KI Kopiloten: Entwicklung und Qualität optimieren

Die Kopiloten kommen. Ehrlich gesagt sind sie bereits hier. Die KI-gestützte Entwicklung, die durch KI-gestützte Kopiloten ermöglicht wird, wird das dominierende Modell sein. Es ist leicht, die Fortschritte zu sehen und ängstlich oder defensiv zu werden, aber die Auswirkungen auf die Produktivität durch KI-gesteuerte Kopiloten sind für unsere Technologiearbeiter revolutionär. Die Softwareentwicklung ist durch Komplexität und Nachbarschaften überlastet. Es musste etwas geschehen. Ohne zu weit abzuschweifen, haben wir Aufgaben von Infrastruktur, Datenbank und Sicherheit nach links verlagert, alles im Namen der Zweckmäßigkeit. Wir haben auf diesen Moment hingearbeitet. Und jetzt sind wir hier. 

Was ist ein KI-Kopilot?

Ein KI-Kopilot in der Softwareentwicklung ist ein Tool, das künstliche Intelligenz nutzt, um menschliche Programmierer zu unterstützen, indem es Teile des Entwicklungsprozesses automatisiert. Werkzeuge zur Code-Generierung sind seit vielen Jahren durch Code-Vervollständigung und Vorschläge am Entwicklungsprozess beteiligt. In jüngerer Zeit übernehmen diese Tools jedoch zusätzliche Aufgaben. Heute nutzen Kopiloten natürliche Sprachverarbeitung, prädiktive Analysen und regelbasierte Programmierung, um den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und gleichzeitig die Qualität zu sichern.

Zu den Anwendungsfällen für die Kodierung von Kopiloten gehören:

• Tools zur Code-Vervollständigung lassen sich direkt in viele integrierte Entwicklungsumgebungen (IDE) integrieren und rationalisieren den Entwicklungsprozess, indem sie Code-Schnipsel und sprachspezifische Optionen zur automatischen Vervollständigung vorschlagen.
• Die Code-Generierung geht noch einen Schritt weiter und erstellt vollständige Methoden und Klassen auf der Grundlage des vorhandenen Kontextes oder indem ein Kommentar als Aufforderung zur Beschreibung der benötigten Funktionalität verwendet wird.
• Engineering Productivity Tools helfen bei der Erstellung von Skripten und Konfigurationsdateien, die bei der Bereitstellung von Infrastruktur-Ressourcen und der Anwendungsimplementierung verwendet werden.
• Tools für die Code-Überprüfung schlagen Optimierungen vor, finden potenzielle Fehler, identifizieren Sicherheitslücken und geben Empfehlungen zur Behebung. 

Folgende sind Beispiele für KI-Assistententen für die Codierung:

• GitHub Kopilot automatisiert die Codegenerierung durch IDE-Integration und integriert und automatisiert den Code-Review-Prozess, um Optimierungen vorzuschlagen. 
• Amazon CodeWhisperer ist eine Codierungsplattform, die auf Machine Learning und Natural Language Processing (NLP) basiert. CodeWhisperer automatisiert einen Großteil des Lebenszyklus der Softwareentwicklung, ähnlich wie GitHub Kopilot, aber CodeWhisperer ist in der Lage, eine tiefere Integration mit Amazon Web Services-spezifischen Lösungen zu erreichen. 
• ChatGPT, der wahrscheinlich populärste KI-Chatbot der Gegenwart, kann über seine Chat-Schnittstelle oder APIs Code-Revisionen erstellen oder vorschlagen. 

Auswirkung

Unternehmen profitieren bereits von der KI-gestützten Entwicklung durch eine verbesserte Produktivität im Engineering. Im März 2023 teilte Scott Guthrie, EVP of Cloud & AI bei Microsoft, einige Statistiken darüber mit, welche Auswirkungen sie beobachtet haben. „Wir sehen jetzt, dass die Entwickler, die GitHub Kopilot verwenden, um 55 % produktiver damit arbeiten, Aufgaben zu erledigen, und das haben unabhängige Studien gezeigt. Und 40 % des Codes, den sie einchecken, ist jetzt KI-generiert und unverändert.“

Drei Monate später, im Juni 2023, lieferte GitHub-CEO Thomas Dohmke eine leicht überarbeitete Metrik und behauptete, dass GitHub Kopilot die Produktivität von Entwicklern im Durchschnitt um 30 % steigert, wobei fast eine Million Entwickler in die Studie einbezogen wurden. Mit Blick auf das Jahr 2030 extrapoliert Dohmke, dass „30 % Leistungsgewinne von zusätzlichen 15 Millionen effektiven Entwicklern auf die weltweite Kapazität“, was einem Anstieg des globalen BIP um 1,5 Billionen Dollar gleichkommt.

Mit Blick auf die kombinierten Auswirkungen betrachtet Dohmke wie viele andere KI-Kopiloten als eine Erweiterung des Ingenieurpersonals. Kopiloten steigern die Effektivität und Produktivität unserer Techniker, ermöglichen kürzere Durchlaufzeiten bei der Erledigung von Aufgaben und verringern den Umfang der technischen Schulden, die viele Unternehmen belasten. Folglich können Unternehmen durch die verantwortungsvolle Integration von KI-Kopiloten das Engagement verbessern und eine nachhaltigere IT-Kultur fördern, die Teammitglieder anzieht, wachsen lässt und bindet.

Darüber hinaus kommen KI-gestützte Kopiloten nicht nur Softwareentwicklern zugute. Unternehmen können „Business-Technologen“ durch KI-gestützte Low-Code/No-Code-Lösungen befähigen, die Markteinführungszeit weiter zu verkürzen, die Kosten zu senken und gezieltere Lösungen zu liefern. Nach Angaben der New York Times wird die No-Code-Technologie in den kommenden Jahren wahrscheinlich zu einem immer wichtigeren Bestandteil der Softwarelandschaft werden. In dem Maße, wie Low-Code- / No-Code-Toolchains KI-Funktionen übernehmen, wird sich diese Entwicklung beschleunigen, so dass auch Personen mit wenig oder gar keiner Programmiererfahrung leistungsstarke Anwendungen erstellen können.

Das richtige Gleichgewicht finden

Unternehmensleiter müssen bedenken, dass Kopiloten ein Werkzeug sind, das die Produktivität von Ingenieuren steigert. Zu diesem Zeitpunkt muss es noch einen Human-in-the-Loop geben, der alle Code-Empfehlungen überprüft und genehmigt. So leistungsstark diese KI-gestützten Assistenten auch sind, sie sind nicht ohne Mängel. Wie wir bei anderen generativen Tools sehen, kann die Qualität der erstellten Inhalte variieren und unterliegt potenziellen „Halluzinationen“ oder Ungenauigkeiten. 

Auf allen Qualifikationsebenen können Ingenieure von KI-gestützten Entwicklungstools profitieren. Vom Erlernen einer neuen Programmiersprache oder eines neuen Programmierparadigmas über die Erstellung eines Gerüsts für ein neues Projekt bis hin zum Vorschlag eines Prototyps basierend auf Anforderungen – Kopiloten reduzieren die kognitive Belastung der Ingenieure. Bedenken Sie jedoch, dass die KI-gestützte Entwicklung jetzt die Messlatte höher legt. Jeder ist jetzt ein mindestens so guter Entwickler wie der KI-Kopilot. Verantwortungsbewusst eingesetzt, sind Kopiloten ein integraler Bestandteil des kreativen Prozesses. KI-gestützte Kopiloten ersetzen keine Arbeitskräfte. Entwickler verlassen sich bei sich wiederholenden Aufgaben auf Kopiloten und konzentrieren sich auf übergeordnete, geschäftlich differenzierte Problemlösungen.

Die meisten KI-Algorithmen verbessern sich durch eine erhöhte Offenlegung von Daten und Interaktionen aus ihrem Human-in-the-Loop. Ingenieure hingegen gewinnen an Produktivität und Skalierbarkeit. Die daraus resultierende Arbeitsvereinbarung ist symbiotisch, da sich beide Parteien im Laufe der Zeit verbessern.

Organisationen müssen jedoch wachsam bleiben und ein hohes Maß an Disziplin und Standards bei der Softwareproduktion aufrechterhalten. Die Auswahl der Aufgaben, die für Kopiloten geeignet sind und welche dennoch die Überwachung durch einen Menschen erfordern, ist Sache jedes Unternehmens.

Gehen Sie auf die Notwendigkeit einer Governance ein

Führungskräfte aus Wirtschaft und Technologie müssen vorrangig darauf achten, ihre Mitarbeiter in die Lage zu versetzen, diese sich weiterentwickelnden Tools zu übernehmen. Durch eine wirksame Politik und ein gründliches Verständnis der Technologie werden Unternehmen, die KI nutzen, weiterhin erfolgreich sein. Governance-Frameworks wie das AI Risk Management Framework von NIST ermöglichen es Unternehmen, potenzielle Risiken im Zusammenhang mit KI-gestütztem Software-Engineering zu managen, soziales Vertrauen aufzubauen und eine ethische Produktentwicklung sicherzustellen.

Im Rahmen des Bewertungsprozesses müssen sich Organisationen potenzieller Vertraulichkeits-, Datenschutz- und Sicherheitsbedenken bewusst sein, die mit KI-Interaktionen verbunden sind. KI-Modelle verbessern sich durch verstärkte Interaktionen und Nutzung und erhöhen so ihren Gesamtnutzen. Allgemein verfügbare Tools wie ChatGPT lernen standardmäßig durch die Eingabeaufforderungen und Daten, die die Benutzer während der Interaktionen eingeben, was das Risiko erhöht, vertrauliche oder geschützte Informationen preiszugeben. Es ist möglich, einige Risiken zu mindern, indem man Werkzeuge baut oder auswählt, die als Einbahnstraße funktionieren - die ein trainiertes Modell auf die Eingabe des Benutzers anwenden, um ein Ergebnis zu erzielen, ohne die Interaktion in die Lernschleife des Werkzeugs einzubeziehen.

KI-Kopiloten sind eine spannende Technologie mit enormem Potenzial. Unternehmen nutzen das Potenzial von KI-Kopiloten und beginnen, Ideen zu entwickeln und potenzielle Anwendungsfälle zu entwickeln.

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