Autor
Philipp Erler
IT-Projektleiter
Grundlagen der künstlichen Intelligenz
Künstliche Intelligenz wird vorwiegend für Dienste, Systeme oder Maschinen verwendet, die mit menschenähnlicher Intelligenz komplexe Aufgaben ausführen, lernen, Schlüsse ziehen und sich an neue Situationen anpassen sollen. Zwei Hauptzweige der KI sind das maschinelle Lernen (ML) und das sogenannte “tiefe Lernen” (Deep Learning). ML ermöglicht insbesondere ein Lernen aus Daten mit dem Ziel, Vorhersagen zu treffen oder Muster zu erkennen. Der Deep Learning-Ansatz basiert auf mehrschichtigen, neuronalen Netzen, die ähnlich zur Funktionsweise des menschlichen Gehirns Informationen aus Daten extrahieren, um Zusammenhänge zu erkennen und Rückschlüsse ziehen zu können. Deep Learning hat seine Stärken insbesondere in der Erkennung komplexer Muster in großen Datenmengen.
„Künstliche Intelligenz (KI) ist die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren. KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umwelt wahrzunehmen und Probleme zu lösen, um ein bestimmtes Ziel zu erreichen. (…) KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen analysieren und autonom arbeiten.“ (Europäisches Parlament)
Potenziale und Herausforderungen von KI in der Softwareentwicklung
KI-Technologien bieten enorme Potenziale zur Steigerung der Effizienz bei der Entwicklung von Software. Die Entwicklungskosten können reduziert werden, indem die Softwareentwickler KI-Tools direkt in der Entwicklungsumgebung verwenden können. Dadurch erhält der Entwickler für die jeweilige Stelle an der er arbeitet, Vorschläge, was als nächstes programmiert werden muss. Zudem sind die KI-Tools bereits heute in der Lage, Methodenrümpfe und Logikbausteine selbst zu implementieren. Dies spart Entwicklungszeit, was sich direkt auf die Kosten und den Zeitplan auswirkt. Generell können durch den Einsatz von KI-Tools repetitive und zeitintensive Aufgaben automatisiert werden.
Gleichzeitig zahlt die Technologie auf die Qualität ein. Fehler bei der Programmierung, die Sicherheitsprobleme oder Fehlfunktionen zur Folge haben können, werden durch die KI-Tools entlarvt und dem Entwickler eine alternative Lösung vorgeschlagen. Auch bei Änderungen an der Software, dem sogenannten Refactoring, stellen die KI-Tools die Fehlerfreiheit sicher, was zu größerer Flexibilität führt. Dies zahlt direkt auf eine höhere Softwarequalität bereits bei der Entstehung eines Programms ein, was sich in einer geringen Rücklaufquote von Tickets bei der internen Qualitätssicherung ablesen lässt.
Ein weiterer Anwendungsbereich ist die Nutzung von KI-Tools bei der Qualitätssicherung. So kann die Technologie beispielsweise bereits heute beim Code-Review, beim Testing, bei der Fehlererkennung und -behebung sowie bei der Optimierung von Algorithmen unterstützen. Dadurch können Softwareentwickler ihre Zeit und Ressourcen auf komplexere und wertstiftendere Aspekte der Softwareentwicklung konzentrieren.
Automatisierte Code-Generierung und -prüfung
KI ermöglicht bereits heute die Generierung und Überprüfung von Quelltext bei der Softwareentwicklung. Die Erfahrungswerte zeigen eine signifikante Reduktion des Entwicklungsaufwands und eine Steigerung der Effizienz im gesamten Projekt. KI-Systeme sind in der Lage, aus bestehenden Codebasen zu lernen. In Interaktion mit dem Entwickler sind sie zudem in der Lage, eigenständig Quelltext zu generieren, der die spezifischen Anforderungen des jeweiligen Kontextes umsetzt. So erkennt die KI beispielsweise, dass eine Methode Daten über eine API bereitstellen soll und ermöglicht per Klick die Erstellung einer Methode zur Datenbankabfrage oder zur Konvertierung der Daten in ein JSON-Format. Dies reduziert nicht nur den manuellen Aufwand bei der Codeerstellung, sondern verbessert auch die Konsistenz und Qualität des Codes. Dies erhöht auch die Zufriedenheit bei den Softwareentwicklern, da sie sich auf das wirklich Wichtige konzentrieren können. Intelligenten KI-Systeme bieten bei entsprechendem Training des Modells auch Lösungsvorschläge an, die auf historischen Daten von bestehenden Schwachstellen und Sicherheitslücken etablierter Systeme beruhen.
Darüber hinaus bieten KI-basierte Tools zur Codeprüfung eine effiziente Möglichkeit, Code auf Fehler, Schwachstellen und Optimierungspotenziale zu analysieren. Diese Tools können komplexe Algorithmen nutzen, um Codezeilen zu verstehen und zu bewerten, was zu einer signifikanten Reduzierung von Bugs und Sicherheitslücken führt. Intelligente Systeme können große Mengen an Code effizient durchsuchen, ungewöhnliche Muster erkennen und nicht nur vorhandene Fehler identifizieren, sondern auch potenzielle Problembereiche vorhersagen, bevor sie zu echten Fehlern werden. Diese proaktive Fehlererkennung ermöglicht es Teams, präventive Maßnahmen zu ergreifen und die Softwarequalität zu verbessern. Durch maschinelles Lernen verbessern sich diese Systeme kontinuierlich und bieten mit der Zeit immer präzisere Empfehlungen. Im Bereich der Cybersicherheit helfen KI-Systeme dabei, Bedrohungen und Anomalien in Echtzeit zu erkennen, was die Fähigkeit von Organisationen verbessert, auf Sicherheitsvorfälle zu reagieren. Besonders bei der Verwaltung sensibler Daten, kann dies langfristig zur Vermeidung von Sicherheitsvorfällen und dem damit einhergehenden Reputationsschaden beitragen.
Werden Softwareentwickler durch KI ersetzt?
Werden alle Softwareentwickler arbeitslos? Die Befürchtung, dass KI Softwareentwickler ersetzt, ist ein häufig diskutiertes Thema. Während KI bestimmte Aufgaben automatisieren kann, wird sie in absehbarer Zeit die Kreativität, Intuition und das kritische Denken von menschlichen Entwicklern nicht vollständig ersetzen können. Vielmehr verändert KI die Rolle des Softwareentwicklers, indem sie ihn befähigt, sich auf kreativere, strategischere und komplexere Problemlösungen zu konzentrieren. Der Tätigkeitsbereich eines klassischen Softwareentwicklers wird sich folglich in Teilen verlagern, aber ihn keineswegs substituieren. In der modernen Softwareentwicklung werden Ihre und unsere Mitarbeitenden aufgrund vorgeschlagener Code-Artefakte der KI nicht mehr den gesamten Code schreiben müssen. Vielmehr werden Sie den durch die KI generierten Code prüfen und unter Umständen anpassen müssen, um das Modell weiter zu trainieren. Die freigewordene Zeit können sie nun für anderweitige Tätigkeiten nutzen, wodurch die Effizienz der Softwareentwicklung gesteigert wird. Die Frage, ob wir noch coden müssen, wird somit nicht durch das Aussterben der klassischen Programmierung beantwortet, sondern vielmehr durch die Evolution der Aufgaben, die Programmierer übernehmen.
“Kinder sollten nicht mehr Programmieren lernen.”, Jen-Hsun Huang, CEO Nvidia, 12.02.2024 auf dem World Government Summit.
KI als Werkzeug in der Softwareentwicklung
In der modernen Softwareentwicklung spielen fortschrittliche KI-Tools eine entscheidende Rolle. Sie unterstützen Entwickler bei einfachen sowie komplexen Aufgaben, von der Optimierung des Codes und Autovervollständigung bis hin zur Vorhersage von Benutzerverhalten. Tools wie GitHub Copilot, Tabnine, Amazon CodeWhisperer, Replit oder AskCodi erleichtern die Erstellung von Programmcode sowie die Qualitätssicherung von Softwarecode. Jedes Tool hat hierbei seine eigenen Vor- und Nachteile, die es individuell in Abhängigkeit des Einsatzgebietes zu prüfen gilt.
Ausblick
Die Integration von künstlicher Intelligenz in die Softwareentwicklung stellt einen signifikanten Fortschritt dar, der das Potenzial hat, die Branche grundlegend zu verändern. Durch die Nutzung von KI, können Entwickler nicht nur ihre Arbeitsprozesse effizienter gestalten, sondern auch innovative Produkte und Dienstleistungen schaffen, die besser auf die Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer abgestimmt sind. KI wird die Softwareentwickler also nicht ersetzen, sondern vielmehr dazu befähigen effizienter Softwarelösungen bereitzustellen. Hierbei darf eine kritische Überprüfung der durch KI erzeugten Code-Bestandteile nicht vernachlässigt werden, da solche Modelle unter anderem durch den Bias-Effekt (fehlerhafte Trainingsdaten) nicht von Fehlern freigesprochen sind. Es bedarf in der letzten Instanz also die Ressource „Mensch“ zur Validierung und Qualitätssicherung der KI-generierten Codekomponenten.
Fazit
Die kontinuierliche Erforschung und Entwicklung neuer KI-Technologien und -Tools wird die Entwicklung von Individualsoftware grundlegend verändern. Bereits heute führen KI-Tools zu einer signifikanten Steigerung der Effizienz in der Softwareentwicklung bei gleichzeitig besserer Qualität. Dies wirkt sich positiv auf die Zufriedenheit der Softwareentwickler aus. In der Zukunft wird KI die Rolle des Softwareentwicklers verändern, weil er sich vermehrt auf den kreativen, schöpferischen Teil seiner Arbeit konzentrieren kann und sich weniger um das eigentliche Coden kümmern muss. Die Entwicklung ist für sämtliche Stakeholder in der Softwareindustrie relevant. Der Einsatz von KI bei der Softwareentwicklung ist bereits heute wettbewerbsentscheidend – dabei hat die Reise der Innovation und des Fortschritts durch KI gerade erst begonnen. Wir setzen KI bereits heute erfolgreich in vielen Projekten ein und begleiten Sie gerne bei dieser Reise – nutzen Sie hierfür einfach unser Kontaktformular!
