„AI ist nur ein Hype!“ – schon mal gehört? Klar. Und ganz ehrlich: Das ist ziemlicher Unsinn. Meist kommt das von Leuten, die die Technologie entweder (noch) nicht verstanden haben oder sie (noch) nie wirklich als Werkzeug benutzt haben. Beides passiert schnell, vor allem bei etwas, das sich gerade so rasant verändert. Aber dann sollte man vielleicht vorsichtig sein mit großen Urteilen.
Denn was gerade passiert, fühlt sich nicht nach Hype an, sondern nach einem Werkzeug, das plötzlich ernsthaft greift. Direkt, praktisch, manchmal unangenehm effektiv.
Ich schreibe das nicht aus Theorie oder Trendbeobachtung, sondern aus ganz banaler Erfahrung der letzten Tage, abends nach Feierabend. Ich habe einen düsteren Hip-Hop-Song geschrieben und ihn von einer KI performen lassen – und das Ergebnis ist brutal gut geworden. Kein Gimmick, kein „nett für eine KI“, sondern ein Song, den man wirklich hören will. Ich habe eine Ballade für meinen Sohn geschrieben, von der KI performen lassen, und höre sie seit Tagen in Endlosschleife. Sie rührt mich, und sie rührt die Mutter des Kindes zu Tränen. Parallel noch ein Speed-Metal-Stück, ebenfalls KI-performt, zu dem Frau und Kind inzwischen durchs Wohnzimmer tanzen, bei deutlich zu hoher Lautstärke.
Womit ich selbst nicht gerechnet hätte: Es hat so viel Freude gemacht, den eigenen Text als fertiges Lied zu hören, dass ich mich danach ans Klavier gesetzt habe. Ich habe mir die Melodie auseinandergebröselt, um sie selbst spielen zu können – natürlich ebenfalls mithilfe der KI, weil ich von Musiktheorie keine Ahnung habe. Ich wollte verstehen, welche Akkorde zur Melodie passen, warum sie funktionieren und wie man sie sinnvoll begleiten kann. Also habe ich mir das erklären lassen. Schritt für Schritt. Kreativität entfesselt, ganz banal.
Neulich habe ich über AI Slop gelesen, über KI-generierte Musik ohne Seele, ohne Emotion, ohne Tiefe. Und ich glaube, da liegt ein grundsätzlicher Denkfehler. Musik trägt keine Emotionen in sich. Emotionen entstehen beim Zuhörer. Schon immer. Auch bei handgemachter Musik. Wenn ein Song etwas auslöst, dann ist diese Emotion real und völlig unabhängig davon, wie der Song entstanden ist.
Conversation-Driven Development
Und dann etwas komplett anderes. Ich habe nach Jahren wieder eine Android-App gebaut. Eine echte, funktionale App, mit Bluetooth-Anbindung an ein Fitnessgerät, sinnvoll nutzbar im Alltag. Und bevor das wie Übertreibung klingt: Ich habe dabei keine einzige Zeile Code geschrieben oder bewusst angeschaut. Kein Editor, kein klassisches Programmieren, kein „nur kurz reinschauen“.
Android Studio habe ich ausschließlich zum Kompilieren genutzt und um die App aufs Tablet zu schieben. Testen, Fehler provozieren, Fehlermeldungen kopieren, zurück an die KI. Der eigentliche Entwicklungsprozess, die Architektur, Anpassungen, Fixes, all das lief vollständig dialogbasiert. Sprache rein, Rückfragen, Vorschläge, Korrekturen, nächste Iteration.
Das Einzige, was ich selbst gemacht habe, war ein Git-Repository anzulegen und ab und zu Commits mit Kommentaren zu setzen. Nicht aus Notwendigkeit, sondern aus Vorsicht, denn aus Erfahrung mit älteren Modellen hatte ich die Sorge, dass sich die KI verrennt und funktionierenden Code wieder kaputt macht. Rückblickend: unbegründet.
Vielleicht noch wichtig zur Einordnung: Meine letzte eigene Android-App ist gut ein Jahrzehnt her. Und die war, sagen wir, überschaubar, eher flach, hässlich, handwerklich ungeschickt. Sie hat irgendwie funktioniert, aber schön war anders. Das hier spielt in einer völlig anderen Liga – und nicht, weil ich in der Zwischenzeit ein besserer Android-Entwickler geworden wäre (ganz im Gegenteil).
Was ich praktiziert habe, war Conversation-driven development, wenn man so will. Codex von OpenAI als ausführende Kraft, und „Kraft“ ist hier wirklich wörtlich gemeint. Es hat meine Wünsche und Anregungen direkt und höflich umgesetzt, sich für Fehlermeldungen bedankt, aber auch Vorschläge gemacht, wenn ich mal keine direkte Idee hatte (z.B. beim User-Interface). Erstmal machen, und dann in die nächste Iteration gehen, ausprobieren, anschauen, anpassen. Das ist erstaunlich nah an agiler Produktentwicklung.
Die Fortschritte der letzten Monate sind absurd schnell, nicht evolutionär, sondern sprunghaft. Ich bin nicht plötzlich ein Kotlin-Programmierer geworden, aber ich kann Software entwickeln. Die Abstraktionsebene hat sich verschoben, Sprache ist zum Interface geworden und die Grenzen setzt nicht mehr das eigene Programmiergeschick, sondern die Fantasie (und der Geldbeutel, aber dazu später mehr).
In extrem kurzer Zeit habe ich Projekte umgesetzt, zu denen ich früher schlicht nie gekommen wäre. Nicht aus Faulheit (vielleicht ein wenig), sondern aus Realität. Wo hätte ich drei Musiker engagieren sollen, um meine Texte performen zu lassen? Oder die Zeit gehabt, mir Android-Entwicklung und Kotlin wirklich sauber beizubringen?
Der Preis der Bequemlichkeit
Natürlich gibt es Wermutstropfen. Eine offene Frage bleibt für mich, wie man bei all dem Tempo den Anspruch behält, zu verstehen, was die KI eigentlich produziert – und sich nicht vollständig aus der Verantwortung verabschiedet.
Zudem macht man sich abhängig von wenigen Firmen, denn die wirklich leistungsfähigen Modelle laufen in der Cloud, kosten Geld und erzeugen Lock-in. Und es ist naiv zu glauben, dass es bei den aktuellen Preisen bleiben wird. Die Entwicklung im Streaming-Markt hat ziemlich klar gezeigt, wie schnell Preise steigen, sobald Nutzer an einen Dienst gewöhnt sind.
Hinzu kommt, dass über Werbung in AI-Tools inzwischen offen diskutiert wird (auch, wenn man bezahlt!). Das wirft zusätzliche moralische Fragen auf, denn bei KI lässt sich kontextbezogene Werbung sehr subtil und potenziell manipulativ einsetzen. Beim klar gekennzeichneten Banner wird es da ziemlich sicher nicht bleiben.
Ich hoffe zwar, dass offene Modelle mit der Zeit besser werden und dass Hardware wieder günstiger wird, sodass man leistungsfähige KI-Modelle irgendwann sinnvoll zu Hause betreiben kann, ganz ohne Cloud, ohne Lock-in, ohne fremde Interessen im Hintergrund. Sicher ist das allerdings nicht. Wahrscheinlicher ist, dass sich Macht, Kontrolle und Wertschöpfung weiter konzentrieren.
Aber ein Hype?
Ein Hype lebt von Versprechen. Das hier funktioniert bereits. Und genau deshalb sollte man es ernst nehmen und sich damit vertraut machen.
Für die eingangs erwähnten Kritiker bleibt eigentlich nur ein pragmatischer Ratschlag: Setzt euch mit der Technologie auseinander. Nutzt sie. Nicht abstrakt, nicht theoretisch, sondern kreativ für eure eigenen Themen. Erst das häufige Verwenden, das Scheitern, das Nachjustieren macht das tatsächliche Potenzial und auch den ganz persönlichen Mehrwert sichtbar. Skepsis darf und soll bleiben. Aber Urteile aus der Distanz bringen nichts.
Arbeitsethik und die falsche Abkürzung
Spannend an der breiten Nutzung von KI als Arbeitswerkzeug ist mittlerweile allerdings weniger, was KI technisch leisten kann, sondern ob wir als Gesellschaft bereit sind für ihren breiten Einsatz im Arbeitsalltag. Denn sie sollte nicht dazu führen, dass Arbeit weiter verdichtet wird, dass noch mehr Output in noch weniger Zeit gepresst wird. Das wäre die falsche Abkürzung.
Das eigentliche Versprechen liegt woanders: in Entschleunigung. In dem Zurückgewinnen von Raum für Denken, für Kreativität, für Qualität. Genau dieser Raum ist in vielen Arbeitskontexten längst verloren gegangen. KI könnte ihn zurückbringen.
Aktuell hört man allerdings etwas anderes. Dass die Produktivitätsgewinne vor allem genutzt werden, um Erwartungen zu erhöhen, Taktungen zu verschärfen, Ziele nach oben zu ziehen. Mehr Output pro Zeiteinheit, nicht mehr Lebensqualität. Das ist kein technisches Problem, sondern ein kulturelles. Und ehrlich gesagt: ein bekanntes Muster. Leider.
Entscheidend ist daher, ob wir diese Technologie so gestalten, dass sie uns Zeit zurückgibt – statt sie nur anders zu nehmen.