Im Jahr 2028 werden 75 % der Softwareentwickler Künstliche Intelligenz bei ihrer Arbeit nutzen, so prognostiziert es das Marktforschungsunternehmen Gartner. Dabei waren es Anfang 2023 noch weniger als 10 %. Wie ist dieser zu erwartende Anstieg zu erklären? Im Moment werden KI-Code-Assistenten laut Gartner bereits in über 60 % Prozent der Unternehmen getestet oder eingesetzt. Die Frage, welche viele in der Branche beschäftigt, lautet: Wird KI nur ein kurzes Trendthema sein oder wird es die traditionellen Paradigmen der Softwareentwicklung herausfordern und umgestalten? Um diese Frage zu beantworten, werden nachfolgend die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz in der Softwareentwicklung zusammengefasst. 

Was ist KI in der Softwareentwicklung? 

Künstliche Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung bezeichnet die Integration von KI-Technologien, insbesondere Techniken des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, um verschiedene Phasen des Entwicklungsprozesses zu automatisieren und zu optimieren. Sie erleichtert das Verständnis von Code, optimiert die Aufgaben von Entwicklern und fördert somit die Erstellung qualitativ hochwertiger Software.  

Durch KI-gestützte Softwareentwicklung können sich Programme an neue Benutzeranforderungen und externe Veränderungen anpassen. Dieser Ansatz sorgt dafür, dass Software nicht nur reagiert, sondern proaktiv weiterentwickelt und optimiert wird. In dieser Partnerschaft arbeitet der Entwickler nicht isoliert, sondern wird von einem intelligenten KI-Assistenten unterstützt, der komplexe Aufgaben übernimmt und dem menschlichen Kollegen ermöglicht, sich auf höhere Ziele zu konzentrieren. 

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Wo wird KI in der Softwareentwicklung eingesetzt? 

Die Integration von KI in der Softwareentwicklung eröffnet viele Möglichkeiten zur Steigerung der Produktivität und Effizienz. Häufigen Einsatz findet Künstliche Intelligenz in den Bereichen: 

1. Automatische Codegenerierung: KI kann verwendet werden, um Code automatisch zu generieren, indem sie aus bestehenden Codebasen lernt. Dies ermöglicht es Entwicklern, schneller zu arbeiten und reduziert die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler.  
2. Qualitätssicherung und Testing: Um Bugs und Leistungsprobleme in Softwareprodukten zu identifizieren, können KI-Tools automatisiert Testfälle generieren und ausführen. Diese Systeme nutzen maschinelles Lernen, um aus früheren Testergebnissen zu lernen und die Effektivität zukünftiger Tests zu verbessern. 
3. Generierung von Text, Bild, Videos und Sound: Mithilfe von Generatoren und Large Language Models (LLMs) haben Entwickler und Designer einen virtuellen Assistenten an ihrer Seite, um kreative Inhalte zu generieren, Prototypen zu erstellen oder einfach Inspirationen zu finden. 
4. Projektmanagement: KI lässt sich zur Verbesserung des Projektmanagements einsetzen, indem sie die Projektplanung optimiert, Ressourcen effektiver zuweist und Risiken besser einschätzt. 
5. Benutzeranpassung und -erfahrung: Durch Analysen des Verhaltens und der Vorlieben der Benutzer, kann KI für personalisierte Benutzererfahrungen genutzt werden. Softwareanwendungen können sich automatisch anpassen, um relevantere Inhalte oder Funktionen anzubieten, was die Benutzerbindung und -zufriedenheit verbessern kann. 
6. Intelligente Assistenten und Chatbots: Chatbots und andere Assistenten nutzen KI, um menschliche Konversationen zu simulieren und automatisierte Unterstützung oder Kundenbetreuung zu bieten. Sie können programmatisch auf Kundenanfragen antworten und lernen im Laufe der Zeit, wie sie ihre Antworten verbessern können. 

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KI-gestützte Anwendungen in der Softwareentwicklung

Besonders generative KI-gestützte Anwendungen sind bei der Softwareentwicklung von Bedeutung und können in verschiedenen Bereichen die Entwickler unterstützen, von Code-Assistenz bis hin zur Prozessdokumentation. Hier sind einige der aktuell beliebtesten Anwendungen: 

GPT-4

GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4) ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das von OpenAI entwickelt wurde. Es handelt sich um eine Weiterentwicklung von GPT-3 und basiert auf der Transformer-Architektur, die besonders effektiv in der Verarbeitung und Erzeugung natürlicher Sprache ist. Mithilfe von Prompts (Texteingaben) kann es Texte verfassen, Fragen beantworten, Zusammenfassungen erstellen, Code generieren und in verschiedenen Kontexten und Sprachen interagieren. Es wird in einer Vielzahl von Anwendungen über eine Schnittstelle eingesetzt, darunter Chatbots, Texteditoren und Bildungswerkzeuge.

Anwendung und Nutzen

GPT-4 kann weit gefächerte Aufgaben übernehmen, unter anderem:

• Automatisierung von Dokumentationen: GPT-4 ist in der Lage, effizient technische Dokumentationen zu erstellen und zu aktualisieren, wodurch Zeit gespart und die Genauigkeit erhöht wird.
• Vielseitige Textgenerierung: GPT-4 kann hochwertige Texte in verschiedenen Stilen und Formaten generieren, was es ideal für Content-Erstellung, Marketing, Kundenkommunikation und mehr macht.
• Verbesserung des Kundensupports: Durch die Integration in Kundensupport-Systeme kann GPT-4 schnelle und präzise Antworten auf Benutzeranfragen liefern.
• Codegenerierung und -prüfung: Es kann auch bei der Codegenerierung helfen und Entwicklern Feedback zu Codequalität und Optimierungsvorschlägen geben.

GitHub Copilot + Chat

GitHub Copilot + Chat ist eine Erweiterung des ursprünglichen GitHub Copilot, einem KI-assistierten Programmierwerkzeug, das auf OpenAI’s Codex basiert. Es nutzt KI, um Codevorschläge in Echtzeit zu generieren, basierend auf den Kommentaren und dem Code, den Entwickler schreiben. Die Chat-Funktion ermöglicht es Entwicklern, direkt mit Copilot in natürlicher Sprache zu interagieren, um präzisere Codevorschläge zu erhalten und Lösungswege zu diskutieren, wodurch die Entwicklungseffizienz gesteigert wird.

Anwendung und Nutzen

GitHub Copilot + Chat dient als Assistent bei der Codegenerierung und bietet dadurch folgende Vorteile:

• Effizienzsteigerung: Es generiert Codevorschläge und bietet Lösungen in Echtzeit, wodurch die Entwicklungszeit deutlich verkürzt wird.
• Verbesserte Codequalität: Die KI unterstützt bei der Einhaltung von Best Practices und Standards, was die Zuverlässigkeit und Wartbarkeit des Codes verbessert.
• Lernhilfe: Neue und weniger erfahrene Entwickler können von den Vorschlägen lernen und ihr Verständnis für Programmiersprachen und -techniken verbessern.

Codium

Codium ist ein KI-basiertes Codierungswerkzeug, das entwickelt wurde, um die Softwareentwicklung durch Automatisierung von Routineaufgaben wie Codevervollständigung und Testgenerierung zu beschleunigen. Es unterstützt über 70 Programmiersprachen und integriert sich nahtlos in gängige Entwicklungsumgebungen (IDEs). Codium bietet Entwicklern eine hochmoderne Vorschlagsqualität und schnelle Reaktionszeiten. Darüber hinaus umfasst Codium auch Chat-Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, in natürlicher Sprache mit dem Tool zu interagieren, um spezifische und kontextbezogene Codierungshilfen zu erhalten.

Anwendung und Nutzen

Codium bringt mehrere Vorteile für Entwickler bei der Codeerstellung ein:

• Produktivitätssteigerung: Durch Automatisierung der Codevervollständigung und das Generieren von Vorschlägen hilft Codium Entwicklern, schneller und effizienter zu codieren.
• Qualitätsverbesserung: Codium unterstützt bei der Einhaltung von Best Practices und Codierungsstandards, was zur Verbesserung der Codequalität beiträgt.
• Beschleunigte Lernkurven: Für weniger erfahrene Entwickler kann Codium als Lernwerkzeug dienen, indem es Beispiele und Anleitungen für effektive Programmierung bietet.

Tabnine

Tabnine ist ein KI-gestützter Code-Assistent, der Softwareentwicklern hilft, schneller und effizienter zu programmieren. Dieses Tool nutzt maschinelles Lernen, um Codevorschläge in Echtzeit zu machen und unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen. Tabnine kann vollständige Codeblöcke generieren, Funktionserklärungen verstehen und natürliche Sprachkommentare in Code übersetzen. Es ist bekannt dafür, über 30 % der Codierungsaufgaben zu automatisieren, wobei es sich auf Daten aus öffentlich zugänglichen Quellen stützt und dabei Datenschutz und Compliance gewährleistet​.

Anwendung und Nutzen

Tabnine bietet einige Vorteile als Code-Assistent, die es zu einem wertvollen Werkzeug machen:

• Erhöhte Effizienz: Tabnine automatisiert über 30 % der Codierungsaufgaben, was Entwicklern hilft, schneller Code zu schreiben und die Entwicklungszeit zu verkürzen.
• Verbesserte Codequalität: Durch präzise Codevorschläge und die Einhaltung von Best Practices unterstützt Tabnine Entwickler dabei, sauberen und wartbaren Code zu schreiben.
• Kontextbewusste Vorschläge: Tabnine kann den Kontext des bestehenden Codes verstehen und relevante Vorschläge machen, die zur aktuellen Aufgabe passen.

AI Query

AI Query ist eine Plattform, welche künstliche Intelligenz nutzt, um aus einfachen englischen Anweisungen komplexe SQL-Abfragen zu erstellen. Diese Technologie, die auf KI-Modellen wie OpenAI GPT und Google PaLM 2 basiert, ermöglicht es Benutzern, schnell und effizient SQL-Abfragen zu generieren, ohne tiefe Kenntnisse in SQL zu benötigen. Dadurch sind Entwickler, Datenanalysten und Geschäftsanalysten in der Lage, Daten effizienter zu manipulieren und zu analysieren. Es ist darüber hinaus ein wertvolles Tool für Bildungszwecke, insbesondere in Computerwissenschaften und Datenmanagementkursen, und erleichtert das Lernen und Lehren von SQL durch interaktive Funktionen​.

Anwendung und Nutzen

AI Query zielt darauf ab, den Prozess der SQL-Abfrageerstellung zu vereinfachen, woraus sich einige Vorteile ergeben:

• Effizienzsteigerung: Durch die automatische Umwandlung von einfachen englischen Anweisungen in komplexe SQL-Abfragen beschleunigt AI Query den Prozess der Datenabfrage, was die Entwicklungszeit für Software und Datenanalysen erheblich verkürzt​.
• Zugänglichkeit: AI Query macht das Erstellen von SQL-Abfragen für Benutzer ohne umfangreiche SQL-Kenntnisse zugänglich. Dies demokratisiert den Zugang zu Datenbankinteraktionen innerhalb von Organisationen und senkt die Einstiegsbarrieren für neue Benutzer​.
• Genauigkeit und Präzision: Durch den Einsatz von KI-Modellen gewährleistet AI Query, dass die generierten SQL-Abfragen sowohl genau als auch für die Performance optimiert sind. Dies minimiert Fehler und verbessert die Qualität der Datenanalyse​.

Midjourney

Midjourney ist ein generatives KI-Programm, das von einem unabhängigen Forschungslabor in San Francisco entwickelt wurde. Es transformiert Textbeschreibungen (Prompts) in Bilder und steht somit in direkter Konkurrenz zu anderen Bildgeneratoren wie OpenAI’s DALL-E und Stability AI’s Stable Diffusion. Diese Technologie ermöglicht es Nutzern, durch einfache natürlichsprachliche Eingaben detaillierte und kreative Bilder zu erzeugen. Midjourney ist besonders bei Künstlern, Designern und Content-Erstellern beliebt, da es eine neue Form der visuellen Kreativität erschließt und die Grenzen der maschinellen Kreativität weiter ausdehnt.

Anwendung und Nutzen

Midjourney kann ein wertvoller Partner bei der Softwareentwicklung sein, insbesondere in Bereichen, die visuelle Inhalte und Design erfordern:

• Schnelle Prototypenerstellung: Entwickler und Designer können schnell visuelle Prototypen oder Mockups von Benutzeroberflächen erstellen. Dies beschleunigt den Designprozess, indem sofort visuelles Feedback generiert wird, das zur weiteren Diskussion und Iteration verwendet werden kann.
• Erweiterung kreativer Möglichkeiten: Midjourney kann helfen, innovative und einzigartige visuelle Konzepte zu entwickeln. Dies kann besonders nützlich sein, um frische Ideen für Benutzeroberflächen, Werbematerialien oder sogar für die Gestaltung von Spielegrafiken zu gewinnen.
• Verbesserung von Präsentationen und Dokumentationen: Softwareprojekte profitieren oft von hochwertigen grafischen Darstellungen, um komplexe Informationen verständlich zu machen. Midjourney kann ansprechende Bilder für technische Dokumentationen, Benutzerhandbücher oder Präsentationen generieren, die die Kommunikation innerhalb eines Teams oder gegenüber Stakeholdern verbessern.
• Automatisierung von Designaufgaben: Midjourney kann wiederkehrende oder standardisierte Designaufgaben automatisieren, wie das Erstellen von Icons, Layouts oder sogar kompletten Themen für Softwareanwendungen. Dies spart Zeit und Ressourcen.

Scribe AI

Scribe AI ist ein KI-gestütztes Werkzeug und spezialisiert darauf, Prozessdokumentationen automatisch zu erstellen. Es wird vor allem verwendet, um detaillierte Schritt-für-Schritt-Anleitungen, Benutzerhandbücher, SOPs (Standard Operating Procedures) und Hilfezentren zu generieren. Scribe AI erleichtert die Dokumentation von Geschäftsprozessen, indem es die Arbeitsabläufe der Nutzer verfolgt und auf dieser Basis visuelle Anleitungen mit Texten, Links und annotierten Screenshots erstellt.

Anwendung und Nutzen

Durch die Verwendung von Scribe AI können Unternehmen ihre Dokumentationspraktiken verbessern und gleichzeitig die damit verbundenen Kosten und Aufwände reduzieren:

• Zeitersparnis und Effizienzsteigerung: Durch die Automatisierung der Erstellung von Prozessdokumentationen können Unternehmen erheblich Zeit sparen. Dies ermöglicht es Mitarbeitern, sich auf komplexere und wertsteigernde Aktivitäten zu konzentrieren.
• Verbesserung der Genauigkeit: Scribe AI minimiert menschliche Fehler bei der Dokumentation, indem es genaue und konsistente Anleitungen basierend auf tatsächlichen Nutzerinteraktionen erstellt.
• Leichtere Skalierbarkeit: Mit Scribe AI können Unternehmen schnell Dokumentationen für neue Prozesse oder aktualisierte Verfahren erstellen, was besonders in schnell wachsenden oder sich schnell verändernden Umgebungen nützlich ist.
• Förderung der Wissensweitergabe: Indem es leicht verständliche Anleitungen und Dokumentationen erstellt, unterstützt Scribe AI die Wissensweitergabe innerhalb eines Unternehmens und verbessert die Einarbeitung neuer Mitarbeiter.

Große Sprachmodelle transformieren die Interaktion mit Technologie und erweitern deren Anwendung von Content-Erstellung bis zum Kundenservice. Unsere Übersicht stellt Ihnen 14 relevante Vertreter im Detail vor:

Die 14 wichtigsten großen Sprachmodelle: Ein umfassender Überblick

Herausforderungen und Vorteile der Integration von KI

Im Moment gibt es zahlreiche Befürworter der KI-Nutzung, welche sich auf die vielfältigen Vorteile einer solchen Implementierung berufen. Gleichzeitig gibt es jedoch auch Stimmen, die einer Integration von Künstlicher Intelligenz in die Softwareentwicklung skeptisch oder sogar ablehnend gegenüberstehen. Sie betonen vor allem die Nachteile oder, genauer gesagt, die Herausforderungen, die mit der Einbindung von KI verbunden sein können. Im Folgenden werden einige der zentralen Argumente beider Gruppen dargestellt: 

Vorteile der KI-Integration 

1. Effizienzsteigerung: KI kann repetitive und zeitaufwändige Aufgaben automatisieren, was den Entwicklungsprozess beschleunigt und die Produktivität erhöht.  
2. Qualitätsverbesserung: Durch automatisierte Tests und Fehlererkennung kann KI helfen, die Codequalität zu verbessern und die Wahrscheinlichkeit von Bugs im Produktionscode zu verringern. 
3. Innovative Lösungen: KI ermöglicht neue Ansätze für Problemlösungen in der Softwareentwicklung, wie z.B. die Generierung von Code aus natürlicher Sprache oder die Optimierung von Systemarchitekturen durch maschinelles Lernen. 
4. Personalisierte Erfahrungen: KI kann dabei helfen, personalisierte Nutzererfahrungen zu schaffen, indem sie das Nutzerverhalten analysiert und darauf basierend Anpassungen vornimmt. 
5. Unterstützung bei Entscheidungsfindung: KI kann große Mengen an Entwicklungsdaten analysieren, um Trends zu erkennen und Empfehlungen für zukünftige Entwicklungsrichtungen zu geben. 

Herausforderungen der KI-Integration 

1. Komplexität der Implementierung: Die Integration von KI in bestehende Systeme kann komplex und ressourcenintensiv sein. Es erfordert spezialisiertes Wissen und oft auch eine umfassende Überarbeitung der bestehenden Architektur. 
2. Datenabhängigkeit: KI-Systeme benötigen große Mengen an qualitativ hochwertigen Daten, um effektiv zu sein. Das Sammeln und Aufbereiten dieser Daten kann schwierig sein, vornehmlich in Bereichen mit Datenschutzbedenken. 
3. Transparenz und Nachvollziehbarkeit: KI-Entscheidungen können oft nicht leicht nachvollzogen werden, insbesondere bei Modellen wie tiefen neuronalen Netzen. Dies kann bei Fehlern die Fehlerbehebung erschweren und die Akzeptanz von KI-Lösungen reduzieren. 
4. Ethische und rechtliche Fragen: Der Einsatz von KI wirft Fragen hinsichtlich Datenschutz, ethischer Verantwortung und Haftung auf. Es ist wichtig, dass KI-Systeme fair, unvoreingenommen und konform mit geltenden Gesetzen entwickelt und eingesetzt werden. 
5. Widerstand gegen Veränderungen: In einigen Organisationen kann die Einführung von KI auf Widerstände stoßen, sei es aufgrund von Befürchtungen um Arbeitsplätze oder durch die Abneigung gegenüber neuen Technologien. Die Überwindung dieser Widerstände erfordert oft umfangreiche Schulungen und Change-Management-Prozesse. 

Die Integration von KI in der Softwareentwicklung bietet ein enormes Potenzial zur Verbesserung von Effizienz, Qualität und Innovationskraft, erfordert jedoch eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um die damit verbundenen Herausforderungen zu bewältigen. 

Unternehmen müssen die Chancen der Künstlichen Intelligenz nutzen und gleichzeitig sicherstellen, dass ihre Anwendungen gesetzlichen und ethischen Standards entsprechen. Erfahren Sie hier, wie Sie konforme Prozesse aufstellen:

KI und Compliance: Die wichtigsten Fakten

Kann KI Softwareentwickler entlasten? 

Die Rolle von Softwareentwicklern befindet sich durch den vermehrten Einsatz von KI im Wandel. Diese Veränderungen sind vielfältig und betreffen sowohl die technischen Aspekte der Softwareentwicklung als auch die organisationale und berufliche Landschaft.  

Wie bereits beschrieben, eignet sich KI für die Automatisierung von Routineaufgaben, wie das Schreiben von Standardcode, Debugging und das Testen von Software. Dies kann die Produktivität steigern und Entwicklern ermöglichen, sich auf komplexere und kreative Aspekte ihrer Arbeit zu konzentrieren. Wodurch auch oft die Zufriedenheit von ihnen steigt. Auch das Projekt- und Zeitmanagement kann durch KI positiv beeinflusst werden. KI-gesteuerte Dashboards können zum Beispiel Echtzeit-Updates über den Fortschritt eines Projekts liefern und frühzeitig Warnungen ausgeben, wenn Projekte vom Kurs abweichen.  

Die Einführung von KI in der Softwareentwicklung erfordert dabei eine starke interne Kommunikation und Schulung, um sicherzustellen, dass alle Teammitglieder die neuen Tools und Prozesse verstehen und effektiv nutzen können. Unternehmen müssen in umfassende Schulungsprogramme investieren, um ihre Mitarbeiter auf den neuesten Stand der Technik zu bringen und sicherzustellen, dass sie die Vorteile der KI voll ausschöpfen können. 

Eine starke Datenkultur ist entscheidend für den Unternehmenserfolg, da sie Daten in wertvolle Entscheidungen verwandelt – erfahren Sie im Artikel, warum sie unverzichtbar ist.

Data Culture – Die Schlüsselrolle der Datenkultur

Wie wirkt sich KI auf den Arbeitsmarkt für Entwickler aus? 

In naher Zukunft wird Künstliche Intelligenz Softwareentwickler nicht ablösen. Unersetzlich bleiben menschliche Qualitäten wie Empathie und kreatives Problemlösen, die in der IT und Softwareentwicklung zentral sind. Stattdessen wird KI als Hilfsmittel fungieren, um die Produktivität zu steigern und Wissensdefizite auszugleichen, insbesondere in Bereichen mit Mangel an Fachkräften. Denn der Bedarf an gut ausgebildeten Arbeitnehmern ist konstant hoch (Abbildung 1). 2023 waren es in Deutschland 149.000 zu besetzende Stellen in der IT-Branche. Um dem Fachkräftemangel entgegenzuwirken, braucht es neue Ansätze, wie zum Beispiel die Implementierung von KI. 

Sowohl große als auch kleine Unternehmen können ihre Effizienz durch KI-unterstützte Automatisierung verbessern, ohne ihre Belegschaft zu verkleinern. Obwohl fortschrittliche KI-Anwendungen die Barrieren für den Einstieg in die Softwareentwicklung verringern können, könnte dies zugleich die durchschnittlichen Löhne drücken. Die tiefergehenden sozialen und ökonomischen Konsequenzen dieser technologischen Entwicklungen verlangen nach einer umfassenden Diskussion über die Zukunft der Arbeitswelt. 

Wie wird KI-gestützte Softwareentwicklung die IT-Landschaft in der Zukunft verändern? 

Künstliche Intelligenz wird voraussichtlich weit mehr als nur ein vorübergehender Trend sein. Sie hat bereits begonnen, die traditionelle Arbeitsweise der Softwareentwicklung zu beeinflussen und zu verändern. Es wird erwartet, dass sich die Entwicklungszyklen verkürzen, die Produktivität steigt und neue innovative Anwendungen schneller als je zuvor erstellt werden können. Diese Entwicklung könnte letztendlich dazu führen, dass die Qualität der Softwareprodukte verbessert wird, während gleichzeitig die Kosten für ihre Entwicklung sinken. Und die Innovationskraft lässt nicht nach: Agentenbasierte Modellierung führt eine weitere Generation von Softwaretools in die Branche ein, die durch KI-gesteuerte „Agenten“ verschiedene Facetten des Entwicklungsprozesses automatisieren und optimieren. Mit zunehmender Reife bieten agentenbasierte Tools das Potenzial, die Softwareentwicklung grundlegend zu transformieren. Mit der wachsenden Verbreitung von KI in der Softwareentwicklung wird aber auch die Notwendigkeit ethischer Richtlinien und Governance-Modelle steigen. Themen wie Datenschutz, Fairness und Transparenz von KI-Entscheidungen werden in den Vordergrund rücken.  

Welche weiteren Entwicklungen noch folgen, wird die Zukunft zeigen. Doch die vorherrschende Meinung von Experten aus der Branche ist, dass die Implementierung von KI nicht nur die IT-Branche, sondern viele andere Sektoren der Wirtschaft tiefgreifend beeinflussen wird, indem es die digitale Transformation beschleunigt und die Basis für zukünftiges Wachstum und Innovation bildet.