… und die KI wird ja auch immer besser. Warte da mal 1 oder 2 Jahre, was dann alles so geht 
Du beschreibst es sehr gut: Es braucht einen Menschen als Projektleiter, die eigentliche Programmierarbeit (das, was vorher das Team mit mehreren Programmierern gemacht hat) wird von der KI erledigt.
Ich möchte da auch daran erinnern, dass es LLMs sind und das Programmieren ist in guten Teilen das Erlernen einer Sprache und das Verstehen der Logik dahinter, also Mathe und Sprache - daher sollte auf Dauer das Programmieren für KIs auch machbar sein, aber eben nicht unbedint der kreative Teil. Daher ja, ein Projektleiter ist sicher (zumindest auf absehbare Zeit) notwendig.
Gleichzeitig hat die KI natürlich einen riesigen Wissensschatz, ob nun die ganzen Projekte auf Git, die Millionen an Posts auf Stack Overflow, die ganzen Dokumentationen etc. - für sich betrachtet dürfte es für jedes Problem eine Lösung kennen, es muss sie nur in dem riesigen Schatz an Daten finden. Aber wie gesagt, da wird die KI stetig besser, weil eben nicht nur „was den höchsten Prozentwert hat muss stimmen“ folgt, sondern zunehmend auch weniger wahrscheinliche Lösungen hinterfragt und mit in die Planung einbezieht. Ich bin da ganz bei Dirk - in 1-2 Jahren dürfte das noch viel besser sein.
Genau so sehe ich es auch. Wenn ich den Code nicht ansatzweise selbst kontrollieren kann und keinerlei Erfahrung mit der Materie habe, dann würde ich nicht das Kernstück meines ECommerce Unternehmens blind der KI überlassen. Wenn jemand mit einer gewissen Erfahrung das Ganze umsetzt, der am Anfang den 100% richtigen Input gibt, Zwischenergebnisse kontrollieren kann und auch am Ende weiss, wie es etwa aussehen sollte, dann ist das schon was anderes.
Auch wenn es sich bei vielen hier erstmal so easy peasy anhört und die KI ja auch wirklich viel möglich macht. 
Also, mal ehrlich jetzt.
Niemand hier würde jetzt auf die Idee kommen von einer KI eine Software für die Steuerung einer Mondlandefähre zu programmieren.
Jeder hier hat doch eine gewisse Erfahrung in Sachen E-Commerce.
Demnach hat jeder der seit ein paar Jahren mit plenty oder einem anderen System arbeitet Kenntnisse von dem worauf es ankommt und kennt seine Anforderungen genau.
Ein Mitarbeiter der sich nur um Kundenanfragen kümmert ist von vorn herein dafür ungeeignet.
Und wenn ich selbst nicht weiß wie das Widerrufsrecht im B2C funktionert, dann sollte ich mir lieber einen Fließbandjob suchen und nicht mit einer KI an einer Software basteln.
Es ist eine Entscheidung die von den Köpfen mit genügend Schmalz im Hirn zu treffen ist und die definieren den Umfang sicherlich ganz genau. Da bin ich mir sicher.
Darüber muss man nicht ansatzweise diskutieren.
MfG Christian
Um das mal aus der Perspektive eines Softwarenentwicklers zu beleuchten. Anfangs (also 2024) habe ich mal aus Spaß hier und da ein LLM etwas prüfen oder schreiben lassen. Kleinere Einweg-Skripte oder auch mal einen stark eingeschränkten Teil einer Funktion. Das war in der Regel fehlerbehaftet und ich hätte das nie direkt auf den Code losgelassen.
Dann hatte ich ein etwas kniffligeres Datenumformungsproblem in JS und wusste, dass ich es hinbekomme, aber es dauern würde bis es steht. Also mal LLM darauf losgelassen. Von eher unbeholfenem Code, der aber funktionierte zu einer Version, die ich selbst erst nach mehreren Minuten voll durchstiegen hatte, waren es nur wenige Prompts mit Stichwörtern wie „elegant“ und „performant“. Der Code war also stilistisch schön, sauber und performte sehr gut – was in JS ja auch eher Kunst ist. Damit ich das später noch warten können würde, habe ich die KI das noch mit Code-Kommentaren zupflastern lassen.
Ab da habe ging es erst mal so weiter mit mal mehr, mal weniger Erfolg. Stückweise durfte das jeweilige LLM auch direkt Code schreiben oder anpassen. Alles noch unter voller Review jeder einzelnen Zeile. In der Phase würde ich nicht behaupten, dass es wirklich eine Zeitersparnis war, ein LLM zu nutzen. Aber man spürte, wie die Fähigkeiten besser wurden. Hier und da musste man auch wissen, wie man Prompts formuliert, damit überhaupt etwas Sinnvolles herauskommt.
Fast forward Stand heute: Ich bin Projektleiter mit mehreren LLM-Kollegen, die Code schreiben, Reviews machen, Tests ausführen, Umsetzungspläne schreiben und verfeinern usw. usf.
Keine Ahnung, was genau dazwischen passiert ist. Aber es ging schnell. Meine Arbeitsweise hat sich grundlegend verändert und die Arbeitsumgebung ist natürlich auf die LLMs angepasst – was aber auch mir zugutekommt. Der Code ist besser dokumentiert und mit Tests abgesichert – auch wenn ich mich vorher immer bemüht habe. Selbst im Vergleich zu „früher“ mit mehreren menschlichen Kollegen bei einem anderen Arbeitgeber, die alle richtig gute Entwickler waren, würde ich behaupten, dass der mit LLM erzeugte Code mit allem drum und dran wahrscheinlich besser dasteht.
Und auch nicht zu unterschätzen: Ein Projekt wie Odoo + Entreprise + weitere Module kann man selbst mit den besten Tools kaum überblicken. Ich bin froh, dass ich mich da anfangs selbst und mit LLM-Unterstützung durchgewühlt habe. Dadurch habe ich grundlegende Konzepte und Flows verstanden. Mit LLM ging das halt deutlich schneller. Ein LLM durchdringt eine so umfangreiche Codebasis in Breite und Tiefe extrem schnell und genau. Bei Bedarf sucht es noch online, in Repositories, Commit-Historien, … alles so nebenbei. Dinge, für die man früher Stunden oder Tage gebraucht hätte.
Bedenklich find ich trotzdem die Menge an Code, die sich in kurzer Zeit anhäuft. Da muss man immer wieder Struktur reinbringen und diese auch gezielt fordern. Nicht jeder Code gefällt mir. Ich lese aber auch nicht mehr alles – und schon gar nicht zeilenweise.
Haut ein LLM auch mal voll daneben? Ja, immer noch. Das ist aber bei menschlichen Entwicklern nicht anders. Mehrere Module sind bei mir in der Tonne gelandet oder wurden quasi komplett neu geschrieben, weil es auch mit viel Aufwand und Zeit nicht so wurde, wie es sein sollte. Da hilft – genau wie „früher“ – manchmal nur, dass man zwei Schritte zurück macht und es sich aus einer anderen Perspektive anschaut.
Lange Rede, kurzer Sinn: Die Projekt-(Management-)Erfahrung macht sich bei der Arbeit mit LLM bezahlt – und natürlich auch, dass ich richtig entwickeln (nicht nur programmieren) gelernt habe.
Anmerkung: Ich verwende „LLM“ statt des üblichen „KI“, weil es eben immer noch keine KI ist. Polemisch ausgedrückt wird eine riesige Menge an Daten gegen schlaue Mathematik geworfen und dann durch Clickworker in armen Ländern auf Hochglanz poliert. Wobei die mathematischen Grundlagen recht spannend sind: Large Language Models: Die Mathematik hinter Transformers | heise online
Ich habe im März durch meine KI Weiterbildung begonnen mich intensiv mit dem Thema zu beschäftigen. Was in der Zeit passiert ist und wie sich die LLMs weiterentwickelt haben ist immens. Sehr vieles was im März noch galt bzgl. Schwächen der Technologie ist heute schon kein Thema mehr. Dadurch hat sich die Arbeitsweise mit KI auch sehr verändert und das innerhalb weniger Monate.
Wir haben den neuen plentyOne Vertrag unterschrieben. Allerdings bauen wir uns auch immer mehr Einzelteile für unser Tagesgeschäft mit KI selbst. Wir schalten so manche Funktionen in Plenty ab, um die Arbeiten mit eigenen scheduled workern in Eigenregie zu übernehmen. Das führt teilweise zu erstaunlichen Umsatzsteigerungen weil wir Anbindungen nun endlich so haben wie der externe Partner das braucht - nicht limitiert und un-improved wie Plenty sie vor 10 Jahren mal gebaut hat.
Wir finden derzeit die Kombi aus plentyONE und den Möglichkeiten die uns eigene KI Automation bietet sehr charmant. Wir erleichtern uns div. Prozesse, wir können Schwächen von plenty ganz gezielt ausmerzen und wir werden auch Totalausfälle wie gestern (es war nicht ganz tot aber seeehr langsam…) in absehbarer Zeit problemlos abfedern - die Grundgerüste dafür (im Wesentlichen eine riesige Spiegel-Datenbank für Plenty sowie Redundanz-Anbindungen an für uns wesentliche externe Systeme) haben wir bereits gebaut und können somit künftig jedenfalls in einem Notfallmodus erstmal normal weiterarbeiten auch wenn Plenty nicht geht.
Ein komplett eigenes ERP zu bauen habe ich mir auch schon überlegt, es ist mir aber aktuell noch zu früh dafür.
Ich finde das Projekt und den Mut von @Christian aber superspannend. Es freut mich sehr, dass das für euch klappt, das ist ein schöner Feature-Proof case, der nachweist dass der Gedanke machbar ist.
Grüße
@s_f na wenn du schon soweit bist, bin ich fest überzeugt davon das du in absehbarer Zeit plenty ausknipsen wirst weil du dir immer wieder die frage stellen wirst, warum du dann plenty überhaupt noch bezahlst.
Ich kann mir sogar vorstellen, das die KI dich das in ein paar Monaten fragen wird…
MfG Christian
@s_f das Problem bezüglich „immer mehr Funktionen von Plenty auslagern“ ist, dass der komplette Umsatz immer noch durch Plenty läuft, und Kosten verursacht - egal wie wenig Plenty genutzt wird.
Sparen kann man, sobald Umsatz eben nicht mehr, oder nur teilweise, durch Plenty läuft. Wenn man etwa FBA Aufträge gar nicht mehr in Plenty importiert (Rechnungen kann auch Amazon selbst oder ein billigeres Tool erstellen), oder wenn man manuelle Aufträge (hohe Werte) mit einem anderen System verrechnet.
Ich sehe schon einen Nutzen darin, dass Aufträge in einem etablierten System liegen (gut getestet etc.), aber das könnte natürlich ein vergleichsweise billigeres System sein (wo etwa xx eur pro Nutzer/Monat verrechnet werden, und nicht xxxx eur weil die Kosten vom Umsatz abhängen).
Ja da hast Du natürlich recht! Ich bin aber gar nicht primär auf dem Einspar-Gleis unterwegs sondern erstmal auf dem Gewinnmaximierungs-Gleis. Das ist mir viel wichtiger.
Aber ja, ich denke auch, dass plentyONE beim Fokus auf den GMV da einen Fehler macht, weil schlichtweg ein Anreiz entsteht, manche Dinge aus Plenty abzuziehen.
Es geht in erster Linie nicht um die Ersparnis, sondern um maximale Freiheit. Das es auch noch weniger kostet ist zusätzlicher Gewinn den du wieder in Ware und Technik in der Firma investieren kannst. Es kommt natürlich immer darauf an über wieviel man da redet.
MfG Christian
So von wegen „Bye Bye Plenty“. Zum Abschied einfach das System 24 Stunden zu früh abgedreht. Danke für nichts, plenty!
Hier mal die Zahlen für die Startseite und für eine Artikelseite mit über 200 Varianten:
Mit Plenty wäre das niemals auch nur Ansatzweise möglich gewesen.
Und da muss ich gleich dazusagen, das wir zu Plentyzeiten den Shop nur marginal ausgestattet haben um überhaupt halbwegs akzeptable Zahlen zu bekommen.
Interessant ist auch das mir sogar da Google Merchant Center die neuen guten Zahlen direkt positiv anzeigt und bewertet.
Was das bringt, wird das bevorstehende Weihnahctsgeschäft zeigen.
MfG Christian
Klingt Tool, ist aber sehr naive. Ich würde das System auf keinem Fall nutzen (und ich bin kein Plenty Freund ) :
- Sicherheitslücken
- Datenschutz & DSGVO
- Wartbarkeit & „Spaghetti-Code“
- Performance-Engpässe
- Fehlende Fehlertoleranz (Resilienz)
- Business- & Betriebrisiken
- Versteckte Komplexität
- Anpassung an gesetzliche Anforderungen
- und und und
Entscheident: Und für das alles haften Sie selbst und nicht Plenty!
Maximale Verwendung: Prototype für Demo Zwecke und Diskussion der Anforderungen
Vieles davon kann wohl eine KI noch besser, als ein Mensch, der sich erst alles zurecht suchen muss - wenn man auch noch eine andere KI dazu hat, die den Code kontrolliert, um so besser wie ich finde.
Die Rechnung schickt man dann an Anthropic? Und Rechtliche Konsequenzen übernehmen die dann auch?
Alles selber machen ist schon ziemlich riskant. Hätte da auch eher auf ERP-Next aufgebaut, einfach um eine solide Basis zu haben, aber no risk no fun.
Hallo Jan,
@jan-kjvertrieb dank KI kann ich mir die Kosten auch leisten… 
Glaubst du ernsthaft das Plenty rechtssicher ist?
Schickst du im Falle eines Falles einen gelben Brief weiter zu Plenty?
MfG Christian