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Für Cognition ist die Zukunft der Software-Entwicklung kein Nullsummenspiel zwischen menschlichen Entwicklern und KI-Agenten. Es ist eine Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI, bei der die Stärken beider Seiten genutzt werden, um effizientere und leistungsfähigere Entwicklungsteams zu schaffen.

Scott Wu ist Co-Founder und CEO von Cognition. Als Kind mit einem Talent für Mathematik und Programmieren, das in Louisiana aufwuchs, nahm Wu bereits in der zweiten Klasse an seinem ersten Mathematikwettbewerb teil und lernte im Alter von 12 Jahren das Programmieren. Er gewann drei Goldmedaillen bei der Internationalen Informatik-Olympiade und wurde 2011 Sieger bei MATHCOUNTS. Während seines Studiums vertrat er Harvard beim International Collegiate Programming Contest 2016. 2017 gründete er sein erstes Unternehmen: Lunchclub, eine KI-gestützte Networking-Plattform. Nachdem er Lunchclub 2022 verlassen hatte, wurde er Co-Founder von Cognition.

Wir haben Wu kürzlich in unserem Cheeky Pint-Podcast vorgestellt. Hier haben wir einen Ausschnitt aus diesem Gespräch zusammengestellt, um seine Gedanken zum aktuellen Stand des KI-Programmierens und zu den potenziellen Auswirkungen von KI-Agenten auf traditionelle Rollen in der Software-Entwicklung hervorzuheben. Außerdem haben wir seine Einschätzung zur allgemeinen Wachstumsentwicklung der KI-Branche eingeholt. Dieses Videointerview wurde aus Gründen der Länge und Verständlichkeit bearbeitet. Um die vollständige Folge anzusehen, klicken Sie hier.

Erzählen Sie uns etwas über Devin. Was unterscheidet Ihren KI-Codierungsagenten von bestehenden Codierungsassistenten?

Wu: Unser übergeordnetes Ziel ist es, die Zukunft der Software-Entwicklung zu gestalten.
In der Vergangenheit gab es das IDE-Paradigma – GitHub Copilot ist ein bekannter Vorreiter davon –, bei dem Sie auf der Tastatur tippen und der Assistent Sie ein wenig schneller macht und Ihnen Tools, Shortcuts und alles bietet, was Sie brauchen.
Devin ist ein ganz anderes Paradigma, das ich als asynchrone Erfahrung bezeichnen würde: Man hat einen Agenten und delegiert ihm eine Aufgabe. Devin arbeitet daher ganz natürlich auf Ticket- oder Projektebene: Man hat ein Problem in GitHub oder ähnlichem und markiert Devin in Slack, Linear oder Jira, woraufhin Devin sich an die Arbeit macht.

Wie gut ist Devin heute bei der Erledigung dieser Entwicklungsaufgaben?

Wu: Wir bezeichnen Devin heute gerne als Junior-Ingenieur. In der Regel nutzen die Leute Devin für Dinge wie einfache Feature-Anfragen und Fehlerbehebungen. Devin übernimmt auch viele der eher repetitiven, mühsamen Aufgaben, die bei der Entwicklungsarbeit häufig anfallen – Migrationen, Modernisierungen, Refactorings, Versions-Upgrades oder Tests und Dokumentation. Es ist unglaublich, wie viel Zeit ein Softwareentwickler mit Dingen wie der Fehlerbehebung bei Kubernetes-Deployments verbringt.

Unternehmen auf der ganzen Welt versuchen herauszufinden, welche Auswirkungen KI-Codierung hat. Wie schätzen Sie den Umfang der Produktivitätssteigerung ein? Und ist dieser tatsächlich messbar?

Wu: Ja, auf jeden Fall. Ich denke, dieser schrittweise Übergang zu Agenten wird sich, wie sich herausstellt, als sehr hilfreich erweisen. Mit Agenten übernimmt ein Großteil des Workflows die Aufgaben für Sie. Wenn es sich also um ein Jira-Ticket oder eine Migration handelt, haben Sie in der Regel eine gute Vorstellung davon, wie viele Entwicklungsstunden benötigt werden. Der Agent erledigt nun den gesamten Prozess von Anfang bis Ende. Die Auswirkungen sind viel deutlicher, da Sie diese Migration nicht mehr selbst durchführen mussten. Sie haben den PR in fünf Minuten geprüft, und schon ist alles erledigt.

Erzählen Sie mir etwas über die Übernahme von Windsurf. Ich habe gehört, dass der Deal sehr schnell zustande kam.

Wu: Wir haben die Nachricht, dass ein Deal zwischen Google und Windsurf zustande kam, am Freitag erfahren, genau wie alle anderen auch. Und wir haben uns noch am selben Abend spontan an sie gewandt und begonnen, darüber zu sprechen, und erkannt, dass, wenn es etwas zu tun gab, es bis Montag bereit sein musste.

Also sagten wir: „Okay, wenn wir das prüfen wollen, müssen wir das ganze Wochenende nonstop daran arbeiten.“ Wir haben uns an jenem Samstag mündlich geeinigt und dann haben wir alle in der Nacht von Sonntag auf Montag durchgearbeitet, um die rechtlichen Aspekte zu klären. Und am Montag um 9:00 Uhr haben wir den Vertrag unterzeichnet. Das hat viel Spaß gemacht.

Dann stellten wir fest, dass es eine sehr schöne Synergie gab, denn das Kernteam für Forschung und Produktentwicklung von Windsurf ging zu Google, während alle anderen Bereiche vollständig erhalten blieben. Bei Cognition hatten wir – im Guten wie im Schlechten – gute Arbeit beim Aufbau dieses Kernteams für Forschung und Produktentwicklung geleistet, lagen aber beim Ausbau aller anderen Bereiche etwas zurück. Wir wussten, dass da etwas wirklich Interessantes steckte.

Die KI-Branche besteht aus all diesen verschiedenen Ebenen: Da sind die Rechenzentren, dann die Labore und schließlich die Anwendungsebenen. Wenn man an die nächsten 5 oder 10 Jahre denkt, welche Ebenen werden wettbewerbsfähiger werden? Was wird weniger wettbewerbsfähig?

Wu: Alle machen sich immer über mich lustig, wenn ich das sage, aber ich glaube, dass sich alle Ebenen sehr gut entwickeln werden.

Wert entsteht überall dort, wo es eine sinnvolle Differenzierung innerhalb der Ebene gibt: Da gibt es NVIDIA und da gibt es TSMC, und solange NVIDIA mit TSMC zusammenarbeiten muss und TSMC mit NVIDIA zusammenarbeiten muss, werden sie weiterhin großartige Arbeit leisten. Das sieht man auch weiter unten in der Struktur. Ich würde argumentieren, dass die Probleme, die in all diesen verschiedenen Ebenen gelöst werden, sehr, sehr unterschiedliche Probleme sind, die eine ziemlich bedeutende Differenzierung aufweisen.

Zum Beispiel ist das Einzige, was Cognition interessiert, die Gestaltung der Zukunft der Software-Entwicklung. Jeder hat also seine eigene DNA und jeder hat seine eigenen Stärken.

Ich bin neugierig zu erfahren, wie Ihrer Meinung nach die Wirtschaftsinfrastruktur für KI aussehen sollte?

Wu: Der Übergang von einer nutzungsunabhängigen zu einer nutzungsbasierte Preisgestaltung ist sicherlich ein wichtiger Punkt. Ein weiterer wichtiger Aspekt, der mir in den Sinn kommt, ist, dass es auch eine ganze Agent-Wirtschaft geben wird.

Wir bestellen unser DoorDash über Devin. Wir bestellen unsere Amazon-Pakete über Devin – wir sind einfach in Slack und sagen: „Hey, @Devin, kannst du uns noch ein paar Whiteboards kaufen?“ Wir hatten noch eine andere lustige Situation, in der Devin mit einer Fluggesellschaft verhandelte, um eine Rückerstattung für einen stornierten Flug zu erhalten. Devin chattete mit dem Agenten der Website und sagte schließlich: „Das funktioniert so nicht. Ich muss sofort mit einem Menschen sprechen.“ Und Devin bekam die Rückerstattung.

Es gibt also heutzutage viel mehr Agenten, die im Internet surfen, und bisher galt das Paradigma, dass es unzählige Dinge gibt, die man als Nicht-Mensch nicht tun darf. Wir werden wahrscheinlich viel mehr Zugriffsdelegierungen sehen müssen – um klarzustellen, dass ein Agent etwas in Ihrem Namen tun darf.

Wann werden Sie Ihren letzten menschlichen Engineer einstellen?

Wu: Das ist eine gute Frage. Ich möchte hier eine Unterscheidung treffen: Ich glaube, es wird einen Punkt geben – wahrscheinlich in etwa zwei, drei oder vier Jahren –, an dem wir aufhören werden, Code als Hauptschnittstelle zu nutzen. Im Grunde genommen wird die Arbeit eines Software-Entwicklers oder eine -Entwicklerin dann wirklich nur noch darin bestehen, dem Computer zu sagen, was er tun soll.

Sie meinen, dass Software-Entwickler/innen in zwei bis vier Jahren in ihrer täglichen Arbeit nicht mehr wirklich auf Code schauen werden, so wie sie heute nicht mehr auf Assembler schauen?

Wu: Genau. Sie werden viele architektonische Entscheidungen treffen, aber in den meisten Fällen nicht selbst auf den Code schauen. Zu diesem Zeitpunkt werden sich die Jobs natürlich stark verändern. Aber wenn überhaupt, dann glaube ich, dass wir viel mehr Softwar-Entwickler/innen haben werden, nicht weniger.

Alle sprechen über das Jevons-Paradoxon und dessen Zusammenhang mit KI. Nirgendwo trifft dies mehr zu als in der Softwarebranche, denn die Nachfrage nach mehr Code und mehr Software scheint uns nie auszugehen.