Warum Django in der AI-Ära wieder in den Fokus rückt

In der AI-Ära arbeitet die Frontend-Entwicklung mit AI zusammen, während das Backend an Bedeutung gewinnt – weshalb Django?

Im Jahr 2025 kündigte Microsoft aufgrund der Kosten, die mit Investitionen in AI verbunden waren, 6.000 Mitarbeiter und bemerkenswerterweise stammen 40% der betroffenen Angestellten aus der Software-Engineering-Abteilung. Dabei wurden nicht nur Verwaltungsstellen abgebaut, sondern auch die Zahl der Entwickler, die Code schreiben, wurde reduziert. Mark Zuckerberg von Meta hat ebenfalls darauf hingewiesen, dass wir die Realität nicht ignorieren können, dass "ein großer Teil des Codes, den wir schreiben, mittlerweile von AI übernommen wird".

Tatsächlich zeigen die Beschäftigungsstatistiken in den USA, dass die Anzahl der Programmiererstellen auf dem niedrigsten Stand seit 1980 gefallen ist, und die Anzahl der Stellenangebote für Entwickler auf Job-Plattformen um mehr als 35% zurückgegangen ist. Wir leben in einer Zeit, in der AI den Code schreibt. Entwickler werden immer mehr zur Zielscheibe von Umstrukturierungen.

Was sollten wir also inmitten dieser Veränderungen als zentrale Technologie betrachten? Ich denke, dass dieser Trend sogar zu einer Wiederbelebung von Frameworks wie Django führen könnte.

In den letzten Jahren hat sich die Trennung von Frontend und Backend als grundlegende Struktur für die Webentwicklung etabliert. Das Frontend besteht aus React, Vue und Svelte, während das Backend von leichtgewichtigen API-Servern wie FastAPI oder Firebase übernommen wird. Django wird zunehmend als "altes Full-Stack-Framework" wahrgenommen.

Ich denke, der Hintergrund dieses Trends liegt darin, dass Unternehmen, um Webanwendungen schnell auf den Markt zu bringen, Frontend und Backend klar trennen müssen, um parallel zu entwickeln. Frontend-Entwickler sind nicht mit der Systemarchitektur oder Datenmodellierung des Backends vertraut, während Backend-Entwickler oft zögern, tiefer in die CSS-, JS- und insbesondere die React-Ökosysteme einzutauchen. Tatsächlich empfinden viele Backend-Entwickler die Frontend-Arbeit als "lästig und kompliziert".

Vor diesem Hintergrund haben Unternehmen den Ansatz entwickelt, Frontend und Backend vollständig zu trennen, um Produktivität und Entwicklungsgeschwindigkeit zu maximieren. Das heißt, sie sehen es als effizienter an, eine gleichzeitige Entwicklung um APIs zu erstellen und sich auf ihre jeweiligen Fachgebiete zu konzentrieren. Vielleicht war diese Struktur eher eine zwanghafte Entscheidung für den Teambetrieb und die tatsächliche Produktivität, als ein natürlicher Fluss.

In letzter Zeit habe ich jedoch eine ganz andere Zukunftsvision. Mit der rasanten Entwicklung von AI wird das Frontend wahrscheinlich schnell automatisiert, und ich habe das starke Gefühl, dass sich das Spielfeld wieder in Richtung Django neigen könnte.

Frontend: Der Bereich, in den AI zuerst eindringen kann

UI-Design, Seitenlayout, responsives Styling, Komponenten-Kombination, Animationseffekte... Diese Aufgaben sind oft wiederholend und regelbasiert. GPT-gestützte Werkzeuge können mittlerweile Figma-Designs in Code umwandeln und sogar vorschlagen: "Mach mir eine Dashboard-Seite", wobei sie grundlegende Komponenten und Stile liefern.

Das bedeutet, dass das Frontend bereits von AI vom Assistenten zum tatsächlichen Hersteller übergehen kann. Es wird zwar keine vollständige Automatisierung geben, aber der Produktivitätsgewinn wird enorm sein.

In dieser Situation werden Unternehmen darüber nachdenken:

"Muss ich wirklich Frontend-Personal einstellen oder einen React-Server betreiben?"

Backend: Geschäftslogik bleibt nach wie vor menschliches Terrain

Das Frontend kann von AI schnell programmiert werden, doch das Backend nicht. Denn im Backend existiert die Geschäftslogik, die das Herzstück des Services darstellt und keine einfache Zusammenstellung von Komponenten ist.

Einfach gesagt, - das Frontend konzentriert sich auf "sichtbare Aspekte", während AI schnell Code aus vorhersagbaren Mustern zusammenstellen kann, - das Backend hingegen trägt die Verantwortung für "unsichtbare Aspekte", die die Essenz des Services gewährleisten.

Ein wichtiger Punkt hier ist:

AI kann gut regelbasierten Code schreiben, versteht jedoch nicht den Kontext und die Strategie des Services.

Deshalb bleibt das Backend ein Bereich, der immer noch hochrangige Urteilsfähigkeit und strukturelles Design erfordert. Solche Strukturdesigner sind nicht nur einfache Entwickler, sondern ähneln vielmehr einem Service-Architekten.

Damit solche Architekten in kleinen Teams das Gesamte abdecken können, muss das Framework entsprechend mächtig und integrativ sein. Genau hier entfaltet Django seine Stärken.

Das Backend gestaltet sich anders. Die folgenden Aufgaben erfordern nach wie vor menschliches Urteilsvermögen und Erfahrung:

• Datenmodell-Design (Normalisierung, Beziehungsstruktur)
• Authentifizierungs- und Autorisierungslogik
• Integration externer Systeme (Zahlungen, Benachrichtigungen, API von Drittanbietern)
• Performance-Tuning, Transaktionskontrolle
• Asynchrone Verarbeitung, Entwurf von Arbeitswarteschlangen (z.B. Celery)

Das heißt, AI kann helfen, jedoch nicht ersetzen.

Für kleine Teams oder Einzelentwickler wird Django unvermeidlich wieder an Bedeutung gewinnen

Dank der AI wird die Zahl kleinerer Entwicklungsprojekte zunehmen, wodurch Teams geschickter und schlanker werden. Das führt natürlicherweise zu folgender Überlegung:

"Muss ich wirklich alles selbst verwalten: React + FastAPI + Celery + Redis + Docker...?"

An dieser Stelle kommt Django ins Spiel.

• ORM: integriert
• Authentifizierungssystem: standardmäßig enthalten
• Administrationsbereich: automatisch generiert
• API ist mit DRF ebenfalls möglich
• Die Integration mit Celery wird ebenfalls umfassend dokumentiert

Egal, ob es sich um eine oder drei Personen handelt, Django deckt die meisten Backend-Arbeiten ab. Wenn man auch Templates verwenden kann, lässt sich sogar das Frontend teilweise lösen.

Wieder zurück zu Django? Die Ära dreht sich weiter

FastAPI ist ausgezeichnet. Ich mag es ebenfalls. Doch in einer Zeit, in der das Frontend von AI erstellt wird, könnte "das alles integrierende Django" möglicherweise zur idealen Wahl werden.

• "Funktioniert das auch mit Templates?" → Ja, das tut es.
• "Und API?" → Das funktioniert mit DRF.
• "Und Celery?" → Funktioniert großartig.

Zukünftig werden viele Teams darüber nachdenken:

"Wenn das Frontend automatisiert wird, was sollten wir dann vereinfachen?"

Die Antwort könnte Django sein. So schätze ich es ein.

Natürlich können Full-Stack-Frameworks wie Django auch im PHP-Bereich mit Laravel oder im Ruby-Bereich mit Rails und im JS-Bereich mit Next.js gefunden werden. Es gibt jedoch einen entscheidenden Unterschied.

Der technologische Mittelpunkt der AI befindet sich in der Python-Welt. Die meisten generativen AI-, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Frameworks basieren auf Python, und zukünftige Webdienste werden wahrscheinlich AI-Funktionen nahtlos integrieren können.