In diesem Artikel befassen wir uns mit der Art und Weise, wie künstliche Intelligenz derzeit in der Softwareproduktion eingesetzt wird, den Herausforderungen, denen sie sich stellen muss, und mit der Rolle, die KI in Zukunft spielen könnte.
Während Software unbestreitbar immer wichtiger für die Wertschöpfung eines Unternehmens und die Bildung strategischer Wettbewerbsvorteile wird, ist ihre Entwicklung ineffektiv und lässt viel zu wünschen übrig. Bis zu 80 % der eingesetzten Ressourcen werden vergeudet, da sich die Entwickler den zeitaufwändigen Aufgaben der Fehlerbehebung, der Bekämpfung von Tech Debt und anderer Wartungsarbeiten widmen, anstatt neue Funktionen zu entwickeln. Da die unternehmensinterne Softwareentwicklung die Quelle der wichtigsten Innovationen für Unternehmen ist, ist dies ein Thema von höchster Bedeutung.
Auch wenn die Softwareentwicklung immer wichtiger wird, bereiten die sich abzeichnenden Herausforderungen den Unternehmen großes Kopfzerbrechen - eine der größten ist der ständige Mangel an hochqualifizierten Softwareentwicklern, der besonders in softwaredefinierten Branchen wie der Automobilindustrie dringlich ist. Dies trägt dazu bei, dass mehr als die Hälfte der Softwareprojekte das Budget überschreiten und zu spät geliefert werden, wobei 20 % ganz scheitern. Schlechte Softwarequalität kostet die Unternehmen jedes Jahr Hunderte von Milliarden Dollar. Künstliche Intelligenz wird diese Herausforderungen nicht vollständig lösen, kann aber definitiv einige der
Von Anfang bis Ende nutzen Unternehmen künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um ihre Softwareentwicklungsprozesse zu verbessern.
Automatisierte Testtools gibt es zwar schon seit geraumer Zeit, aber eine neuere Innovation sind automatisierte Testfälle, die von künstlicher Intelligenz entworfen werden. Durch künstliche Intelligenz unterstützte Tests können Ihre Softwareprojekte gründlicher validieren und Fehler schneller und effizienter erkennen.
Künstliche Intelligenz kann auch eingesetzt werden, um Fehler in einem frühen Stadium des Prozesses zu erkennen und vorherzusagen. Die Behebung von Fehlern wird später im Software-Lebenszyklus teurer, ganz zu schweigen von den rufschädigenden Auswirkungen eines größeren Softwarefehlers.
Ähnlich wie bei den Textvervollständigungsfunktionen von Google Email oder Microsoft Outlook gibt es KI-Tools, die die Geschwindigkeit der Programmierung erheblich verbessern können, indem sie Empfehlungen für die Vervollständigung von Codezeilen geben. Dies kann die Anzahl der Tastenanschläge um bis zur Hälfte reduzieren.
Beim Software Process Mining werden die bei der Softwareentwicklung automatisch entstehenden Datenspuren anonymisiert extrahiert, aggregiert und analysiert - unabhängig von den verschiedenen Programmiersprachen der Projekte. Dadurch werden universelle KPIs und Softwarevisualisierungen erstellt. Technische Führungskräfte und Manager können damit Softwareprojekte souveräner messen und steuern. Außerdem sind sie in der Lage, die leistungsstärksten Teams zu identifizieren und deren Best Practices im gesamten Unternehmen zu verbreiten. Diese KPIs und Visualisierungen ermöglichen es den Teams auch, Codebereiche mit vielen Fehlern oder technischen Schulden schnell zu identifizieren und die Situation zu korrigieren.
Die Qualität des Codes verbessert sich im Allgemeinen mit Hilfe von KI, was die Wahrscheinlichkeit eines Sicherheitsfehlers verringert. Darüber hinaus kann künstliche Intelligenz genutzt werden, um Anomalien im Verhalten zu erkennen und die zuständigen Behörden frühzeitig zu alarmieren, bevor ein Verstoß zu viel Schaden angerichtet hat.
Anforderungsmanagement ist der "Prozess der Dokumentation, Analyse, Verfolgung, Priorisierung und Vereinbarung von Anforderungen sowie der anschließenden Kontrolle von Änderungen und der Kommunikation mit den relevanten Beteiligten". Die Verarbeitung natürlicher Sprache, ein Bereich der künstlichen Intelligenz, wird von einigen digitalen Assistenten eingesetzt, um Anforderungsdokumente zu analysieren und Verbesserungen vorzuschlagen. Solche Tools können Mehrdeutigkeiten und andere Schwachstellen identifizieren, so dass die Überprüfung von Anforderungen effektiver und effizienter durchgeführt werden kann.
Auch wenn künstliche Intelligenz in absehbarer Zeit nicht autonom Software programmieren wird, werden ihre Anwendungen im Bereich der Softwareentwicklung weiter zunehmen und diesem hochkomplexen und ineffizienten Bereich zu mehr Effizienz und Handhabbarkeit verhelfen. Langfristig könnte die künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung demokratischer und für den Normalbürger zugänglicher machen, indem sie sie vereinfacht. Selbst wenn die Softwareentwicklung für Ungeübte schwierig bleibt, wird ihr Einsatz als Ergänzung für erfahrene Entwickler mit der Zeit zunehmen. Weitere Informationen darüber, wie sich künstliche Intelligenz auf verschiedene Branchen auswirkt, finden Sie in diesem Artikel.
