Softwares mit Künstlicher Intelligenz werden unter anderem in der Softwareentwicklung eingesetzt. Während die KI-Systeme heute bereits faszinierende Möglichkeiten der Code-Generierung bereithalten, könnten die Modelle in Zukunft umfangreichere Lösungen liefern und die Softwareentwicklung maßgeblich revolutionieren.
So werden die KI-Softwares die menschlichen Fertigkeiten auch in Zukunft nicht ersetzen. Allerdings kann die nächste Generation der Systeme mit Künstlicher Intelligenz sowohl auf der technischen als auch auf der kreativen Ebene neue Möglichkeiten bereithalten. Doch wie nimmt die Künstliche Intelligenz Einfluss auf die Softwareentwicklung? Welche Herausforderungen lassen sich derzeit benennen? Und wie werden sich die zukünftigen KI-Softwares von den aktuellen Versionen unterscheiden?
Inhaltsverzeichnis
Wie verändert KI den Prozess der Softwareentwicklung?
Bei der Künstlichen Intelligenz, kurz KI, handelt es sich um eine Technologie, die menschliche Intelligenz nachahmt, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Das Ziel der KI ist es, Maschinen zu entwickeln, die eigenständig denken, lernen, Probleme lösen und Entscheidungen treffen können. Beim Einsatz der KI in der Softwareentwicklung geht es um die Ausführung diverser Aufgaben, die normalerweise von menschlichen Softwareentwicklern ausgeführt werden. Durch die Artificial Intelligence (AI) werden diese Prozesse vereinfacht.
Unterschieden wird die AI in Narrow AI und General AI. Erstgenannte beschreibt Systeme, die für eine spezifische Aufgabe konzipiert wurden. General AI wiederum kann auf Basis von Deep Learning dazu lernen. Dabei ist diese nicht auf ein Themenfeld beschränkt. Durch KI in der Softwareentwicklung kann es Unternehmen gelingen, wiederkehrende Prozesse zu vereinfachen und automatisiert zu realisieren. Dies führt dazu, dass der Mensch sich auf zentrale Aufgabenbereiche fokussieren kann. Die Maschine übernimmt die Routineaufgaben.
Insbesondere Tools, die auf dem maschinellen Lernen basieren, können in diesem Kontext eingesetzt werden. Bei den Prozessen kann es sich um die Autovervollständigung oder das Auffüllen von Boilerplate-Codes handeln. Darüber hinaus eignen sich KI-Tools für die frühzeitige Fehlererkennung. Auch Bugs können so rechtzeitig ermittelt werden. Hier greifen die KI-gesteuerten Entwicklungswerkzeuge auf Code-Datenbanken zurück. Sie ermitteln Muster, die Fehler begünstigen. Außerdem präsentieren die Tools hilfreiche Lösungsvorschläge und alternative Vorgehensweisen. Dies gelingt bereits vor der Implementierung des Codes.
Des Weiteren können KI-Tools die Code-Qualität signifikant verbessern. Im Zuge von Code-Review-Prozessen erkennen diese nämlich Stilbrüche, Inkonsistenzen und Sicherheitslücken zuverlässig. Das Fehlerpotenzial sinkt und die Coding-Standards können eingehalten werden. Die intelligenten Systeme, auch KI-Copilots genannt, können sogar bei der Ideen-Generierung eingesetzt werden und die Kreativität steigern. So zeigen die Systme neue Ansätze auf, die der KI-Entwickler austesten kann. Die Tools können beispielsweise neue Bibliotheken und Frameworks ermitteln, die der Software-Entwickler nicht berücksichtigt.
Zudem lernt das KI-Tool stetig. Durch die Überwachung des Nutzerverhaltens generiert die Software Daten, die dabei helfen, personalisiert Vorschläge bereitzustellen. Das Tool passt sich somit an das Verhalten des Nutzers an. KI-Softwares können überdies als Lernplattformen fungieren. Mit ihrer Hilfe erlernen Entwickler unter anderem neue Sprachen. In diesem Kontext nehmen die Tools eine Tutor-Rolle ein und schulen den Nutzer durch interaktive Übungen.
Welche Herausforderungen stellen sich beim Einsatz von KI in der Softwareentwicklung?
Neue KI-Werkzeuge in etablierte Prozesse einbinden: Die Implementierung neuer KI-Werkzeuge kann sich als Herausforderung erweisen. Dies gilt insbesondere, wenn das interne Team über keine Kenntnisse über die Tools verfügt. Zudem beruht das Maschinelle Lernen auf großen Datensätzen. Stehen diese nicht zur Verfügung, kann die KI-Software keine nützlichen Ergebnisse generieren. Interne Teams müssen die Daten somit zunächst sammeln und verwalten.
Um ein effektives Qualitätsmanagement zu gewährleisten, müssen sich die Entwickler zudem mit der Software vertraut machen und diese verstehen lernen. Erst im Anschluss können die Nutzer mittels KI überprüfen, ob ein Code von der Künstlichen Intelligenz korrekt ausfällt und optimal funktioniert.
Eine weitere Schwierigkeit: Zu Zeiten der Implementierung können sich interne Teams gegen die Zuhilfenahme der KI-Tools aussprechen. Hier ist es von Bedeutung, die Bedenken der Mitarbeiter ernstzunehmen. Gleichzeitig sollte transparent kommuniziert werden, dass KI-Systeme die Softwareentwickler nicht ersetzen, sondern Hilfestellung im Arbeitsalltag leisten. Erfahren die Mitarbeiter Unterstützung seitens des Unternehmens und wird eine positive Unternehmenskultur gelebt, kann die Akzeptanz der KI-Modelle steigen.
Deswegen ist zu berücksichtigen: KI-Modelle können unterstützend eingesetzt werden. Allerdings weisen diese Grenzen auf. Die KI-generierten Programmiersprachen müssen Softwareentwickler aus diesem Grund gründlich prüfen. Dies ist insbesondere bei Large Language Models, kurz LLMs, der Fall.
Andrei Popov, technischer Leiter für Maschinelles Lernen bei Vention, einem Partner für individuelle Softwareentwicklung, erläutert: „Die Notwendigkeit, von der KI generierte Snippets Korrektur zu lesen und die Existenz der für die Codegenerierung verwendeten API zu überprüfen, erhöht die Komplexität zusätzlich. Ich wette, dass alsbald fast alle Ingenieure KI-Copilots nutzen werden, weil sie Zeit sparen und die Fähigkeit haben, erste Projektideen zu entwickeln und die Kreativität zu fördern. Die KI-Software wird sich weiter verbessern, aber es ist unwahrscheinlich, dass sie auf der aktuellen Wiederholung von LLMs basiert: Sie vertragen sich nicht mit den strengen Regeln der Programmiersprachen.“
Wichtig ist, dass das jeweilige Unternehmen ausreichend Zeit einplant, damit sich die Teams mit den KI-Modellen vertraut machen kann. Auch die Entwicklung und das Training der KI-Systeme kann viel Zeit und Ressourcen in Anspruch nehmen. Wird dieser Faktor berücksichtigt, können die Modelle alsbald effektiv in der Softwareentwicklung eingesetzt werden. Ein zentrales Augenmerk gilt dem Datenschutz. Unternehmen, die auf Plattformen Dritter oder APIs setzen, können die Datensicherheit – sofern die Betreiber die notwendigen Schutzmaßnahmen nicht einhalten – nicht gewährleisten. Die Abhängigkeit von Dritt-Anbieter-Plattformen stellt somit ein Sicherheitsrisiko dar.
KI-Systeme können auch verzerrte Inhalte liefern. Diese werden als Bias bezeichnet. Das Problem: Die KI bevorzugt oder benachteiligt unter Umständen bestimmte Individuen oder Gruppen. So erlernt die Künstliche Intelligenz Vorurteile auf Basis der Daten. Weiterhin sind inkorrekte Vorhersagen durch Bias möglich. Hier werden Muster entweder zu schwach bewertet oder betont. Auch das Urheberrecht am KI-generierten Code muss durch den Softwareentwickler überprüft werden. Ein Verstoß kann zu Strafzahlungen führen und Kosten verursachen.
Wie wird die nächste Generation von KI-Modellen die Softwareentwicklung prägen?
Codes entwickeln, Analysen durchführen, Sicherheitslücken identifizieren und Codierungsstandards einhalten: Die KI beeinflusst die Softwareentwicklung bereits jetzt. Kommende Generation der KI-Modelle werden anspruchsvollere Aufgaben realisieren können als ihre Vorgänger. So können die KI-Systeme in der Softwareentwicklung bald nicht nur zur Automatisierung von Prozessen eingesetzt, sondern auch für die Entwicklung einzelner Software-Module oder die individuelle Anpassung der Entwicklungsumgebung verwendet werden. Auch die Umwandlung von Sprachbefehlen in Codes soll bald realisierbar sein.
Die Wartung der Software können moderne KI-Modelle der Zukunft erleichtern, indem sie veraltete Codes erfassen und refaktorisieren. Des Weiteren ist davon auszugehen, dass die zukünftigen KI-Modelle geschäftsstrategische Vorschläge unterbreiten können werden. Softwareentwickler profitieren somit zukünftig von vereinfachten Prozessen und einer reibungslosen Zusammenarbeit internationaler Teams durch Übersetzungen in Echtzeit.
Auch der Einstieg in die Softwareentwicklung kann so erleichtert werden. Weiterhin können die neuen KI-Modelle der nächsten Generationen Entwickler womöglich dabei unterstützen, ihre Fähigkeiten auszubauen und ihre Qualifikationen zu erhöhen. Werfen KI-Softwares heute noch ethische Fragen auf, können zukünftige Modelle mit Künstlicher Intelligenz gerechtere Lösungsvorschläge unterbreiten.
Das Fazit – Softwareentwicklungsprozesse durch KI beschleunigen
Durch KI in der Softwareentwicklung 50 Prozent produktiver arbeiten: Zahlreiche Industrien setzen bereits auf Künstliche Intelligenz. Auch in der Softwareentwicklung lassen sich zunehmend mehr Softwareentwickler von AI-Tools unterstützen.
Die Systeme mit KI können unter anderem die Codegenerierung automatisiert umsetzen oder eigenständig Fehler beheben. Dadurch verbessern die Modelle die Softwarequalität. Durch adaptive Algorithmen können sich die KI-Softwares an das Verhalten der Softwareentwickler anpassen. Der Nutzer spart wertvolle Zeit und profitiert von einem optimalen Benutzererlebnis. Das Potenzial: Herkömmliche Methoden können durch die Adaption von AI in der Softwareentwicklung verbessert werden. Trends zu einer effizienteren Code-Gestaltung durch die Tools zeichnen sich bereits ab.