Der Gorman‑Paradox: Warum KI‑gestützte Programmierung in großen Projekten wenig Produktivitätsgewinn bringt

Der Autor reflektiert, warum trotz vermeintlicher Produktivitätsgewinne mit KI keine signifikanten AI‑generierten oder AI‑unterstützten Softwareprojekte in App‑Stores zu finden sind. AI‑gestützte Programmierung sorgt nur in kleineren, risikoarmen Projekten für Produktivitätsgewinne; bei großem Umfang wirken die Kosten für Änderungen, die Batch‑Größe und die Feedback‑Schleifen negativ und lassen die Vorteile verschwinden.

Key Takeaway

AI‑gestützte Programmierung sorgt nur in kleineren, risikoarmen Projekten für Produktivitätsgewinne; bei großem Umfang wirken die Kosten für Änderungen, die Batch‑Größe und die Feedback‑Schleifen negativ und lassen die Vorteile verschwinden.

Summary

• Der Autor reflektiert, warum trotz vermeintlicher Produktivitätsgewinne mit KI keine signifikanten AI‑generierten oder AI‑unterstützten Softwareprojekte in App‑Stores zu finden sind.
• Er benutzt die Metapher des „Great Filter“, um zu erklären, warum Projekte den fortgeschrittenen Entwicklungszustand nicht erreichen.
• Die Softwareentwicklung wird als iterative, zielgerichtete Suche betrachtet, deren Zeitkomplexität von drei Hauptfaktoren abhängt: Batch‑Größe, Feedback‑Tightness und Kosten der Änderung.
• Der Einfluss der eigentlichen Codierung „verschwimmt“ im großen Maßstab, weil die oben genannten Faktoren die Hauptarbeit leisten.
• KI‑Generierung (wie LLM‑gesteuertes Code‑Scraping) kann zu kurzfristigen Effizienzgewinnen führen, wenn Teams ihre Feedback‑Schleifen verfeinern und die KI unter Kontrolle halten.
• In Projekten mit hohem Fokus auf User‑Erfahrung, Zuverlässigkeit, Sicherheit und Wartbarkeit ist der Einsatz von „Firehose‑KI“ eher schädlich, und die Entwickler müssen die KI nur in kleinen Portionen („Mundvoll“) nutzen.
• Die Mehrheit der KI‑Projekte beschränkt sich deshalb auf persönliche, Prototypen‑ oder interne Tools, die selten die breite Öffentlichkeit erreichen.
• Der Autor betont, dass die Produktivitätsvorteile von AI‑Assistenz in echten, groß angelegten Produktionsumgebungen minimal oder sogar negativ sind.
• Er verweist auf weitere Ressourcen und Blog‑Beiträge, die sich mit AI‑Ready-Teams und optimierten Entwicklungsprozessen beschäftigen.

Related queries

• Wie wirken sich Batch‑Größe und Feedback‑Tightness auf die KI‑Produktivität aus?
• Welche Risiken sind bei groß angelegten KI‑generierten Softwareprojekten zu beachten?
• Gibt es Fälle, in denen KI‑Assistenz die Produktivität in hochregulierten Bereichen verbessert?

Quelle: https://codemanship.wordpress.com/2025/12/15/the-gorman-paradox-an-explanation/