MCP, RAG, etc. und der Bedeutungsschwund

Vermutlich widerspricht niemand bei der Behauptung, dass sich in letzter Zeit viel im Software-Engineering verändert. Durch Künstliche Intelligenz tauchen viele neue Begriffe auf, die mal mehr, mal weniger viel Technik und Tiefe mit sich bringen.

Schon lange kommen mir Begriffe deutlich größer vor, als das, was nach kurzer Recherche tatsächlich damit gemeint (war).

Zu diesem Thema ist mir der Begriff Semantic Diffusion über den Weg gelaufen.

Martin Fowlers Semantic Diffusion von 2006 ist präzise und gerade wieder sehr aktuell. Seine These: Wenn ein Begriff populär wird, verliert er Bedeutung. Stille Post im großen Maßstab.

Er schrieb das über Agile und Web 2.0. Beim Lesen fühle ich mich in der oben genannten KI-Gegenwart erkannt.

Ähnlich wie beim bekannten Cloud-Meme – "There is no cloud; it's just someone else's computer" – fallen mir auch bei KI-Begriffen viele ein, die größer klingen, als sie sind:

RAG – Retrieval-Augmented Generation – ist ein konkretes Architekturmuster: Das Sprachmodell bekommt zur Laufzeit externe Dokumente, generiert damit bessere Antworten. Klar. Heute heißt jedes System mit Dokumenten und LLM irgendwie "RAG".

MCP – das Model Context Protocol – ist noch jung, aber die Verwässerung läuft. "Wir haben einen MCP gebaut" höre ich schon, wenn jemand ein proprietäres Plugin-System meint. Keine Verbindung zur Spezifikation.

KI-Betriebssystem ist Fowlers Semantic Inversion in Reinform – der Begriff bedeutet mittlerweile das Gegenteil seines Originals. Ein Betriebssystem koordiniert viele Prozesse auf stabiler Basis. Was gemeint ist: ein LLM mit ein paar Tools dran.

Martin Fowler war damals gelassen und das hat sich bewahrheitet. Object-oriented und Patterns haben überlebt. Die Bedeutung stabilisiert sich, spätestens wenn der Backlash kommt.

Bis dahin: nachfragen. Nicht missionarisch, aber konsequent. "Was meint ihr genau damit?" – meistens wird das Gespräch dann interessanter.

Fowler sagt: den Begriff nicht aufgeben, immer wieder neu erklären. Das einzige hilfreiche Mittel sind Worte. Das gilt heute genauso.

Im genannten Artikel wird Diffusion allerdings innerhalb einer technischen Community beschrieben. Bei KI-Begriffen läuft das anders: Sie verbreiten sich gleichzeitig in Entwickler*innenkreisen, Marketing und Presse – bevor sich eine gemeinsame Bedeutung überhaupt etablieren konnte.

Da die rasante Entwicklung erst angefangen hat, bleibt abzuwarten, wie und wann sich die Bedeutung der Begriffe rund um KI wieder schärft – oder ob das Nachfragen diesmal schneller hilft als der Backlash.