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von Sarah Giebmanns
Künstliche Intelligenz (KI) wird heute in vielen Unternehmen genutzt, um Prozesse zu optimieren, neue Ideen zu erschließen und die Kosten im Unternehmen zu senken. In diesem Blogbeitrag geht es darum, wie sich die KI auf die Arbeit von Softwareentwicklern auswirkt.
Was ist Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML)?
Künstliche Intelligenz (KI) wird in das Gebiet der Informatik eingeordnet. Maschinelle Systeme können mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) Aufgaben erledigen, die normalerweise Menschen ausführen müssen wie z. B. Lernen, Problemlösen, Sprachverstehen, Wahrnehmung und Entscheidungsfindung.
Machine Learning (ML) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI), bei dem Algorithmen entwickelt werden, die aus Daten lernen können um z. B. die Prozesse in Ihrem Unternehmen zu optimieren.
Automatisierter Code für höhere Produktivität und weniger Bugs
KI ist in der Softwareentwicklung so gefragt wie nie, denn sie unterstützt Softwareentwickler bei der Generierung von Code durch Vorschläge und Optimierungen in Sekundenschnelle. Die KI-basierte Tools beschleunigen die Entwicklung von Code-Snippets enorm und können Software auf Funktionen testen. Durch die Nutzung der KI werden Fehler reduziert und die Softwareentwickler können sich komplexeren Aufgaben widmen, zu denen die KI (noch) nicht in der Lage ist. Durch die automatische Analyse von Code erkennt die KI Fehler und trägt so zu einer höheren Qualität von Software bei.
Vorteile der Softwareentwicklung mit KI
- Automatisierung von Aufgaben
- Code in Sekundenschnelle
- Erhöhte Genauigkeit
- Ideenfindung
- Analyse
- Dokumentation
- Neue Potenziale entdecken
- Kontinuierliche Verbesserung von Daten
- Zeitersparnis
- Schnelligkeit
Prozessoptimierung mit Machine Learning (ML)
Effizienz steigern und dabei Kosten senken? Prozessoptimierung mit Machine Learning (ML) macht es möglich. Die Algorithmen der Maschine können sehr große Datenmengen analysieren, darin Muster erkennen und Vorhersageergebnisse treffen, um die unternehmerischen Geschäftsprozesse zu verbessern.
Zuerst müssen die gesammelten Daten vorbereitet werden, denn sie sind die Basis für maschinelles Lernen. Diese Daten können Prozessdaten, Transaktionsdaten, Benutzerdaten, Daten aus CRM- und ERP-Systemen und Daten aus externen Datenquellen sein. Im Anschluss werden die Daten aufbereitet und bereinigt, d.h. Fehler werden korrigiert, Duplikate entfernt und Unvollständigkeiten überprüft und die Daten in Trainingsdaten und Testdaten aufgeteilt.
Als Nächstes wird das Machine Learning Modell mit den Trainingsdaten trainiert. Nach diesem Vorgang muss das Modell bewertet werden, um zu überprüfen, ob es genaue Vorhersagen trifft.
Nach dem Training wird das Modell in einer produktiven Umgebung bereitgestellt und in die Geschäftsprozesse über API-Schnittstellen oder spezielle Software integriert. Die Leistung des Modells muss ständig überwacht werden, um sicherzustellen, dass auch in Zukunft genaue Vorhersagen getroffen werden. Dazu wird das Modell in Echtzeit überwacht und die Trainingsdaten regelmäßig mit aktuellen Daten aktualisiert, um auf Veränderungen der Daten reagieren zu können.
Jobasoft hat mit ezy eine eigene Lösung zur Dokumentenklassifizierung entwickelt.
Effizientere Software durch KI
Softwareentwickler können die Muster und Erkenntnisse der KI nutzen, um die Performance von Software zu steigern oder Fehler in Software frühzeitig zu erkennen und schnell zu beheben. Die Zusammenarbeit von Mensch und Maschine kann Software so schneller und effizienter machen.
Automatisierung von Routineaufgaben
Routineaufgaben können problemlos von der KI erledigt werden. KI-gestützte Tools helfen den Softwareentwicklern mit Codevorschlägen basierend auf dem Kontext der bisherigen Eingaben. Dies beschleunigt den Schreibprozess und reduziert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern. Durch diese Automatisierung von Aufgaben können Entwickler sich um komplexere Aufgaben der Softwareentwicklung kümmern.
Verbesserte Codequalität
Die Qualität des Codes kann durch die KI erheblich verbessert werden. Statische Codeanalyse-Tools, die auf KI basieren, können den Code kontinuierlich scannen und potenzielle Probleme wie Sicherheitslücken, ineffizienten Code oder Verstöße gegen Best Practices identifizieren.
Effizienteres Testen und Debugging
Für die Qualitätssicherung von Software ist das Testen entscheidend. Auch hier gibt es jede Menge Unterstützung von KI-Tools, die Testfälle generieren und die Software damit testen. Außerdem wird das Debugging erleichtert, da die KI Ursachen für Fehler findet und beheben kann.
Effektive Fehlervermeidung
Die KI analysiert den Code und kann auf Basis dieser Analyse vorhersagen, welche Codeänderungen wahrscheinlich Fehler verursachen. Dies ermöglicht Entwicklern, proaktiv Maßnahmen zu ergreifen und die Stabilität und Effizienz der Software zu erhöhen.
Können Softwareentwickler noch Mehrwerte generieren?
Die stetige Weiterentwicklung von KI stellt die Frage, ob Softwareentwickler weiterhin Mehrwerte generieren können. Wir, von Jobasoft können diese Frage eindeutig mit einem klaren Ja beantworten. Softwareentwickler spielen in Digitalagenturen weiterhin eine wichtige und entscheidende Rolle.
Kreativität und Innovation
Programmierer können neue Ideen und Lösungen entwickeln, die über die Leistung von KI hinausgehen. Die KI basiert auf Daten und nutzt wenig Kreativität, denkt nicht kritisch und kann auch keine komplexen Probleme lösen, was bei der Entwicklung von komplexer Software aber dringend nötig ist.
Individualisierung von KI-Lösungen
Softwareentwickler passen den KI-Code an spezifische Anforderungen an, um sicherzustellen, dass die Lösung den Anforderungen entspricht. So können z. B. Algorithmen angepasst werden, Modelle trainiert und in Systeme integriert werden und Parameter optimiert werden, um noch bessere Ergebnisse zu erzielen.
Qualitätssicherung
KI-Modelle treffen automatisierte Entscheidungen. Bei der Qualitätssicherung sind deshalb menschliche Entwickler unverzichtbar. Sie stellen sicher, dass die KI-Lösungen fair, transparent und verantwortungsvoll eingesetzt werden und den rechtlichen Anforderungen wie z. B. der DSGVO entsprechen.
Verbesserung der Benutzererfahrung (UX)
Entwickler können Software so gestalten, dass die benutzerfreundlich und intuitiv zu bedienen ist und nahtlos in KI-Systeme integriert werden kann. Eine gute Benutzererfahrung (UX) ist entscheidend für den Erfolg von Softwarelösungen.
Zusammenarbeit und Kommunikation
Softwareentwicklung erfordert eine effektive Kommunikation und Zusammenarbeit. Entwickler sind die Schnittstelle zwischen den technischen und nicht-technischen Bereichen eines Unternehmens und stellen sicher, dass die Anforderungen aller Stakeholder berücksichtigt werden. Auch bei der Zusammenarbeit mit externen Kunden ist die Kommunikation extrem wichtig, weshalb auch hier nicht auf die menschliche Komponente verzichtet werden sollte.
Fazit
KI ist bei der Softwareentwicklung eine große Hilfe, wenn es darum geht Routineaufgaben zu erledigen, Codevorschläge zu generieren oder Aufgaben zu automatisieren. Trotzdem bleibt die menschliche Kreativität und Expertise von Softwareentwicklern unerlässlich. Die Zukunft liegt in einer Symbiose zwischen Mensch und Maschine.
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