KI-Einsatz in der Softwareentwicklung

Auf welche Veränderungen müssen sich Programmierer:innen in Zukunft einstellen?

Künstliche Intelligenz (KI) kann bereits Stand heute auf vielfältige Weise eingesetzt werden, um den Softwareentwicklungsprozess zu optimieren. Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI in der Softwareentwicklung genutzt werden kann, entsprechende Tools, die zu nutzen sich lohnen könnte, werden im Anschluss vorgestellt:

1. Automatisierte Codegenerierung: KI kann verwendet werden, um Teile des Codes automatisch zu generieren, was den Entwicklungsprozess zu beschleunigen vermag. Dies kann sich besonders bei repetitiven Aufgaben als äußerst nützlich herausstellen.
2. Code-Optimierung und Refactoring: Mittels KI kann vorhandener Code analysiert werden. Zusätzlich ist es möglich, Verbesserungsvorschläge zu erhalten, was die Leistung, Lesbarkeit und schließlich die Wartbarkeit des Codes erhöhen kann. Dass die KI in diesem Falle lediglich als Impulsgeber in Erscheinung tritt, ist     von großer Wichtigkeit, denn die Entscheidungskompetenz liegt weiterhin bei den gut ausgebildeten Programmierer:innen, die das Produzierte letztlich zu verantworten haben.
3. Bugs und Fehler „vorhersagen“: Durch maschinelles Lernen können Muster in vorhandenem Code erkannt werden: so ist es etwa möglich, potenzielle Fehlerquellen leichter zu identifizieren, bevor sie zu realen Problemen avancieren.
4. Automatisierte Tests: Solche Prüfungen können mitunter sicherstellen, dass neue Änderungen den bestehenden Code nicht maßgeblich beeinträchtigen.
5. Natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing): Gerade bei der Entwicklung von Chatbots oder anderen (Web-) Anwendungen, die auf das Verständnis menschlicher Sprache und entsprechende Reaktionen angewiesen sind, kann sich das KI-gestützte NLP als überaus nützlich herausstellen.
6. Predictive Analytics: Um kleinteilige Muster und Trends zu identifizieren und so für eine angenehme User Experience (UX) zu sorgen, lohnt sich die Nutzung entsprechender KI-Tools ebenfalls.
7. Automatisierte Dokumentation: Wo Menschen arbeiten, da machen Menschen Fehler! Gerade hinsichtlich akribischer Dokumentation ist dieses Dogma besonders zu beachten. KI kann verwendet werden, um automatisch Dokumentation für den erstellten Code zu erstellen, was den Entwickler:innen viel Zeit spart und zudem (zumindest prospektiv) von lästiger Fleißarbeit entbindet.
8. Versionskontrolle und Code Management: Codeänderungen zu überwachen und automatisch zu bewerten, ob diese den Richtlinien und Standards des Projekts entsprechen, ist ein weiteres Anwendungsgebiet von KI in der Softwareentwicklung.
9. Personalisierte Entwicklungsumgebungen: Durch den Einsatz von KI können Entwickler:innen hochgradig personalisierte Entwicklungsumgebungen bereitgestellt werden. So ist es möglich, individuelle Arbeitsbedingungen abzubilden und letztlich für einen besseren Workflow zu sorgen.
10. Automatisierte Deployment-Optimierung: Der Prozess des Deployments kann durch den Einsatz von KI ebenfalls optimiert werden. So soll eine reibungslose Bereitstellung von Software in verschiedenen Umgebungen sichergestellt werden können.

Diese exemplarischen Beispiele der Anwendung von KI in der Softwareentwicklung sind bereits heute in verschiedenen Ausprägungen im Einsatz und werden sich zukünftig noch weiterentwickeln, was den generellen Entwicklungsprozess und das Profil der designierten Entwickler:innen maßgeblich verändern wird.

Dass es zur Nutzung von KI einiger neuer Tools bedarf, gehört in diesem Zuge ebenfalls zur Wahrheit dazu. Im folgenden Abschnitt wollen wir nun einen kurzen Blick auf die interessantesten der Plattformen werfen, die im Rahmen der techno-sozialen Verschaltung besonders interessant erscheinen. In naher Zukunft werden auf diesem Blog auch noch ausführlichere Artikel zu ausgewählten Beispielen folgen.

Welche KI-Anwendungen sind besonders beachtenswert hinsichtlich ihrer Verwendung in der Softwareentwicklung?

Die wachsende Anzahl von Tools und Plattformen, die KI und maschinelles Lernen nutzen, um so die Softwareentwicklung zu unterstützen, ist in stetem Wandel begriffen. Die gewählten Beispiele besitzen bei alldem lediglich einen exemplarischen Charakter:

1. GitHub Copilot: GitHub Copilot ist eine von GitHub entwickelte KI-basierte Codevervollständigungserweiterung für Visual Studio Code. Sie wurde in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt und kann Entwickler:innen dabei helfen, funktionierenden Code schneller zu schreiben. Automatisch gemachte     Codevorschläge basierend auf den Kommentaren und dem jeweiligen Kontext des Codes sind Teil der Hilfestellung von GitHub Copilot.
2. Tabnine: Tabnine ist ein AI Code Completion Tool, das in verschiedenen integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) wie Visual Studio Code, IntelliJ und PyCharm     verwendet werden kann. Während des Entwicklungsprozesses liefert es automatische Codevorschläge. Durch maschinelles Lernen können sukzessive auch beispielhafte Muster im Code analysiert werden, um zu immer passgenaueren Vorschlägen zu gelangen.
3. DeepCode: DeepCode ist ein statisches Analyse-Tool, das maschinelles Lernen verwendet, um Codequalität und Sicherheitsprobleme in verschiedenen Programmiersprachen zu überprüfen. Es kann dabei helfen, Bugs zu finden, den Code zu optimieren und Best Practices anzuwenden.
4. Code Climate: Code Climate ist ein Tool für die statische Codeanalyse, das verschiedene Metriken zur Codequalität bereitstellt. Es kann Entwicklern helfen, Codeprobleme zu erkennen, zu verstehen und zu beheben.
5. TensorFlow und PyTorch: Diese sind leistungsstarke Open-Source-Bibliotheken für maschinelles Lernen und neuronale Netzwerke. Sie werden oft in der     Entwicklung von KI-Anwendungen und Algorithmen verwendet.
6. IBM Watson Studio: Watson Studio ist eine KI- und Datenwissenschaftsplattform von IBM, die Werkzeuge für die Datenbereinigung, das Training von KI-Modellen und die Zusammenarbeit im Team bietet.
7. Google Cloud AI Platform: Diese Plattform von Google Cloud bietet Tools für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von Machine-Learning-Modellen auf der Google Cloud-Infrastruktur.
8. PyCaret: PyCaret ist eine Open-Source-Bibliothek für die automatisierte maschinelle Lernmodellierung und -optimierung in Python. Sie kann dabei helfen, schnell Modelle zu erstellen, ohne viel expliziten Code schreiben zu müssen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl des Tools von den spezifischen Anforderungen des Projekts abhängt. Verschiedene Tools bieten unterschiedliche Funktionen und Integrationsmöglichkeiten, daher ist es ratsam, die Anforderungen des jeweiligen Projekts sorgfältig zu evaluieren, um das am besten geeignete Tool auszuwählen.

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Fazit

Wie in diesem Artikel zu zeigen versucht wurde, müssen sich Entwickler:innen in Zukunft sowohl mit starken Veränderungen hinsichtlich ihres Jobprofils auseinandersetzen als auch ganz generell mit sich verändernden Umständen umgehen lernen. Es wird jedoch in absehbarer Zukunft weiterhin die Notwendigkeit bestehen bleiben, einer wie auch immer autonomen KI menschliche Expertise zur Seite zu stellen. So viel kann als gesichert gelten.