Für eilige Leser:

• Effizienzsteigerung durch KI: Automatisierung von Routinetätigkeiten und Code-Generierung reduzieren die Entwicklungszeit erheblich und steigern die Produktivität.
• Werkzeuge und Unterstützung: KI-Tools wie GitHub Copilot, Cursor AI oder Replit helfen Entwicklern bei der Code-Erstellung und -Optimierung und wirken wie virtuelle Assistenten.
• Herausforderungen und Potenzial: Trotz der Vorteile bleibt die Rolle des Entwicklers unersetzlich, besonders bei der exakten Formulierung der Anforderungen sowie der Systemarchitektur.
• Zukunftsausblick: KI verspricht eine tiefere Integration in die Softwareentwicklung, wird den menschlichen Entwickler jedoch weiterhin nur ergänzen, nicht ersetzen.

Die Einführung von KI hat die Art und Weise, wie Softwareentwickler arbeiten, tiefgreifend verändert. Von der Automatisierung von Routineaufgaben über die Code-Generierung für die Anwendung bis hin zur intelligenten Fehlererkennung von Bugs: KI wird die Produktivität und Effizienz in der Softwareentwicklung erheblich steigern. In diesem Artikel werden wir erkunden, wie Anwendungsentwickler von künstlicher Intelligenz profitieren können, welche Tools ihnen zur Verfügung stehen und wie sich die Nutzung von KI auf die Branche auswirkt.

Was bedeutet Softwareentwicklung mit KI?

Eine KI-gestützte Softwareentwicklung bezeichnet den Einsatz intelligenter Werkzeuge und Modelle, die Programmierer bei der Erstellung von Anwendungen unterstützen, indem sie beispielsweise generierten Code anbieten. Ziel ist es, Entwicklungszeiten zu verkürzen, indem KI-gestützte Tools lästige Routinetätigkeiten übernehmen. Der Prozess beginnt damit, dass Entwickler die funktionalen Anforderungen einer Anwendung definieren, ähnlich wie in einem Lasten- oder Pflichtenheft. Die KI kann daraufhin Teile der Programmierarbeit übernehmen, indem sie automatisch Boilerplate-Code und grundlegende Strukturen generiert. Jedoch erzeugt sie auch ganze Anwendungsteile und hebt dadurch die Produktivität des Entwicklers um Faktoren.

Was versteht man unter Boilerplate-Code? Darunter versteht man standardisierte, wiederholt zu erstellende Code-Schnipsel in der Softwareentwicklung, die in verschiedenen Projekten oder Teilen einer Anwendung verwendet werden, damit Software überhaupt lauffähig ist. Sie dienen zur schnellen Initialisierung, Konfiguration und Bereitstellung grundlegender Funktionen, um die Effizienz zu steigern und Fehler zu vermeiden. Beispiele sind die Struktur einer HTML-Seite oder grundlegende Methoden in Programmierprojekten wie Datenbankzugriffe.

Grundlagen: Künstlichen Intelligenz in der Softwareentwicklung

Künstliche Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung basiert auf Algorithmen und Modellen: Algorithmen sind Anweisungsfolgen zur Aufgabenlösung, während Modelle mathematische Abbildungen sind, die Muster erkennen und Vorhersagen ermöglichen. Diese Modelle werden gezielt trainiert, um Aufgaben wie die Fehlererkennung und Code-Optimierung zu automatisieren. Die Modelle der großen KI-Anbieter wie OpenAI und Anthropic bieten das standardmäßig an. Sie wurden anhand der Entwicklungsseiten von GitHub, Stack Overflow oder Reddit vortrainiert und anschließend durch das Feedback von unzähligen Softwareentwicklern perfektioniert.

Ein Vergleich: Klassische-, Low-Code- und KI-gesteuerte Entwicklung

Um die Vorteile der KI-gesteuerten Entwicklung besser zu verstehen, lohnt sich ein Vergleich mit klassischen und Low-Code-Entwicklungsmethoden. Der traditionelle Entwicklungsprozess basiert auf manuellem Programmieren, was Flexibilität und maßgeschneiderte Lösungen ermöglicht, jedoch zeit- und kostenintensiv ist, da annähernd jede Code-Zeile manuell vom Software-Entwickler programmiert werden muss.

Low-Code-Plattformen hingegen bieten vorgefertigte Bausteine, die durch visuelles Drag-and-Drop genutzt werden. Dies beschleunigt die Entwicklung und erfordert weniger Programmierkenntnisse, eignet sich jedoch eher für standardisierte Anwendungen.

Eine KI-gesteuerte Entwicklung nutzt Algorithmen und Modelle, um vollständigen Code – wie im traditionellen Entwicklungsprozess – zu generieren. Die KI optimiert diesen jedoch bei der Erstellung, erkennt etwaige Fehler – auch bei der Inbetriebnahme im Rechenzentrum oder Cloud-Umgebungen – und schlägt unverzüglich passende Lösungen vor. Damit kann sie die Entwicklungszeit erheblich verkürzen (ähnlich wie Low-Code und noch mehr), gleichzeitig aber auch flexibel und individuell anpassbare Lösungen schaffen (wie in der klassischen Entwicklung).

Vorteile der KI-gestützten Softwareentwicklung

Der Einsatz von KI in der Softwareentwicklung bietet zahlreiche Vorteile, die den gesamten Entwicklungsprozess optimieren:

• Niedrigere Kosten und höhere Umsetzungsgeschwindigkeit: Ein erheblicher Teil der Programmierarbeit in modernen Anwendungen besteht aus repetitiven Aufgaben und Boilerplate-Code, der für die Funktion der Anwendung notwendig ist, aber kaum Einfluss auf die Hauptlogik hat. KI-Tools übernehmen diese Arbeit und reduzieren so die Entwicklungszeit erheblich. Zudem erstellen sie den Programmcode für die Anwendung inklusive Benutzeroberflächen, Geschäftslogik, Datenbankzugriff und Schnittstellen.

• Qualitativ hochwertiger Code: KI-Tools greifen auf riesige Datenmengen zu, beispielsweise aus Plattformen wie GitHub oder Stack Overflow. Vortrainiert mit diesen Datenquellen kann die KI Code generieren, der gut dokumentiert und getestet ist. Entwickler können somit schneller auf Lösungen zugreifen, die sich bereits in der Praxis bewährt haben. Feedbackschleifen mit Entwicklern während des Trainings haben zudem die Qualität des erstellten Codes sichergestellt. 

• Automatisierte Integration von Frameworks und Technologien: Moderne Anwendungen nutzen häufig eine Vielzahl von Frameworks und Bibliotheken. Die Einbindung und korrekte Nutzung dieser Technologien erfordert oft viel Aufwand und Know-how. KI-gestützte Entwicklungsplattformen erleichtern diesen Integrationsprozess, indem sie automatisch erkennen, welche Frameworks für bestimmte Funktionen geeignet sind und diese nahtlos einbinden. Insofern erweitern sie den Horizont und die Kompetenz des Entwicklers deutlich.

• Erweiterte Produktivität und Wissensbasis: KI unterstützt Entwickler dabei, neue Technologien zu integrieren und Best Practices umzusetzen, was ihre Kenntnisse erweitert und ihnen neue Möglichkeiten erschließt. Die KI fungiert quasi als Assistent, der den Entwickler produktiver und vielseitiger macht.

Wie können Softwareentwickler von KI profitieren?

Welche KI-Tools stehen Entwicklern zur Verfügung?

Softwareentwickler haben heute Zugang zu einer Vielzahl von KI-Tools (ChatGPT, Tabnine, Kite, etc.) die sie bei ihrer täglichen Arbeit unterstützen. Eines der bekanntesten ist GitHub Copilot, das als eine Art virtueller Assistent fungiert, der Entwicklern beim Schreiben von Code hilft. Diese KI-gestützten Tools analysieren den vorhandenen Code und generieren Vorschläge, die die Produktivität erheblich steigern können. Durch den Einsatz von KI können Entwickler komplexe Codierungsaufgaben schneller und effizienter erledigen, was letztendlich zu einer höheren Qualität des Codes führt.

Wie verbessert KI die Produktivität von Entwicklern?

Künstliche Intelligenz erhöht die Produktivität, indem sie Aufgaben automatisiert, die ansonsten mühsam und zeitaufwendig wären. Dank KI können sich Anwendungsentwickler auf kreative und architektonische Aspekte konzentrieren, während die Implementierung in Rekordtempo durch die KI erledigt wird. Die KI analysiert die funktionalen Anforderungen, erstellt den dafür nötigen Code, erkennt Muster und schlägt Verbesserungen vor, was die Genauigkeit und Effizienz der Softwareentwicklung erhöht. Durch die Integration von KI in bestehende Arbeitsabläufe können komplexe Projekte schneller abgeschlossen werden, so dass Softwareentwickler produktiver werden. Dies reduziert die Projektkosten und freut den Kunden.

Wie wirkt sich die Nutzung von KI-gestützten Plattformen auf die Softwareentwicklung aus?

Die Nutzung von KI-gestützten Plattformen hat einen erheblichen Einfluss auf die Softwareentwicklung. Diese Plattformen bieten Entwicklern die Möglichkeit, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren und ihre Produkte effizienter zu entwickeln. Arrogante “Platzhirsche” müssen zudem agile Wettbewerber fürchten, die ihre Anwendung einfach klonen und mit deutlich kundenorientierterer Funktionalität auf den Markt bringen. KI-gestützte Systeme helfen zudem, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, Entwicklertests zu erstellen sowie den Code verständlich und vollumfänglich zu dokumentieren, was die Qualität der Software erheblich verbessert. Durch die Automatisierung von Tests und Analysen können Entwickler schneller Feedback erhalten und Anpassungen vornehmen, wodurch die Entwicklungszyklen verkürzt werden. Insgesamt führt die Verbreitung von KI in der Softwareentwicklung zu einer beschleunigten Innovationsrate in der Branche und niedrigeren Kosten.

Herausforderungen der Softwareentwicklung mit KI

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Softwareentwicklungsprozess verspricht zwar erhebliche Verbesserungen in der Effizienz und Innovationskraft, birgt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen. Aus diesem Grund spielt das Fachwissen und die Kompetenz eines erfahrenen Entwicklers eine entscheidende Rolle.

Zu den Herausforderungen zählen: 

• Passgenauigkeit und Kontrolle: KI generiert zwar eine große Mange an Code, der jedoch iterativ angepasst durch weitere Präzisierungen und weitere Anforderungen seitens des Entwicklers angepasst werden muss. Der Entwickler “diktiert” oder schreibt, die KI verbessert und erweitert.
• Abhängigkeit von Anforderungsqualität: Die Effektivität der KI hängt stark von der Qualität der Anforderungsbeschreibung ab, die der Softwareentwickler an die KI übergibt. Je präziser dieser formulieren kann, desto besser das Ergebnis. Dieser Ablauf wird so lange fortgesetzt, bis die Anwendung den Ansprüchen des Entwicklers genügt. 
• Komplexität bei anspruchsvollen Projekten: Bei hochkomplexen und innovativen Projekten muss der Softwareentwickler das Zusammenspiel der Komponenten lückenlos durchdringen, um die bestmögliche Architektur zu gewährleisten. Er muss die KI auch auf Schwachstellen hinweisen, die er selbst entdeckt hat, damit sie diese behebt. Insofern ist Fachwissen und Kompetenz des Entwicklers unerlässlich.

Praxisbeispiel: Softwareentwicklung mit KI

Ein Logistikunternehmen benötigt eine Software, die Daten aus verschiedenen Ländern in Echtzeit verarbeiten kann. Die Plattform musste Informationen aus mehreren Quellen bündeln, um Transportabläufe effizient zu steuern und Verzögerungen zu vermeiden.

Die Rolle des Entwicklers bleibt zentral

Ein verbreiteter Irrtum ist die Annahme, dass KI-gestützte Tools den Entwickler überflüssig machen könnten. Wie unter dem Punkt Herausforderungen bereits deutlich wurde, ist das nicht der Fall: Die Rolle des Entwicklers ist weiterhin zentral und unersetzlich. KI übernimmt zwar die Implementierung und steigert dort die Effizienz enorm, doch liegen die konzeptionellen und architektonischen Entscheidungen weiterhin in der Verantwortung des Menschen.

Die KI führt nicht einfach blindlings aus, sondern muss gezielt gesteuert und iterativ verbessert werden, bis die Lösung alle gewünschten Anforderungen erfüllt. Hier spielen menschliche Intuition, tiefes Fachwissen und die Fähigkeit, das Projekt aus der Nutzerperspektive zu denken, eine entscheidende Rolle.

Entwickler müssen also nach wie vor ein tiefes Verständnis für die Softwarearchitektur, die Anforderungen und das Zusammenspiel der Komponenten besitzen. Sie sind es, die den Rahmen vorgeben, in dem die KI arbeitet, und sicherstellen, dass die Anwendung den gewünschten Zweck erfüllt. In diesem Zusammenspiel zwischen Mensch und KI entsteht eine effiziente und intelligente Entwicklungsumgebung, die auf den Erfahrungsschatz des Entwicklers und die Geschwindigkeit der KI aufbaut.

Ausblick: Die Zukunft der Softwareentwicklung mit KI

Die Entwicklung mit KI-Tools steht noch am Anfang, doch die Fortschritte sind bereits beeindruckend. Zukünftige Entwicklungen könnten sogar noch engere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine ermöglichen. Der Fokus wird zunehmend auf eine stärkere Automatisierung von Tests, Debugging und Deployment-Prozessen gelegt, was den Entwicklungsprozess noch weiter beschleunigen und vereinfachen könnte.

Dennoch bleibt die Aufgabe des Entwicklers, die Vision für die Anwendung zu entwickeln, die Architektur zu definieren und kreative Lösungen für komplexe Probleme zu finden. Die Rolle der KI wird darin bestehen, die “Handarbeit” zu übernehmen und den Entwickler in den wirklich wertschöpfenden Aufgaben zu entlasten.

Über Business Automatica GmbH:

Business Automatica senkt Prozesskosten durch Automatisierung manueller Tätigkeiten, hebt die Qualität beim Datenaustausch in komplexen Systemarchitekturen und verbindet On-premise Systeme mit modernen Cloud- und SaaS-Architekturen. Angewandte künstliche Intelligenz im Unternehmen ist dabei ein integraler Bestandteil. Zudem bietet Business Automatica auf Cybersicherheit ausgerichtete Automatisierungslösungen aus der Cloud.