In der Softwareentwicklung gibt es ein Muster, das fast jede früher oder später erlebt: Man hat einige Jahre Berufserfahrung gesammelt, spricht die richtigen Begriffe, kennt die Prinzipien – und trotzdem fehlt manchmal die Tiefe in der Umsetzung.

Das ist kein persönliches Versagen, sondern ein Entwicklungsstadium. Es zeigt, dass Erfahrung in Jahren nicht automatisch Expertise bedeutet.

Das Muster: Wissen ohne Anwendung

Typische Anzeichen dieses Stadiums sind:

• Methoden, die „alles auf einmal” erledigen, statt klarer Modularität
• Fehlerbehandlung, die Probleme verdeckt, statt sie lösbar zu machen
• „Optimierungen”, die kurzfristig Geschwindigkeit bringen, langfristig aber Risiken wie Memory-Leaks oder Wartungsprobleme verursachen
• Benchmarks, die Zahlen liefern, aber nicht auf soliden Verfahren beruhen

Kurz gesagt: Man weiß, wie die Dinge heißen – aber noch nicht, wie sie im Alltag sinnvoll umgesetzt werden.

Der Weg nach vorn

Die gute Nachricht: Dieses Stadium ist normal – und überwindbar.

Wachstum entsteht, wenn Teams und Individuen das als Lernchance begreifen.

1. Praktische Prüfungen statt Titelgläubigkeit

Ob im Recruiting oder in internen Projekten: Entscheidend ist, wie jemand Probleme praktisch löst, nicht wie viele Jahre im Lebenslauf stehen.

2. Code Reviews als Lernräume

Reviews sind nicht nur Kontrolle, sondern Gelegenheiten für Austausch. „Warum ist dieser Ansatz besser?” ist eine wertvollere Frage als „Warum hast du das falsch gemacht?“.

3. Mentoring und Pairing

Gemeinsam an Code zu arbeiten beschleunigt das Lernen und verhindert Stillstand. Erfahrungstransfer funktioniert am besten direkt an echten Aufgaben.

4. Kontinuierliches Lernen als Normalzustand

Neue Paradigmen und Technologien machen klar: In Tech hört das Lernen nie auf. Wer offen bleibt, wächst mit der Branche.

Selbstreflexion statt Fingerzeig

Jede kann in Phasen geraten, in denen man Wissen wiederholt, ohne es weiterzuentwickeln. Entscheidend ist, das zu erkennen und bewusst an der nächsten Lernkurve zu arbeiten.

„Seniorität” zeigt sich nicht im Titel, sondern in der Fähigkeit:

• Feedback anzunehmen
• Prinzipien praktisch umzusetzen
• Das eigene Wissen stetig zu hinterfragen

Dazu gehört auch Demut: Bei jedem Soft-Reset beginnt man wieder als Lernende. Erfahrung bedeutet, besser einschätzen zu können, wie man lernt, nicht, dass man schon alles weiß.

Lernkurven bewusst gestalten

Soft-Resets fühlen sich oft wie Rückschritte an. In Wahrheit sind sie Lernsprünge, wenn man sie bewusst gestaltet.

Lernstrategien: Neue Technologien lassen sich schneller einordnen, wenn man Kernprinzipien erkennt, kleine Prototypen baut und sich auf wiederkehrende Muster konzentriert, statt sich in Details zu verlieren.

Balance Tiefe vs. Breite: Niemand muss alles sofort meistern. Oft reicht es, die 20 %, die 80 % der Probleme lösen, wirklich gut zu verstehen.

Gezieltes Wissen statt Allwissen: Expertise bedeutet nicht, alles zu wissen, sondern das Wissen zu haben, das ein konkretes Problem erfolgreich löst.

Die zentrale Botschaft: Expertise ist selektiv. Sie entsteht durch Fokussierung, nicht durch enzyklopädisches Wissen.

Rolle des Umfelds

Entwickeln ist kein Einzelsport, sondern Teamsport. Wie gut Lernkurven gemeistert werden, hängt stark von der Kultur ab.

• Organisationen sollten Soft-Resets nicht als Produktivitätsverlust, sondern als Investition in Zukunftsfähigkeit begreifen
• Teams profitieren, wenn sie Wissen teilen, statt Einzelkämpfer zu fördern: Pairing, Brown-Bag-Sessions, interne Dokumentationen oder gemeinsame Retrospektiven flachen Lernkurven ab
• Führungskräfte können Lernkultur fördern, indem sie Fehler als Teil des Prozesses akzeptieren und nicht sanktionieren

Die zentrale Botschaft: Lernkultur ist keine Privatsache, sondern ein kollektiver Wettbewerbsvorteil.

Mentale Dimension

Ein Reset fühlt sich oft bedrohlich an: Plötzlich ist man wieder Anfänger. Doch die mentale Haltung entscheidet darüber, ob daraus Stillstand oder Wachstum entsteht.

Humility over Ego: Akzeptieren, dass man in einer neuen Technologie wieder auf Stufe 1 beginnt.

Growth Mindset: Erfahrung bedeutet, dass man weiß, wie man lernen kann – nicht, dass man schon alles weiß.

Psychologische Sicherheit: In einem Umfeld, in dem Fehler okay sind, wachsen Menschen schneller, weil sie ausprobieren, reflektieren und korrigieren dürfen.

Die zentrale Botschaft: Ein Reset ist weniger ein Rückschritt als eine Chance, Lernfähigkeit zu trainieren.

Die zusätzlichen Ebenen der Softwareentwicklung

Softwareentwicklung bedeutet nicht nur Code schreiben, sondern auch, sich ständig in neue Rahmenbedingungen einzuarbeiten:

• Von On-Premise-Infrastrukturen zur Cloud
• Von etablierten Sprachen zu neuen Programmiersprachen und Frameworks
• Aktuell: vom klassischen Entwicklungsparadigma hin zu KI-gestützten Werkzeugen und Lösungen

Diese Übergänge fühlen sich oft wie ein Soft-Reset an: jahrelange Expertise ist plötzlich nicht mehr das alleinige Fundament, sondern man steht wieder auf Augenhöhe mit Neueinsteiger, die in der neuen Technologie möglicherweise schneller praktische Erfolge erzielen.

Das kann verunsichern – ist aber zugleich eine Erinnerung daran, dass Lernen in Wellen verläuft. Expertise besteht darin, nicht alles sofort perfekt zu beherrschen, sondern das richtige Maß an Wissen und Praxis zu finden, um ein Problem erfolgreich zu lösen.

Die zukünftige Dimension: KI verändert das Spiel

Während der Wechsel von On-Premise zur Cloud dem bekannten Muster folgte – alte Technologien wurden durch neue abgelöst, und Entwickler mussten Werkzeuge, Deployment-Prozesse und Sicherheitskonzepte neu lernen – durchbricht der Wechsel zur Künstlichen Intelligenz dieses Schema.

Denn KI bedeutet nicht nur, ein weiteres Toolset zu beherrschen, sondern:

• Probleme werden zunehmend durch KI gelöst, nicht mehr durch den Entwickler selbst Zeile für Zeile
• Die Rolle verschiebt sich: Kompetenz liegt nun in der Bewertung der KI-Lösung, im Refactoring von Ergebnissen und im Präzisieren von Anforderungen an die KI
• Das klassische Handwerk der Softwareentwicklung wird dadurch nicht obsolet, aber es wird ergänzt durch eine neue Kernkompetenz: Meta-Entwicklung – den Prozess, die Arbeit von Maschinen zu lenken, zu prüfen und sinnvoll einzuordnen

Das ist ein tiefer Eingriff in das Habitat von Entwickler.

Es kann sein, dass sich die Definition von Expertise in der Branche neu formt:

• Weniger: „Wie schreibe ich den besten Algorithmus?”
• Mehr: „Wie sichere ich, dass die von der KI generierte Lösung korrekt, wartbar und sinnvoll ist?”

Was ich gelernt habe

Die eigentliche Stärke in der Softwareentwicklung liegt nicht in Perfektion, sondern in kontinuierlicher Verbesserung.

Erfahrung ist ein Fundament – Expertise entsteht erst durch ständiges Anwenden, Hinterfragen und Weiterlernen.

Und weil sich Technologien, Methoden und Paradigmen regelmäßig neu erfinden, bleibt das Normal:

• Wir lernen nie aus
• Wir starten immer wieder neu
• Wir müssen lernen, mit diesen Soft-Resets umzugehen – nicht als Niederlage, sondern als Teil unseres Berufsbilds

Mit KI wird dieses Prinzip noch klarer: Wir stehen nicht nur vor einem weiteren Paradigmenwechsel, sondern vor einer Neudefinition der Rolle des Entwicklers. Wer diesen Wandel annimmt, wird nicht überflüssig, sondern gestaltet die Zukunft aktiv mit.

So betrachtet, sind wir alle Lernende – und bleiben es.