TRINIDAT-WIKI
KI in der Software-Entwicklung
KI in der Software-Entwicklung: Künstliche Intelligenz (KI) ist der Tech-Trend unserer Zeit. Sprachen vor Kurzem alle noch von Schlagwörtern wie Digitalisierung, hat sich das Rad schnell weitergedreht und spätestens mit dem Tool ChatGPT auch die breite Masse erreicht. Optimisten sehen generative KI und digitale Geschäftsmodelle als die Problemlöser für Alles, was digital er- und verarbeitet werden kann. Doch manch kühne KI-Vision sorgt auch für Ängste, etwa wenn es um den Abbau von Arbeitsplätzen geht.
Welche Auswirkungen hat KI auf die Entwicklung von individuellen Software-Lösungen: Game Changer oder Luftnummer? Auf jeden Fall hat KI die Möglichkeit, die individuelle Software-Entwicklung zu revolutionieren. Ob KI-Tools in Anwendungen, automatisiertes Testing oder KI-gestütztes Schreiben von Code: das Potenzial scheint enorm. Zugleich stellen sich viele Fragen nach Herausforderungen und Risiken von künstlicher Intelligenz.
Auswirkungen von KI auf die Software-Entwicklung
Künstliche Intelligenz (KI) hat vielfältige Auswirkungen auf die individuelle Softwareentwicklung:
- Automatisierung von Routineaufgaben: KI kann sich wiederholende und zeitaufwändige Aufgaben in der Software-Entwicklung automatisieren. KI-Tools können schon jetzt automatisch Tests durchführen, Code generieren oder Bugs identifizieren.
- Beschleunigung des Entwicklungsprozesses: Durch den Einsatz von KI können Entwickler schneller Prototypen erstellen. Dies verkürzt die Entwicklungszeit.
- Verbesserte Codequalität: KI kann helfen, Fehler im Code frühzeitig zu erkennen und zu beheben.
- Innovative Funktionalitäten und Anwendungen: KI eröffnet neue Möglichkeiten für die Entwicklung von Software mit fortgeschrittenen Funktionen wie Sprach- und Bilderkennung, Natural Language Processing (NLP) oder Predictive Analytics. Diese Funktionen können dazu beitragen, Software-Lösungen intelligenter und leistungsfähiger zu machen.
- Veränderung der Rolle des Entwicklers: Die Einführung von KI in die Software-Entwicklung kann die Rolle des Entwicklers verändern. Möglicherweise müssen sie sich neue Fähigkeiten aneignen, um effektiv mit KI-Technologien arbeiten zu können und sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren, während Routineaufgaben von KI übernommen werden.
- Ethik und Verantwortung: Der Einsatz von KI in der individuellen Software-Entwicklung wirft auch ethische Fragen auf, z. B. in Bezug auf den Datenschutz, die Voreingenommenheit von Algorithmen und die potenziellen Auswirkungen auf die Gesellschaft. Entwickler müssen diese Aspekte berücksichtigen und verantwortungsvoll handeln.
Ist Ihnen etwas aufgefallen? Der letzte Textabschnitt entstand mit Hilfe mehrerer KI-Tools. Zunächst wurde die generative KI ChatGPT befragt und die Antwort anschließend verfeinert durch einen KI-Sprachassistenten. Doch schlussendlich musste der (menschliche) Autor dieses Textes die Ergebnisse der KI noch kürzen, strukturieren und leicht redigieren.
Benötigt Ihr Unternehmen eine individuelle Software-Lösung?
Wir beraten Sie kostenfrei und unverbindlich zu allen Fragen rund um Individualsoftware.
Individualsoftware lässt aus Ideen Wirklichkeit werden
Hier zeigen sich einerseits die beeindruckenden Fähigkeiten generativer KI-Assistenten, andererseits werden anhand solcher Praxisbeispiele auch recht schnell die aktuellen Grenzen von künstlicher Intelligenz aufgezeigt. So enthielten die KI-generierten Texte im vorherigen Textabschnitt noch Fehler oder irrelevante Infos, die dann vom Autor korrigiert werden mussten. Vergleichbar verhält sich dies auch in puncto Software-Entwicklung. Ja, KI hilft bei der Automatisierung von Routineaufgaben, wie etwa dem Schreiben von Code anhand bereits dokumentierter Programmierbeispiele. So sprechen Anbieter wie GitHub, die KI-Tools wie den Copiloten auf den Markt gebracht haben, von enormen Produktivitätssteigerungen in der Software-Entwicklung dank KI.
GitHub zufolge sorge der Copilot für 88 Prozent mehr Produktivität und sogar 96 Prozent schnellere Ergebnisse bei sich wiederholenden Tätigkeiten. Doch bei der Entwicklung individueller Software-Lösungen gerät KI an seine Grenzen. Intelligente und strukturierte Zusammenfassungen verfügbaren Wissen sind die Stärken von KI. Schwächen von künstlicher Intelligenz werden dann deutlich, wenn es darum geht, Neues zu erschaffen und kreativ zu werden. Das zeigt sich insbesondere bei der Konzeption und Entwicklung von Individualsoftware. Denn im Gegensatz zu Standardanwendungen sind bei individuellen Lösungen, die speziell für Kunden entwickelt werden, eben noch keine Inhalte verfügbar, die von KI gelernt werden können.
Mehr Effizienz dank KI?
Für die Entwickler von individueller Software können mit dem Einsatz von KI also zum Beispiel Routineaufgaben automatisiert werden, was den Entwicklungsprozess beschleunigen kann. Doch eine Schwäche aktueller KI-Lösungen, die wir bei Sprachassistenten bereits feststellen konnten, zeigt sich auch bei KI in der Software-Entwicklung. Generative KI kann zwar bestehenden Code testen, ändern und fortschreiben – also auf Wissen und Daten zugreifen, die vorher von menschlicher oder künstlicher Intelligenz geschaffen wurden. Aber KI kann noch nicht kreativ werden und über den Tellerrand hinausblicken.
Hinzu kommt, dass Entwicklung von Individualsoftware weit mehr beinhaltet als das Schreiben von Code. Der Kern von Software-Entwicklung ist nicht das eigentliche Programmieren. Es geht bei der Entwicklung individueller Software-Lösungen vor allem darum, zu verstehen, was die kundenspezifische Anwendung genau leisten soll und welcher Code und welche Software-Architektur dafür die beste Wahl sind. Es geht vor dem Programmieren und auch im Entwicklungsprozess also vornehmlich darum, gemeinsam mit dem Auftraggeber fachliche Anforderungen herauszukristallisieren und effizient in Code umzusetzen. Insofern verhilft KI bei der Produktion von Code zwar zu mehr Effizienz, ist aber nur dann sinnvoll, wenn vorab die Anforderungen der späteren Nutzer der Anwendung gemeinsam in einem schlüssigen Software-Konzept gebündelt werden. Software-Entwicklung ist kein Selbstzweck. Es geht nicht um die schnellstmögliche Programmierung neuen Codes. Es geht darum, ein konkretes Problem zu lösen. Und bei der Lösung dieser Aufgabe hat der Mensch (noch) Vorteile gegenüber KI.
KI wird den Entwickler nicht vollständig ersetzen
Mit KI lässt sich die Produktivität in der Software-Entwicklung erhöhen. Menschliche Entwickler und Software-Konzeptioner ersetzen wird KI absehbar nicht. Denn beim Einsatz von KI in der Software-Entwicklung werden auch Fragen nach Datensicherheit und Urheberrechten relevant.
Andererseits werden Unternehmen zukünftig nicht mehr auf KI verzichten können – die Produktivitätssteigerung ist hierfür bereits ein gewichtiges Argument. Nicht nur in der Software-Entwicklung, auch im Bereich Sales & Marketing, im Personalwesen und in vielen weiteren Office-Bereichen kann KI helfen, Prozesse zu beschleunigen und die Arbeitseffizienz zu steigern.