungsweise auch irgendwie achten muss, richtig?
Speaker: Wie gesagt, hinsichtlich der Sicherheit vor allem auch, dass da, du hast ja auch auf LinkedIn zuletzt Sachen gepostet, dass du teilweise
Speaker: irgendwelche API-Keys öffentlich einsehbar waren, was natürlich auch eine totale Katastrophe sein kann, weil man dadurch ja auch auf Datenbanken zugreifen kann und sowas.
Speaker: Total, total.
Speaker: Ich glaube, das hat alles so ein bisschen angefangen oder hat auch viel Aufmerksamkeit bekommen durch einen Twitter-Post.
Speaker: Da hat ein User geschrieben, dass er eine komplette Software-as-a-Service-Anwendung alleine durch Cursor entwickelt hat, also keinen eigenen handgeschriebenen Code dort drin hatte.
Speaker: Ja, und hat da so ein bisschen geschrieben, so AI is no longer just an assistant, it's also the builder.
Speaker: Und ja, zwei Tage später hat er dann ein Update gegeben und meinte, guys, I'm under attack.
Speaker: Und dann haben so ein paar Leute dann eine komplette App auseinandergenommen, diverse Sicherheitslücken aufgedeckt, die er dann nicht berücksichtigt hatte, weil er offensichtlich auch keinen Softwareentwicklungshintergrund hatte irgendwo.
Speaker: Ja, und das hat natürlich dann auch so ein bisschen dafür gesorgt, dass das Thema Sicherheit nochmal ein bisschen kritischer gesehen wurde mit dieser ganzen Vibe-Coding, AI-Coding-Thematik.
Speaker: Das heißt, genau, da gibt es auf jeden Fall Sachen, die man berücksichtigen sollte, sowas wie die, gerade wenn ich eine Software-as-a-Service habe, die also so multi-tenant-fähig ist, das heißt, es können einfach mehrere Organisationen oder Nutzer diese Anwendung verwenden und alle sehen auch wirklich nur ihre eigenen Inhalte.
Speaker: Das muss natürlich in so einem Setup gewährleistet sein, dass wenn ich
Speaker: jetzt irgendwie Projektmanagement-Tool habe, auch wirklich nur ich meine eigenen Projekte sehen kann oder mein Team, aber niemand darüber hinaus.
Speaker: Und das sind Sachen, die müssen unbedingt berücksichtigt werden, genauso wie
Speaker: Und Rate-Limits, die für deine Anwendung existieren oder für dein Backend existieren, das bedeutet so viel wie, ich kann jetzt als Entwickler, könnte ich sozusagen deine komplette App crashen lassen, indem ich irgendwie so 100.000 Anfragen an dein Login-Formular sende und blockiere damit quasi dein komplettes Backend.
Speaker: Genau sowas sollte man eben auch vermeiden können.
Speaker: Ja, und darüber hinaus natürlich sowas wie tägliche Backups, immer sehr, sehr wichtiges Thema, ausführliches Testing.
Speaker: Auch wenn KI deine Funktion in deiner App entwickelt, solltest du sie selber direkt danach testen, schauen, funktioniert alles, wie ich es mir wünsche.
Speaker: Du solltest auch auf gar keinen Fall irgendwelche Bugs verschleppen, gerade wenn die KI irgendwie feststellt, eine Lovable sagt auch oftmals so, hey, ich habe hier Bugs festgestellt, soll ich sie direkt fixen?
Speaker: Dann macht das auf jeden Fall direkt in dem Moment,
Speaker: Verschlepp die nicht, weil das kann halt für irgendwelche Folgefehler sorgen und dann endest du nachher in so einer endlosen Fehlerschleife.
Speaker: Ja, es führt einfach kein Weg dran vorbei, egal ob man das halt quasi klassisch codet, mit No-Code baut oder mit KI-Code, dass bestimmte Sachen für funktionierende und sicher oder sicherheitstechnisch gut gemachte Apps, man sollte sich damit halt auseinandersetzen und im besten Fall auskennen.
Speaker: Es ist halt leider wesentlich mehr als ein schönes Frontend und ein Button, der funktioniert.
Speaker: Ich habe auch auf LinkedIn gesehen, dass eine Diskussion, was das angeht, auch so ein bisschen die Frage ist, ob gewisse Codeschnipsel, die diese ganzen KI-Tools generieren, vielleicht sogar, weil die natürlich alle auf irgendwelche Open-Source-Sachen trainiert werden, unter gewisse...
Speaker: Also sowas wie Intellectual Property sein können oder unter so Copy Left Lizenzen fallen.
Speaker: Und das fand ich natürlich auch extrem spannend, weil daran denkt man natürlich auch nicht.
Speaker: Man denkt sich so, hey, danke GPT für diesen Code-Schnipsel, den baue ich ein.
Speaker: Und irgendwie ein Jahr später hast du vielleicht eine Klage am Hals, weil das eins zu eins irgendwie eigentlich ein geschützter Code ist.
Speaker: Ja, ich meine, so das Thema Urheberrecht ist ja insgesamt ziemlich groß bei KI, egal ob du Text erzeugst oder Videos oder Musik.
Speaker: Es ist überall stecken irgendwie Daten dahinter, die für das Training verwendet wurden und teils sind es einfach öffentliche Daten, die im Netz zur Verfügung stehen.
Speaker: Genauso ist es eben mit Code und da kann es natürlich passieren, dass genau du Teile aus Open Source Code in deiner Anwendung hast und
Speaker: das sollte man natürlich im besten Fall irgendwie überprüfen können.
Speaker: Ja, aber das ist auch was, wenn man da irgendwie Bedenken hat, sollte man da am besten auch nochmal mit einem Rechtsexperten drüber sprechen, gerade wenn man ja ein produktives System für eine große Nutzerbasis ausrollen möchte, die jetzt zum Beispiel nicht nur irgendwie interne Mitarbeiter betrifft, sondern eben öffentlich zugänglich ist.
Speaker: Dann einmal weg von möglichen rechtlichen Problemen, wieder hin zu technischen Problemen.
Speaker: Wie gehe ich denn am besten damit um, wenn ich merke, dass ich irgendwie in einer Sackgasse jetzt stecke, dass der da irgendwie die ganze Zeit einen Fehler einbaut, obwohl ich glaube ich will, sage so, hey, so soll es aber nicht sein.
Speaker: Hast du da irgendwelche Tipps dazu?
Speaker: Ja, genau.
Speaker: Also ist mir natürlich auch schon passiert, du stellst irgendeinen Fehler fest, bei Lovable gibt es einfach diesen Try-to-Fix-it-Button, dann klickst du dann, dann macht die KI irgendwelche Änderungen, stößt wieder auf Fehler, dann klickst du wieder auf den Button und irgendwann ist dann so weit, dass Lovable dir sagt, entweder die KI hat exakt die gleichen Änderungen versucht wiederzumachen oder...
Speaker: Es ist jetzt nichts, es gab keine Änderung am Code und dann steckst du irgendwie in der Sackgasse und weißt nicht, wie du damit umgehen sollst.
Speaker: Bei mir war es auch schon so weit, dass ich in diesem Loop war und am Ende gab es gar keinen Fehler mehr zu beheben, aber durch diesen Loop bin ich da irgendwie vermeintlich nicht rausgekommen.
Speaker: Ganz gutes Setup.
Speaker: Aber genau, falls der Fall auftritt, in Lovable zum Beispiel gibt es eine sehr gute Funktion, um
Speaker: ein paar Schritte zurückzugehen, die Uhr ein bisschen zurückzudrehen, dann wird sozusagen bei jedem Prompt, den man macht, so ein Save-Point gesetzt und da kann man dann am besten in die Version zurück, bevor der Fehler aufgetreten ist und dann vielleicht einfach den Prompt anpassen, vielleicht irgendwie einen anderen Ansatz probieren oder auch wenn man
Speaker: jetzt auf den Fehler gestoßen ist, vielleicht nochmal ein anderes Large Language Model mit dem Fehlercode füttern.
Speaker: Mal gucken, was da für Vorschläge kommen.
Speaker: Also im besten Fall kannst du natürlich am Ende irgendwo verstehen, was den Fehler verursacht und dementsprechend auch den Prompt formulieren, dass dieser Fehler behoben wird oder wie er auch behoben werden sollte, wenn du weißt, wie das womöglich geht.
Speaker: Ja, genau, aber manchmal, also in den meisten Fällen kann es schon helfen, wenn man in so einem Fehlerloop ist, einfach mal ein paar Schritte zurückzugehen und den Prompt nochmal anders zu formulieren, damit es nicht zu diesem Fehler kommt.
Speaker: Was würdest du sagen, für welche Use Cases eignen sich die AI-Coding-Tools derzeit besonders gut?
Speaker: Was würdest du Leuten empfehlen?
Speaker: Also perfekt für Prototyping auf jeden Fall.
Speaker: Also gerade so kleinere App-Use Cases, die man mal intern irgendwie vertesten will oder sowas.
Speaker: eignen sich wunderbar.
Speaker: Ich würde auch sagen, so Webseiten überall da, also wenn du was öffentlich machen willst, wie eine Webseite, dann ist das perfekt, weil da keine sensiblen Daten oder irgendwie große Sicherheitslags entstehen können, sag ich mal.
Speaker: Da würde ich auch eine produktive Webseite mit erstellen, aus heutiger Sicht.
Speaker: Bei Web-Apps bin ich so ein bisschen vorsichtig, also die würde ich jetzt nicht unbedingt einer breiten Nutzermasse zugänglich machen, wenn man nicht weiß, in Anführungszeichen,
Speaker: was man da ganz genau tut.
Speaker: Also wenn du jetzt zum Beispiel selber den Code nicht reviewen kannst, um irgendwie Sicherheitslags oder sowas herauszufinden, würde ich dir jetzt nicht unbedingt empfehlen, da ein komplettes SaaS mit zu programmieren.
Speaker: Weil ich glaube, da braucht es dann doch nochmal Fähigkeiten oder andere Fähigkeiten einfach.
Speaker: Nichtsdestotrotz kann man das natürlich dann auch nochmal einem Entwickler zur Verfügung stellen, das einmal zu reviewen, ne?
Speaker: Die Option gibt es natürlich auch noch.
Speaker: Ich würde es heute primär für Prototyping, für Websites, für interne Projekte vor allem auch verwenden, wenn das alles in so einem, ich sage mal, in einem abgesicherten oder abgesteckten Rahmen stattfinden soll.
Speaker: Ja.
Speaker: Ja klar, dass man wieder halt bei dem Thema, man muss sich dann gezwungenermaßen ja trotzdem mit den tiefer liegenden Entwicklungsthemen auseinandersetzen, sobald man mehr als halt ein Prototype oder eine Website bauen möchte.
Speaker: Und genau, wenn man jetzt halt sagt, jo, ich möchte eine...
Speaker: Health-Tech-App bauen, dann sollte man da auf jeden Fall sehr vorsichtig mit umgehen, weil sehr reguliert und sehr, sehr kritisch, was halt die Daten angeht.
Speaker: Und das nicht mal schnell Vibe-Coden zu lassen.
Speaker: Du hattest mir letztens auch gezeigt, ich glaube, es hat irgendein Typ auf Twitter bzw.
Speaker: X gepostet, dass er DocuSign nachgebaut hat.
Speaker: mit Vibe-Coding, was natürlich auch krass ist.
Speaker: Das ist ja ein Millionen für Unternehmen, Tausende von Tausenden von Mitarbeitern.
Speaker: Und die Lösung an sich jetzt auch nicht super simpel, aber er hat es wohl einfach mit Vibe-Code nachgebaut, halt die Möglichkeit, irgendwie da Online-Unterschriften einzuholen.
Speaker: Genau, finde ich natürlich auch immer dann spannend, okay, wie gut funktioniert das wirklich?
Speaker: Hat das irgendwelche Sicherheitslücken?
Speaker: Ist das rechtlich...
Speaker: Dann auch eine Unterschrift, so wie es bei DocuSign ist.
Speaker: Gibt mir halt auch nicht aus, ob DocuSign da bestimmte irgendwie... Verträge hat oder irgendwelche rechtlichen Vorteile.
Speaker: Aber es hat trotzdem ja so einen Schockmoment halt von so... Also wenn ich bei DocuSign wäre, wäre ich so, was hast du gemacht in der letzten Stunde?
Speaker: Du hast DocuSign nachgebaut?
Speaker: Moment, Moment.
Speaker: Haben wir jetzt in 15 Jahren gebaut.
Speaker: Ja.
Speaker: Ja, klar.
Speaker: Also das ist natürlich super beeindruckend.
Speaker: Das Beispiel hat er auch öffentlich zugänglich gemacht, kann man auch ausprobieren und für sich selber nutzen.
Speaker: Natürlich braucht es, um jetzt ein DocuSign hinzustellen, dann auch noch ganz andere Anforderungen an Sicherheit, an Performance, an Skalierbarkeit.
Speaker: Natürlich ist das dann die eine Seite, den Funktionsrahmen irgendwie abzubilden, die andere Seite ist dann natürlich die komplette Infrastruktur dann auch bereitzustellen.
Speaker: Aber deswegen
Speaker: ist das natürlich ein bisschen plakativ dazu sagen, man hat jetzt einfach mal so einen DocuSign-Klon hingestellt.
Speaker: Nichtsdestotrotz ist schon beeindruckend, den Funktionsumfang so schnell abbilden zu können und es ist, glaube ich, auch, ja, mittlerweile dann auch eine valide Option, ja, teure SaaS-Lösungen abzulösen, die man für sich selber nutzt, um sich intern einfach irgendwie einen adäquaten Klon hinzustellen, ja.
Speaker: Wie sieht es denn aus mit der Option, auf Lovable zu prototypen und dann irgendwie den Code dazunehmen und zum Beispiel auf WeWeb umzuziehen oder ein anderes NoCode, NoCodeTool?
Speaker: Geht das überhaupt?
Speaker: Macht das Sinn?
Speaker: Und für wen macht das Sinn?
Speaker: Also das hängt so ein bisschen von den Technologien ab, die die Tools verwenden.
Speaker: Bei Lovable ist es jetzt zum Beispiel ein JavaScript-Framework namens VEAT oder VEAT.
Speaker: Ich bin mir nicht ganz sicher, wie die Aussprache.
Speaker: Genau, deswegen würde das schon mal, zumindest wenn man sich WeWeb anschaut, nicht funktionieren.
Speaker: WeWeb basiert auf Vue.js, also ein ganz anderes JavaScript-Framework.
Speaker: Nichtsdestotrotz kannst du zum Beispiel dein Projekt initial in Lovable erstellen und dann später in Cursor zum Beispiel weiterentwickeln.
Speaker: Wobei ich mir nicht sicher bin, ist, theoretisch bietet Bold an ein Vue.js-Projekt zu erstellen.
Speaker: Ich bin mir sicher, das könnte man auch in WeWeb weiterverwenden.
Speaker: Gerade weil WeWeb ja auch sehr damit wirbt, dass du Code-Komponenten importieren und die verfügbar machen kannst über den Editor.
Speaker: Deswegen denke ich schon, dass das eine valide Option ist, ja.
Speaker: Also bedeutet, man kann auf VueWeb jetzt noch nicht, also man hat noch nicht die Funktion, irgendwie einen kompletten Code zu importieren und dann macht er dir die App draus, aber du kannst schon einzelne Komponenten, wenn du im Editor bist, als Code einfügen und der baut das dann oder übersetzt das dann quasi in Komponenten.
Speaker: Ja, theoretisch müsste man jetzt wahrscheinlich einmal einen unserer Entwickler fragen, aber WeWeb hat auch eine GitHub-Integration.
Speaker: Sprich, wenn du den Code dann auf GitHub publischt, aus Bolt zum Beispiel heraus, ist eigentlich eine gute Frage, ob man dann mit WeWeb das GitHub-Projekt einfach synchen könnte und das dann in WeWeb verfügbar macht.
Speaker: Ah, ja, wunder Punkt.
Speaker: So oder so ist es wahrscheinlich auch nur eine Frage der Zeit, bis das dann irgendwie... Weil da stellt sich mir natürlich auch so ein bisschen die Frage...
Speaker: wieso sollte man sich als No-Coder, No-Coderin jetzt mit Loverbill, Bolt und so auseinandersetzen, wenn bei WeWeb, Xano, Flutterflow die ganzen AI-Assistants ja schon existieren und auch immer besser werden.
Speaker: Weil dann ist es ja genau dasselbe.
Speaker: Ich hab ein Prompt-Fenster, sag ihm, was ich haben möchte.
Speaker: Und dann baut er mir aber halt das so, dass ich das dann auch bearbeiten kann, ohne dass ich coden können muss.
Speaker: Sondern hab halt den Drag-and-Drop-Editor.
Speaker: Auf jeden Fall, auf jeden Fall.
Speaker: Also Potenzial ist riesiges da, auf jeden Fall.
Speaker: Ich glaube, aus heutiger Sicht hängen die Plattformen noch so ein bisschen hinterher, hinter dem ganzen Thema.
Speaker: Natürlich kommen die aber auch aus einem komplett anderen Fokus, muss man natürlich sagen.
Speaker: Ich glaube, die versuchen jetzt so Stück für Stück eben die Sachen zu adaptieren und brauchen dafür einfach ihre Zeit.
Speaker: Bei WeWork ist es so, genau, du kannst einfach über einen AI-Prompt, über einen Prompt in die AI sozusagen die komplette
Speaker: Frontends erstellen lassen, mittlerweile auch Workflow-Logik.
Speaker: Sie arbeiten auch an der Integration zu Superbase, wie das bei Lovable eben auch der Fall ist, dass man darüber auch das Backend aussteuern kann.
Speaker: Von dem, was ich jetzt zuletzt gesehen habe, sind die Ergebnisse noch nicht so gut wie zum Beispiel bei Lovable.
Speaker: Du hast aber natürlich, wie du schon gesagt hast, bei WeWeb den Vorteil, dass du dann auch als Non-Techie oder als Product Manager oder sowas die komplette Kontrolle über das hast, was du eben entwickelst und dir keine Gedanken machen musst über diese ganzen Sicherheitsaspekte, weil die Tools schon sehr, sehr gute Rahmenbedingungen und auch die entsprechende Infrastruktur mitbringen.
Speaker: Und auch das wird ja, wie gesagt, immer besser, immer besser.
Speaker: Xano hat jetzt zum Beispiel angekündigt, dass sie einen eigenen MCP-Server veröffentlichen.
Speaker: Das heißt, auch da kann es zukünftig eben sein, dass du dein komplettes initiales Xano-Projekt über Prompts erstellen lassen kannst.
Speaker: Heute ist es bisher, glaube ich, nur die Datenstruktur.
Speaker: Zukünftig kann es dann aber auch komplett die API-Endpunkte sein und so weiter.
Speaker: Also da schlummert noch enormes Potenzial.
Speaker: Ja, absolut.
Speaker: Super, super spannend.
Speaker: Das geht so schnell alles.
Speaker: Man hat echt so ein krasses FOMO-Gefühl zum einen.
Speaker: Und selbst wenn man versucht, da irgendwie mitzuhalten, hat man das Gefühl, okay, brauche ich jetzt einen MCP oder brauche ich jetzt einen Agent?
Speaker: Aber gut, das ist ein anderes Thema.
Speaker: Vielleicht auch nochmal ein Workshop in naher Zukunft dazu.
Speaker: Apropos FOMO, ich habe einen Glide Report, also von Glide Apps.
Speaker: Kennen die meisten von euch wahrscheinlich.
Speaker: No-Co-Tool.
Speaker: gelesen, die haben einen KI-Report erstellt, so eine Art, was der Stand der Dinge jetzt, die haben mit ganz vielen Unternehmen gesprochen und wie da der Stand der Dinge hinsichtlich Einsatz von KI ist.
Speaker: Und was ich vor allem spannend fand, sie meinten, es gibt halt ganz eindeutig eine Fear of Missing Out, dass ganz viele Unternehmen und Führungsebenen halt wirklich diese Angst haben, weil alles so schnell geht und es halt doch trotzdem irgendwie, obwohl es so zugänglich ist, kompliziert ist, dass da halt eine ganz große...
Speaker: Fear of Missing Out entsteht.
Speaker: Und das Spannende hierbei ist, es ist jetzt nicht so eine Fear of Missing Out von, oh, ich will zu dieser Party, sondern wenn ich da nicht mithalte, gibt es mein Unternehmen noch in einem Jahr.
Speaker: Das auf jeden Fall.
Speaker: Wie siehst du das denn, der auch jetzt neben den Content-Sachen natürlich auch viel mit unseren Kunden arbeitet und jetzt auch, wenn du dich vor allem für die Workshops mit diesen ganzen Themen beschäftigst?
Speaker: Ist das wirklich eine FOMO zu Recht?
Speaker: Sollte man da irgendwie panisch werden, anfangen da jetzt zu gucken, wie man schnell mit Lovable arbeitet?
Speaker: Also ja, das ist eine sehr spannende und auch strategische Frage jetzt gerade für viele Unternehmen, die sich da stellt.
Speaker: Wir sprechen mit einigen auf jeden Fall und oftmals ist es so, dass sie sagen, wir wissen um das ganze Thema KI, wir kennen den Hype.
Speaker: Und wir wissen auch, wir müssen da unbedingt was machen.
Speaker: Wir wissen noch nicht ganz genau, wo wir überhaupt anfangen.
Speaker: Das ist aber eigentlich auch das, was wir vorher schon mit dem ganzen Thema Low-No-Code gesehen haben.
Speaker: Da war das gleiche Thema so, okay, lass erst mal anfangen, überhaupt was zu digitalisieren, bevor wir über KI nachdenken.
Speaker: So, ich habe jetzt hier irgendwie 20 Excel-Dateien, mit denen wir hier täglich rumhantieren.
Speaker: Wie kann ich das denn überhaupt mal in einen Prozess gießen und das mal überhaupt effizient aufstellen?
Speaker: Und ich glaube genau, da muss man einfach mal so ein bisschen Aufklärungsarbeit leisten und mal ein paar Use Cases herausstellen, die dann auch nachvollziehbar sind für die Unternehmen.
Speaker: Also ich glaube genau schon, dass man nicht mehr darum herumkommen wird, sich mit dem Thema zu beschäftigen, weil es geht auf gar keinen Fall mehr weg.
Speaker: Es wird einfach nur noch größer und wir haben so kurze Innovationszyklen, dass es
Speaker: ja, vergrößert sich ja nur noch exponentiell ab heute sozusagen.
Speaker: Und ganz spannend kommen wir, glaube ich, auch nochmal darauf zu sprechen, ist dieses ganze Thema so AI-First-Thinking.
Speaker: Genau, das war nämlich auch Teil von dem Report, wo es dann darum ging, dass halt ganz viele Führungsebenen darüber sprechen, dass ihre Unternehmen dieses AI-First-Denken etablieren müssen, als quasi, die wollten die dazu ermutigen, stand so drin.
Speaker: Und auch spannend in dem Kontext, das haben viele vielleicht auf LinkedIn oder anderen Social Media Plattformen zuletzt gesehen, diese Memo von Tobi Lüttke, dem Shopify-CEO, die so geleakt wurde, ob die jetzt wirklich geleakt wurde, weiß nicht, ob das einfach so ein klassisches, so ein geleakt Marketing-Ding war.
Speaker: Aber da ging es ja auch ganz stark, also viel, viel mehr als jetzt in diesem Glide Report.
Speaker: Da geht es vor allem um dieses, hey, wir ermutigen euch Klamotten,
Speaker: AI-first zu denken und damit zu arbeiten.
Speaker: Und beim Shopify-CEO war es ja wirklich, ich erwarte, dass ihr mit AI arbeitet.
Speaker: Weil wenn ihr es nicht tut, ist es eine Frage der Zeit, bis ihr sozusagen euren Job los seid.
Speaker: Und zwar nicht als Drohung von, sondern eher als
Speaker: dann werdet ihr halt nicht so gut performen können wie die anderen.
Speaker: Und ich glaube, der hatte auch sowas gesagt wie, es gibt keine Neueinstellungen, bevor man nicht nachweisen kann, dass dieser Job nicht auch von KI gemacht werden kann.
Speaker: Was ist natürlich auch eine ziemlich krasse Aussage.
Speaker: Also es ist natürlich da nochmal viel, ja, viel, viel...
Speaker: krasser diese Ausdrucksweise.
Speaker: Aber genau, es zeigt ja so ein bisschen die Denke, weil er jetzt sich nicht denkt, hey, es geht hier nicht um diese FOMO von, ah, ich glaube, es wäre ganz cool, mit KI zu arbeiten, sondern es ist halt, du kannst es dir nicht mehr erlauben, damit nicht zu arbeiten.
Speaker: Auf jeden Fall, das denke ich auch.
Speaker: Es muss einfach zu einem grundsätzlichen Skill werden, den jeder von uns hat.
Speaker: Ich hatte jetzt gelesen, dass in China KI im Schulunterricht eingeführt werden soll, also als Unterrichtsfach, weil es einfach so wichtig ist.
Speaker: Und genau, das ist einfach eine Kernkompetenz.
Speaker: Auch Prompting wird irgendwie zur Kernkompetenz werden müssen.
Speaker: Man muss einfach verstehen, wie kann ich sinnvoll mit einer AI interagieren.
Speaker: Das ist vielleicht die neuen Programmierkenntnisse letztendlich, aber in allen Bereichen lässt sich das ja anwenden.
Speaker: Vielleicht sogar halt noch mal drüber, weil ich habe auch mal gedacht, das ist nur eine Frage der Zeit, bis Programmieren irgendwie ein Schulfach ist.
Speaker: Aber was es ja dann irgendwie meines Wissens auf jeden Fall nie geworden ist so richtig.
Speaker: Aber was ja schon, das hatte ich auf jeden Fall in der Grundschule, Mittelstufe, Oberstufe immer, war das Thema IT und EDV-Unterricht.
Speaker: Und ich glaube, so wie halt...
Speaker: Personal Computers dann irgendwann so, okay, wir müssen unseren Kindern das beibringen, weil damit werden die in der Zukunft auf jeden Fall arbeiten müssen, wird KI wahrscheinlich halt auch so sein.
Speaker: Und das bedeutet meiner Meinung nach nicht zwingend, dass man dann Code verstehen muss und wie das unter der Haube dann abläuft und aussieht, aber auf jeden Fall, wie ich das in verschiedenen Kontexten einsetzen kann und wie ich weiß, wie ich damit sprechen kann, wie ich es für mich nutzen kann.
Speaker: Ich glaube, das
Speaker: Also da kommt man auf jeden Fall nicht drum rum, ja.
Speaker: Ja, absolut.
Speaker: Zumal, das ist ja auch so, es gibt durch diese KI-Entwicklung auch halt irgendwie nicht mehr so dieses Playing it safe, wie es halt eigentlich immer gegeben hat.
Speaker: Naja, gut, ich mach jetzt mal die Ausbildung zum Buchhalter.
Speaker: Und damit...
Speaker: I'm planning it safe, damit passt das erst mal so.
Speaker: Keine Risiken eingehen.
Speaker: Und jetzt bist du so, hä, jetzt hab ich die Ausbildung gemacht und in zwei Jahren bräuchte ich das nicht mehr, oder was?
Speaker: Na ja, gut, man muss halt mit KI arbeiten lernen wahrscheinlich.
Speaker: Aber ja, also da, das find ich auf jeden Fall irgendwie besorgniserregend und gleichzeitig ziemlich inspirierend halt auch, da so in die Richtung zu denken, okay, wie kann ich jetzt, anstatt mich irgendwie erstarren zu lassen von, oh fuck, ich werd sowieso ersetzt mit, okay, wie kann ich das jetzt für mich einsetzen lernen?
Speaker: Ja, ja, total.
Speaker: Und das ist natürlich jetzt gerade in der Softwareentwicklung auch ein riesiges Thema.
Speaker: So Mark Zuckerberg hatte Anfang des Jahres in einem Podcast von Joe Rogan erwähnt, dass sie dieses Jahr Zugriff auf eine AI haben, die quasi arbeitet wie
Speaker: wie Mitlevel-Entwickler von der Qualität her.
Speaker: Da fragst du dich, okay, wo sind die Juniors?
Speaker: Die brauchst du schon gar nicht mehr.
Speaker: Lohnt es sich überhaupt noch?
Speaker: Aber ich denke, wenn man sich da generalistisch aufstellt, dass man da sehr, sehr gute Chancen hat.
Speaker: Was ist für dich AI-first-Denken?
Speaker: Und wenn du jetzt auch an deine Rolle als Geschäftsführer Visual Makers denkst, was wäre das, was du auch von uns bei Visual Makers halt AI-first-mäßig erwarten würdest?
Speaker: Ja, im Prinzip genau das, was wir gerade eben schon erwähnt haben.
Speaker: Also, dass wir aktiv darüber nachdenken, in welchen Einsatzgebieten KI in unserem eigenen Unternehmen sinnvoll ist.
Speaker: Ich meine, wir kennen unsere Prozesse und viele davon haben extrem hohes Potenzial, einerseits natürlich automatisiert zu werden und zweitens dann auch noch mit KI-Integration aufgeschlaut zu werden.
Speaker: Also ich glaube, das kann uns sehr, sehr viel helfen.
Speaker: Ich glaube, wir haben extrem viele Sachen, die uns in der Agentur unterstützen können.
Speaker: Zum Beispiel beim Thema Projektmanagement.
Speaker: Also ich sage mal, alleine so das initiale Projekt-Setup
Speaker: das muss ja heute kein Projektmanager mehr machen.
Speaker: Du hast einen Anforderungsworkshop gemacht, wahrscheinlich auch mehrere.
Speaker: Du würdest dieses Projekt jetzt initial anlegen lassen und im besten Fall hast du irgendwie ein Transkript und kannst das in eine Struktur gießen und damit dann dein Projektmanagement-Tool befüllen lassen.
Speaker: Also technologisch ist das auf jeden Fall schon möglich.
Speaker: Ich glaube schon, dass man das Ergebnis dann einmal reviewen muss, um es zu vervollständigen, um es zu korrigieren.
Speaker: Aber die 80 Prozent, die sind auf jeden Fall gemacht.
Speaker: Und statt da also stundenlang das manuell zu tun, kann man sowas heute sehr, sehr gut mit Automatisierung und KI lösen.
Speaker: Und da gibt es noch einige andere Prozesse, genauso gut natürlich bei uns, bei der Content-Erstellung für das ganze Market-Team.
Speaker: Also nutzen wir ja heute auch schon, Recherche, Strukturen, Outlines erstellen, teilweise auch die Inhalte erstellen, damit wir sie ja nur noch anpassen müssen.
Speaker: Also ja, ich glaube, es gibt
Speaker: Extremes Potenzial, aber primär geht es darum, dass jeder die Möglichkeiten einmal kennt, versteht, dann Bewusstsein für entwickelt und dann darüber nachdenkt, wie kann man das in den eigenen Alltag integrieren, damit man eben selber produktiver wird.
Speaker: Weil wir sehen das ja auch heute, es sind extrem viele kleine Teams super profitabel und erfolgreich, weil sie diese Technologien für sich nutzen und einfach möglichst effizient oder maximal effizient mitarbeiten können.
Speaker: Ja, es ändert sich ja an sich von der Denke eigentlich nicht viel zu diesem so zum Beispiel Automation-First-Denken.
Speaker: Also bei jeder Aufgabe, die man macht, sich mal kurz fragen, okay, kann ich das automatisieren?
Speaker: Muss ich das machen?
Speaker: Welche Teile davon kann ich abgeben?
Speaker: Welche Teile davon sollte ich übernehmen?
Speaker: Und
Speaker: KI ist in der Hinsicht ja einfach ein weiteres Tool, was mir sogar noch mehr abnehmen kann.
Speaker: Also wie viele Sachen hatten wir schon automatisiert?
Speaker: Und jetzt gibt es aber die Möglichkeit, irgendwie so ein OpenAI-Modul mit einzubauen oder sogar so ein Make-Agent, die jetzt rausgekommen sind, zu nutzen, um uns noch mehr Arbeit abzunehmen.
Speaker: Ich glaube, genau das ist für mich dieses so AI-First-Denken, immer zu überlegen, okay, inwiefern kann das KI übernehmen und mir helfen?
Speaker: Aber finde ich auch immer mit Blick auf Thema, nicht nur wissen, was ist irgendwie technologisch möglich, sondern auch wieder dieses Sicherheits- und rechtliche Themen, dass man halt als Mitarbeiter in jedem Unternehmen weiß, okay, ja, ChatGBT kann mir extrem viel helfen, aber ich sollte ihm jetzt keine CSV mit Kundendaten geben und sagen, hey, kannst du bitte mir einmal die drei Sachen hier klastern?
Speaker: Also,
Speaker: Und deswegen AI First wahrscheinlich schon auch sich auskennen mit den groben rechtlichen Sachen.
Speaker: Aber worauf sollte man auf jeden Fall aufpassen.
Speaker: Und natürlich auch so ein bisschen dieses ethische Thema.
Speaker: Welche Sachen kann ich...
Speaker: irgendwie vertreten, die vielleicht rechtlich noch eine Grauzone sind, aber dann lasse ich irgendwie alle E-Mails, die von BewerberInnen reinkommen, erstmal scannen und dann irgendwie vorab sortieren.
Speaker: Früher braucht man so richtig teure SaaS-Lösungen von KI, mittlerweile kann das jeder sich mit Make selber bauen, aber das ist ein bisschen die Frage, sollte man das machen?
Speaker: sollte dann nicht trotzdem immer mein Mensch irgendwie im Loop sein, weil natürlich auch KI ganz viele Vorurteile leider hat, die es sozusagen von uns gelernt hat.
Speaker: Also ja, ich glaube auch all diese Sachen auf jeden Fall immer mitbedenken, wie bei jedem anderen Tool auch.
Speaker: Abschließend dann zwei Fragen, also einmal so ein bisschen dein Fazit.
Speaker: Würdest du
Speaker: Empfehlen Coden lernen mit KI oder sich auf AI-Assistance in No-Code-Tools verlassen und dass die besser werden?
Speaker: Also eher ersteres würde ich sagen, weil ich glaube, Programmieren an sich ist nach wie vor eine extrem wertvolle Fähigkeit, einfach zu verstehen, wie Softwareentwicklungen, wie Apps funktionieren.
Speaker: Das macht dich am Ende auch zu einem besseren Prompt-Engineer oder auch zu einem besseren No-Code-Developer.
Speaker: Du musst natürlich nicht Zeile für Zeile coden können.
Speaker: Es geht mir also primär grundlegend darum, die Logik dahinter zu verstehen, um das dann eben besser anwenden zu können.
Speaker: Also wie gesagt, ich glaube, es ist nach wie vor ein extrem wertvoller Skill, den wir bei uns eben auch lernen.
Speaker: Und dann wieder mit Blick auf die berufliche Zukunft.
Speaker: Das war, glaube ich, auch eine Frage in einem der Workshops.
Speaker: Sich komplett umkrempeln auf KI oder erst mal abwarten, was sich da wirklich ändert?
Speaker: Also bevor man jetzt quasi genau das macht, nämlich komplett Coden lernen mit KI und sich in alle KI-Tools irgendwie reinfuchst.
Speaker: Gibt es da einen Mittelweg oder was würdest du sagen?
Speaker: Boah, schwierig zu sagen.
Speaker: Also ich glaube, wer irgendwie tech-affin und neugierig ist, was irgendwie neue Technologien angeht, der wird sowieso diese Tools ausprobieren und sie laden ja wirklich dazu ein, einfach mal zu schauen, ich schmeiß mal was rein, guck mal, was rauskommt und dann auch so, um Potenziale zu erkennen.
Speaker: Also ich bin jetzt persönlich niemand, der sich da irgendwie jetzt erstmal einschließt und sagt, es geht schon wieder alles vorbei irgendwann.
Speaker: sondern dem auch eher offen entgegensieht und da mehr Potenzial als Angst drin erkennt, wenn man so sagen kann.
Speaker: Und dazu würde ich eigentlich auch alle anderen einladen, weil ich glaube, es gibt extrem viel Wertvolles daraus zu ziehen für einen persönlich.
Speaker: Perfekt, das sind doch sehr gute abschließende Worte mit Hoffnung in die Zukunft blicken.
Speaker: Vielen Dank, dass du da warst, Alex.
Speaker: Workshops werden folgen.
Speaker: Jeder, der dir auf LinkedIn noch nicht folgt, sollte das tun, sich mit dir connecten, um da auch mal auf dem Laufenden zu bleiben, was Workshops, aber auch was viele No-Code und KI-Themen angeht.
Speaker: Alle genannten Ressourcen sind in der Episodenbeschreibung verlinkt.
Speaker: Und ja, ich freue mich auf wahrscheinlich eine weitere Episode zu dem Thema und viele weitere, weil KI jetzt einfach Teil von Entwicklung und von uns halt ist.
Speaker: Und genau, ich freue mich auf alles, was wir in der Zukunft noch darüber lernen werden.
Speaker: Stark.
Speaker: Vielen Dank.
Speaker: Hat sehr viel Spaß gemacht.
Speaker: Bis bald.
Speaker: Bis bald.
