Vier Bereiche, in denen menschliche Arbeit im Zeitalter der rasanten Entwicklung der KI zunehmend an Bedeutung gewinnen wird

Das anhaltende Aufkommen künstlicher Intelligenz (KI) wirkt sich auf verschiedene Branchen aus und verändert sie. Welche Auswirkungen wird KI auf die Arbeit agiler Coaches haben und in welchen Bereichen werden menschliche Fähigkeiten zunehmend an Bedeutung gewinnen? In diesem Artikel untersuche ich die möglichen Auswirkungen von KI auf die Rolle, die Verantwortlichkeiten und die Fähigkeiten von agilen Coaches und Softwareingenieuren im Zeitalter der schnellen technologischen Entwicklung.

Diskussionen über die Auswirkungen von KI auf agiles Coaching und Softwareentwicklung finden in verschiedenen Foren auf diesem Gebiet häufig statt. Im vergangenen Sommer, 2023, nahm ich an der XP-Konferenz teil — einer führenden Konferenz zur agilen Softwareentwicklung, die Forschung und Praxis vereint —, auf der ein spezieller Track vorgestellt wurde, der KI gewidmet war. Während einer Präsentation, in der ein Beispiel für den Einsatz von KI beim Programmieren vorgestellt wurde, wurde deutlich, dass die Softwareentwicklung vor einem erheblichen Wandel steht.

Ich will damit nicht andeuten, dass Softwareingenieure ohne Arbeit dastehen werden; vielmehr wird sich der Schwerpunkt ihrer Arbeit tiefgreifend verändern. Ähnlich wie in dem Film „Hidden Figures“, in dem die Einführung von Computern die Art der Arbeit von Mathematikern drastisch veränderte, wird KI Softwareingenieure wahrscheinlich in die Lage versetzen, mit zunehmender Effizienz zu arbeiten.

Wir haben bereits eine kurze Zeit erlebt, in der die Einführung von Tools wie Chat GPT zu einer Verringerung der Arbeitsbelastung für Softwareingenieure führte. Dieses Szenario kehrte jedoch schnell den Kurs um und führte zu einem Anstieg der Nachfrage nach Softwareingenieuren — insbesondere solchen, die sich mit der Entwicklung von KI-Anwendungen auskennen.

In zahlreichen Organisationen laufen fortlaufende Entwicklungsprogramme zur Entwicklung interner KI-Lösungen, die ein kontinuierliches Lernen im organisatorischen Kontext ermöglichen. Während allgemeine KI-Systeme generische Lösungen bieten können, bieten KI-Lösungen, die auf einzelne Unternehmen zugeschnitten sind, Erkenntnisse, die auf dem Fachwissen und der Fachkompetenz des Unternehmens beruhen.

Angesichts dieser Fortschritte werden wir wahrscheinlich ähnliche Vorteile sehen wie bei der Einführung von DevOps. Damit meine ich, dass DevOps die Produktivität und Effizienz durch Automatisierung gesteigert hat, und KI verspricht, dasselbe zu tun. Wenn sich KI-Lösungen durchsetzen, werden Unternehmen allmählich von Vorteilen in Bezug auf Effizienz und Produktivität profitieren. Ich gehe jedoch davon aus, dass dieser Wandel noch bedeutender sein wird als die Auswirkungen von DevOps und Testautomatisierung.

Ein wichtiger Trend, der sich abzeichnet, ist die zunehmende Rolle der KI bei der Entwicklung immer komplexerer Produkte, die in der Lage sind, immer anspruchsvollere Aufgaben zu erfüllen. Obwohl KI in der Lage ist, viele Aufgaben zu bewältigen, die zuvor von Softwareingenieuren ausgeführt wurden, kann sie dennoch zu Ergebnissen führen, denen es an Kohärenz mangelt. Menschliche Aufsicht, Aufgabendefinition und ein umfassendes Verständnis des Systems sind nach wie vor unerlässlich.

Eine große Frage stellt sich: Was werden diese Entwicklungen für den Beruf der agilen Coaches bedeuten? Bisher haben agile Coaches Teams bei der Anwendung von Scrum trainiert oder Unternehmen dabei unterstützt, Scrum-Praktiken mithilfe von Frameworks wie SAFe auf alle Ebenen der Organisation zu skalieren. Scrum als Framework hat eine entscheidende Rolle bei der Förderung einer nahtlosen Zusammenarbeit innerhalb von Teams gespielt, während skalierte Agilitäts-Frameworks wie SAFe die Möglichkeit bieten, die Komplexität großer Organisationen zu bewältigen und die gesamte Organisation auf gemeinsame Ziele auszurichten.

Da KI jedoch in vielen Bereichen über funktionsübergreifendes Wissen verfügt, kann die typische Scrum-Teamgröße von 10 Personen auf fünf oder weniger Mitglieder sinken. Diese Änderung würde den Prozess rationalisieren, da weniger traditionelle Scrum-Rollen und -Zeremonien erforderlich wären. Außerdem könnte bei weniger Teammitgliedern der Rhythmus verkürzt werden, was schnellere Iterationen und schnellere Entscheidungen ermöglichen würde.

Da KI die Arbeitsweise von Teams beeinflusst, ist ein neuartiger Ansatz erforderlich, um effektiv mit KI-"Kollegen“ zusammenzuarbeiten. MobAI ist ein Beispiel für dieses neue Paradigma, indem es KI als Teil Ihres Teams integriert. Infolgedessen beschleunigt das Vorhandensein von KI-Kollegen in Entwicklungsteams das Entwicklungstempo erheblich.

Da agile Frameworks eine entscheidende Rolle dabei spielen, Unternehmen in die Lage zu versetzen, sich an dieses rasante Tempo anzupassen, beantwortet Mobai die schwierigste Geschäftsfrage unserer Zeit: Wie verschaffe ich mir mit KI-Tools Vorteile in einem Unternehmen?

Als proaktive Antwort auf diesen Trend lancieren wir bei WikiAgile MobAI, das agile Framework für die Zusammenarbeit mit KI zur Durchführung von Gruppenarbeiten. Das MobAI -Konzept stammt von Joe Justice und hat eine Empfehlung von Toyota.

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Vier Schlüsselbereiche, in denen menschliche Erkenntnisse in Zukunft am wichtigsten sind:

• Sicherheit: Cyberbedrohungen sind in unserem täglichen Leben zunehmend allgegenwärtig und erfordern in Zukunft Fachwissen und innovative Lösungen für die Cybersicherheit. Es ist jedoch möglicherweise nicht möglich, die Entwicklung von Sicherheitslösungen ausschließlich der KI anzuvertrauen. Die Entwicklung von KI-Lösungen zur Betrugserkennung wird in Zukunft ebenfalls ein wichtiger Bereich sein.
  

• Benutzerfreundlichkeit, Domainverständnis und Wertschöpfung: Um Lösungen zu entwickeln, die bei den Nutzern wirklich Anklang finden und Mehrwert schaffen, ist Empathie unerlässlich. Das Verständnis der Domäne und die Sicherstellung der Benutzerfreundlichkeit sind integrale Bestandteile dieses Prozesses. Menschen sind am besten in der Lage, Menschen zu verstehen und für neue Innovationen zu sorgen, aber KI kann genutzt werden, um Trends aus großen Datenmengen zu erkennen.
  

• Systemdenken: Während KI heute zahlreiche Aufgaben bewältigen kann, die früher ausschließlich von Softwareingenieuren erledigt wurden, sind menschliche Aufsicht und ein umfassendes Verständnis der Systemdynamik nach wie vor unverzichtbar. Menschen verfügen über ein Meta-Verständnis von Systemfunktionalitäten, das in Zukunft immer wertvoller werden wird. So wird beispielsweise die Rolle von Software- und Systemarchitekten, die mit der Gewährleistung der Systemfunktionalität und -sicherheit beauftragt sind, in verschiedenen Entwicklungsinitiativen eine zentrale Rolle spielen. Auch wenn Implementierungen oder Teile von Implementierungen von KI durchgeführt würden, wird immer noch ein Mensch benötigt, um zu definieren, was das System ist und was es tun wird.
  

• Definition von Lösungen: Beim Aufbau komplexer Systeme wird erwartet, dass domänenspezifische KI dabei eine Rolle spielt. Die allgemeine Definition und Konzeption der Lösung wird jedoch weiterhin in der menschlichen Kontrolle liegen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung von KI-Lösungen die Rollen von agilen Coaches und Softwareentwicklern beeinflusst. Während bestimmte Aufgaben automatisiert werden können, bleiben die menschliche Rolle und das Fachwissen in bestimmten Bereichen wie der Gewährleistung des Systemverständnisses, der Sicherheit und der Benutzerfreundlichkeit von unschätzbarem Wert. Der zunehmende Einsatz von KI schafft neue Chancen und Herausforderungen und erfordert kontinuierliches Lernen und Anpassung von Geschäftsführern, Entwicklern und agilen Coaches.

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