Neben der Effizienzsteigerung nutzen die besten Softwareentwickler*innen KI, um den Problemraum zu erkunden und kreativere Lösungen zu finden. Marcel Weekes, Vice President of Software Engineering bei Figma, und Developer Advocate Jake Albaugh tauschen sich über die entscheidenden Kenntnisse aus, die Entwickler*innen erlernen sollten, um den Anforderungen der Zeit gerecht zu werden.
6 Fähigkeiten, die jede*r Entwickler*in für die KI-Ära braucht teilen
Da leistungsstarke KI-Tools eine schnelle Code-Generierung ermöglichen, müssen Entwickler*innen ihre Rollen anpassen und sich auf neue Workflows einstellen. Bei diesem Wandel geht es ebenso darum, Veränderungen anzunehmen, wie darum, zu wissen, was konstant bleibt. Marcel Weekes, Vice President of Software Engineering bei Figma, hielt kürzlich zusammen mit Jake Albaugh, Developer Advocate bei Figma, auf der Code-und-Culture-Konferenz RenderATL einen Vortrag und sprach über die Fähigkeiten, die erforderlich sind, um im heutigen Produktentwicklungsumfeld erfolgreich zu sein. Als Essenz aus ihrem Gespräch abgeleitet, zeigen die folgenden Erkenntnisse, wie Entwickler*innen KI am effektivsten nutzen und in ihre Workflows integrieren können.
Nur KI für mehr als nur Automatisierung
„Wenn du KI als eine Möglichkeit betrachtest, Kosten zu senken, dann siehst du das falsch“, sagt Marcel und gibt damit sinngemäß wieder, was Aaron Levie, CEO von Box gesagt hat. „KI ist eine Möglichkeit, das Potenzial dessen, was du tun kannst, zu maximieren – um produktiver zu sein und die Fähigkeiten zu nutzen, die du bereits hast.“ Schließlich sind Softwareentwickler*innen für viel mehr verantwortlich als nur für die Programmierung. Auf einer höheren Ebene müssen sie herausfinden, welche Probleme gelöst werden sollen und wie sie am besten gelöst werden können. Dies setzt voraus, dass sie Empathie für die Endbenutzer*innen entwickeln und ein hohes Maß an Fachkompetenz haben und Sorgfalt walten lassen.
“Wir haben all diese Möglichkeiten zur Automatisierung, um unser Leben einfacher zu machen, aber was wir nicht automatisieren, sind die wirklich wichtigen Dinge“, sagt Jake. „Indem wir mühsamere Aufgaben automatisieren, können wir uns darauf konzentrieren, warum wir entwickeln, was wir entwickeln.“ Arbeitgeber*innen, so sagt er, sind an Menschen interessiert, die den Sinn und Wert ihrer Arbeit verstehen und bereit sind, mit ihren Kolleg*innen zusammenzuarbeiten, um ihre Ideen weiterzuentwickeln.
Was wir nicht automatisieren, ist das Wesentliche.
Vibe-Code – dein Weg zu neuen Möglichkeiten
Laut Marcel wird der Nutzen von Vibe Coding missverstanden. „Der Zweck von Vibe Coding besteht darin, den Problemraum zu erkunden und eine bessere Lösung zu finden“, sagt er. Es ist eine Praxis, mit der Figma vertraut ist: Aufbauend auf der Multiplayer-Natur von Figma Design ermöglicht Figma Make Produktteams, einfach zu erkunden, zu iterieren und zu verfeinern. „Anstatt nur einen oder zwei Wege durch das Problem-Labyrinth in Erwägung zu ziehen, können Menschen mehrere Wege parallel erkunden und visuelle Artefakte erhalten, die sie dann mit anderen teilen können, um Feedback zu erhalten – selbst wenn dieser Jemand sie selbst sind“, sagt Marcel.
Jake fügt hinzu, dass Produktteams durch das Frontloading des Prozesses sicherstellen können, dass sie etwas designen, das ihren Benutzer*innen am besten dient: „Das ist wirklich cool, denn es handelt sich um eine Überlegung zur Benutzererfahrung ist, die durch KI ermöglicht wird, anstatt automatisiert zu werden.”
Nutze agentische Fähigkeiten für bessere Ergebnisse
Model Context Protocol (MCP) ist ein Standard dafür, wie KI-Tools wie Cursor oder Copilot mit anderer Software kommunizieren. Der MCP-Server von Figma bietet Large Language Models (LLMs) entscheidende Kontextinformationen über Designs, was zu qualitativ besseren Ergebnissen führt. „MCP ist aus der Effizienzperspektive enorm wichtig, aber es sorgt auch dafür, dass das Produkt auf der anderen Seite ein hohes Maß an Designtreue hat”, sagt Jake. „Entwickler*innen setzen die Dinge richtig um, und Benutzer*innen profitieren von allem, was du in Bezug auf Barrierefreiheit in deine Komponentenbibliothek integriert hast. Unser MCP-Server sorgt dafür, dass der richtige Kontext kommuniziert wird, denn nicht jede*r, die/der gebeten wird, dein Frontend zu implementieren, kennt die Feinheiten deiner umfassenden Bibliothek.”
Prüfe deine eigenen Pull-Requests
LLMs können ein effektiver Resonanzboden sein. Marcel berichtet, dass Entwickler*innen von Figma manchmal einen Pull Request (PR) vorab prüfen, indem sie diesen in das LLM einfügen, sodass sie Änderungen vornehmen können, bevor er zur Überprüfung weitergeleitet wird. „Da diese LLMs unsere Codebasis kennen, können sie Dinge finden wie: „Du hast hier etwas umgeschrieben, das bereits hier implementiert ist“, sagt er. In einigen Fällen ist sich die Person, die die Überprüfung durchführt, dieser Redundanz möglicherweise nicht bewusst. „Die Leute verwenden dies, um ihre Arbeitsbelastung und ihren Durchsatz zu beschleunigen, und das ist bisher sehr beeindruckend“, sagt Marcel.
Ein Team von KI-Agenten leiten
Die besten Entwickler*innen lernen, wie man Probleme in kleinere Teile zerlegt, an denen mehrere Agent-Entwickler*innen arbeiten können, und dann die erhaltenen Lösungen miteinander verbindet. „Auf diesem Gebiet ist noch niemand Expert*in, aber eine der Schlüsselkompetenzen, die wir zukünftig sehen werden, ist die Arbeit mit Markdown-Dateien und die Bereitstellung zusätzlicher Anweisungen und Kontextinformationen für LLMs, fast so, als würde man einem Praktikanten helfen, sich in ein Problem einzuarbeiten“, sagt Marcel. „Das sieht so aus: Bitte denke darüber nach, betrachte diesen Teil des Problems und sieh dir diesen Teil unseres Lösungsraums an, den wir bereits entwickelt haben.“
Gehe über das hinaus, was du zu wissen glaubst
Wie bei den meisten Fähigkeiten ist der beste Weg das „Learning by Doing“, also Ausprobieren. „Nutze KI-Tools so viel wie möglich“, rät Marcel. „Experimentiere damit, überschreite Grenzen und überrasche dich selbst. Wir alle haben vorgefasste Vorstellungen davon, was diese Tools können und was nicht.“ Jake stimmt dem zu und berichtet, dass er erst durch die tatsächliche Nutzung des Figma MCP-Servers dessen Nutzen vollständig verstanden habe. „Wenn man etwas erstellt, das bereits entworfen wurde, versucht man, mehr zu tun, als nur die richtigen Komponenten zu verwenden“, sagt er. „Als Entwickler*in zoome ich als Erstes aus einer Designdatei heraus, um mir einen Überblick zu verschaffen. Ich benutze unseren MCP-Server für denselben Zweck – um mir grob zu sagen, was ich bei der Umsetzung eines großen Designs beachten sollte.“
Genauso wie Digital Natives vor 20 Jahren einen Wettbewerbsvorteil hatten, wirst du dich durch deine Vertrautheit mit KI bei potenziellen Arbeitgeber*innen von anderen Bewerber*innen abheben. Während es zwar den Anschein hat, dass sich mittlerweile jede*r mit KI auskennt, erinnert uns Marcel daran, wie das Umfeld im weiteren Sinne tatsächlich aussieht: „Die meisten Softwareentwickler*innen, die in verschiedenen Funktionen tätig sind, haben KI noch nicht genutzt. Wenn du also Zeit damit verbringst, dich mit den Möglichkeiten von KI vertraut zu machen, bringst du eine Kompetenz mit, die du an deinem Arbeitsplatz einbringen kannst.“
Da KI immer weiter verbreitet und leistungsfähiger wird, werden die erfolgreichsten Entwickler*innen wissen, wie man das Tool nicht nur zur Automatisierung, sondern auch zur Optimierung nutzt. Effizienteres Arbeiten ist Teil des Versprechens, aber noch wichtiger ist, dass Entwickler*innen jetzt mehr Zeit darauf verwenden können, sich auf das zu konzentrieren, was wirklich zählt – Probleme zu lösen, Benutzerbedürfnisse zu erfüllen und hohe Qualität sicherzustellen.