Marco Mornati schildert sein eintägiges Experiment mit der BMAD-Methode (Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development), einem methodischen Rahmenwerk, das die Disziplin von Agile auf die KI-gestützte Entwicklung überträgt. Die Methode stützt sich auf spezialisierte KI-Personas (Analyst, Product Manager, Architekt) und gliedert sich in fünf Phasen: Marktrecherche, Erstellung eines PRD (Product Requirements Document), Aufteilung in Epics und Stories, technische Architektur und UX-Design.
Mornati beschreibt, wie sich die ursprüngliche Idee seines Projekts im Verlauf des KI-geführten Prozesses zunehmend gefestigt und geschärft hat, insbesondere dank der PRD-Phase. Für den UX-Teil verwendete er Stitch (ein KI-Tool von Google), um die für KI-generierte Interfaces typische generische Ästhetik zu vermeiden. Für die explorative Phase entschied er sich für gemini-cli, um seine kostspieligeren Tokens für die eigentliche Entwicklungsphase aufzusparen.
Die zentrale Erkenntnis des Experiments ist, dass die Softwarearchitektur der Bereich bleibt, in dem menschliche fachliche Expertise absolut unverzichtbar ist. KI ist hervorragend im Generieren von Code, doch architektonische Entscheidungen erfordern ein tiefes Verständnis von Trade-offs, Systemzwängen und langfristigen Auswirkungen.
Mornati untermauert seine Überlegung mit Marktdaten, die ein Paradox offenlegen: Während 93 % der Entwickler KI-Assistenten nutzen und 27 % des in Produktion befindlichen Codes mittlerweile KI-generiert sind, ist das Coding lediglich 26 % schneller und die tatsächliche Auslieferung nur 8-10 % schneller. Diese Diskrepanz verdeutlicht, dass der Engpass nicht im Schreiben von Code liegt, sondern im Verstehen, in der Architektur, im Testen und in der Integration.
Der Artikel beleuchtet das „70-Prozent-Problem“: KI ermöglicht es, schnell 70 % des Ergebnisses zu erreichen, doch die verbleibenden 30 % - komplexes Debugging, Edge Cases, Systemintegration - erfordern tiefgreifende menschliche Expertise. Zudem führt unbeaufsichtigter KI-Code zu 1,7-mal mehr Fehlern, was die kritische Bedeutung menschlicher Überprüfung unterstreicht.
Mornati zeichnet eine Entwicklung des Berufsbilds nach: vom Entwickler (der Code schreibt) über den Software Engineer (der Systeme entwirft) hin zum „Agent Supervisor“ (der KI-Agenten orchestriert). Gartner sagt voraus, dass sich die Rolle bis 2028 von der Implementierung hin zur Orchestrierung verschieben wird. Diese Transformation wirft zwei zentrale Fragen auf: Wie sollen junge Entwickler ihr Handwerk erlernen, ohne praktische Coding-Erfahrung zu sammeln, und welche Zukunft erwartet Product Manager, wenn technische Profile dank KI-Tools nun auch die Produktvorbereitungsphase übernehmen können?