Die Softwareentwicklung ist ein Bereich, in dem wir bereits erhebliche Auswirkungen sehen generative KI Werkzeuge. Die Vorteile sind zahlreich und Unternehmen, die diese Tools nutzen, können derzeit erhebliche Produktivitätssteigerungen erzielen. A McKinsey-Studie behauptet, dass Softwareentwickler Codierungsaufgaben mit generativer KI bis zu doppelt so schnell erledigen können.
Wenig überraschend ergab die Untersuchung des Beratungsunternehmens, dass komplexe Codierungsaufgaben durch den Einsatz generativer KI nicht wesentlich beeinträchtigt wurden, sodass die Sorge, dass KI Entwickler ersetzen könnte, getrost ausgeräumt werden kann. Es gibt jedoch Anwendungsfälle mit „niedrig hängenden Früchten“, in denen KI die Teamproduktivität drastisch steigern und die Produktivität verbessern kann Entwicklererfahrung.
Bevor wir uns jedoch damit befassen, welche Auswirkungen generative KI-Tools haben können, wollen wir uns allgemeiner mit der Verbesserung der Entwicklerproduktivität durch Methoden, Frameworks und Best Practices befassen. Generative KI ist nur ein Werkzeug im Werkzeuggürtel.
Messung und Verbesserung der Entwicklerproduktivität
Die Messung der Entwicklerproduktivität, einer Teilmenge der Mitarbeiterproduktivität, stellt eine vielschichtige Herausforderung dar. Herkömmliche Kennzahlen wie geschriebene Codezeilen oder geleistete Arbeitsstunden reichen oft nicht aus, um die Feinheiten komplexer Arbeitsabläufe zu erfassen. Sie spiegeln möglicherweise die Qualität oder die umfassendere Wirkung der Arbeit eines Entwicklers nicht angemessen wider, und eine ordnungsgemäße Bewertung erfordert möglicherweise die Einbeziehung externer Faktoren wie der Kundenzufriedenheit. Es ist wichtig zu erkennen, dass die Entwicklerproduktivität über die bloße Codegenerierung hinausgeht. Es umfasst die Bereitstellung qualitativ hochwertiger Ergebnisse, die die Kunden stets zufrieden stellen und gleichzeitig das Risiko eines Burnouts mindern. Ein ausgebrannter Entwickler ist normalerweise unproduktiv.
DevOps Research and Assessment Metrics (DORA), die Metriken wie Bereitstellungshäufigkeit, Vorlaufzeit und mittlere Wiederherstellungszeit umfassen, dienen als Maßstab für die Bewertung der Effizienz der Softwarebereitstellung. Diese Entwicklerproduktivitätsmetriken ermöglichen es technischen Managern und Chief Technology Officers (CTOs), die Leistung von Einzelpersonen und Teams genau zu messen.
Projektmanagement-Tools wie das weit verbreitete Jira verfolgen den Fortschritt, verwalten Aufgaben und erleichtern die Beitragsanalyse. Die Implementierung des SPACE-Frameworks – Softwareentwicklung, Produktivität, Analyse, Zusammenarbeit und Effizienz – bietet einen ganzheitlichen Ansatz für die Softwareentwicklung. Key Performance Indicators (KPIs) wie Story Points und Echtzeit-Produktivitätstools dienen als Benchmarks für die konsequente Messung und Verbesserung der Produktivität von Softwareentwicklern.
Die Diversifizierung der Produktivitätsmessung über die individuelle Leistung hinaus erfordert ein umfassendes Verständnis der Teamdynamik. Kollaborationsplattformen wie GitHub fungieren als Katalysatoren für eine Kultur der offenen Kommunikation, kollaborativer Codeüberprüfungen und einfach zu ermöglichender Pull-Requests. Solche Plattformen ermöglichen es den Teammitgliedern nicht nur, voneinander zu lernen, sondern bieten auch einen gemeinsamen Raum für die Weiterentwicklung ihrer Fähigkeiten. Die strategische Einführung neuer Funktionen und die konsequente Bereitstellung von qualitativ hochwertigem Code stärken nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit des Produkts, sondern tragen auch erheblich zur Zufriedenheit der Endbenutzer bei.
DevOps hat sich zu einer transformativen Methodik entwickelt, die Entwicklungs- und Betriebspraktiken nahtlos integriert und so die Effizienz des Softwareentwicklungslebenszyklus optimiert. Durch die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Betriebsteams zielt DevOps darauf ab, Prozesse zu rationalisieren, Vorlaufzeiten zu minimieren und die Bereitstellungshäufigkeit zu erhöhen. Dadurch wird der Weg für ein Umfeld geebnet, das der kontinuierlichen Innovation und Verbesserung förderlich ist. DevOps hilft dabei, Engpässe zu beheben und technische Schulden proaktiv zu verwalten, was eine Arbeitsumgebung ermöglicht, die Entwickler glücklich macht und weiterarbeitet.
Technische Manager können regelmäßige Beitragsanalysen durchführen und diese Informationen nutzen, um neue Tools zu integrieren und Bedenken hinsichtlich der Mitarbeitererfahrung auszuräumen und so ein förderliches Umfeld für die Entwicklerproduktivität zu schaffen. Die Einführung des YES-Modells (Your Engineering Success) unterstreicht die Bedeutung der Pflege einer positiven und unterstützenden Kultur innerhalb des Teams und der Förderung einer Atmosphäre, die Innovation und Kreativität fördert. Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass die Entwicklerproduktivität auf eine Weise gemessen und optimiert wird, die nicht nur die Leistung des Einzelnen und des Teams steigert, sondern auch das allgemeine Wohlbefinden der Entwicklungsmitarbeiter fördert.
Wie generative KI helfen kann
Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie KI Entwicklungsabläufe optimieren kann. Hier sind einige häufigere Anwendungsfälle:
Eliminierung sich wiederholender Aufgaben
Das Codieren erfordert oft einfache, manchmal mühsame Aufgaben, und hier glänzen generative KI-Tools. Sich wiederholende Routinearbeiten wie das Eintippen von Standardfunktionen können mit Funktionen zur automatischen Vervollständigung beschleunigt werden. Tools wie Codex von OpenAI können Codezeilen oder ganze Funktionen basierend auf Beschreibungen in natürlicher Sprache vorschlagen. Die Codedokumentation kann beschleunigt werden, indem Entwicklern dabei geholfen wird, bestimmte Dokumentationsformate automatisch einzuhalten.
Schnittstellen in natürlicher Sprache
Generative KI kann Schnittstellen in natürlicher Sprache für Softwareentwicklungstools ermöglichen. Entwickler können möglicherweise mithilfe natürlicher Sprachbefehle mit Entwicklungsumgebungen, Debugging- und Versionskontrollsystemen interagieren, wodurch sie für diejenigen ohne umfassende Programmierkenntnisse zugänglicher werden.
Codevorschlag
Generative KI kann auch Anfängern helfen, indem sie beim Schreiben von Code kontextbezogene Vorschläge, Erklärungen und Anleitungen liefert. Dies kann die Lernkurve für neue Entwickler beschleunigen und den Zugang zur Softwareentwicklung demokratisieren.
Code-Verbesserung
Generative KI kann Verbesserungen an bestehendem Code vorschlagen, indem sie redundante oder ineffiziente Teile identifiziert. Dies kann dazu beitragen, die Qualität und Leistung des Codes im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Eventuell schwierig zu lokalisierende Probleme lassen sich durch die Implementierung von KI-Lösungsvorschlägen viel schneller finden und beheben, was sogar automatisiert erfolgen kann.
Codeübersetzung
Generative KI kann auch Code von einer Sprache in eine andere übersetzen und so die Codekonvertierung oder App-Modernisierungsprojekte rationalisieren, beispielsweise die Aktualisierung älterer Anwendungen durch die Umwandlung von COBOL in Java.
Codetests
Generative KI kann zur automatischen Erstellung von Testfällen eingesetzt werden. Es kann Code analysieren und Testeingaben generieren und so dazu beitragen, die Testabdeckung zu verbessern und potenzielle Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess zu erkennen.
Fehlererkennung
Durch die Analyse großer Codebasen kann generative KI Softwareentwicklungsteams dabei unterstützen, Fehler zu identifizieren und sogar automatisch zu beheben. Dies kann zu robusterer und zuverlässigerer Software sowie schnelleren Entwicklungszyklen führen.
Personalisierte Entwicklungsumgebungen
Generative KI könnte dabei helfen, personalisierte Entwicklungsumgebungen zu schaffen, die sich an individuelle Entwicklerpräferenzen und Codierungsstile anpassen. Dies würde die Produktivität steigern und das Codierungserlebnis für Programmierer komfortabler machen.
Erweiterte Dokumentation
Generative KI kann Ingenieurteams bei der Erstellung von Dokumentationen unterstützen, indem sie Codefunktionen zusammenfasst, Algorithmen erklärt und Kontext bereitstellt. Dies kann hilfreich sein, um eine klare und aktuelle Projektdokumentation aufrechtzuerhalten.
Wie generative KI zum Codieren von Software funktioniert
Generative KI beim Codieren funktioniert durch die Nutzung von Modellen des maschinellen Lernens, die auf großen Codedatensätzen trainiert werden. Diese Modelle sind in der Lage, die Struktur und Syntax von Programmiersprachen zu verstehen.
Modell vorab trainieren
Generative KI-Modelle werden anhand umfangreicher Datensätze vorab trainiert, die verschiedene Codebeispiele enthalten, die in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben wurden. Während des Vortrainings lernt das Modell, das nächste Wort oder Token in einer Codesequenz basierend auf dem Kontext der vorhergehenden Wörter vorherzusagen. Dieser Prozess ermöglicht es dem Modell, die Syntax, Semantik und Muster verschiedener Programmiersprachen zu erfassen.
Kontext verstehen
Wenn eine Codierungsaufforderung oder -abfrage angezeigt wird, verarbeitet das generative KI-Modell die Eingabe und nutzt das erlernte Wissen, um den Kontext und die Absicht zu verstehen. Das Modell berücksichtigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Codeelementen wie Variablen, Funktionen und Kontrollstrukturen, um relevanten und syntaktisch korrekten Code zu generieren.
Codegenerierung
Mithilfe der erlernten Muster und des Kontextverständnisses generiert das generative KI-Modell Codeschnipsel als Ausgabe. Der generierte Code basiert auf der Eingabeaufforderung und folgt der Struktur und dem Stil der Programmiersprachen, in denen das Modell trainiert wurde.
Anpassung an Benutzerfeedback
Generative KI-Modelle verfügen häufig über Mechanismen zur Anpassung und Verbesserung basierend auf Benutzerfeedback. Entwickler können Feedback zum generierten Code geben und so das Modell dabei unterstützen, sein Verständnis zu verfeinern und zukünftige Ergebnisse zu verbessern. Diese iterative Rückkopplungsschleife trägt dazu bei, dass das Modell im Laufe der Zeit genaueren und kontextrelevanteren Code generieren kann.
Obwohl generative KI beim Codieren ein leistungsstarkes Werkzeug ist, ist sie kein Ersatz für die Kreativität, Problemlösung und Fachkompetenz menschlicher Entwickler. Es dient als Erweiterungstool, das Entwickler bei Codierungsaufgaben unterstützt, Vorschläge liefert und möglicherweise bestimmte Aspekte des Entwicklungsprozesses beschleunigt. Entwickler sollten generative KI verantwortungsvoll einsetzen, generierten Code gründlich validieren und seine Ergebnisse mit ihrem eigenen Fachwissen und Verständnis ergänzen.
Ein hypothetischer Anwendungsfall
Stellen Sie sich einen Programmierer vor, der die Aufgabe hat, eine komplexe Funktion für ein Webanwendungsprojekt zu implementieren. Angesichts der Herausforderung komplizierter Datenmanipulation und dynamischer Inhaltswiedergabe beschließt sie, generative KI in ihren Entwicklungsworkflow zu integrieren, um den Codierungsprozess zu beschleunigen. Sie beginnt mit der sorgfältigen Definition der Anforderungen der neuen Funktion und fasst die Kernlogik und -struktur in einer Codierungsaufforderung zusammen. Sie nutzt ein generatives KI-Tool, das auf einem vielfältigen Datensatz von Webentwicklungscode trainiert wurde, gibt ihre Codierungsaufforderung ein und veranlasst das Modell, autonom einen vorläufigen Codeausschnitt zu generieren, der auf die angegebenen Anforderungen abgestimmt ist. Dieser generierte Code umfasst Funktionen zur Datenverarbeitung, Ereignisbehandlung und dynamischen Inhaltswiedergabe.
Sie beginnt einen iterativen Prozess zur Verfeinerung und Feinabstimmung des generierten Codes. Durch diese Interaktion stellt sie sicher, dass der KI-generierte Code den Codierungskonventionen und Architekturnuancen des Projekts entspricht. Da der generierte Code nun ihrer Zufriedenheit entspricht, integriert sie ihn in die bestehende Codebasis der Webanwendung. Trotz des beschleunigten Entwicklungsprozesses, der durch generative KI erleichtert wird, erkennt sie die unverzichtbare Rolle der menschlichen Validierung bei gründlichen Tests an, um die Korrektheit, Reaktionsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Funktion sicherzustellen.
Die Integration generativer KI in ihren Arbeitsablauf beschleunigt nicht nur den Codierungsprozess, sondern ermöglicht ihr auch, mehr Zeit für übergeordnete Designaspekte, Überlegungen zur Benutzererfahrung und umfassende Tests aufzuwenden. Dieser Anwendungsfall veranschaulicht, wie generative KI als wertvoller Verbündeter dient, die Fähigkeiten von Entwicklern erweitert und zur Gesamteffizienz und Qualität des Softwareentwicklungslebenszyklus beiträgt.
Erste Schritte
IBM watsonx Code Assistant nutzt generative KI, um die Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die Grundsätze von Vertrauen, Sicherheit und Compliance im Kern beizubehalten. Entwickler und IT-Betreiber können die Bemühungen zur Anwendungsmodernisierung beschleunigen und Automatisierung generieren, um IT-Umgebungen schnell zu skalieren. watsonx Code Assistant basiert auf den IBM Granite Foundation-Modellen, die hochmoderne große Sprachmodelle für Code umfassen und darauf ausgerichtet sind, IT-Teams bei der Erstellung von qualitativ hochwertigem Code mithilfe von KI-generierten Empfehlungen auf der Grundlage natürlicher Sprachanforderungen oder vorhandener Quellen zu unterstützen Code.
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