KI-Codegenerierung nutzt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um anhand von Prompts oder Beschreibungen automatisch Computercode zu erstellen. Diese Technologie erleichtert die Programmierung, weil sie Best Practices und Governance-Standards einhält und so die Produktivität erfahrener Programmierer steigert.
Programmiersprachen sind das Rückgrat der Softwareentwicklung und dienen als Medium, über das Menschen Aufgaben und Prozesse an digitale Systeme kommunizieren. Jede Anwendung (von einfachen Rechnern bis hin zu komplexen Betriebssystemen) benötigt Code, um zu verstehen, wie sie unter bestimmten Umständen funktionieren soll. Doch selbst für erfahrene Entwickler ist die Arbeit in diesen Programmiersprachen manchmal ein langsamer, zeitaufwändiger und teils ineffizienter Prozess.
Die steigende Nachfrage nach Anwendungsentwicklung in allen Branchen und der zunehmende Mangel an Softwareentwicklern haben zu einem erhöhten Bedarf an Citizen Developers geführt – Personen, die ohne eigentliche Programmierkenntnisse Anwendungen erstellen. No Code- und Low Code-Entwicklungsplattformen haben dazu beigetragen, die Lücke zu schließen. Und nun erweitert KI die Möglichkeiten von Anwendern ohne umfangreiche Programmierkenntnisse. Noch wichtiger ist, dass KI-Fortschritte die Fähigkeiten professioneller Programmierer verbessern, sodass sie mehr erreichen und gleichzeitig die Qualität und Effektivität ihrer Arbeit verbessern können. Im Mittelpunkt dieser Transformation steht KI-Codegenerierung.
KI-Codegenerierung (manchmal auch KI-gestützte Programmierung oder Gen-AI-Code-Unterstützung genannt) übersetzt mit Technologien rund um künstliche Intelligenz Befehle in menschlicher Sprache in funktionalen Code. So wird die Softwareentwicklung für alle Anwender zugänglicher. Low-Code-Entwicklungsplattformen reduzieren die Komplexität der Programmierung mit visuellen Anwenderoberflächen und vorgefertigten Komponenten. KI-Codegenerierung erstellt anhand der Beschreibungen des Anwenders völlig neuen Code, vervollständigt Codefragmente und empfiehlt Code basierend auf Anwendereingaben. All dies hilft, den Entwicklungsprozess zu vereinfachen und die Möglichkeiten der Beteiligten zu erweitern. Durch eine Kombination dieser Lösungen können Unternehmen schneller effektive Anwendungen erstellen.
Low-Code-Entwicklungsplattformen sind darauf ausgelegt, den Prozess der Anwendungsentwicklung zu beschleunigen, indem Anwender Apps über eine grafische Anwenderoberfläche erstellen, die nur sehr wenig Programmiererfahrung erfordert. Diese Plattformen sind ideal für Geschäftsteams und andere Mitarbeiter, die selbst keine Entwickler sind und funktionale Anwendungen erstellen möchten, ohne sich mit den komplexeren Aspekten der Programmierung auseinanderzusetzen. Sie verlassen sich jedoch stark auf vordefinierte, funktionierende Codesegmente. Im Wesentlichen bieten sie vorgefertigte Bausteine, aus denen Anwender neue Software erstellen können.
Durch die Interpretation von Eingaben in einfacher Sprache erstellt die KI-Codegenerierung neue Codeausschnitte, die auf die spezifischen Anforderungen des Anwenders zugeschnitten sind. Diese Methode beschleunigt nicht nur die Entwicklung, sondern erhöht auch die Flexibilität, da Entwickler ohne die Einschränkungen bestehender Komponenten und Vorlagen Innovationen entwickeln können. Entsprechend ist KI-Codegenerierung ein unschätzbares Tool für erfahrene Softwareentwickler, die viel programmieren müssen und ihren Code verbessern wollen. Außerdem erweitert KI-Codegenerierung die Möglichkeiten, wenn es darum geht, wer Software entwickeln kann, wie Anwendungen entwickelt werden und wozu sie am Ende in der Lage sind.
Auch hier ist es wichtig zu beachten, dass es sich nicht um eine Entweder-oder-Entscheidung handelt. Low-Code-Entwicklung und KI-Codegenerierung ergänzen sich sehr gut und können zu einem harmonischen und effizienten Entwicklungsprogramm kombiniert werden.
KI-Codegenerierung kann den Programmierprozess erheblich vereinfachen. Doch leider bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich, die Entwickler und Unternehmen berücksichtigen müssen, um den vollen Nutzen daraus zu ziehen. Zur Bewältigung dieser Herausforderungen müssen Unternehmen dafür sorgen, dass die Technologie ihre Softwareentwicklung verbessert und nicht erschwert:
KI-Modelle konzentrieren sich in der Regel auf die Erstellung von syntaktisch korrektem Code, der möglicherweise nicht auf Qualität, Effizienz oder einfache Wartung optimiert ist. Entsprechend kann die Belastung durch technische Schulden im Laufe der Zeit steigen. Erfahrene Entwickler können guten KI-generierten Code meist von schlechtem unterscheiden. Das ist ein Grund dafür, dass diese Technologie professionellen Programmierern effektiver hilft als Low-Code- oder No-Code-Lösungen, die sich an Citizen Developers richten. Um das Risiko der technischen Schulden weiter zu mindern, sollten Teams Standards implementieren und Prozesse überprüfen, die die Wartungsfähigkeit und Skalierbarkeit von KI-generiertem Code bewerten, bevor er in größere Projekte integriert wird.
Tools erstellen manchmal übermäßig komplexen Code, um spezifische Funktionen oder Aufgaben möglichst umfassend auszuführen. Durch diese Komplexität entsteht am Ende Code, der sich nur schwer und mit viel Zeitaufwand debuggen, aktualisieren oder sogar verstehen lässt – und das erschwert künftige Wartungsmaßnahmen. Unternehmen können dieses Problem lösen, indem sie klare Richtlinien für die Einfachheit und Klarheit des Codes festlegen und KI-generierten Code regelmäßig auf unnötige Komplexität überprüfen.
KI-Codegenerierung ist derzeit wahrscheinlich der schnellste Weg zur Erstellung von funktionierendem Code, doch die Ausgabe ist möglicherweise nicht immer zuverlässig oder sicher. Dies erhöht das Potenzial für Bugs oder Schwachstellen. Wie bereits erwähnt, sind diese Probleme für erfahrene Entwickler einfacher zu erkennen und zu reparieren – Citizen Developers haben nicht die nötige Erfahrung, um die Qualität des KI-generierten Codes zu bewerten. Um sicherzustellen, dass der gesamte KI-generierte Code strengen Tests unterzogen wird, sollten Unternehmen umfassende Frameworks für die Überprüfung der Funktionalität, Sicherheit und Leistung KI-generierter Software einrichten.
Heute fungieren KI-Codierungstools als wertvolle Hilfe, doch wenn diese Technologie häufiger eingesetzt wird, kann sie letztlich die Programmierfähigkeiten der Entwickler beeinträchtigen. Und das kann wiederum zu einem Mangel an Kontrolle führen, wenn Unternehmen KI zur Erstellung ihres Codes nutzen, aber keine qualifizierten menschlichen Mitarbeiter haben, die ihn überprüfen oder bewerten könnten. Unternehmen sollten dem entgegenwirken und die KI-Codegenerierung als Ergänzung zu menschlichem Fachwissen und nicht als Ersatz betrachten. Indem sie kontinuierliche Schulungen anbieten und Entwickler zu einem kritischen Blick auf die KI-Vorschläge anhalten, können sie für ein hohes Maß an Kompetenz und Kontrolle sorgen.
Auch wenn KI-Codegenerierung einige Herausforderungen mit sich bringt – die Vorteile für die Softwareentwicklung überwiegen in der Regel bei Weitem die Nachteile. Hier einige der wichtigsten Vorteile:
Geschwindigkeit, Fehlerfreiheit, Qualität – all diese Vorteile kommen bei der KI-Codegenerierung zusammen. Daher kann sie die Entwicklerproduktivität auf nie dagewesene Weise steigern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und alltäglichen Aspekten der Programmierung können sich Entwickler auf komplexere und kreativere Aufgaben konzentrieren. Diese Neuausrichtung beschleunigt den Entwicklungszyklus und ermöglicht schnellere Projektabschlüsse. Und da der Code auf einem umfassenden Datensatz funktionierender Lösungen basiert, ist nur eine einfache Qualitätsprüfung erforderlich, bevor Entwickler den Code auf den Markt bringen und mit ihrem nächsten Projekt anfangen können.
KI-Codegenerierungstools übernehmen nicht die ganze Arbeit, fungieren aber als hochentwickelte Assistenten. Sie bieten Codevorschläge und -alternativen an, die selbst erfahrenen Programmierern nicht sofort einfallen. Das verbessert die Arbeit der Entwickler, da sie Optionen zur Optimierung der Code-Effizienz erhalten und so die Gesamtleistung der Software steigern können.
Herkömmliche Programmierung ist geistig anstrengend und kann leicht zu Burnout führen. KI-Codegenerierung kann Entwicklern einen Teil dieser kognitiven Belastung abnehmen. Sie müssen sich beispielsweise keine Syntax und keinen Standardcode merken, sondern können sich auf die Lösung übergeordneter Probleme konzentrieren. Auch das Debugging (ebenfalls eine mühsame, geistig fordernde Aufgabe) wird durch KI-Codegenerierung erheblich vereinfacht.
Die Risiken beim Kontextwechsel (wenn Entwickler zwischen verschiedenen Aufgaben hin und her springen) werden oft übersehen. Doch sie haben nachweislich negative Auswirkungen auf die Zeit, Energie und Produktivität von Programmierern. KI-Tools können Code über verschiedene Ebenen des Stack hinweg generieren. Dadurch müssen Entwickler nicht mehr zwischen verschiedenen Programmierumgebungen hin und her wechseln. Stattdessen können sie in ihrer integrierten Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) bleiben – ohne online nach Lösungen zu suchen, in der Dokumentation nachzuschlagen oder bei der Arbeit durch verschiedene externe Anwendungen abgelenkt zu werden.
Wie auch in anderen Bereichen, die unter den wachsenden Oberbegriff der „KI-Anwendungen“ fallen, kommt KI-Codegenerierung in verschiedenen Softwareentwicklungsprozessen umfassend zum Einsatz. Mit der Weiterentwicklung dieser Technologie wird sich auch ihre Rolle in der Softwareentwicklung ausweiten und künftig noch mehr Effizienz und Innovation ermöglichen. So sieht die immer zentralere Rolle der KI-Codegenerierung aus:
Die Anfangsphase der Softwareentwicklung beinhaltet oft die Erfassung und Dokumentation von Anforderungen – ein Prozess, bei dem das Risiko von Ungenauigkeiten und Unklarheiten besteht. KI hilft dabei, diese Anforderungen zu klären, zu validieren und nachzuverfolgen, um sicherzustellen, dass sie von Anfang an vollständig und eindeutig sind. Durch die Verbesserung der betreffenden Dokumente schaffen Entwickler eine solide Grundlage für ihre Projekte und reduzieren nicht nur die Wahrscheinlichkeit von Missverständnissen, sondern auch den Nachbesserungsbedarf.
KI-Algorithmen, die mit riesigen Datensätzen bestehenden Codes trainiert werden, können neuen Code auf Muster analysieren, die erfahrungsgemäß zu Fehlern führen. Da diese Tools potenzielle Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess erkennen, tragen sie zu hohen Standards für Codequalität und -sicherheit bei. Dieser proaktive Ansatz zur Codeüberprüfung minimiert nachgelagerte Fehler und verbessert die allgemeine Zuverlässigkeit der Software.
Ob Codezeilen oder ganze Funktionen – KI-Codegenerierungstools optimieren mit ihren Vorschlägen den Entwicklungsprozess. Sie passen sich den Vorlieben des jeweiligen Entwicklers an und können sich mithilfe von Anwenderfeedback kontinuierlich verbessern.
KI-gestützte Tools können automatisch Tests durchführen, wenn neuer Code in die bestehende Codebasis integriert wird. So wird sichergestellt, dass die Software wie erwartet funktioniert. Die einheitlichen und zuverlässigen Tests sind wesentlich besser als manuelle Methoden.
KI-Codegenerierung kann Rechtschreibfehler und Syntaxfehler in Echtzeit korrigieren und macht manuelle Debugging- und Korrekturaufgaben überflüssig. Außerdem ist es dadurch kinderleicht, Code von einer Programmiersprache in eine andere zu übersetzen. Das sorgt nicht nur für reibungslosere Übergänge, sondern erweitert auch die Zugänglichkeit über verschiedene Technologie-Stacks hinweg.
Hier einige spezifische Anwendungsfälle für KI-Codegenerierung:
IT-Servicemanagement (ITSM)
Die automatisierte Skripterstellung für Incident-Management, Change-Management und Problemlösung steigert die Servicequalität und verkürzt Lösungszeiten.
Personalwesen
Optimierte Playbooks für das On- oder Offboarding von Mitarbeitern reduzieren den manuellen Aufwand und gewährleisten die Einhaltung der Unternehmensrichtlinien und -vorschriften.Kundenservice
Die automatisierte Chatbot-Skripterstellung sorgt für einen rund um die Uhr verfügbaren Kundensupport, verkürzt Antwortzeiten und verbessert die allgemeine Kunden-Experience.Sicherheitsbetrieb
Die Generierung von Skripts für Sicherheitsnotfälle, Bedrohungserkennung und Schwachstellenmanagement verbessert die allgemeine Sicherheitslage des Unternehmens.
Automatisierung von Geschäftsprozessen
Die Erstellung anwenderdefinierter Workflows und Anwendungen, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind, fördert die Effizienz und Produktivität in verschiedenen Abteilungen und Funktionen.
Ein gutes Beispiel für den Einsatz von Codegenerierung sind die KI-Codegenerierungstools von ServiceNow. Hiermit können Entwickler schnell anwenderdefinierte Anwendungen erstellen und bereitstellen; Skripts, Flows, Playbooks und Servicekatalogelemente generieren, die auf die spezifischen Anforderungen ihres Unternehmens zugeschnitten sind; und die Implementierung und Wartung sofort einsatzbereiter Workflows beschleunigen. Beispielsweise konnte Accenture mit ServiceNow Now Assist für Entwickler, einer entwicklerorientierten Gen-AI-Lösung, die Programmierproduktivität um 40 bis 60 % steigern.
KI-Codegenerierung in eine Unternehmensumgebung zu integrieren, ist eine wichtige Entscheidung, die auf einer gründlichen Bewertung verschiedener kritischer Faktoren basieren sollte. Diese Faktoren hängen von den spezifischen Anforderungen und dem regulatorischen Umfeld des jeweiligen Unternehmens ab. Mit anderen Worten: Verantwortliche sollten zunächst die eigenen Ziele, Fähigkeiten und Umstände im Detail untersuchen, bevor sie eine Entscheidung treffen.
Hier einige der wichtigsten Punkte, die sie bei der Auswahl eines KI-Codegenerierungstools berücksichtigen müssen:
Angesichts globaler Vorschriften für die Datenverarbeitung, wie z. B. DSGVO und CCPA, sollten Unternehmen die Richtlinien des betreffenden KI-Tools für die Verwaltung von Anwenderdaten überprüfen. So können sie verhindern, dass eine Sicherheitslücke entsteht. Funktionen wie Datenanonymisierung sind entscheidend, um den Datenschutz zu verbessern.
Compliance geht Hand in Hand mit Datenschutz. Angesichts der potenziellen Strafen, die mit verschiedenen Datenschutzgesetzen verbunden sind, muss unbedingt sichergestellt werden, dass das KI-Tool alle relevanten Vorschriften und Standards einhält. Dazu gehört auch die Frage, ob das Tool Compliance-Zertifizierungen erhalten hat und ob es branchenspezifische gesetzliche Anforderungen erfüllt.
Unternehmen sollten prüfen, ob das KI-Tool eine umfassende Verschlüsselung für die Datenübertragung und -speicherung bietet. Darüber hinaus ist die Stärke der Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmaßnahmen wichtig, die einen unbefugten Zugriff verhindern. Und auch nach der Implementierung des Tools muss die Sicherheit oberste Priorität haben. Sicherheitsaudits und die Einhaltung etablierter Sicherheitsstandards sind kritische Faktoren, die eine gründliche Bewertung erfordern.
Stellen Sie sicher, dass das Tool die Zugriffsrechte anhand von Anwenderrollen und -aufgaben verwalten kann. Tools, die fein abgestufte Berechtigungen vergeben und den Anwenderzugriff auf verschiedene Funktionen kontrollieren, verringern das Risiko von Datenlecks. Opt-in- und Opt-out-Mechanismen sollten ebenfalls verfügbar sein, damit Anwender die Verwendung ihrer Daten flexibel nach Wunsch regeln können.
Achten Sie bei der Auswahl einer KI-Codegenerierungslösung nicht nur auf den Preis. Ein kostengünstiges Tool bietet möglicherweise nicht die erforderliche Funktionalität oder Zuverlässigkeit, während sich teurere Optionen dank höherer ROIs und gesteigerter Skalierbarkeit unter Umständen schnell amortisieren. Bei Lösungen mit transparenten Preismodellen können die Verantwortlichen die finanzielle Machbarkeit einer Integration des entsprechenden KI-Tools leichter abschätzen.
Gesteigerte Produktivität, verbesserte Codequalität, weniger manuelle Programmierung – die Vorteile sind schwer zu ignorieren. Durch die Integration von KI-Codegenerierungstechnologien können Unternehmen effizienter und agiler mit der Komplexität ihrer Softwareanforderungen umgehen. ServiceNow, ein führender Anbieter von KI-Lösungen für Unternehmen, steht bei dieser Transformation an vorderster Front.
Die Now Platform® von ServiceNow bietet ein umfassendes Framework für die Optimierung von Geschäftsbetrieb und Softwareentwicklung durch leistungsfähige KI. Mithilfe von generativer KI (Gen AI), maschinellem Lernen (ML), Natural Language Processing (NLP), Process Mining und weiteren Funktionen steigert diese vollständig zentralisierte Plattform die Effizienz und verbessert die Entscheidungsfindung in allen relevanten Geschäftsprozessen. App Engine geht bei der KI-gestützten Programmierung einen Schritt weiter und ermöglicht Unternehmen den Einsatz von KI-Codegenerierung für die Entwicklung anwenderdefinierter Apps, die effektiv funktionieren und direkt auf ihre spezifischen Geschäftsbedürfnisse zugeschnitten sind. Von Low-Code-Lösungen bis hin zu optimierter Unterstützung für erfahrene Programmierer – ServiceNow bietet die nötigen Tools, um die Programmierfähigkeiten in Ihrem Unternehmen zu optimieren.
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