KI wird deinen Job nicht stehlen – Aber du musst dich anpassen

⚠️ Wichtiger Hinweis: Dieser Artikel basiert auf meinen persönlichen Erfahrungen als Softwareentwickler und ersetzt keine professionelle Karriereberatung.

TL;DR (Key Takeaways)

• KI ersetzt Devs nicht – sie verändert den Job: Automation übernimmt Routine, du konzentrierst dich aufs Kreative
• GitHub Copilot & Co. sind Tools, keine Bedrohung: Wie elektrische Werkzeuge für Handwerker
• Junior Devs müssen umdenken: Copy-Paste aus Stack Overflow wird durch AI-prompting ersetzt
• Neue Skills sind gefragt: Prompt Engineering, AI-Integration, kritisches Denken über AI-Output
• ADHD-Devs haben einen Vorteil: Kreativität und Out-of-the-Box-Denken sind wichtiger denn je
• Die Angst ist real – aber übertrieben: Jede Tech-Revolution hat neue Jobs geschaffen
• Wer nicht lernt, bleibt zurück: Anpassungsfähigkeit ist der neue Must-Have-Skill

Der Moment, als ich merkte: Moment mal, KI kann coden

Ich saß an einem Bug. Frustriert. Seit 2 Stunden.

Dann, aus Neugier: "Egal, ich frag ChatGPT."

30 Sekunden später: Lösung. Funktioniert. Perfekt.

Mein erster Gedanke?

"Bin ich jetzt überflüssig?"

Wenn ich ehrlich bin: Diese Frage geht mir immer noch manchmal durch den Kopf.

Als Entwickler mit ADHD und Asperger, der sich jahrelang durchgekämpft hat, um in dieser Branche Fuß zu fassen – die Vorstellung, dass eine AI das alles in Sekunden erledigt?

Das trifft anders.

Aber nach Monaten der Arbeit MIT AI-Tools habe ich was begriffen:

KI wird meinen Job nicht stehlen.

Aber Developer, die KI nutzen, werden Jobs von denen stehlen, die es nicht tun.

Lass mich dir zeigen, was ich damit meine.

Die brutale Wahrheit: Ja, KI verändert alles

Ich will nicht so tun, als wäre alles cool und entspannt.

KI ist extrem disruptive.

Was AI heute schon kann (und mich manchmal nervös macht)

• Code schreiben: GitHub Copilot schreibt ganze Funktionen
• Bugs finden: AI kann Code-Reviews besser als manche Senior Devs
• Dokumentation: ChatGPT schreibt README files in Sekunden
• Testing: AI generiert Test-Cases automatisch
• Refactoring: Claude kann Legacy-Code modernisieren

Ich nutze täglich:

• GitHub Copilot beim Coden
• ChatGPT/Claude für Brainstorming
• AI-Tools für Code-Reviews
• Cursor mit AI-Integration

Und ja, manchmal denke ich: "Wahnsinn, das hätte vor 5 Jahren Tage gedauert."

Die Zahlen lügen nicht

Laut verschiedenen Studien:

• 40% der Coding-Zeit kann durch AI automatisiert werden
• Junior Dev Einstiegs-Jobs werden weniger
• AI-gestütztes Pair Programming ist der neue Standard

Das ist real. Das passiert jetzt. Nicht in 10 Jahren.

Aber hier kommt der Twist: AI ist dumm (auf eine wichtige Art)

Nach Monaten mit AI-Tools habe ich was gelernt:

AI kann coden. Aber sie kann nicht DENKEN.

Beispiel:

Ich sage ChatGPT: "Schreib mir eine User-Authentication."

ChatGPT: Schreibt perfekten Code. Funktioniert einwandfrei.

Aber:

• Berücksichtigt nicht DEINE spezifische Architektur
• Versteht nicht den Business-Context
• Weiß nichts über deine Edge Cases
• Kann nicht abschätzen, ob die Lösung SKALIERT

AI ist wie ein super-kompetenter Junior Dev:

• Kann einzelne Tasks perfekt erledigen
• Braucht aber Anleitung für das Big Picture
• Versteht den Kontext nicht von selbst

Und genau da kommst DU ins Spiel.

Was AI NICHT kann (und vermutlich nie können wird)

1. Verstehen, was der Kunde WIRKLICH will

Kunde: "Wir brauchen eine Funktion, die X macht."

Was er wirklich meint: "Wir haben Problem Y, und wir denken, X löst das."

AI versteht den Unterschied nicht.

Du musst:

• Die richtigen Fragen stellen
• Das echte Problem identifizieren
• Eine Lösung finden, die tatsächlich funktioniert

Das ist Human Intelligence. Nicht Artificial Intelligence.

2. Kreative, unkonventionelle Lösungen finden

AI lernt aus Patterns. Sie gibt dir Lösungen, die schon existieren.

Aber manchmal brauchst du etwas, das es noch nie gab.

Als ADHD-Dev ist das sogar meine Stärke. Mein Gehirn denkt weird. Findet Connections, die andere nicht sehen.

AI? Denkt in Wahrscheinlichkeiten. Nicht in "What if...?".

3. Architektur-Entscheidungen treffen

"Sollten wir Microservices oder Monolith nutzen?" "Welche Database passt zu unserem Use Case?" "Wie designen wir das für Skalierbarität?"

AI kann dir Pros und Cons auflisten.

Aber die Entscheidung treffen, basierend auf:

• Team-Größe
• Budget
• Time-to-Market
• Tech-Stack-Präferenzen
• Zukünftige Skalierung

Das ist dein Job. Nicht der der AI.

4. Mit Menschen kommunizieren

Code-Reviews mit Empathie. Onboarding von Junior Devs. Diskussionen im Team. Stakeholder-Management.

AI kann dir Scripts schreiben. Aber echte, menschliche Kommunikation?

Nope.

Der neue Skill: Mit AI arbeiten, nicht gegen sie

Hier ist, was ich gelernt habe:

Die besten Devs der Zukunft sind nicht die, die AM besten coden.

Es sind die, die am besten mit AI zusammenarbeiten.

Wie ich heute mit AI arbeite

1. AI als Brainstorming-Partner

Statt direkt zu coden, brainstorme ich mit ChatGPT:

• "Welche Ansätze gibt es für Problem X?"
• "Was sind die Trade-offs zwischen Lösung A und B?"
• "Welche Edge Cases übersehe ich?"

AI ist mein Rubber Duck. Nur schlauer.

2. AI für Boilerplate & Routine

Alles, was repetitiv ist:

• CRUD-Operations
• API-Endpoints
• Type-Definitions
• Test-Skeletons

Das schreibt Copilot. Ich fokussiere mich auf die Business-Logik.

3. AI als Lern-Accelerator

Neue Library lernen? Statt 2 Stunden Docs lesen:

"ChatGPT, erkläre mir [Library] mit Beispielen für meinen Use Case."

5 Minuten. Verstanden. Weiter gehts.

4. AI-Output kritisch prüfen

Wichtig: Ich nehme AI-Code NIEMALS blind.

Ich prüfe:

• Funktioniert es wirklich?
• Ist es sicher?
• Passt es zu meiner Architektur?
• Gibt's bessere Wege?

AI gibt mir einen Startpunkt. Nicht die finale Lösung.

Was du JETZT lernen solltest (um relevant zu bleiben)

1. Prompt Engineering

Wie du AI die richtigen Fragen stellst, ist ein Skill.

Schlechter Prompt: "Schreib mir eine Auth-Funktion."

Guter Prompt: "Schreib mir eine JWT-basierte Auth-Funktion für Express.js, die Refresh-Tokens unterstützt, mit TypeScript typsicher ist, und Error-Handling für expired/invalid Tokens hat."

Der Unterschied? Output-Qualität.

2. AI-Tool-Integration

• GitHub Copilot einrichten
• ChatGPT/Claude effektiv nutzen
• Cursor oder ähnliche AI-IDEs testen
• Verstehen, wann AI hilft und wann nicht

3. Kritisches Denken über AI-Output

AI halluciniert. Sie erfindet Dinge.

Du musst:

• AI-Code reviewen können
• Sicherheitsprobleme erkennen
• Performance-Issues identifizieren

Das bedeutet: Du musst BESSER coden als je zuvor.

4. Die Basics beherrschen

Paradoxerweise: Je mehr AI coden kann, desto wichtiger werden die Basics.

Wenn du nicht verstehst, WAS der AI-generierte Code macht, bist du lost.

Du brauchst:

• Solides Verständnis von Datenstrukturen
• Algorithmen-Grundlagen
• System-Design-Wissen
• Security-Awareness

AI kann dir helfen. Aber sie kann nicht FÜR dich verstehen.

Als ADHD-Dev: Warum ich AI liebe (und fürchte)

Für mich mit ADHD ist AI gleichzeitig Segen und Fluch.

Der Segen:

✅ Boilerplate-Code nervt mich zu Tode. Copilot übernimmt das. ✅ Dokumentation schreiben? Meine Nemesis. ChatGPT hilft. ✅ Syntax vergessen? Passiert ständig. AI erinnert mich. ✅ Neue Tools lernen? Geht 10x schneller mit AI-Hilfe.

Der Fluch:

❌ AI ist ein weiteres Shiny Object. Ablenkungs-Gefahr. ❌ Zu viel AI-Abhängigkeit? Ich verlernte eigene Problem-Solving. ❌ Hyperfokus auf AI-Experimenting statt eigentliches Feature bauen.

Balance ist key. Und die zu finden? Ongoing Process.

Die Angst ist real – aber hier ist Perspektive

Ich verstehe die Angst. Ich hab sie auch.

Aber hier ist was mir hilft:

Jede Tech-Revolution hat neue Jobs geschaffen.

• Autos → Taxi-Fahrer wurden Uber-Driver, E-Mobility-Engineers
• Internet → Neue komplette Industrien entstanden
• Mobile → App-Developer wurde ein ganzer Berufsstand

AI wird Jobs verändern. Ja.

Aber sie wird auch neue schaffen:

• AI-Integration-Specialists
• Prompt Engineers
• AI-Product-Managers
• AI-Ethics-Consultants
• Human-AI-Interaction-Designers

Die Devs, die sich anpassen, werden diese Jobs haben.

Die, die es nicht tun? Werden strugglen.

Meine Prognose (aus dem Bauch heraus)

In 5 Jahren:

❌ Wird es nicht geben: Junior Devs, die nur Copy-Paste aus Stack Overflow machen ❌ Wird weniger: Rein ausführende Coding-Jobs ohne Entscheidungs-Kompetenz

✅ Wird mehr: Devs, die AI-Tools meistern ✅ Wird wichtig: System-Thinking, Architektur-Skills, Human-Skills ✅ Wird Normal: AI-Pair-Programming als Standard-Workflow

Die Devs, die in 10 Jahren erfolgreich sind?

• Können mit AI arbeiten wie ein Meister mit seinen Werkzeugen
• Haben starke Basics UND moderne AI-Skills
• Verstehen, was nur Menschen können (und fokussieren sich darauf)
• Sind anpassungsfähig und lernen ständig

Das bin ich. Das kannst du sein.

Das Fazit: AI ist ein Tool, kein Replacement

Hier ist meine ehrliche Meinung nach Monaten mit AI-Tools:

AI wird deinen Job nicht stehlen.

Aber Developer, die AI nutzen, werden schneller sein als du. Produktiver als du. Wertvoller als du.

Die Frage ist nicht "Wird AI meinen Job übernehmen?"

Die Frage ist: "Lerne ich, mit AI zu arbeiten – oder werde ich irrelevant?"

Ich habe mich entschieden: Ich lerne.

Jeden Tag ein bisschen mehr. Jeden Tag ein bisschen besser.

Nicht aus Angst. Sondern weil es wahnsinnig spannend ist.

Wir leben in der coolsten Zeit der Software-Entwicklung.

AI gibt uns Superpowers. Wir müssen nur lernen, sie zu nutzen.

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Wenn du mehr darüber erfahren willst, wie du als Developer (besonders als neurodivergenter Dev) mit AI-Tools arbeiten kannst und wie du dich für die Zukunft aufstellst, schau dir meinen Kurs NeurodivergentDevs an. Ich zeige dort, wie ich AI in meinen Workflow integriere – authentisch, praktisch, ohne Bullshit.

Die Zukunft gehört denen, die sich anpassen.

Bist du dabei?