Aber eigentlich wollte ich ganz woanders hin:
Es ist meist ein Fehler, eine neue Technologie auf der Basis ihrer ersten Erscheinungsformen zu beurteilen. Diese sind fast immer räuberisch, wenig energieffizient und noch dazu qualitativ schlecht.
Ich habe dazu und zum https://en.wikipedia.org/wiki/Cynefin_framework und den Zusammenhang mit CMMI an anderer Stelle schon geschrieben:
Eine neue Technologie – nehmen wir mal LLMs – ist am Anfang echt schlecht. Bei LLMs bekommen wir unerwartete und unbrauchbare Resultate, die wir "Halluzinationen" falsch-benennen. Wir haben fantastische Energieaufwände und wir haben unrealistische Ertragserwartungungen.
LLMs brauchen unglaubliche Energiemengen und Rechenaufwände, um trainiert zu werden, und niemand weiß, wieviel Rechenaufwand wir an welcher Stelle brauchen werden, um die LLms dann für Inferenz zu nutzen. Niemand hat auch nur eine Idee, wie best practice bei LLMs aussehen kann.
Das ist das, was im Cynefin Modell die Chaotic Domain ist. Wir probieren alle möglichen Dinge aus und gucken mal, was funktioniert. Dabei machen wir alles mögliche mit hoch qualifizierten und sehr gut bezahlten Forschern, die aber am Ende auch nur gut ausgebildet ... raten.
Sobald es so etwas wie Practice gibt – Workflows, die funktionieren, Ergebnisse, die reproduzierbar sind, Strukturen, die erkenntbar sind und die stabil gegen Variation sind, geht es in die Complicated Domain. Das ist die Domain des Engineering, bei der Menschen Workflows ausprobieren, variieren, Effizienz vergleichen, nachjgelagerte Optimierungen und versteckte Zusammenhänge aufdecken und – ganz wichtig – versuchen, den Prozeß zu verbilligen, zu verschnellern und zu skalieren.
Da sind wir seit dem Frühjahr diesen Jahres bei SWE, bei der Entwicklung von Software. Durch den Agentic Harness (Opencode, Pi, Codex, Claude Code) können wir zunehmend größere Softwareprojekte kontrolliert automatisiert und strukturell nachhaltig generieren lassen. Das ist weit entfernt von dem, was wir Slop-Code oder Vibe-Coding genannt haben.
Wir können den Prozeß auch invertieren und existierende Software mit Computer Use Skills, Lesen von Handbüchern und anderen Prozessen automatisiert in eine Liste von Spezifikationen umnwandeln, die nur das WAS und nicht das WIE beinhalten, und mit diesen Spezifikationen die Software in ihrer Funktionalität aber nicht im Code reproduzieren. Das ist die Grundlage von Reverse Engineer Anything und den Artcraft Sachen zum Beispiel.
Es ist noch nicht in der Complicated Domain und weit entfernt von Clear. Das heißt, uns fehlen noch quantitative Metriken, die etwas bedeuten und es gibt nochj einen Haufen Dinge, die in einem Operations Handbuch zu automatisierten Spec-zu-Code Prozessen fehlen.
Das ist auch so, weil dieser Bereich noch sehr schnell wächst. Und solange das der Fall ist – etwa 10x in drei Jahren oder ähnlich – hast Du keine Vergleichbarkeit von Methoden zwischen den Zyklen und damit auch keine quantitativen Metriken die viel Aussagen. In schnell wachsenden Branchen kannst Du keine CMMI-Level 4 und 5 erreichen (die brauchen quantitative Metriken) und ohne CMMI Level 4 und 5 kann man Dinge auch nicht gut outsourcen – darum findet man in vielen schnell wachsenden Firmen einen Bias gegen Outsourcing.
Das, irgendwo in Complicated, ist wo wir bei "AI" – LLMs und Agentic Harnesses und den Prozessen darum in etwa stehen, wenn es um SWE geht. In vielen anderen Bereichen ist es noch schwächer und teilweise noch in Chaotic.
Das Wissen ist auch ungleich verteilt – viele Menschen nutzen "AI" noch ohne Prozeß oder improvisieren eigene Prozesse, weil es noch keine anerkannten Standards gibt.
Und ohne anerkannte Standards gibt es noch keine anerkannte und standarisierte Lehre dazu.
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Wir finden das in Deutschland sehr oft.
"Neu" und "links im Cynefin Model" ist etwas, mit dem Deutschland als kulturelle Maschine nicht gut zurecht kommt.
Die überkommenen hierarchisch-patriarchalen Strukturen in inhabergeführten Unternehmen, die Art und Weise der Unterrichtsgestaltung in Schulen und die Organisation und Finanzierung von Forschung sind wenig geeignet, mit Dingen zu arbeiten, die noch nicht etabliert, fluid, und im Wachstum begriffen sind.
Die Folge sind eine Serie von gescheiterten Leuchtturm-Projekten, Exzellenz-Initiativen und anderen Dingen, und eine Diskrepanz zwischen der Erwartung von Perfektion und fertigen Produkten und dem Prozeß der Wahrheitssuche, des Ausprobieres und Forschens, sich Irrens und Umdrehens, den die linke Seite des Cynefin-Modells erfordert.
Das ist – nebem dem kapitalistischen Würgegriff – der andere Verhinderer des sogenannten Strukturwandels in der deutschen Wirtschaft. Wandeln müssen sich nicht die wirtschaftlchen Strukturen, sondern die kulturellen Strukturen, die derzeit im öffentlichen Diskurs eine Wahrnehmung von erfolgreichen Unterrnehmungen und damit ihre effektive Förderung und Bildung verhindern.
