{"id":710,"date":"2024-06-18T12:11:00","date_gmt":"2024-06-18T10:11:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itsonix.laolaweb.com\/?p=710"},"modified":"2026-05-13T12:13:31","modified_gmt":"2026-05-13T10:13:31","slug":"unsere-xperten-ueber-ki-in-der-softwareentwicklung-1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsonix.eu\/de\/blog\/unsere-xperten-ueber-ki-in-der-softwareentwicklung-1\/","title":{"rendered":"Unsere Xperten \u00fcber KI in der Softwareentwicklung (1)"},"content":{"rendered":"\n

Knapp ein Jahr ist vergangen, seit wir unsere Xperten zum AI Appreciation Day befragt haben. Seither hat sich einiges in der Branche, was KI betrifft, getan. Nahezu monatlich erscheinen neue KI-Tools und mit Devon AI kam im M\u00e4rz sogar der erste KI-Software-Ingenieur auf den Markt.<\/p>\n\n\n\n

Wir haben erneut unsere Xperten zur aktuellen Lage befragt. Als Mitglieder unserer KI-Task-Force plaudern sie aus dem N\u00e4hk\u00e4stchen und wagen auch eine Prognose. Den Anfang unserer Reihe macht Artur Schiefer, der nicht nur Bereichsleiter f\u00fcr Softwareentwicklung und Data Science ist, sondern auch Teil unserer Gesch\u00e4ftsleitung.<\/p>\n\n\n\n

\"\" Artur Schiefer<\/p>\n\n\n\n

Wie sch\u00e4tzt du aktuelle Lage ein?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Momentan befinden wir uns noch mitten in der Hypephase. Es gibt viele Unternehmen, die gro\u00dfes Interesse daran haben, mit KI zu arbeiten, aber noch nicht \u00fcber die n\u00f6tige Erfahrung verf\u00fcgen oder gerade ihre ersten Schritte damit gehen. Viele sind auch noch in dem Stadium, ihre Daten \u00fcberhaupt trainingsreif zu bekommen und das ist gar nicht so einfach. Hier gilt es vor allem herauszufinden, was es im Detail bedeutet, f\u00fcr KIs einen passenden Datenpool bereitzustellen. Letztlich ist das auch eine sehr kostspielige Angelegenheit mit gro\u00dfem Aufwand (Beratung, Zeit, Energie etc.).<\/p>\n\n\n\n

Aktuell ist es auch so, dass KI haupts\u00e4chlich durch Investoren und nicht von den Kunden bezahlt wird. Was der tats\u00e4chliche Preis des KI-Einsatzes im industriellen Ma\u00dfstab sein wird, ist derzeit nicht absehbar. Software f\u00fcr Endnutzende am bspw. Smartphone oder Tablet meine ich damit gar nicht; das wird schnell m\u00f6glich sein und ist es zum Teil ja bereits. Wer leistungsstarke Modelle f\u00fcr die industrielle Anwendung m\u00f6chte, wird zuk\u00fcnftig sicherlich \u00e4hnliche Preise wie heute f\u00fcr Cloud Computing zahlen.<\/p>\n\n\n\n

Blickt man speziell auf unsere Branche in der Softwareentwicklung, ist klar zu erkennen, dass KI-Werkzeuge immer m\u00e4chtiger werden. Zuk\u00fcnftig werden KI-Tools viele Standardaufgaben vom Requirements Engineering \u00fcber die eigentliche Entwicklung bis hin zur Testabnahme \u00fcbernehmen, diese Prozesse beschleunigen und verbessern. Mittelfristig sehe ich jedoch nicht, dass KI diese Aufgaben autonom erledigen kann. Wenn es sich nicht gerade um relativ simple Aufgaben handelt, wird es weiterhin Menschen brauchen, um mindestens die Qualit\u00e4t der KI-Ergebnisse abzusichern. Ich denke auch, dass vor allem Produktideen nach wie vor in Menschenhand bleiben werden. Der Mensch ist nicht rational und auch das, was beim Menschen ankommt, ist schwierig berechenbar. Menschliche Intuition kann nicht von einer Maschine imitiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Was Deutschland betrifft, so gibt es gerade 2\u20133 relevante KIs (Aleph Alfa, DeepL), die hier entstanden sind. Gleichzeitig existiert auch eine reiche Szene an Start-ups, die derzeit KI einf\u00fchren und nutzen. Seit ein paar Jahren ist da auch ein Umdenken an den Unis zu sp\u00fcren. Data Science hat einen viel gr\u00f6\u00dferen Anteil als fr\u00fcher. F\u00fcr viele Studierende, die heute zu uns kommen, sind Data-Science-Methoden fester Bestand ihrer Arbeitsweise. Das liegt u. a. daran, dass Daten immer noch als das neue Gold angesehen werden. Abzulesen ist das auch am rasanten Aufstieg von Python als Sprache der Data Scientists. Die Menge angesammelter Daten steigt exponentiell und da braucht es neue Methoden wie bspw. Machine Learning, um damit arbeiten bzw. neue Dinge generieren zu k\u00f6nnen. Parallel ist auch der KI-Anteil im Bereich Data Science deutlich gestiegen.<\/p>\n\n\n\n

Ich str\u00e4ube mich dagegen, klassische Data-Science-Methoden und Statistik als KI zu bezeichnen, auch wenn es nat\u00fcrlich nicht so leichtf\u00e4llt, hier eine trennscharfe Linie zu ziehen. Klassische Data-Science-Methoden werden nach meiner Einsch\u00e4tzung auch in Zukunft noch Bestand haben. Es gibt auch einige Beispiele, bei denen man durch die versuchte Entwicklung von KIs viel simplere Probleml\u00f6sungen gefunden hat, einfach weil man mit frischem Blick auf Daten und Prozesse geschaut hat.<\/p>\n\n\n\n

Du hast ja bereits einen kleinen Ausblick in die Zukunft gegeben, kannst du da ein wenig konkreter werden?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ich denke, das, was wir gerade durchmachen, ist vergleichbar mit jener Phase, in der das Internet gerade kommerzialisiert wurde. H\u00e4tte jemand Anfang der 1990er gefragt, welche \u00c4nderungen unseres Alltags sich daraus ergeben, h\u00e4tten 99 % falsch gelegen, und so ist es, denke ich, auch mit KI heute.<\/p>\n\n\n\n

Was die Softwareentwicklung betrifft, wird es viel darum gehen, wie diese neuen Tools anzuwenden sind. Kommen neue Tools auf den Markt, braucht es auch neue F\u00e4higkeiten und viel Erfahrung der damit arbeitenden Fachleute. Z. B. um zu erkennen, f\u00fcr welche Aufgaben es sich letztendlich lohnt, KI einzusetzen bzw. wo an den KI-generierten L\u00f6sungen auch noch einmal nachgearbeitet werden muss. Ein anderer gro\u00dfer Punkt ist, dass speziell generative KIs bisher nur einen Blick in die Vergangenheit liefern. Die Softwareentwicklung wird nicht stehen bleiben und durch Fachleute kontinuierlich vorangetrieben. Dann muss generative KI erst nachtrainiert werden. Wer weiterhin wettbewerbsf\u00e4hig bleiben m\u00f6chte, ben\u00f6tigt nun exzellente Softwareentwicklung, die KI-Tools in ihren Arbeitsalltag wertsch\u00f6pfend integrieren kann.<\/p>\n\n\n\n

Was bedeuten diese Entwicklungen f\u00fcr IT-Unternehmen in Deutschland?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wenn ich auf unser Unternehmen oder Software-Firmen in Deutschland generell schaue, so ergeben sich aus diesen Umw\u00e4lzungen nat\u00fcrlich einige Ableitungen.<\/p>\n\n\n\n

Gerade sind wir dabei, unsere Mitarbeitenden f\u00fcr den Einsatz von KI in der Softwareentwicklung fit zu machen. Es ist wichtig, den Mitarbeitenden die entsprechenden Tools zur Verf\u00fcgung zu stellen und sie im kommerziellen Umgang mit diesen zu schulen.<\/p>\n\n\n\n

Derzeit haben wir bei uns im Unternehmen so etwas wie eine KI-Task-Force etabliert. Auch ich bin Teil dieser Gruppe und gemeinsam definieren wir, welche KI-Tools sich am besten f\u00fcr unsere Arbeit und Kunden eignen und wie wir diese effizient in unsere Abl\u00e4ufe integrieren. Wir bef\u00e4higen nicht nur unsere Mitarbeitenden im Umgang mit diesen, sondern schaffen auch den regulatorischen Rahmen f\u00fcr den sicheren kommerziellen Umgang damit. Dabei versuchen wir zum einen, so nah wie m\u00f6glich an unseren Mitarbeitenden dran zu sein und gleichzeitig auch, die Interessen unserer Kunden im Blick zu haben. Gemeinsame Interessen sind immer der beste Motivator, etwas Neues zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Auch wenn sich genaue Vorhersagen schwierig gestalten, bietet KI nat\u00fcrlich gro\u00dfe Chancen f\u00fcr die Softwareentwicklung. Man wird viel schneller professionellen Code produzieren k\u00f6nnen. Hochwertige L\u00f6sungen mit bew\u00e4hrten Patterns und Architekturen werden in bisher ungeahnter Geschwindigkeit entstehen. Die KI kennt, was bereits einmal gut gel\u00f6st worden ist und kann Softwareentwickelnde mit ihrem Wissen unterst\u00fctzen. Vor allem Aufgaben, die vielen Entwickelnden als eher m\u00fchsam gelten, wie bspw. die Dokumentation zu hinterlegen, API-Beschreibungen, die Fehlersuche oder aber auch das Mergen von Codes, werden zuk\u00fcnftig durch KI-Tools gr\u00f6\u00dftenteils automatisiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Bisher existiert nur sogenannte schwache KI. Diese verf\u00fcgt nicht \u00fcber die kognitiven F\u00e4higkeiten des Menschen. Bei ungel\u00f6sten bzw. neuen Problemen wird der Mensch weiterhin eine gro\u00dfe Rolle spielen. Trotzdem ist es nat\u00fcrlich spannend, wenn man die K\u00fcnstlichen Intelligenzen unterschiedlicher Domains miteinander verkn\u00fcpft und diese Domains dann automatisiert zusammenarbeiten und so zu einer L\u00f6sung kommen.<\/p>\n\n\n\n

Wo siehst du Probleme im Zusammenhang mit KI?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Wie alles hat auch die Anwendung von KI seine Schattenseiten und es kommt darauf an, wie sie eingesetzt wird. Schon jetzt gibt es KI-generierte Clickbaits, Spam und Phishing Mails. Insgesamt braucht es hier viel Sensibilisierung in der Gesellschaft von klein bis gro\u00df. Genauso wie es unlautere KI-Verwendung gibt, werden aber auch immer wieder Tools entwickelt, diese abzuwehren.<\/p>\n\n\n\n

Einfache Arbeiten, die fr\u00fcher von Menschen erledigt wurden, werden in Zukunft von KI-Tools \u00fcbernommen werden. Wirft man einen Blick in die Vergangenheit der Digitalisierung, sieht man, dass ganz viele durch Menschen verrichtete T\u00e4tigkeiten bspw. aus dem B\u00fcrosektor heute so nicht mehr existieren. Diese Entwicklung wird durch die Synergieeffekte von Digitalisierung und KI noch weiter vorangetrieben werden und sich auf alle Branchen bis in ihre Teilbereiche ausweiten. Wie gro\u00df der Schnitt f\u00fcr betroffene Gesellschaftsgruppen tats\u00e4chlich sein wird, bleibt abzuwarten.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig bietet der Einsatz von KI nat\u00fcrlich auch Vorteile. Menschen werden von Routineaufgaben befreit und bekommen ganz neue Perspektiven. Auf die Softwareentwicklung bezogen, hilft KI erst einmal, den akuten Fachkr\u00e4ftemangel zu lindern. Das Profil von Softwareentwickelnden wird sich ver\u00e4ndern, wie es das auch bisher schon getan hat. Vorerst kann weiterhin nur der Mensch neue Herausforderungen der realen Welt in einer digitalen Umgebung l\u00f6sen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Knapp ein Jahr ist vergangen, seit wir unsere Xperten zum AI Appreciation Day befragt haben. Seither hat sich einiges in der Branche, was KI betrifft, getan. Nahezu monatlich erscheinen neue KI-Tools und mit Devon AI kam im M\u00e4rz sogar der erste KI-Software-Ingenieur auf den Markt. Wir haben erneut unsere Xperten zur aktuellen Lage befragt. 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