Vier Wege, wie KI die Softwareentwicklung verbessern kann.
Erfahren Sie, wie KI den Softwareentwicklungszyklus optimieren kann.
„Es ist brutal da draußen.“
In der stressigen Welt der Softwareproduktion geraten Entwickler zunehmend unter Druck. Der Softwareentwicklungszyklus (SDLC) könnte dafür verantwortlich sein. Der heutige SDLC durchläuft verschiedene Phasen – Anforderungsanalyse, Design, Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Wartung – oft in nur wenigen Monaten. Ineffizienzen, wie inkonsistente Programmieranforderungen oder fehlendes Wissen beim Schreiben von Testfällen, belasten jede dieser Phasen.
Die gute Nachricht: Generative KI (gen KI) kann den Druck auf Entwickler verringern und den Prozess effizienter machen. Entwickler können KI-Tools nutzen, um Fehler im Code zu erkennen, Sicherheitslücken zu identifizieren und Vorschläge für Bugfixes zu erhalten. Trotz dieser Vorteile gibt es jedoch einige Herausforderungen bei der Einführung von generativer KI. Welche sind das und wie können Unternehmensführer sie erfolgreich angehen? Wir werfen einen Blick darauf.
Die Rolle von generativer KI in der Softwareentwicklung
Früher folgte die Softwareentwicklung einem Waterfall-Prozess, der systematisch und linear durch jede Phase führte. Das Endprodukt brauchte Monate, wenn nicht Jahre, um entwickelt zu werden.
Heute sieht die agile und DevOps-Landschaft ganz anders aus. In dieser neuen Welt verschmelzen DevOps-Praktiken Entwicklungs- und Betriebsteams, was in mehreren wichtigen Punkten einen völlig anderen Ansatz darstellt.
Die Herausforderung: Schnelle Softwareentwicklung meistern
Um der Nachfrage nach schnellerer Softwareentwicklung gerecht zu werden, haben Unternehmen agile und DevOps-Methoden eingeführt. Dieser Fokus auf Geschwindigkeit soll die Marktposition verbessern, aber die verkürzten Produktionszyklen können erheblichen Druck auf Entwickler ausüben.
Die Lösung durch generative KI
Durch den Einsatz von generativer KI können Entwickler monotone Aufgaben automatisieren und sich auf die Arbeit konzentrieren, die nur sie erledigen können. Viele Aufgaben in der Softwareentwicklung betreffen notwendige Dokumentationen und sich ständig wiederholende Prozesse, die wertvolle Zeit der Entwickler beanspruchen. Aktivitäten wie das Erstellen von Konfigurationsdateien, Code-Reviews und das Einrichten von Infrastrukturumgebungen profitieren von Automatisierung und generativer KI. Ein weiterer wichtiger Vorteil der Integration von KI im SDLC ist: noch mehr Geschwindigkeit.
Die Herausforderung: Das Gleichgewicht zwischen Codieren und anderen Fähigkeiten
Der Begriff Full-Stack-Developer beschreibt am besten die vielen Aspekte der Softwareentwicklung, die Programmierer neben dem Codieren beherrschen müssen. Sie müssen die Abläufe des gesamten Prozesses verstehen, wissen, wie man Infrastruktur für die Entwicklung und das Testen von Code aufbaut, Testfälle schreibt und den Code in der Cloud bereitstellt. Solche hohen Erwartungen erhöhen den Druck und die kognitive Belastung der Entwickler.
Die Lösung durch generative KI
Generative KI unterstützt Entwickler dabei, schneller zu coden, und verbessert ihr Verständnis des bestehenden Codes, insbesondere bei Änderungen. Sie kann auch umfangreiche Dokumentationen zusammenfassen, um Informationen leichter zugänglich zu machen. In der Testphase ist die Technologie in der Lage, Testfälle aus User Stories und Anforderungen zu generieren sowie synthetische Daten und Skripte für die Evaluierung von Anwendungen zu erstellen.
Die Herausforderung: Inkonsistente Frameworks für die Entwicklung
Mit der zunehmenden Verbreitung verteilter Architekturen tragen Entwickler aus verschiedenen Teams, einschließlich extern ausgelagerter, zum Projekt bei und setzen es zusammen, um ein Ganzes zu bilden. Auch wenn Standardisierungsrichtlinien vorhanden sind, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass der Code oder die Softwarearchitektur, die ein Entwickler liefert, sich von der eines anderen Teammitglieds unterscheidet. Solche Inkonsistenzen erschweren es nachfolgenden Entwicklern, den Code gründlich zu verstehen.
Die Lösung durch generative KI
Egal ob durch Vorlagen für das Schreiben von Code, Dokumentationen, User Stories oder Testfälle – generative KI in der Softwareentwicklung kann die notwendigen Prozesse unterstützen und dabei helfen, Konsistenzrichtlinien einzuhalten.
Die Herausforderung: Fachkräftemangel erhöht langfristige technische Komplikationen
Unternehmen mit ineffizientem Code in veralteten Programmiersprachen wie COBOL tragen eine hohe technische Schuld – die langfristigen Kosten und Komplikationen, die durch schnelle Lösungen und veraltete Programmierpraktiken entstehen. Heutige Entwickler verfügen möglicherweise nicht über die nötigen technischen Fähigkeiten, um mit diesen Altsystemen umzugehen und sie produktiv zu nutzen.
Die Lösung durch generative KI
Generative KI kann Codezeilen analysieren und deren Funktionalität in einfachem Englisch erklären. Ein Entwickler, der mit COBOL beispielsweise nicht vertraut ist, kann einfach den entsprechenden Codeblock anklicken und den Coding-Assistenten aktivieren, um eine Erklärung zu erhalten. Der Zugriff auf solche Informationen erspart Entwicklern stundenlanges Studieren von Code oder das Erlernen einer veralteten Sprache. So können sie schnell in Projekte einsteigen und ihre Produktivität steigern. KI-unterstützte Softwareentwicklung kann zudem Dokumentationen zu Prozessabläufen erstellen und sogar bei der Modernisierung von Technologiestacks helfen, indem sie Altsysteme in aktuelle Programmiersprachen umwandelt.
Referenz
Einsatz von generativer KI in der Testphase für eine effizientere Softwareentwicklung
Behavior-driven Development (BDD)-Tests sind ein wesentlicher Bestandteil der Softwareentwicklung, da sie helfen, den Code an das Verhalten der Nutzer anzupassen. Obwohl notwendig, stellten BDD-Tests für Entwickler bei einer Investment-Management-Firma eine Herausforderung dar. Das Team erstellte die Test-Szenarien manuell, was zu inkonsistenten und oft ungenauen Szenarien führte, die die tatsächlichen Nutzererfahrungen nicht widerspiegelten.
Außerdem waren die Test-Szenarien nicht nachvollziehbar, was bedeutete, dass Teammitglieder nicht bestätigen konnten, welche Tests mit welchen realen Anfragen übereinstimmten. Da der manuelle Prozess zeitaufwändig war, konnten Entwickler nicht auf dringendere Geschäftsanforderungen reagieren.
Wir haben den BDD-Testprozess in mehreren Phasen neu gestartet, den Tech-Stack des Unternehmens aktualisiert und generative KI eingeführt. Unsere Genpact Cora-Lösung analysiert Nutzeranforderungen und -spezifikationen, um realistische Test-Szenarien zu erstellen. Der Einsatz von generativer KI half dabei, einem Entwickler einen ganzen Tag freizumachen, und das Team der Investment-Management-Firma durchläuft nun den Softwareentwicklungsprozess in der Hälfte der Zeit.
Hindernisse bei der KI-unterstützten Softwareentwicklung
Generative KI bietet vielversprechende Möglichkeiten für verbesserte Entwicklerumgebungen und -effizienz, aber es gibt nach wie vor Hindernisse für die Einführung.
- Die Unterstützung durch generative KI ist oft kein integraler Bestandteil des Entwickler-Ökosystems
Wie oft würden Sie Outlook beenden, um sicherzustellen, dass Ihre Nachricht grammatikalisch korrekt ist? Die Chancen sind wahrscheinlich gering bis gar nicht. Genauso wenig möchten Entwickler ihr Entwicklungs-Ökosystem verlassen, um auf generative KI-Codierassistenten zuzugreifen. Diese Tools müssen Teil des Entwickler-Ökosystems sein, damit ihre Verwendung nahtlos und zur Gewohnheit wird. - Bedenken hinsichtlich der Sicherheit und der Weitergabe geschützter Informationen
Unternehmen sind verständlicherweise besorgt über die Einhaltung von Sicherheitsvorschriften, wenn sie eine neue Technologie einführen. Da KI-Tools mit Daten arbeiten, befürchten Security-Teams, dass firmeneigene Informationen in das größere KI-Ökosystem gelangen könnten. Bevor sie auf breiter Front eingesetzt werden können, benötigen KI-Tools Leitplanken zur Gewährleistung von Sicherheitsprotokollen, wie z. B. die Durchführung von Sicherheitsaudits und die Gewährung des Zugriffs für autorisierte Teammitglieder. - Die Zuverlässigkeit der Ergebnisse und das Potenzial für Verzerrungen
Unternehmen befürchten, dass generative KI-Codierassistenten ungenauen Code ausspucken könnten, der Probleme schafft, anstatt sie zu lösen. Generative KI soll die Intelligenz der Entwickler ergänzen, nicht ersetzen. Der Mensch muss weiterhin die Gültigkeit des Codes prüfen und sich um übergeordnete Aufgaben kümmern. Ein weiteres Problem ist die Voreingenommenheit in der Software. Die Verantwortlichen in den Unternehmen können dem begegnen, indem sie eine Reihe von ethischen Entwicklungsrichtlinien entwickeln, die alle Entwickler befolgen müssen.
Wie man mit KI-unterstützter Softwareentwicklung startet
Angesichts der vielen Vorteile von generativer KI in der Softwareentwicklung ist jetzt ein guter Zeitpunkt, sich mit den Tools vertraut zu machen.
Verstehen Sie, welche Probleme KI lösen kann und, ebenso wichtig, welche nicht. Denken Sie daran, dass KI ein Ergänzungswerkzeug ist, keine Ersatz für Softwareentwickler, die weiterhin der entscheidende Anker für die Produktion bleiben. Die Welt der generativen KI kann manchmal überwältigend wirken, daher wählen Sie den richtigen Ökosystem-Partner, der Ihnen hilft, sich in dieser komplexen Landschaft zurechtzufinden.
Rajesh Padmakumaran, Application Modernization und Gen AI Architekt bei Genpact,hat diese Sichtweise verfasst.
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