Die Zukunft ist jetzt
KI-Tools in der Softwareentwicklung
Generative Sprachmodelle – gängig Künstliche Intelligenz oder KI genannt – wurden in den letzten Jahren rapide weiterentwickelt und finden in immer mehr Arbeitsprozessen Eingang. Auch in der Softwareentwicklung spielen KI-Tools eine immer wichtigere Rolle. Sie ermöglichen es uns Entwickler:innen dabei, effizienter und kreativer zu arbeiten, indem sie bei der Implementierung sowie der Analyse von Softwarecode unterstützen und repetitive Aufgaben übernehmen. Doch welche Tools gibt es und welche Tätigkeiten können von diesen abgedeckt werden?
Der Einsatz von KI-Tools in der Softwareentwicklung ist nicht nur ein Trend, sondern ein potenzieller Gamechanger, um mit den steigenden Anforderungen und der Komplexität moderner Projekte Schritt zu halten. Sie haben die Fähigkeit, Code zu generieren, zu erklären und zu optimieren.
ChatGPT ist dabei wohl eines der bekanntesten Beispiele eines KI-Tools, welches im Unternehmenskontext, über sämtliche Branchen und Bereiche hinweg, und sogar privat als persönlicher Assistent Verwendung findet. Auch in der Softwareentwicklung können wir von ChatGPT profitieren. Es kann beispielsweise Programmcode erzeugen, der im User-Prompt spezifizierte Aufgaben erfüllt. Mittels Copy-Paste kann darüber hinaus bereits vorhandener Code hinsichtlich verschiedener Gesichtspunkte wie Performance, Verständlichkeit oder Robustheit analysiert und optimiert werden.
So vielseitig einsetzbar ChatGPT auch ist, um das volle Potenzial beim Entwickeln ausschöpfen zu können, ist eine Integration in die Entwicklungsumgebung unabdingbar.
GitHub Copilot & CodeGPT: Deine neuen Coding-Partner
Spezialisierte Anwendungen wie GitHub Copilot und das Plugin CodeGPT, die – wie auch ChatGPT – auf OpenAI-Technologie basieren, können in Entwicklungsumgebungen wie IntelliJ installiert werden und bieten eine einfache Integration in den routinierten Entwicklungsprozess. GitHub Copilot unterstützt Entwickler:innen direkt beim Schreiben von Code, indem es Inline-Vervollständigungen und Code-Vorschläge macht. CodeGPT hingegen bietet, mittels des in die IDE integrierten Chat-Interfaces, einen großzügigeren Kontext und ermöglicht dadurch tiefere Analyse- und Optimierungsfunktionen. Dies ist besonders für die Arbeit mit komplexen Strukturen und für die Architekturarbeit nützlich. Sowohl GitHub Copilot als auch CodeGPT erlauben die Verwendung von geöffneten Files als Chat-Kontext, wodurch lästige Copy-Paste-Manöver entfallen.
Wie KI-Tools dir im Alltag helfen können
Jetzt wissen wir, welche KI-Tools wir in der Softwareentwicklung einsetzen können. Aber wie genau machen diese Tools unseren Arbeitsalltag schon heute leichter? Im Folgenden geben wir einen Überblick darüber, wie wir diese Tools in der Softwareentwicklung verwenden. Auch wenn diese Einsatzbeispiele nur an der Oberfläche kratzen, dürfen sie gerne als Anregung verstanden werden, sich intensiver damit auseinander zu setzen.
Prototyping
Mit KI-Tools lassen sich schnell Prototypen erstellen, um Ideen zu visualisieren und zu testen. Diese Funktionalität ermöglicht es, in den frühen Phasen der Entwicklung Zeit und Ressourcen zu sparen. Beispielsweise kann, basierend auf der Nutzung strukturierter Daten und einer dokumentierten API, im Handumdrehen eine funktionsfähige Oberfläche generiert werden.
Code-Analyse
KI-gestützte Tools können bestehende Codeteile analysieren und Optimierungspotenziale
aufdecken. Sie bieten Erläuterungen zur Funktionsweise des Codes und helfen dabei, die
Qualität und Performance zu evaluieren und zu verbessern. Dies schließt die Analyse
komplexer Architekturen und das Erkennen von Schwachstellen ein.
Refactoring
Das Umstrukturieren von Code wird durch KI-Tools erleichtert, indem sie helfen, bewährte
Praktiken anzuwenden und den Code sauber und wartbar zu halten. Sie identifizieren
ineffiziente Strukturen und schlagen bessere Alternativen vor. Eine unübersichtliche Klasse
kann somit analysiert werden und es können konkrete Refactoring-Vorschläge gemacht
werden.
Unit Tests
KI kann verwendet werden, um Unit-Tests zu generieren, die sicherstellen, dass der Code korrekt funktioniert und keine unerwarteten Fehler enthält, was die die Zuverlässigkeit und Stabilität der Software erhöht. Unit-Tests folgen oft wiederkehrenden Mustern, wodurch sich ihre Erstellung und Ergänzung besonders gut mit Inline-Code-Generierung unterstützen lässt.
Dokumentation und Erklärung
Tools wie GitHub Copilot können dabei helfen, die Dokumentation zu verbessern, indem sie automatisch Kommentare und Beschreibungen generieren. Das erleichtert die Zusammenarbeit im Team und macht den Code verständlicher, indem Funktionen und Methoden im Kontext erklärt werden.
Fehlerbehebung
KI-Tools unterstützen auch bei der Fehlerbehebung, indem sie mögliche Ursachen für Bugs identifizieren und Lösungsvorschläge anbieten. Dies verkürzt die Debugging-Zeit und hilft, Probleme schneller zu lösen. Performance-Probleme können analysiert und entsprechende Optimierungsvorschläge bereitgestellt werden.
Herausforderungen und Grenzen von KI-Tools
Trotz dieser vielen Vorteile gibt es auch Einschränkungen und Aspekte, auf die Acht gegeben werden sollte:
- Generierte Vorschläge müssen stets kritisch hinterfragt und überprüft werden, denn KI-Modelle können zumindest aktuell nicht das menschliche Verständnis und die Erfahrung ersetzen. Sie sollten deshalb grundsätzlich nur für Aufgaben eingesetzt werden, die durch die Entwickler:innen leicht kontrolliert und verifiziert werden können.
- Datenschutz und Urheberrechte müssen ebenfalls berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass keine vertraulichen oder geschützten Daten unerlaubt an Dritte gehen oder generierte Inhalte gegen Rechte verstoßen.
- Obwohl die heutigen Modelle bereits sehr große Mengen an Code und Text verarbeiten können, ist ihre Kontextgröße begrenzt. Umfangreiche Quellcodes und Dokumentationen können aktuell nicht vollständig von den Modellen verarbeitet werden.
Wohin führt die Reise der KI?
Die Reise der KI in der Welt der Softwareentwicklung hat gerade erst begonnen. KI-Tools werden unsere Arbeitsweise nachhaltig verändern, indem sie uns Entwickler:innen effizienter und kreativer arbeiten lassen. Zukünftig werden wir wahrscheinlich noch leistungsfähigere Werkzeuge sehen, die uns unterstützen und die Art und Weise, wie wir Software entwickeln, verbessern. Die Modelle werden weiterentwickelt, um noch präzisere und nützlichere Vorschläge bereitzustellen.
Allerdings sind diese Werkzeuge keine Lösungen, die unbeaufsichtigt benutzt werden sollten. Sie bieten wertvolle Unterstützung, indem sie Muster erkennen und hilfreiche Vorschläge machen, die auf umfangreichen Daten und Erfahrungen basieren. Trotz ihrer Leistungsfähigkeit ist es wichtig, in der Anwendung selbst mitzudenken und zu hinterfragen. Denn nur so können KI-Tools auch zielführend instruiert und richtig verwendet werden und dadurch ihre wahre Hebelkraft entfalten.
Es bleibt weiterhin spannend zu beobachten, wie KI-Tools die Softwareentwicklung revolutionieren und welche neuen Möglichkeiten sich in Zukunft eröffnen.
Über die Autoren
Sebastian Breier (er/ihm) ist Senior Software Architect bei BettercallPaul in Stuttgart. Zurzeit beschäftigt er sich mit der Modernisierung von Webanwendungen in der Automobil- und Versicherungsbranche. In der Vergangenheit hat er von Inventarplanung über Master Data Management bis hin zur Produktionssteuerung die Geschäftsprozesse vieler Konzerne begleitet.
Paul Stöckle (er/ihm) ist Software Engineer bei BettercallPaul in Berlin und entwickelt Full-Stack-Software-Lösungen im Enterprise-Bereich. Er begeistert sich für den Einsatz neuer Technologien wie generativer AI in der Softwareentwicklung, um innovative und effiziente Lösungsansätze zu ermöglichen.
