Abstract

Die wichtigste Fähigkeit in der IT ist Kommunikation, die größte Herausforderung in der Softwarearchitektur sind Soft Skills — wie sollen LLMs genau diese Probleme lösen? Der Vortrag geht der Frage nach, ob KI Softwarearchitekt:innen ersetzen kann. Ausgangspunkt ist ein KI-gestütztes Architektur-Review mit einem sachlich falschen Ergebnis. Daraus folgen zwei Fragen: Lassen sich Menschen zu leicht von KI überzeugen? und Können LLMs zuverlässig sein?

Anschließend: sinnvolle Use Cases und Anti-Patterns für KI in der Architekturarbeit, Prognosen zu Produktivität und Arbeit (Rebound-Effekt), ethische Fragen — und was Architekt:innen stattdessen tun sollten.

Agenda

  1. Motivation: Was ist die wichtigste Fähigkeit in der IT?
  2. Ein Architektur-Review mit KI
  3. Lassen sich Menschen zu leicht von KI überzeugen?
  4. Können LLMs zuverlässig sein?
  5. Wie kann man KI für Softwarearchitektur nutzen?
  6. Prognosen
  7. Ethik
  8. Was nun?
  9. Fazit

01. Motivation. Die wichtigste Fähigkeit in der IT

Was ist die wichtigste Fähigkeit in der IT?

Was ist die größte Herausforderung in der Softwarearchitektur?

Umfrage über Social Media („What is the biggest challenge in #SoftwareArchitecture in your opinion?"):

Was bedeutet das?

Software architecture is a people business! — And you know it!

02. Ein Architektur-Review mit KI

Das Szenario

„We reviewed your architecture. It uses message-oriented middleware! I.e. Apache ActiveMQ and Apache Artemis." — „No, actually it doesn’t use any message-oriented middleware."

Fragen an das Publikum:

Der Hintergrund

Reaktionen (kurze LinkedIn-Diskussion)

Einordnung

Daraus folgen zwei Fragen:

  1. Lassen sich Menschen zu leicht von KI überzeugen?
  2. Können LLMs zuverlässig sein?

03. Lassen sich Menschen zu leicht von KI überzeugen?

ELIZA (Joseph Weizenbaum, 1966)

ELIZA-Ergebnisse

Also: Ja, Menschen lassen sich leicht überzeugen

Warum ist Überzeugungskraft relevant?

Beispiel Architekturberatung:

„I think we shouldn’t do this." — „But the LLM says otherwise."

…was strukturell dasselbe ist wie:

„I think we shouldn’t do this." — „But some person at some conference said otherwise."

04. Können LLMs zuverlässig sein?

„Halluzinationen"

Beispiel: Ein Video zusammenfassen

LLMs sind für Konversation gebaut

Wie LLMs funktionieren

Prompt + Context Window  →  LLM (probabilistische Vorhersage des nächsten Wortes)  →  Output

LLMs sind auf Tests optimiert

Liegt es nur an den Trainingsdaten?

Schlechte Trainingsdaten erklären nicht…

In beiden Fällen stehen die Daten im Prompt — direkt oder via MCP.

Text-Generator in Aktion

Sind LLMs für Softwarearchitektur optimiert?

05. Wie kann man KI für Softwarearchitektur nutzen?

Würde ChatGPT die iSAQB-Advanced-Level-Prüfung bestehen?

Ist das überhaupt Softwarearchitektur?

Was haben wir eigentlich gemacht? Dokumentation generiert. Dokumentation ist nicht Architektur!

Was ist Architektur?

→ Ist Dokumentation vielleicht der einfache Teil?

Use Case: Informationssuche

Use Case: Architekturdokumentation im Dialog

Anti-Pattern: Architekturdokumentation

Use Case: Architektur-Review

Fragen wir ChatGPT

ChatGPT hat einen Text über LLMs und Softwarearchitektur generiert. Genannte Vorteile:

Kommentar des Sprechers: Man könnte auch andere Aspekte verbessern, statt ein LLM zu nutzen.

Und ChatGPT selbst:

„Without architectural skills, LLMs will only accelerate your missteps."

Quelle: https://chatgpt.com/share/68238ff5-4bac-800f-aea7-5d6aaee3b8bb

Zwischenfazit

06. Prognosen

Produktivität

Kommunikation

Arbeit

07. Ethik

08. Was nun?

Werde Expert:in für Domäne und Unternehmen!

Verbessere die Zusammenarbeit!

Collaborative Modelling (z. B. mit Post-its):

Event Storming: Domäne gemeinsam mit Technikern und Domänenexpert:innen erkunden.

Soziotechnische Architektur-Reviews

09. Fazit