Es beginnt immer harmlos. Jemand tippt in ein Chatfenster: „Schreib mir einen LabVIEW-Code für eine Messwerterfassung mit Trigger und Filter." Die künstliche Intelligenz antwortet freundlich, umfassend, selbstbewusst - und liefert etwas, das aussieht wie ein Blockdiagramm, sich anfühlt wie ein Blockdiagramm und dennoch mit großer Wahrscheinlichkeit nicht funktioniert. Der Kollege, der es ausprobiert hat, sitzt jetzt seit drei Stunden vor dem Bildschirm und verschiebt Drähte. Er hätte den Code von Hand schneller geschrieben.

**Die Fassade sieht gut aus - der Kern ist leer**

Das Problem ist nicht, dass KI dumm wäre. Das Problem ist, dass sie überzeugend aussieht. Ein Sprachmodell, das LabVIEW-Code erzeugt, imitiert die Oberfläche der grafischen Programmiersprache: Kästchen, Drähte, Schleifenrahmen, Terminals. Was fehlt, ist das Datenflussprinzip selbst. LabVIEW ist keine Textsprache, die man Zeile für Zeile generieren kann. Es ist ein Datenflussmodell, in dem die Ausführungsreihenfolge nicht durch Befehle entsteht, sondern dadurch, wann Daten an Knoten ankommen. Ein Sprachmodell sieht die Pixel. Es versteht nicht den Fluss.

Dazu kommt: LabVIEW-Code existiert als Binärformat. Es gibt keinen verbreiteten offenen Standard, kein einfaches Textformat, das ein Modell ausgeben könnte und das die Entwicklungsumgebung direkt lädt. Was die KI liefert, sind Pseudobeschreibungen, Screenshots von Blockdiagrammen oder VIs, die mühsam nachgebaut werden müssen. Der Nachbau ist die eigentliche Arbeit - und die macht immer noch der Mensch.

**Warum textbasierte Sprachen hier im Vorteil sind**

Python, C, JavaScript: Diese Sprachen bestehen aus Text. Ein Modell kann sie erzeugen, ein Compiler kann sie prüfen, ein Testlauf kann sie validieren. Die Rückkopplungsschleife ist kurz. Bei LabVIEW bricht diese Schleife auseinander. Es gibt keinen Compiler in der Schleife, der der KI sagt: „Das war falsch, versuch es anders." Die Maschine rät ins Blaue, und der Mensch zahlt die Rechnung mit Zeit.

Projekte wie der experimentelle „G-CLI-Zugang" oder einzelne Forschungsansätze, Blockdiagramme aus natürlicher Sprache zu generieren, existieren. Sie bleiben Demonstratoren. Sie funktionieren für demonstrative Beispiele - ein Taschenrechner, ein Blinklicht - und scheitern an realer Komplexität: Versionskonflikte, Hardwaretreiber, Timing-Regeln, Realzeit-Anforderungen und dem Umstand, dass jede Messanlage ihre Eigenheiten hat, die in keinem Trainingskorpus steht.

**Die Verführung und ihre Kosten**

Die eigentliche Gefahr ist nicht der kaputte Code. Es ist die Verschiebung der Kompetenz. Wer jahrelang Blockdiagramme gezogen hat, entwickelt ein Gespür für Datenfluss, Race Conditions und Speicherzuordnung. Dieses Gespür entsteht durch Fehler, durch Debuggen, durch Freitagabende vor laufender Messung. Wer diese Phase überspringt, weil die KI ja „schnell was zusammenbaut", hat später niemanden im Haus, der beurteilen kann, ob das Ergebnis stimmt. Und ein Messsystem, das falsch misst, fällt nicht laut auf. Es fällt leise auf - in den Daten.

Dazu kommt die Frage der Verantwortung. Wenn ein generiertes VI eine Messkette falsch takten lässt und dadurch ein Prüfling durchgeht, haftet niemand auf die KI. Es haftet der, der es ausgeliefert hat. „Die Maschine hat es so generiert" ist keine Verteidigung, die eine Auditierung übersteht.

**Was stattdessen geht**

Die vernünftige Arbeitsteilung sieht so aus: Die KI erklärt Konzepte, schlägt Architekturen vor, hilft bei Formeln, entwirft Zustandsmaschinen als Textbeschreibung. Der Mensch setzt um, prüft, testet, dokumentiert. Das ist kein Rückschritt, sondern ehrliche Arbeitsteilung - die Maschine denkt laut, der Ingenieur entscheidet. Genau wie früher, nur mit besserem Nachschlagewerk.

Der Comic, der zu diesem Artikel gehört, zeigt das Dilemma in einem Bild: der Nerd vor drei Monitoren, die KI antwortet „Selbstverständlich!", und irgendwo im Hintergrund flackert der Zweifel. Der Zweifel hat recht. LabVIEW von der KI schreiben zu lassen ist wie Navigation vom Beifahrer, der noch nie dort war: Die Richtung stimmt ungefähr, die Abzweigung kommt zu früh, und die Brücke ist eine Fähre. Man kommt manchmal an. Aber man sollte nicht damit rechnen.