{"id":676,"date":"2024-08-29T11:45:00","date_gmt":"2024-08-29T09:45:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itsonix.laolaweb.com\/?p=676"},"modified":"2026-05-13T11:58:51","modified_gmt":"2026-05-13T09:58:51","slug":"replace-me-if-you-can-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsonix.eu\/de\/blog\/replace-me-if-you-can-2\/","title":{"rendered":"Replace me if you can (2)"},"content":{"rendered":"\n

Letzte Woche haben wir gezeigt, wie sich unsere Design-Xpertin Tina in unserem kleinen Experiment geschlagen hat. Ziel war es, eine funktionsf\u00e4hige Webanwendung (Mood-Tracker) f\u00fcr mobile Zwecke inkl. Front- und Backend sowie Design mithilfe von KI-Tools zu entwickeln. Im aktuellen Beitrag widmen wir uns dem Vorgehen sowie dem Ergebnis unseres Backend-Xperten Danny. Dabei beleuchten wir die St\u00e4rken und Schw\u00e4chen von KI-Tools wie ChatGPT, v0 von Vercel und GitHub Copilot Workspace.<\/p>\n\n\n\n

Backend-Xperte wird zum Designer<\/h2>\n\n\n\n

Danny begann mit der Konzeptentwicklung f\u00fcr die Anwendung mithilfe von ChatGPT. Dabei nutzte er auch Custom-GPTs, die speziell auf User Experience Design zugeschnitten sind, um grundlegende Layouts und zentrale Funktionalit\u00e4ten der Mood-Tracking-App zu definieren.<\/p>\n\n\n\n

v0<\/h3>\n\n\n\n

Nachdem das Konzept finalisiert war, holte sich unser Backend-Xperte Unterst\u00fctzung von v0 f\u00fcr die Designerstellung und das Frontend. Das KI-Tool v0 wurde von Vercel entwickelt und ist in der Lage, aus Text- und Bildbeschreibungen lauff\u00e4higen Frontend Code zu generieren. Danny f\u00fctterte das Tool mit Prompts in nat\u00fcrlicher Sprache, die verschiedene Layouts und deren Funktionsweisen beschrieben.<\/p>\n\n\n\n

Mit zus\u00e4tzlichen Eingaben verfeinerte Danny das angestrebte Design, bis v0 an seine Grenzen stie\u00df und auch weitere Iterationen nicht die gew\u00fcnschten Ergebnisse lieferten. Die L\u00f6sung? GitHub Copilot Workspace.<\/p>\n\n\n\n

\"\" Iteration 1 (Quelle: v0<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

\"\" Iteration 11 (Quelle: v0<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

GitHub Copilot Workspace<\/h3>\n\n\n\n

GitHub Copilot Workspace ist eine KI-gest\u00fctzte Entwicklungsumgebung. Sie erm\u00f6glicht Entwickelnden, Projekte von der Idee bis zur Umsetzung in nat\u00fcrlicher Sprache zu planen und zu realisieren. Im Vergleich zu GitHub Copilot bietet das Tool eine Task-orientierte, kollaborative Umgebung. Diese verbessert die Zusammenarbeit durch Echtzeit-Kooperation mit der KI, sowie spezifikationsbasierte Planung und Ausf\u00fchrung.<\/p>\n\n\n\n

Als die Grenzen von v0 erreicht waren, hat unser Backend-Xperte den von v0 generierten Code daher als Repository in GitHub angelegt um mit Copilot Workspace die Entwicklung fortzusetzen. \u201eBestimmte Anpassungen erfordern direkten Eingriff in den Code, da die M\u00f6glichkeiten, Prototypen mit Tools wie bspw. v0 zu erstellen, irgendwann ausgesch\u00f6pft sind\u201c, so Danny. Da er als Backend-Xperte \u00fcber begrenzte Frontend-Kenntnisse verf\u00fcgt, war f\u00fcr ihn Copilot Workspace besonders hilfreich. Insbesondere das Programmieren in nat\u00fcrlicher Sprache erleichterte ihm die Arbeit im Frontend erheblich.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr eine Session mit Copilot Workspace w\u00e4hlt man zuerst das entsprechende Repository aus und startet dann mit dem Prompting. Zu Beginn definiert man eine Aufgabe und beschreibt diese in m\u00f6glichst klaren Worten. Nach der Erstellung eines gut geschnittenen Tasks und der dazugeh\u00f6rigen Spezifikation liefert der Copilot Workspace Vorschl\u00e4ge zur Implementierung der Funktion in nat\u00fcrlicher Sprache. Basierend auf dem Code aus dem Repository und der Aufgabe sind die Vorschl\u00e4ge von Copilot Workspace meist hochwertig, aber es gibt trotzdem die M\u00f6glichkeit die Vorschl\u00e4ge von zu bearbeiten, zu erg\u00e4nzen, oder mit Unterpunkten zu versehen. Das f\u00f6rdert das Zusammenspiel zwischen KI und Entwickelnden und hilft Missverst\u00e4ndnisse in der Umsetzung zu vermeiden.<\/p>\n\n\n\n

Unser Backend-Xperte r\u00e4t, die Aufgaben kleinzuhalten, obwohl das Tool auch gr\u00f6\u00dfere Aufgaben gut bew\u00e4ltigen kann. Es ist wichtig, zusammengeh\u00f6rige Aufgaben zu b\u00fcndeln und nicht verschiedene Aufgaben in einer Anfrage zu kombinieren. Die Nachvollziehbarkeit bleibt am besten erhalten, wenn man modular vorgeht. Copilot Workplace hat jedoch auch seine Grenzen und macht Fehler, die korrigiert werden m\u00fcssen, weshalb ein technisches Grundverst\u00e4ndnis erforderlich ist.<\/p>\n\n\n\n

Bei der Arbeit am Backend hat Danny manches eigenst\u00e4ndig umgesetzt, jedoch auch vermehrt auf ChatGPT und GitHub Copilot Workspace zur\u00fcckgegriffen.<\/p>\n\n\n\n

\"\" Multiselect (Quelle: GitHub Copilot Workspace<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

\"\" Multiselect Result (Quelle: GitHub Copilot Workspace<\/a>)<\/p>\n\n\n\n

Im Verlauf der Umsetzung stie\u00df unser Backend-Xperte auf verschiedene Herausforderungen, insbesondere bei der korrekten Darstellung von Mood-Tracking-Grafiken (z. B. wurden von v0 hartn\u00e4ckig Monate statt Tage verwendet). Diese konnten durch manuelle Anpassungen und die iterative Verfeinerung im Copilot Workspace \u00fcberwunden werden. Die endg\u00fcltigen Verbesserungen im Design wurden letztlich durch gezielte Code-Anpassungen im GitHub Copilot Workspace erzielt.<\/p>\n\n\n\n

Trotz der Unterst\u00fctzung durch die KI-Tools waren technisches Verst\u00e4ndnis und manuelle Anpassung notwendig, um ein zufriedenstellendes Ergebnis zu erzielen. Unser Backend-Xperte konnte durch die Nutzung von ChatGPT, v0 und GitHub Copilot Workspace eine funktionale und nutzungsfreundliche Oberfl\u00e4che mit Einschr\u00e4nkungen schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Durch die Kombination dieser Tools sowie der eigenen Expertise und mehrmaligen Iterationen konnte Danny ein Mood-Tracking-Journal entwickeln, das die zuvor gestellten Anforderungen an das Produkt in gro\u00dfen Teilen erf\u00fcllt.<\/p>\n\n\n\n

Webanwendung \u201eUps & Downs\u201c<\/h2>\n\n\n\n

\"\" Starting Page<\/p>\n\n\n\n

\"\" Statistics<\/p>\n\n\n\n

Fazit und Ausblick<\/h2>\n\n\n\n

Das Experiment zeigte deutlich die St\u00e4rken der verschiedenen Ans\u00e4tze: Tinas Design bestach durch seine einladende Gestaltung und klare Ausrichtung auf die Bed\u00fcrfnisse der Nutzenden, w\u00e4hrend Dannys Anwendung durch ihren gr\u00f6\u00dferen funktionalen Umfang \u00fcberzeugte. Beide Xperten gewannen wertvolle Einblicke in die Potenziale und Einschr\u00e4nkungen der genutzten KI-Tools.<\/p>\n\n\n\n

Es wurde deutlich, dass KI-L\u00f6sungen derzeit noch nicht ausgereift genug sind, um menschliche Expertise vollst\u00e4ndig zu ersetzen. W\u00e4hrend die Tools insbesondere bei User Research, Konzeption und Branding n\u00fctzlich sind, bleibt die Validierung und Verfeinerung der KI-generierten Ergebnisse durch den Menschen unerl\u00e4sslich. Besonders im Rapid Prototyping konnten die KI-Tools Prozesse deutlich beschleunigen. Technisches Verst\u00e4ndnis jedoch, vor allem beim Coden, ist weiterhin notwendig, um spezifische Anforderungen erfolgreich umzusetzen. Nichtsdestotrotz ist davon auszugehen, dass KI-Tools zuk\u00fcnftig vermehrt in Design- sowie Codingprozesse integriert werden, da sie in beiden Bereichen die Qualit\u00e4t und Quantit\u00e4t des Outputs merklich steigern.<\/p>\n\n\n\n

An diesem Punkt kommen auch ganz schnell ethische Fragestellungen ins Spiel. Bisher ist es so, dass KI-generierte Ergebnisse auf umfangreichen Datens\u00e4tzen basieren, die das Wissen vieler Menschen widerspiegeln. Immer wieder kommt es zu Protesten bestimmter Berufsgruppen, da ihr Know-how ungefragt und unverg\u00fctet zum Training der Maschinen genutzt wurde und wird. Auf der anderen Seite steht die Frage, inwieweit KI menschliche Arbeit ersetzen sollte und darf. In diesem Bereich existieren verschiedene Ans\u00e4tze wie bspw. Human-Centered AI und auch auf der Ebene der Gesetzgebung gibt es Bestrebungen, hier klare Regelungen zu schaffen. Wie bereits in vorherigen Blogbeitr\u00e4gen und Interviews mit unseren Xperten m\u00f6chten wir den positiven Nutzen von KI hervorheben. Es ist wichtig, die Technologie nicht als Gegner, sondern als Partner zu begreifen. Niemand kann die Zukunft vorhersagen und dennoch glauben wir, dass der menschliche Austausch und die Zusammenarbeit weiterhin wichtig sein werden.<\/p>\n\n\n\n

Angesichts der rasanten Fortschritte im KI-Bereich planen wir, dieses Experiment regelm\u00e4\u00dfig zu wiederholen und die interdisziplin\u00e4re Zusammenarbeit unserer Teams weiter zu intensivieren. Wer im Wettbewerb bestehen will, muss seine Mitarbeitenden f\u00fcr die Zukunft r\u00fcsten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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