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KI in der Softwareentwicklung: Was Führungskräfte wissen sollten

Glaubt man der vorherrschenden Meinung, könnte KI-gestützte Softwareent-wicklung Unternehmen dabei helfen, die Produktivität zu steigern, die Effizienz zu erhöhen und atemberaubende Kosteneinsparungen zu erzielen. Aber stimmt das wirklich oder werden die Auswirkungen von KI in der Softwareentwicklung auf das Business überbewertet? David Elliman von Zühlke beschäftigt sich mit der Zukunft der Softwareentwicklung und hilft Ihnen, Fakten von Fiktion zu unterscheiden.

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Jede Woche gibt es neue Aussagen darüber, was das neueste KI-Tool leisten kann. KI-gestützte Codierungstools sind keine Ausnahme von der Regel. Sie versprechen, die Art und Weise, wie Software mithilfe großer Sprachmodelle (LLMs) – der Technologie hinter ChatGPT und anderen KI-Tools – erstellt wird, zu verändern.   

Im Lager der Entwicklenden erfährt Github Berichten zufolge großartiges Nutzerfeedback für sein Produkt CoPilot – das führende KI-Coding-Tool. Gleichzeitig prognostizieren einige Führungskräfte, dass KI-gestützte Coding-Tools zu beispiellosen Produktivitätssteigerungen und Kosteneinsparungen führen werden.   

Wie bei jeder mit Spannung erwarteten Technologie ist es wichtig, diese Prognosen kritisch zu betrachten und Fakten von Hype zu trennen. Dieser Artikel soll genau das tun. Er bietet eine ausgewogene Perspektive auf den aktuellen Stand von KI in der Softwareentwicklung und zeigt, wie Unternehmen ihr Potenzial strategisch nutzen können. Außerdem werfen wir einen Blick auf die Zukunft des KI-gestützten Software-Engineerings – einschließlich des aufkommenden Themas „Agentenbasierte Modellierung“. 

Was versteht man unter KI in der Softwareentwicklung? 

Unternehmen machen sich KI in der Softwareentwicklung zunutze, um verschiedene Aspekte des Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu verbessern und zu optimieren. Technologien der generativen künstlichen Intelligenz (GenAI) können Software-Ingenieure bei der Code-Vervollständigung, der Fehlererkennung, automatisierten Tests, der testgetriebenen Entwicklung und der Code-Generierung auf Grundlage natürlicher Sprache unterstützen.   

Durch das Lernen aus Codebeständen und das Erkennen von Entwicklungsmustern zielen diese Tools darauf ab, die Produktivität der Entwickelnden zu steigern, Fehler zu reduzieren und die Bereitstellung hochwertiger Software zu beschleunigen. 

Realitätscheck: Unterscheidung zwischen Fakten und Fiktion 

Das Potenzial von KI in der Softwareentwicklung ist zwar unbestreitbar, doch sollte man den Behauptungen mit einer gesunden Portion Skepsis begegnen. Einige Befürwortende behaupten, dass KI-gestützte Tools die Produktivität von Entwickelnden um ein Vielfaches steigern können. Aber die Realität ist oft differenzierter.   

„KI kann wiederholende Aufgaben automatisieren und intelligente Vorschläge liefern. Aber sie ist kein Allheilmittel, das den Bedarf an qualifizierten Entwickelnden ersetzen oder komplexe softwaretechnische Herausforderungen automatisch lösen kann. Zumindest noch nicht“. 

Bisher haben die Beispiele, die in der Öffentlichkeit bekannt geworden sind, nur einfache Kodierungsprobleme gelöst. Und Kodierung ist schließlich nur ein Schritt auf dem Weg, digitale Produkte zu realisieren. 

Das Geschäftspotenzial von KI in der Softwareentwicklung 

Trotz der Einschränkungen birgt die KI-gestützte Softwareentwicklung großes Potenzial für Unternehmen. Richtig eingesetzt, können diese Tools dazu beitragen, Entwicklungsprozesse zu rationalisieren, die Markteinführungszeit zu verkürzen und die allgemeine Codequalität zu verbessern, indem sie menschliche Entwickelnde unterstützen.   

Die Forschungsergebnisse hierzu sind uneinheitlich: Es werden zum Teil recht wilde Wachstumssteigerungen genannt, in jüngster Zeit aber auch einige etwas ernüchterndere Berichte.   

So gibt es beispielsweise Berichte von Unternehmen wie GitHub und Keystone.AI, die sich mit dem wirtschaftlichen Potenzial einer schnelleren, KI-gestützten Programmierung befassen. Und akademische Arbeiten, die die greifbaren Auswirkungen von KI auf die Produktivität von Entwickelnden untersuchen. Gleichzeitig warnen aktuelle Artikel davor, dass sich der Hype um diese Tools möglicherweise nicht vollständig auf komplexe, reale Szenarien übertragen lässt. Und neue Studien weisen auf potenzielle Nachteile wie eine geringere Codequalität hin

Der tatsächliche Nutzen von KI-Copiloten wird wahrscheinlich davon abhängen, das richtige Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualität in der komplizierten Welt der Softwareentwicklung zu finden. Unternehmen, die KI strategisch in ihre Entwicklungsabläufe einbinden, könnten sich jedoch einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie Software schneller und effizienter bereitstellen. 

Die Herausforderungen meistern 

KI ist vielversprechend, wenn es darum geht, bei der Entwicklung neuer Softwarekomponenten zu helfen. Aber ihre Effektivität bei der Bewältigung komplexer Codegrundlagen und Altsysteme bleibt ein großes Problem. Diese älteren Systeme enthalten oft komplizierte Abhängigkeiten, veraltete Codierungsstile und -muster sowie architektonische Strukturen, die verschiedene technologische Epochen umfassen.   

Das Refactoring und die Migration solcher Systeme erfordert ein tiefes Verständnis der ursprünglichen Logik, des historischen Kontexts, der Feinheiten der Codebasis selbst und der Hardware, auf der sie lief. Teams aus gut ausgebildeten Mitarbeitenden sind im Laufe der Jahre systematisch daran gescheitert, dieses Problem zu lösen. Die Talente wandern ab, und die Daten, die zum Trainieren dieser Modelle zur Verfügung stehen, sind begrenzt.   

„Aktuelle KI-Tools sind hervorragend geeignet für eng begrenzte Aufgaben wie die Vervollständigung von Code, Erklärungen oder die Erstellung von Dokumentation für in sich geschlossene Module. Aber sie haben Schwierigkeiten, die umfassenderen Architekturen und Abhängigkeiten großer, verteilter Systeme zu verstehen“. 

Expertinnen und Experten waren davor, dass KI-gestützte Tools auch problematischen Code erzeugen können. Diese Modelle lernen aus riesigen Datenbeständen von bestehendem Code, der Verzerrungen, Fehler oder Sicherheitslücken enthalten kann, wodurch diese Probleme weiterverbreitet werden.   

Ein bedingungsloses Vertrauen in diese Tools kann dazu führen, dass Entwickelnde KI-Vorschläge akzeptieren, ohne das Problem zu verstehen, was selbst die menschliche Überprüfung erschwert und möglicherweise subtile Fehler übersehen lässt. Darüber hinaus ist es bei komplexen „Blackbox“ KI-Modellen schwierig zu erkennen, wie Code-Vorschläge gemacht werden, was die Fehlersuche erschwert, und eine fundierte Entscheidungsfindung verhindert.   

Der KI fehlt oft das kontextuelle Verständnis, um sicherzustellen, dass der Code mit den Anforderungen des Projekts übereinstimmt. Obwohl diese Risiken bestehen, sollten sie nicht vom Einsatz von KI-Tools absehen. Behandeln Sie stattdessen KI-generierten Code mit Sorgfalt, führen Sie strenge Tests durch, nutzen Sie sie als Ergänzung und nicht als Ersatz, und schulen Sie Entwickelnde vorrangig über die Grenzen des Tools. 

Ein ganzheitlicher und verantwortungsbewusster Nutzungsansatz 

„Die erfolgreiche Einführung von KI in der Softwareentwicklung geht über die bloße Anschaffung der neuesten Tools hinaus. Sie erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der organisatorische, kulturelle und technologische Faktoren berücksichtigt“.  

Unternehmen müssen in den Aufbau der notwendigen Infrastruktur investieren, um die KI-gestützte Entwicklung zu unterstützen – von einer Datenplattform und robusten Datenpipelines bis hin zu skalierbaren Rechenressourcen. Es ist sehr hilfreich, wenn die Arbeit in einer agilen Umgebung erfolgt, da sie iterativ ist und häufig überprüft wird.   

Ebenso wichtig ist es, sich mit den potenziellen Verzerrungen und Sicherheitsrisiken zu befassen, die mit KI-generiertem Code verbunden sind. Strenge Tests, Codeüberprüfungen und sichere Trainingspipelines sind unerlässlich, um die Einführung von Schwachstellen zu verhindern.   

ai brain

Darüber hinaus kann die bereits erwähnte „Blackbox“-Natur einiger KI-Modelle Herausforderungen in Bezug auf die Erklärbarkeit und die Einhaltung von Vorschriften mit sich bringen, die eine sorgfältige Abwägung und Abmilderungsstrategien erfordern. Ethische KI (Responsible AI) wird mit den anstehenden EU-KI-Gesetz (wie dem EU AI Act) zu einem Muss für Unternehmen. Daher ist es jetzt an der Zeit, ein robustes Framework für Responsible AI zu schaffen. 

Die Menschen auf dem aktuellen Stand halten 

KI kann zwar bestimmte Aufgaben automatisieren, aber sie ist kein Ersatz für menschliches Fachwissen und Kreativität. Wie wir in unserem ersten Artikel über KI Softwareentwicklung erörtert haben, besteht der effektivste Ansatz darin, die Stärken von Menschen und Maschinen zu nutzen. 

Die Entwickelnden können sich auf das High-Level-Design konzentrieren und die komplexeren Teile der Lösung programmieren, während die KI sie bei alltäglichen und sich wiederholenden Aufgaben unterstützt. In der Zwischenzeit können Unternehmen neue Ebenen der Produktivität und Innovation erschließen, indem sie eine symbiotische Beziehung zwischen menschlichen Entwickelnden und KI-Tools fördern.   

Es ist wichtig, die KI als Multiplikator zu betrachten, der die Fähigkeiten der menschlichen Fachleute ergänzt, anstatt sie vollständig zu ersetzen. Wenn wir die einzelnen Phasen der Softwareentwicklung getrennt voneinander betrachten, kann es in jeder Phase Anwendungen geben, die den Codefluss in die Produktion beschleunigen. 

Die Zukunft von KI in der Softwareentwicklung 

Mit dem Aufkommen der agentenbasierten Modellierung gibt es einen neuen Emporkömmling in der Softwarebranche.    

Agentenbasierte Tools nutzen KI-gestützte „Agenten“, um verschiedene Aspekte des Entwicklungsprozesses zu automatisieren, zu rationalisieren und zu verbessern. Diese Agenten sind autonom, zielorientiert und adaptiv. Das bedeutet, sie sind in der Lage, zu lernen und ihr Verhalten auf der Grundlage von Daten, Rückmeldungen und veränderten Bedingungen innerhalb der Codebasis anzupassen.  

Stellen Sie sich das so vor: Agentenbasierte Tools in der Softwareentwicklung sind vergleichbar mit einem Team von spezialisierten Köchen in einer belebten Restaurantküche. Wie ein autonomer Agent kümmert sich jeder Koch um eine bestimmte Aufgabe – die Herstellung von Desserts, die Zubereitung von Hauptgerichten oder die Zubereitung von Salaten – und arbeitet unabhängig und gemeinsam daran, dass die Mahlzeiten effizient und zufriedenstellend serviert werden.   

Dieses Konzept spiegelt wider, wie sich Software-Agenten auf die Erkennung von Fehlern oder die Optimierung von Code spezialisieren. Sie führen ihre Aufgaben autonom aus und koordinieren sich gleichzeitig mit anderen, um den Entwicklungsprozess zu rationalisieren, die Codequalität zu verbessern und sich im Laufe der Zeit auf der Grundlage von Rückmeldungen anzupassen – ähnlich wie Köche ihre Rezepte an die Vorlieben der Gäste anpassen.

Beispiele für agentenbasierte Systeme:

  • Zu den agentenbasierten Tools gehören Code-Review- und Refactoring-Agenten, die den Code auf potenzielle Fehler, Sicherheitslücken oder stilistische Inkonsistenzen analysieren und Refactoring-Vorschläge zur Verbesserung der Lesbarkeit des Codes machen. 

  • Automatisierte Testagenten können Testfälle schreiben und ausführen, was Entwickelnden Zeit spart und eine gründliche Abdeckung gewährleistet.

  • Dokumentationsagenten können die Dokumentation auf dem neuesten Stand halten, indem sie Codeänderungen verfolgen und automatisch erläuternde Texte erstellen. Agenten für Aufgabenmanagement und Priorisierung können bei der Verwaltung des Projektrückstands helfen, Aufgabenprioritäten vorschlagen und mögliche Verzögerungen oder Blockierungen vorhersagen.

Zu den Vorteilen agentenbasierter Tools gehören eine höhere Effizienz, eine bessere Codequalität, die Skalierbarkeit für große und komplexe Codebasen sowie die Möglichkeit, Erkenntnisse und Warnmeldungen in Echtzeit zu liefern.   

Es gibt jedoch auch Nachteile, wie die Notwendigkeit einer sorgfältigen Überwachung und Kontrolle der von den Agenten vorgenommenen Änderungen, die für Vertrauen und Erklärbarkeit nötige, aber oft fehlende Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen der Agenten, das Risiko, sich zu sehr auf die Agenten zu verlassen (was zu einer Verringerung des kritischen Hinterfragens seitens der Entwickelnden führt), und die vergleichsweise fehlende Reife dieses Technologiebereichs. 

Um agentenbasierte Tools erfolgreich einzusetzen, müssen Unternehmen klare Ziele definieren, den Zugang zu hochwertigen Daten sicherstellen, aus denen die Agenten lernen können, und den Schwerpunkt auf die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI legen, wobei die Agenten das Fachwissen der Entwickelnden ergänzen und nicht ersetzen sollen.   

Da agentenbasierte Tools immer ausgereifter werden, haben sie ein immenses Potenzial, die Softwareentwicklung zu verändern, indem sie die Geschwindigkeit und Genauigkeit erhöhen und den Entwickelnden die Möglichkeit geben, sich auf Kreativität und Innovation zu konzentrieren. 

Ist die Zukunft schneller oder langsamer? 

KI- und LLM-gestützte Softwareentwicklungstools sind beeindruckend. Es gibt jedoch Befürchtungen, dass wir bei ihren Fähigkeiten ein Plateau erreichen könnten (obwohl wir alle abwarten, was GPT-5 bringt). Diese Ansicht mag einige Leute überraschen. Schließlich sehen und hören wir quasi täglich immer neue Superlative in Bezug auf KI.   

LLMs sind zwar in der Lage, menschenähnliche Texte und Codes zu generieren, haben aber Probleme mit dem Langzeitgedächtnis, dem kontextuellen Verständnis und der Fähigkeit, spezifische, relevante Informationen in umfangreichen Wissensdatenbanken zu finden. Neue Ansätze tragen jedoch zumindest dazu bei, die derzeitigen Paradigmen zu verbessern: 

Agentenbasierte Tools umgehen dieses Plateau, indem sie LLMs nutzen, die kollaborativ zielorientiert sind und eine gezieltere und kontextbezogene Unterstützung ermöglichen.

MoE-Modelle, die mehrere spezialisierte KI-Modelle kombinieren, ermöglichen eine effizientere und genauere Bearbeitung komplexer Aufgaben.

Die Mamba-Architektur, die sich auf spärliche Aufmerksamkeit und effizienten Speicherzugriff konzentriert, zielt darauf ab, das "Nadel im Heuhaufen"-Problem zu lösen, das aktuelle LLMs plagt.

Wenn diese alternativen Ansätze ausgereift sind, können sie neue Wege für die KI-gestützte Softwareentwicklung eröffnen und die Grenzen rein LLM-basierter Tools überwinden. 

Wie Sie KI strategisch nutzen 

KI-gestützte Softwareentwicklung, einschließlich des aufkommenden Bereichs der agentenbasierten Systeme, könnte die Art und Weise, wie Software entwickelt wird, verändern. Für eine erfolgreiche Einführung ist es jedoch entscheidend, den Hype zu verstehen und die Grenzen zu kennen.   

„Unternehmen müssen KI strategisch nutzen, ihre Implementierung mit den Unternehmenszielen abstimmen und eine Kultur der Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen fördern“. 

Unternehmen können das Potenzial der Technologie nutzen und gleichzeitig ihre Nachteile abmildern, indem sie die Herausforderungen angehen, die sich aus komplexen Codegrundlagen, Altsystemen und den potenziellen Vorurteilen und Sicherheitsrisiken der KI ergeben.   

Mit der Weiterentwicklung von KI und agentenbasierten Tools werden diejenigen, die das richtige Gleichgewicht zwischen menschlichem Fachwissen und KI-gestützter Entwicklung finden, gut positioniert sein, um von den Vorteilen dieser transformativen Technologie zu profitieren und die Zukunft der Softwareentwicklung zu gestalten.