Thought Leadership
KI hat im vergangenen Jahr eine neue Ära in der Softwareentwicklung eingeläutet und zu erheblichen Steigerungen bei Produktivität, Codequalität und Innovationen geführt.
Während Technologieführer durch diese neue Landschaft navigieren, sind viele Unternehmen noch dabei, zu entscheiden, wie sie ihre zukünftige strategische Ausrichtung aussieht. Zudem suchen sie nach neuen Möglichkeiten, sich durch KI einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen.
Im Laufe dieses Jahres werden Unternehmen den Einsatz von KI auf neue Bereiche ausweiten, die über die einfache Automatisierung zu kontextbezogenem Bewusstsein und proaktiver Entscheidungsfindung führt. Führungskräfte werden auch lernen Auswirkungen von KI auf das Unternehmen zu quantifizieren, um künftige Investitionen dorthin zu lenken, wo sie den größten Nutzen bringen.
Die Leistung von Open-Source-KI-Technologien wird sich weiter verbessern und kostengünstigere Optionen für das Training und den Betrieb großer Sprachmodelle hinter Unternehmens-Firewalls bringen. Dies wird es auch Unternehmen in streng regulierten Branchen ermöglichen, leistungsfähigere Anwendungen zu entwickeln und das unter Verwendung interner Unternehmensdaten.
Nachfolgend skizzieren wir vier Szenarien, wie KI die Softwareentwicklung in den nächsten Jahren verändern wird:
Die Zukunft der Softwareentwicklung ist kontextabhängig
Während viele Entwicklungsteams bereits KI in einige ihrer Arbeitsabläufe einbetten – etwa zur Unterstützung bei der Code-Vervollständigungshilfe und Code-Erklärung – ist kontextbezogene KI die nächste Stufe und die Grundlage für die Entwicklung von agentenbasierter KI. Agenten können nur dann effektiv arbeiten, wenn sie den notwendigen Kontext erfassen, der weit über die eigentliche Codebasis hinausgeht. Die kontextbezogene KI hat das Potenzial, die Softwareentwicklung durch Anwendungen, die den Kontext der Umgebung verstehen und sich daran anzupassen, neu zu gestalten.
Wenn KI sowohl den Benutzer- als auch den Anwendungskontext versteht, kann sie komplexere Aufgaben automatisieren, die Bedürfnisse des Entwicklers vorhersehen und fundiertere Entscheidungen treffen. Dies führt zu Effizienz und Genauigkeit und ermöglicht es Entwicklern, ihr Fachwissen für kreativere und strategische Aufgaben einsetzen.
Letztendlich wird die KI über die Einhaltung bewährter Entwicklungsverfahren hinausgehen und den Code auf der Grundlage verschiedener Variablen wie Leistung, Skalierbarkeit oder und Kosten verbessern. Im Folgenden sind einige Schlüsselbereiche aufgeführt, in denen wir diese Auswirkungen im kommenden Jahr sehen werden:
● Verbessertes Code-Verständnis: Mit zunehmender Reife der KI wird sie in der Lage sein, bestehende Codebasen zu analysieren und proaktiv neue Funktionen vorzuschlagen, die sich nahtlos in die Architektur, Infrastruktur und Anwendungsanforderungen integrieren. Außerdem wird sie automatisch die Sicherheits- und Compliance-Richtlinien einer Umgebung einhalten.
● Rationalisierte Code-Reviews: Code-Reviews können ein Engpass sein, aber KI kann helfen den Prozess zu straffen. KI-gestützte Codeüberprüfungen zeigen potenzielle Probleme auf der Grundlage bestehender Standards, bewährter Verfahren und prognostizierter Leistungsauswirkungen auf.
● Verbesserte Tests: Durch das Verständnis von Anwendungslogik und Leistungsmerkmalen, kann KI umfassendere Tests generieren, um Codefehler zu erkennen und zu verhindern, bevor sie proaktiv die Produktion erreichen.
● Infrastrukturbezogene Aktualisierungen: Die Verwaltung von Updates für Altsysteme kann besonders schwierig sein. KI kann dabei helfen, indem sie sowohl die Codebasis als auch potenzielle Auswirkungen auf die zugrunde liegende Cloud-Infrastruktur und die Anwendungsleistung berücksichtigt, wenn sie Änderungen zur Wahrung der Sicherheit und Compliance vornehmen.
Messung des ROI von KI in der Softwareentwicklung
Unternehmen haben im vergangenen Jahr begonnen KI schnell in ihre Abläufe zu integrieren, von der Software-Entwicklung, der Entscheidungsfindung bis hin zum Kundenservice. Während sie die Funktionalität der KI nutzen, müssen sie sich der Frage der Messbarkeit der Leistung stellen.
Dies liegt zum Teil daran, dass sie die richtigen Fragen stellen müssen. Sie neigen dazu, sich auf schwer messbare Makrofragen zu konzentrieren, wie z. B. „Wie trägt KI zur Steigerung meines Gewinns bei?“ Stattdessen sollten sie sich auf spezifische Geschäftsergebnisse konzentrieren, die sich leichter messen lassen.
In der Softwareentwicklung bedeutet dies, die Auswirkungen von KI und Automatisierung auf Kennzahlen wie die Markteinführungszeit für neue Anwendungen und Funktionen, die Softwarequalität, die Betriebskosten und die Entwicklerproduktivität zu untersuchen. Im nächsten Jahr werden Führungskräfte ihren Fokus auf diese Ergebnisse schärfen, sodass sie die Gewinne aus KI genau quantifizieren und weitere Investitionen rechtfertigen können, indem sie sich auf die Aufgaben konzentrieren, bei denen KI besonders gut ist.
Von Code-Vorschlägen zu autonomen Aktionen: Das Aufkommen von KI-Agenten in der Software-Entwicklung
KI-Assistenten werden immer intelligenter und gehen über die auf Eingabeaufforderungen basierenden Interaktionen hinaus, um die Bedürfnisse von Entwicklern zu antizipieren und proaktiv Vorschläge zu machen. Diese Entwicklung wird durch das Aufkommen von KI-Agenten vorangetrieben, die eigenständig Aufgaben ausführen, aus ihren Erfahrungen lernen und sogar mit anderen Agenten mit anderen Agenten zusammenarbeiten. In Kürze werden diese Agenten als zentraler Knotenpunkt für Codeunterstützung dienen und den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung rationalisieren. KI-Agenten werden selbstständig Unit-Tests schreiben, den Code effizienter gestalten und sogar Architektur-Verbesserungen vorschlagen. Die Rolle des Entwicklers wird sich mit diesen Fortschritten neu definieren. KI wird Entwickler aber nicht ersetzen.
Ganz im Gegenteil, proaktive KI-Assistenten und die ihnen zugrunde liegenden Agenten werden Entwicklern helfen, neue Fähigkeiten aufzubauen und ihre Zeit auf neue, höherwertige Aufgaben zu konzentrieren. Entwickler können jetzt als KI-Architekten agieren, die intelligente Agenten entwerfen und anleiten, um komplexe Herausforderungen zu bewältigen. Das Ergebnis wird eine höhere Produktivität, bessere Codequalität und eine stärkere Konzentration auf die Lösung umfassenderer Geschäftsprobleme sein.
Der Wechsel zu maßgeschneiderten, selbstgehosteten KI-Modellen
KI-Modelle sind leistungsfähiger, wenn sie mit unternehmensinternen Daten trainiert werden. Das ermöglicht Erkenntnisse zu generieren, die auf die spezifischen Abläufe und Ziele eines Unternehmens zugeschnitten sind. Notwendig ist, dass die Modelle aus Sicherheits- und Compliance-Gründen vor Ort ausgeführt werden. Es ist zu erwarten, dass Open-Source-Modelle die Leistungslücke zu kommerziellen Angeboten schnell schließen, werden und so mehr Unternehmen diese Modelle auch vor Ort einsetzen können. Als Folge davon ist die Feinabstimmung ihrer Modelle mit ihren eigenen Daten möglich und sorgt dafür, dass KI-Anwendungen zu einem Bruchteil der Kosten eingeführt werden können.
Dies ist besonders für stark regulierte Branchen wie das Bankwesen und das Gesundheitswesen wichtig, die On-Prem-Modelle in abgeschirmten Umgebungen ausführen müssen, um ein Maximum an Compliance zu gewährleisten.
Tiefgreifende Veränderungen
Der zunehmende Einsatz von KI in der Softwareentwicklung deutet auf weitere tiefgreifende Veränderungen hin. Die Rolle der KI geht schnell über die Codegenerierung hinaus und wird zu einem integralen Bestandteil des Lebenszyklus der Softwareentwicklung, indem sie die Sicherheit und Leistung verbessert und gleichzeitig technische Schulden reduziert.
Die Einführung von KI erfordert jedoch einerseits eine durchdachte Strategie und zweitens Investitionen in Fähigkeiten zum Aufbau von KI Know-how und deren Infrastruktur. Dafür ist das Verständnis des ROI ist ebenfalls wichtig, um positive Geschäftsergebnisse zu erreichen.
Dafür werden Unternehmen, die KI effektiv nutzen, in den kommenden Jahren belohnt werden.
