Programmieren im KI-Zeitalter

Dauer: max. 60 Minuten

Warum programmieren (weiter)lernen?
Lernziele

Ziel: Motivation zu dieser Vorlesung

Einerseits gibt es in der fortschreitenden Digitalisierung einen Mangel an Fachkräften und andererseits verändert sich durch immer besser werdende KI-Tools die Art, wie programmiert wird.

Programmieren: Nach wie vor gefragt

Der IT-Branchenverband bitkom berichtet immer wieder über die Fachkräftelücke, z. B. August 2025 in einer Pressemitteilung . Zitate daraus:

In der deutschen Wirtschaft fehlen aktuell rund 109.000 IT-Fachkräfte.

KI wird IT-Berufe verändern, auch ersetzen – und neue Jobs schaffen.

2025: Das Jahr der KI-Coding-Agents

Ende 2025 wurden sehr leistungsfähige LLMs (Large Language Models) veröffentlicht, die in der Lage sind, komplexe Programmierprobleme zu lösen und selbständig Code zu generieren. Nacheinander wurden diese KI-Modelle bzw. LLMs veröffentlicht:

Gemini 3 von Google
Opus 4.5 von Anthropic
GPT-5.2 von OpenAI

Viele sind der Meinung, dass in Zukunft kaum noch eigener Code „von Hand“ geschrieben wird, sondern dass dieser durch (agentische) KI-Coding-Tools wie Claude Code , OpenAI Codex CLI oder OpenCode generiert wird (es gibt noch viele weitere Tools!).

Vorführung aktueller Tools

Wir betrachten ein vollständiges Vibe Coding Tool und ein KI-Coding-Tool

Vibe Coding

Vibe Coding bedeutet hier, dass wir eine App oder Software komplett mit KI-Tools bauen, wobei wir den generierten Programmcode komplett unbeachtet lassen.

Es ist bereits heute möglich, komplexe Apps oder Software komplett mit Eingaben von Text (Prompting)
zu bauen, ohne dass wir Programmierkenntnisse benötigen. Sogar die Veröffentlichung einer Web-App ist möglich.

→ Vibe Coding ist kein Programmieren!

Vorführung des Replit Agents: https://replit.com

Idee: Web-App z. B. für das Studium (Lernkarten, Quiz, o.a.) → zuerst Design mit KI erstellen und dann implementieren lassen.

AI Assisted Engineering

Mit KI-Tools können wir unsere Aufgaben in der Programmierung und Softwareentwicklung unterstützen.

Alternative Namen:

Augmented Coding
Vibe Engineering

Vorführung von eines TUI-Tools wie OpenCode oder GitHub Copilot in VS Code .

Wir zeigen die schrittweise Entwicklung durch Planung, Umsetzung und Testen/Review in einem bestehenden Projekt, z. B. der Campus App.

→ Dies ist Programmieren der Zukunft!

Wozu noch programmieren lernen?

Dennoch sind Programmierkenntnisse immer noch sehr wichtig für den professionellen und effektiven Einsatz von KI-Tools.

Klar ist jedoch, dass die Art und Weise, wie wir programmieren, sich stark verändern wird.

Trotz der immer mächtiger werdenden KI-Tools wird Programmieren auch in Zukunft eine wichtige Fähigkeit sein:

wichtigen/kritischen Code verstehen und anpassen können
Verantwortung für den Code übernehmen und sicherstellen, dass der Code korrekt und sicher ist
Fehler (mit KI) finden und beheben können, und diese auch analysieren und verstehen.
Eigene Ideen einbringen und direkt umsetzen
Produktanforderungen und -spezifikationen verstehen und umsetzen können
Integration verschiedener Komponenten in einem System
Neueste Technologien einsetzen, die KI-Tools nicht abdecken
Kontrolle über den Code und die eigenen Daten behalten
Qualitätssicherung, Deployment, Usability, usw.

→ Dennoch wird die Menge von manuell geschriebenem Code in Zukunft stark abnehmen.

→ Wir werden mit KI-Tools mehr Projekte umsetzen können und kleine Teams werden produktiver sein.

→ Die Nachfrage nach Software wird in Zukunft stark zunehmen (siehe Jevons-Paradoxon ).

In der Geschichte der Programmierung gab es schon einige Phasen, in denen bestimmte Kenntnisse durch den Fortschritt der Technologie und der Möglichkeiten der KI-Tools abgelöst wurden:

Die direkte Interaktion mit dem Computer im Terminal ersetzte das umständliche Einlesen von Lochkarten.
Auf Assembler folgten High-Level-Sprachen wie C und Pascal.
Java hat durch die Virtual Machine und die Garbage Collection die Programmierung in C und C++ abgelöst.
Cloud-Programmierung hat den Betrieb eigener Server stark reduziert.
→ Und das Generieren von Programmcode durch KI-Coding-Agents macht das manuelles Programmieren zu großen Teilen überflüssig.

→ KI-Coding-Agents sind ein weiterer Schritt in dieser Entwicklung bei der schon immer stattfindenden Abstraktion von Programmierung.

Lernziele dieser Vorlesung

Wir haben folgende Lernziele, die selbstverständlich nach Ablauf der Veranstaltung nicht vollständig abgeschlossen sind und uns vielleicht sogar ein Leben lang begleiten:

Programmieren

Grundlagen der imperativen und prozeduralen Programmierung
Elementare Konzepte der objektorientierten Programmierung
Programme lesen, verstehen und anpassen können (inklusive debugging)
Erlerntes in andere Programmiersprachen übertragen können

Umgang mit KI-Tools und anderen Werkzeugen

Umgang mit KI-Tools (nicht nur) für die Programmierung (AI Assisted Engineering)
Entwicklungsumgebung (IDE, z. B. VS Code und TUI-Tools)
Versionsverwaltung (Git)

Nicht-technische Fähigkeiten (soft skills)

„Informatisches Denken“ (computational thinking): Probleme analysieren und strukturiert mit Computern lösen
Zusammenarbeit und Teamwork
Geduld, Durchhaltevermögen, Beharrlichkeit, Frustrationstoleranz, … 😎

Wir machen 15 Minuten Pause.