{"id":876,"date":"2023-04-18T13:49:00","date_gmt":"2023-04-18T11:49:00","guid":{"rendered":"https:\/\/itsonix.laolaweb.com\/?p=876"},"modified":"2026-05-18T09:00:20","modified_gmt":"2026-05-18T07:00:20","slug":"help-me-ai-is-taking-my-job","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/itsonix.eu\/de\/blog\/help-me-ai-is-taking-my-job\/","title":{"rendered":"Help me, AI is taking my job!"},"content":{"rendered":"\n

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) beeinflusst zunehmend unser t\u00e4gliches Leben. Spracherkennung und -\u00fcbersetzung, virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa, selbstfahrende Autos und sogar medizinische Diagnosen und Behandlungen profitieren von den Fortschritten in der KI-Forschung. In der Softwareentwicklung wird KI ebenfalls immer wichtiger, da sie dabei helfen kann, schneller und effizienter zu arbeiten. Ich m\u00f6chte mit euch einen Blick darauf werfen, wie KI f\u00fcr Codegenerierung, automatisierte Tests, und vieles mehr eingesetzt werden kann. Tauchen wir ein in die Welt der k\u00fcnstlichen Intelligenz und erfahren, wie sie die Arbeit im Bereich der Softwareentwicklung revolutionieren kann.<\/p>\n\n\n\n

Wom\u00f6glich ist es bereits zu erahnen. Diesen Absatz hat ChatGPT f\u00fcr uns geschrieben und das Ergebnis kann sich durchaus sehen lassen. Zugegeben, diese Art von Einstieg erzeugt heute wohl kaum mehr als ein m\u00fcdes L\u00e4cheln, aber Anfang 2022 h\u00e4tte die Qualit\u00e4t dieses KI-Outputs bei vielen Menschen sicher noch ungl\u00e4ubiges Staunen hervorgerufen.<\/p>\n\n\n\n

Vergessen wir aber einmal diesen ersten Test mit ChatGPT zu beeindrucken und versuchen stattdessen ganz klassisch mit einem Witz zu beginnen. Also, bitte ChatGPT, generiere einen Witz dar\u00fcber, wie sich Softwareentwicklung zuk\u00fcnftig durch KI ver\u00e4ndern wird?<\/p>\n\n\n\n

Warum werden Entwickler in Zukunft nicht mehr m\u00fcde sein? Weil KI-Systeme alle repetitive Arbeit \u00fcbernehmen werden, w\u00e4hrend Entwickler sich zur\u00fccklehnen und ihnen zuschauen, wie sie die Programme verbessern!<\/em><\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend die Comedybranche wohl vorl\u00e4ufig vor ChatGPT sicher zu sein scheint, machen sich manche Softwareentwickelnde wom\u00f6glich bereits Gedanken \u00fcber ihre Zukunft. Nach aktuellem Entwicklungsstand sind KI-Tools jedoch in absehbarer Zeit nicht in der Lage, komplexe, sichere und qualitativ hochwertige Softwaresysteme ohne menschliche Hilfe zu bauen. Wer sich allerdings dauerhaft weigert, mit KI-Tools wie bspw. ChatGPT oder GitHub Copilot zu arbeiten, kann in Sachen Geschwindigkeit und Effizienz schnell den Anschluss zur Konkurrenz verlieren.<\/p>\n\n\n\n

Falls es tats\u00e4chlich noch Menschen gibt, die ChatGPT nicht kennen, haben wir hier die wichtigsten Fakten kompakt zusammengefasst:<\/h5>\n\n\n\n

Das amerikanische Unternehmen OpenAI hat am 30. November 2022 den Chatbot ChatGPT ver\u00f6ffentlicht. Durch dessen F\u00e4higkeit, nat\u00fcrliche Sprache kontextuell zu verstehen und basierend auf riesigen Datenmengen in nat\u00fcrlicher Sprache zu antworten, sehen viele Forschende hier den Beginn f\u00fcr disruptive Ver\u00e4nderungen in unz\u00e4hligen Branchen. Es bleibt jedoch abzuwarten, wie schnell und in welchem Ausma\u00df diese Ver\u00e4nderungen eintreten werden. Eines ist jedoch sicher: ChatGPT hat gro\u00dfes Interesse geweckt. Auch Microsoft, gr\u00f6\u00dfter Investor bei OpenAI, hat die Suchmaschine Bing mit einem Chatbot ausgestattet, der auf dem gleichen Modell wie ChatGPT basiert. Bemerkenswert ist, dass diese Chatbots auch mit Code trainiert wurden und daher Code generieren und verstehen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

OpenAI und Microsoft spielen auch bei dem zweiten KI-Tool, welches hier im Fokus stehen soll, eine wichtige Rolle: GitHub Copilot. Im Gegensatz zu ChatGPT wurde dieses Tool speziell f\u00fcr Coding trainiert und entwickelt. Copilot basiert auf dem OpenAI-Modell Codex und GitHub (Teil des Microsoft Imperiums) hat diesen KI-Helfer am 21. Juni 2022 freigegeben und seither weit \u00fcber eine Million aktive Nutzende gewonnen.<\/p>\n\n\n\n

N\u00fctzliche Helfer<\/h3>\n\n\n\n

Im Folgenden m\u00f6chten wir jene Anwendungsf\u00e4lle genauer unter die Lupe nehmen, bei denen KI-Tools wertvolle Unterst\u00fctzung im Coding leisten k\u00f6nnen. Das wohl offensichtlichste Szenario ist, etwas programmieren zu wollen und sich dabei den Code von einer KI generieren zu lassen. Je klarer oder allgemeiner die Aufgabe ist, umso h\u00f6her sind die Chancen, dass dieser Ansatz auch gelingt. Jedes Programm besteht zu gro\u00dfen Teilen aus Code, den bereits eine Vielzahl an Menschen in dieser oder \u00e4hnlicher Form ebenso programmiert hat. Und genau hier liegen die St\u00e4rken von generativen KI-Tools. Sie k\u00f6nnen diesen Code an den jeweiligen Kontext anpassen und zur Verf\u00fcgung stellen. Aufgrund ihrer riesigen Wissensbasis und des Kontexts, der ihnen durch die Nutzenden beigesteuert wird, f\u00e4llt diese Aufgabe in ihre Kernkompetenz. Ein Anwendungsbeispiel hierf\u00fcr k\u00f6nnte sein, unerwartete Leerzeilen aus einer CSV-Datei entfernen zu wollen. Eine pr\u00e4zise Frage an ChatGPT gen\u00fcgt und lauff\u00e4higer Code kommt als Antwort zur\u00fcck.<\/p>\n\n\n\n

\"\" Quelle: ChatGPT<\/a><\/p>\n\n\n\n

\"\" Quelle: GitHub Copilot<\/a><\/p>\n\n\n\n

Dabei gilt allerdings, was auch schon vor der KI-Revolution galt: Gibt es eine passende Softwarebibliothek, mit der das bestehende Problem gel\u00f6st werden kann, empfehlen wir diese auch zu verwenden. Im Zweifel wird der Code dort gepflegt sowie m\u00f6gliche Sicherheitsl\u00fccken geschlossen. Manchmal lohnt es sich jedoch auch, eine Abk\u00fcrzung zu nehmen und auf KI-Tools zur\u00fcckzugreifen \u2013 vor allem, wenn bspw. Boilerplate Code geschrieben werden muss.<\/p>\n\n\n\n

Boilerplate Code bezieht sich auf jene Codeabschnitte, die nicht wirklich das Kernproblem l\u00f6sen und oftmals aus bereits bestehendem Code kopiert werden, um in angepasster Form eine reibungslose Funktionst\u00fcchtigkeit zu gew\u00e4hrleisten. H\u00e4ufig gleichen sich diese Abschnitte in unterschiedlichen Projekten. Moderne Programmiersprachen und Frameworks zeichnen sich dadurch aus, Boilerplate Code auf ein Minimum zu reduzieren. Dennoch ist dieser Code nicht vollst\u00e4ndig zu vermeiden und genau hier kann der Einsatz von KI-Tools erheblich zur Reduktion der Arbeitsbelastung beitragen.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer Anwendungsfall bspw. aus dem Java-Spring-Universum k\u00f6nnte sich aus dem Absichern von Anfragen an eine Applikation ergeben. Softwareentwickelnde mit Spring-Security-Erfahrung wissen nur allzu gut, dass es in diesem Bereich viel Boilerplate Code gibt, der immer wieder neu gesucht und kopiert werden muss. Diese Aufgabe k\u00f6nnte genauso gut ausgelagert und der initiale Entwurf von einem KI-Tool generiert werden.<\/p>\n\n\n\n

Gr\u00f6\u00dftm\u00f6gliche Synergieeffekte ergeben sich nat\u00fcrlich, wenn das KI-Tool direkt in die Entwicklungsumgebung integriert ist, wie es bspw. bei GitHub Copilot der Fall ist, aber auch f\u00fcr ChatGPT gibt es bereits IDE Plugins. Hier wird lediglich der Name der Methode eingegeben und Copilot liefert prompt Vorschl\u00e4ge, wie die jeweilige Methode implementiert werden k\u00f6nnte. Bei Kommentaren in nat\u00fcrlicher Sprache versucht Copilot, die darin beschriebene Logik umzusetzen. Wer sich bisher noch nicht an dieses oder \u00e4hnliche KI-Tools herangewagt hat, sollte sich auf mitunter beeindruckende Ergebnisse gefasst machen.<\/p>\n\n\n\n

Besonders n\u00fctzlich sind KI-Tools auch dann, wenn man eine neue Programmiersprache oder ein neues Framework entdecken m\u00f6chte. Aller Anfang ist schwer, aber etwas leichter, wenn man die ersten Schritte mit KI-Code-Vervollst\u00e4ndigung gehen kann. Von seinen Nutzenden wird von GitHub Copilot oft als Autovervollst\u00e4ndigung auf Steroiden gesprochen. Eine Wortwahl, die durchaus treffend ist. Hat man sich einmal an die Copilot-Rakete gew\u00f6hnt, f\u00fchlt sich jede standardm\u00e4\u00dfige Autovervollst\u00e4ndigung vergleichsweise wie eine Pferdekutsche an.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Punkte, an die im Zusammenhang mit KI-Tools vielleicht nicht sofort gedacht wird, sind automatisierte Tests und Dokumentationen. Es ist immer wieder erstaunlich, wie viel Zeit bei der Entwicklung in Testautomatisierung flie\u00dft und zwar meist aus einem Grund: Tests bedeuten Stabilit\u00e4t und eine geringe Fehleranf\u00e4lligkeit, auch dann, wenn das Produkt kontinuierlich w\u00e4chst. Gerade Unit-Tests (Tests von kleinen, abgeschlossenen Logikeinheiten) gestalten sich immer wieder als besonders zeitaufwendig, da Abh\u00e4ngigkeiten zu anderen Programmteilen simuliert werden m\u00fcssen (Mocking).<\/p>\n\n\n\n

Wer den zu testenden Code an ChatGPT schickt, kann sich eine erste Vorlage f\u00fcr einen Unit-Test generieren lassen. In der Regel wird das Ergebnis zu 99 % nicht sofort so aussehen, wie man sich dieses gew\u00fcnscht hat. Je nach Komplexit\u00e4t der zu testenden Methode kann es jedoch erheblich schneller sein, diese KI-Vorlage anzupassen, als alles von Grund auf neu zu schreiben. \u00c4hnlich funktioniert es auch mit Dokumentationen. Mit der Frage nach einer passenden Dokumentation wird dem KI-Tool der Code geschickt und man bekommt als Antwort ein erstes Ergebnis zur\u00fcck. Gew\u00f6hnlich h\u00e4lt das KI-Tool dabei auch die Formatierung der entsprechenden Programmiersprache ein. H\u00e4ufig l\u00e4sst sich auf dieser Basis schneller ein zufriedenstellendes Ergebnis erzielen, als wenn ganz ohne Vorlage gearbeitet wird.<\/p>\n\n\n\n

Unbedingt beachtet werden sollte im Umgang mit ChatGPT, dass man sich genau \u00fcberlegen muss, welchen Code man mit dem KI-System \u00fcber die Webanwendung teilt. In den aktuellen Nutzungsbedingungen von OpenAI ist festgehalten, dass die Eingaben an ChatGPT f\u00fcr OpenAI-Mitarbeitende einsehbar sind. Sensible Informationen und kritische Codeteile sollten daher nicht vorbehaltlos mit ChatGPT geteilt werden. F\u00fcr die GPT API hingegen, die ebenfalls von OpenAI zur Verf\u00fcgung gestellt wird, gilt der Grundsatz, dass die Inhalte nicht f\u00fcr OpenAI zug\u00e4nglich aufbewahrt werden. Als Unternehmen sollte man sich daher \u00fcberlegen, ob man intern eine eigene Version von ChatGPT bspw. \u00fcber die API anbietet, um die Produktivit\u00e4t in der Softwareentwicklung auf sichere Art und Weise zu erh\u00f6hen.<\/p>\n\n\n\n

KI-Tools eignen sich \u00fcbrigens auch gut zur Recherche, um einen ersten \u00dcberblick zu erhalten. Mit bspw. ChatGPT lassen sich nicht nur relevante Literaturtipps zu einem bestimmten Thema finden, sondern auch Zusammenfassungen ganzer B\u00fccher generieren.<\/p>\n\n\n\n

Fokus auf den Kern des Problems<\/h3>\n\n\n\n

Grunds\u00e4tzlich sollte der von KI-Tools geschriebene Code immer gepr\u00fcft werden. Der generierte Code ist m\u00f6glicherweise fehlerhaft oder langsam, kann dar\u00fcber hinaus auch Sicherheitsl\u00fccken enthalten. Selbst funktionierender Code sollte nicht einfach so \u00fcbernommen werden, sondern nur, wenn dieser auch verstanden wird und die bestm\u00f6gliche L\u00f6sung f\u00fcr das eigentliche Problem ist.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

So beeindruckend generative KI-Tools auch sein m\u00f6gen, die F\u00e4higkeit, kausale Hintergr\u00fcnde zu pr\u00fcfen und die Wahrheit bzw. Funktionsf\u00e4higkeit des Outputs sicher zu stellen, haben diese Modelle noch nicht. In absehbarer Zukunft werden jedoch sehr wahrscheinlich KI-Tools entwickelt werden, die generierten Code automatisch ausf\u00fchren und testen k\u00f6nnen. Trotzdem gibt es auch dann keine Garantie, ob dieser Code tats\u00e4chlich den spezifischen Anforderungen entspricht. Deshalb empfehlen wir: Jede L\u00f6sung zu pr\u00fcfen und zu verstehen, bevor diese \u00fcbernommen wird.<\/p>\n\n\n\n

Wer sich mit aktuellen KI-Tools auseinandersetzt, wird relativ schnell feststellen, dass diese in wichtigen Aspekten der Softwareentwicklung durchaus sehr hilfreich sein k\u00f6nnen. In jenen Bereichen allerdings, die von den Stakeholdern am meisten gesch\u00e4tzt werden bzw. ausschlaggebend f\u00fcr eine Auftragsvergabe sind, ist ihr Einsatz begrenzt. Die Kernfunktionalit\u00e4t und das Besondere an einem Programm oder der Grund daf\u00fcr, warum \u00fcberhaupt etwas programmiert werden muss und nicht einfach ein bestehendes Produkt verwendet wird, l\u00e4sst sich nur schwierig an ein KI-Tool auslagern.<\/p>\n\n\n\n

Je n\u00e4her man sich im Code dieser zentralen Logik ann\u00e4hert, desto weniger hilfreich sind KI-Tools im Allgemeinen. F\u00fcr eine kreative L\u00f6sung, um bspw. noch ein paar Millisekunden aus komplexen Prozessen herausholen zu k\u00f6nnen, wird ChatGPT nur selten eine Antwort finden. Und auch wenn nutzungsfreundliche Oberfl\u00e4chen aktuell von KI-Tools generiert werden k\u00f6nnen, so braucht es f\u00fcr tats\u00e4chlich innovative Designs immer noch Menschen, die diesen das Besondere verleihen. Software wird von Menschen mithilfe dieser Werkzeuge erschaffen und nicht umgekehrt.<\/p>\n\n\n\n

In ein paar Jahren mag es wom\u00f6glich anders sein, aber im Moment ist die Softwareentwicklung in Menschenhand immer noch an der richtigen Stelle. KI-Tools k\u00f6nnen jedoch stark dabei unterst\u00fctzen, wiederkehrende und zeitaufwendige Aufgaben in der Programmierung zu Automatisieren. So k\u00f6nnen Entwickelnde den Fokus auf spannendere Aufgaben richten und den Rest effizienter abarbeiten. Ein Vorteil, der nicht zu untersch\u00e4tzen ist.<\/p>\n\n\n\n

Abschlie\u00dfen m\u00f6chten wir unseren Blogbeitrag \u00fcber die Einsatzm\u00f6glichkeiten von KI-Tools in der Softwareentwicklung, so wie wir diesen begonnen haben, mit ChatGPT. Wir haben das Tool darum gebeten, in einem Satz zusammenzufassen, was es von alldem h\u00e4lt:<\/p>\n\n\n\n

KI-Werkzeuge optimieren die Softwareentwicklung, doch menschliche Kreativit\u00e4t und kritisches Denken bleiben f\u00fcr erstklassige L\u00f6sungen unersetzlich<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) beeinflusst zunehmend unser t\u00e4gliches Leben. Spracherkennung und -\u00fcbersetzung, virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa, selbstfahrende Autos und sogar medizinische Diagnosen und Behandlungen profitieren von den Fortschritten in der KI-Forschung. In der Softwareentwicklung wird KI ebenfalls immer wichtiger, da sie dabei helfen kann, schneller und effizienter zu arbeiten. 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