Das Versprechen
In seiner Abschlussrede vom Mai 2026 bezeichnet Steve Wozniak „Actual Intelligence“, also tatsächliche Intelligenz, als wichtigsten Mehrwert neuer Ingenieure (Business Insider). Modelle wie GPT-5 und Claude 4.5 Opus sind inzwischen Standardinfrastruktur. Dennoch wächst in der Branche der Widerstand gegen eine vollständige Abhängigkeit von LLMs, weil sie systemische Stabilitätsprobleme verursacht.
Unter der Haube
Die technische Schuld erreicht eine kritische Schwelle: Unternehmen kämpfen mit „implodierenden Codebasen“, die durch unkontrollierten LLM-Output entstehen (HN Comment 3). KI-generierte Python-Skripte funktionieren in der Hardware-Automatisierung derzeit gut. Die Softwarebranche tut sich jedoch schwer, große Systeme zu warten, die überwiegend von generativen Modellen gebaut wurden.
- Zwischen Tech-Größen ist ein öffentlicher Konflikt entstanden: Wozniaks menschenzentrierter Ansatz steht im Gegensatz zu Eric Schmidts jüngster Kritik an Absolventen (HN Comment 1).
- Branchendaten zeigen ein Paradox: Studierende nutzen LLMs als Abkürzung im Studium und fürchten zugleich die daraus folgende Abwertung ihrer beruflichen Rolle (HN Comment 4/5).
- Unternehmen reagieren auf technische Schuld durch LLM-generierten Code mit „wöchentlichen KI-Regeln“, um den Output und die Codequalität der Mitarbeitenden zu überwachen (HN Comment 3).
Unsere Einschätzung
Wozniak hat recht, auch wenn seine Begründung pragmatischer ist, als seine Rede vermuten lässt. GPT-5 und Claude 4.5 Opus können Masse erzeugen, aber sie können die architektonische Integrität eines wachsenden Systems nicht sichern. Wir treten in eine Phase des „LLM-Verfalls“ ein, in der die Behebung generierter Halluzinationen mehr kostet als das ursprüngliche Schreiben durch Menschen. Wenn Sie CTO sind, ist „Actual Intelligence“ Ihr einziger Schutz vor einer Codebasis, die sich praktisch selbst in eine Sackgasse schreibt. Lassen Sie den Hype um Vollautomatisierung links liegen und setzen Sie für jede Zeile Kernlogik einen Menschen ans Terminal.