Aktuell finden die ersten Schritte beim Einsatz von generativer KI in der Softwareentwicklung statt. Die Möglichkeiten sind immens: Schon jetzt lässt sich mit Chatbots Code in diversen Programmiersprachen erstellen. Bis sich das volle Potential nutzen lässt und die Branche sich entsprechend wandelt, wird es allerdings noch etwas dauern.
Damit Unternehmen der Übergang vom Hype um KI zu ihrer Festigung gelingt, sollten sie KI nüchtern betrachten – also eher als nützliche Technologie, die Entwicklerteams bei ihrer Arbeit unterstützen kann, anstatt als automatisches Allheilmittel. Es wird Zeit, sich mit den substanziellen Auswirkungen für die Softwareentwicklung und den strategisch sinnvollen Einsatzmöglichkeiten von generativer KI auseinanderzusetzen.
Einsatzbereiche und Synergien mit hohem Potenzial identifizieren
Aus strategischer Sicht ist es entscheidend, die Teilbereiche im Entwicklungsprozess auszumachen, in denen KI den größten Mehrwert verspricht. Ein angemessener Einstieg für Entwicklerteams kann es sein, KI für die Ideenfindung zu nutzen. Die Risiken hierbei sind gering, da es erstmal nur um Inspiration geht. Mit KI-Tools lassen sich schnell eine Vielzahl von Lösungsansätzen erstellen, was für mehr Kreativität und Produktivität sorgen kann. Auch neuartige Ansätze können so sichtbarer werden und Projekte nehmen schneller Fahrt auf.
Im zweiten Schritt können repetitive und wenig anspruchsvolle Aufgaben an KI abgegeben werden, beispielsweise das Schreiben von Test-Skripten oder das Verfassen von SQL-Abfragen. Dadurch sinkt der Aufwand für die Entwicklerteams und es entstehen mehr freie Kapazitäten für spannendere Aufgaben, was zusätzliche Motivation schaffen kann.
Strategisch besonders interessant sind Synergien mit anderen Technologien. So wird etwa die Verschränkung zwischen KI und Low-Code zunehmend relevant. Da Low-Code leichter verständlich ist als klassische Programmiersprachen, können Low-Code-Plattformen gepaart mit KI die Hürden senken, die jedes neue Projekt mit sich bringen kann – insbesondere auch für Organisationen, die sich bislang nur mühsam digitalisieren konnten, wie etwa die öffentliche Verwaltung. Auch die cloud-native Entwicklung kann gewinnbringend mit generativer KI und funktions starken Low-Code-Plattformen zusammenwirken und so die Produktivität steigern – und das für die verschiedensten Branchen, vom Finanzwesen bis hin zur Fertigung und Energieversorgung.
Anhaltspunkte für eine gelungene Umsetzung
Gerade weil sich Code so einfach mit KI-Tools generieren lässt, ist ein sorgfältiger Gebrauch unerlässlich. Bei frei zugänglichen Chatbots ist besondere Vorsicht beim Datenschutz geboten, denn eingegebene Informationen werden für Trainingszwecke genutzt und können so an die Öffentlichkeit kommen. Das Risikopotential hierbei zeigte der Leak bei Samsung in 2023, der dazu führte, dass das Unternehmen die interne Nutzung von generativer KI untersagte.
Um hier vorzubeugen, sind Schulungen empfehlenswert, die praxisnahe Handlungsempfehlungen mitgeben, wie sensible Unternehmensdaten im Kontext von KI-Nutzung zu schützen sind. Mitarbeitende erhalten so ein geschärftes Bewusstsein für die Problematik. Durch eindeutige Regeln können sie dann die Möglichkeiten, die generative KI eröffnet, souverän und sicher in ihrem Arbeitsalltag erkunden.
Neben der Dateneingabe kann auch der KI-erzeugte Code Risiken mit sich bringen. Code auf Sicherheitslücken zu überprüfen, bleibt unverzichtbar – gerade, wenn im ersten Schritt ein KI-Modell der Autor ist. Das fachliche Know-how verliert also keineswegs an Wert im KI-Zeitalter. Im Gegenteil, das ausgebildete menschliche Auge ist hier besonders gefragt, um Sicherheitsstandards zu gewährleisten.
Kein Entwicklerteam kann sich von heute auf morgen auf die KI-unterstützte Entwicklung umstellen. Dafür bedarf es neben klaren Richtlinien und praxisnahen Schulungen auch klug gewählte strategische Schwerpunkte. Die Rücksprache mit den Entwicklerinnen und Entwicklern selbst ist hier unverzichtbar, um Potentiale für die KI-Nutzung ausfindig zu machen und eine gelungene Einführung umzusetzen – denn die Ansprüche können individuell variieren.
Noch hat niemand ausgelernt
Wie bei allen Technologien findet hier ein stetiger Wandel statt – neue Methoden werden erprobt und innovative Tools kommen auf den Markt. Neben Datenschutz- und Cybersicherheitsrisiken sind auch mögliche Reibungsverluste oder Fehlnutzungen Herausforderungen, denen sich Unternehmen ausgesetzt sehen. Am besten fahren wohl diejenigen, die mit Neugierde und Pioniergeist an die Dynamik rund um generative KI herantreten und sich kreativ mit den eröffneten Möglichkeiten auseinandersetzen.