"Code Crash" von Matthias Schrader

Matthias Schrader ist unter anderem Gründer der Agentur SinnerSchrader und der NEXT Conference. Seine Neugründung OH-SO Digital beschäftigt sich mit dem Agentur-Geschäft in Zeiten von AI.

Ich schätze die wohltemperierten Analysen des Autors auf LinkedIn. Als er das Buch letzte Woche dort ankündigte, war es nur ein kleiner Schritt bis zur Bestellung.

In Code Crash (2026) beschreibt der Autor, wie die immer leistungsstärkeren LLMs (Large Language Models) von OpenAI, Anthropic und Google sowie die immer ausgefeilteren Werkzeuge drumherum einen massiven Einfluss darauf haben, wie wir Software erstellen. War das Schreiben von Code noch bis vor Kurzem die Domäne erfahrener Programmierer:innen, können viele Aufgaben schon besser und wesentlich schneller automatisiert erledigt werden. Das führe aber seiner Meinung nach nicht automatisch dazu, dass Software-Entwickler:innen kurz- und mittelfristig ohne Job dastünden, sondern dass sich die Tätigkeiten ändern, von der reinen Produktion von Programmzeilen zu Planung, Überwachung und Qualitätskontrolle.

Schrader bezieht sich dabei auf das Jevons-Paradoxon: Der Einsatz von effizienteren, viel weniger Kohle verbrauchenden Dampfmaschinen im 19. Jahrhundert führte nicht dazu, dass insgesamt weniger Kohle verbraucht wurde, ganz im Gegenteil - gerade weil die Technologie erschwinglicher wurde, wurde sie in vielen neuen Bereichen eingesetzt. Das Gleiche prophezeit der Autor auch für die Entwicklung der Software-Branche: Weil die Eintrittshürde zu Software niedriger und Code damit zur commodity wird, heißt das nicht, dass wir automatisch weniger programmierende Menschen brauchen. Tatsächlich entsteht eine größere Zahl von Anwendungen, und es braucht mehr Expertise, um Sinnvolles, Sicheres und qualitativ Hochwertiges auf den Markt zu bringen.

Diese neuen Werkzeuge bedeuten aber auch, dass sich Arbeitsprozesse und Organisationsformen wandeln müssen, um der neuen Technologie gerecht zu werden. Der Autor entwickelt dazu sein zentrales Projekt-Modell, das aus den Phasen Perceive, Prompt, Produce und Pitch besteht. In der ersten Phase wird die sogenannte Insight herausgearbeitet, das “Was”, das der geplanten Lösung die nötige Relevanz verleiht. In der zweiten Phase wird die AI als Sparrings-Partner eingesetzt, um unterschiedliche Lösungswege zu beleuchten. Phase 3 umfasst die eigentliche Umsetzung mithilfe von AI, wobei man Aspekte wie Sicherheit und Skalierbarkeit berücksichtigt. Und in Phase 4 Pitch präsentiert man das fertige Produkt - und stellt damit den Ablauf etablierter Prozesse auf den Kopf: in der Vergangenheit musste erst eine Demo oder eine Idee verkauft werden, bevor überhaupt die erste Zeile Code geschrieben wurde.

Dieses Buch atmet Praxis und erlebte Erfahrung, es ist reflektiert und im Ton erfreulich souverän und unaufgeregt. Es hält sich nicht mit einem abstrakten Theorie-Teil auf, sondern präsentiert, wie man so schön denglisch sagt, actionable insights. Es gibt leicht verdauliche Auflistungen, vergleichende Tabellen und Zusammenfassungen, um die Inhalte möglichst gut in Teams und Organisationen verwenden zu können.

Denn darum geht’s: Code Crash ist dankenswerterweise keine Sammlung von den “100 besten ChatGPT-Prompts” für die Software-Entwicklung, sondern stellt ein komplett neues Organisations- und Projektmanagement-Paradigma vor. Wie müssen Teams aufgebaut sein, um die neuen Möglichkeiten optimal zu nutzen? Welche neuen Rollen entstehen? Wie werden Juniors zu Seniors? Was kann und sollte AI übernehmen, was müssen zwangsläufig Menschen tun?

Wer als Geschäftsführer:in sein Unternehmen in Richtung AI bewegen, wer als Team-Lead seine Mitarbeiter:innen auf die neue Welt vorbereiten oder wer als technische Expert:in ihre Arbeitsweise nachjustieren möchte - für alle diese Menschen ist Code Crash das perfekte Playbook.