9 Möglichkeiten, wie die Produktivität von Entwicklern durch generative KI gesteigert wird

Softwareentwicklung ist ein Bereich, in dem wir bereits erhebliche Auswirkungen generativer KI-Tools beobachten. Die Nutzen sind vielfältig, und Unternehmen, die diese Tools einsetzen, können bereits jetzt signifikante Produktivitätssteigerungen erzielen. Laut einer McKinsey-Studie können Softwareentwickler mit generativer KI Codierungsaufgaben doppelt so schnell erledigen.

Die Recherchen des Beratungsunternehmens ergaben – wenig überraschend – dass komplexe Programmieraufgaben durch den Einsatz generativer KI nicht stark beeinträchtigt wurden, sodass die Befürchtungen, KI könnte Entwickler ersetzen, getrost ad acta gelegt werden können. Es gibt jedoch Anwendungsfälle, bei denen KI die Teamproduktivität drastisch steigern und das Entwicklererlebnis verbessern kann.

Bevor wir uns jedoch damit befassen, wie generative KI-Tools einen Einfluss haben können, wollen wir allgemeiner über die Verbesserung der Entwicklerproduktivität durch Methoden, Frameworks und Best Practices sprechen. Generative KI ist nur eines der Werkzeug im Werkzeugkasten.

Die Messung der Entwicklerproduktivität, einer Teilmenge der Mitarbeiterproduktivität, stellt eine vielschichtige Herausforderung dar. Herkömmliche Kennzahlen wie die Anzahl der geschriebenen Codezeilen oder die geleisteten Arbeitsstunden reichen oft nicht aus, um die Komplexität komplexer Arbeitsabläufe adäquat zu erfassen. Sie spiegeln möglicherweise nicht ausreichend die Qualität oder die umfassenderen Auswirkungen der Arbeit eines Entwicklers wider, und eine angemessene Bewertung kann die Einbeziehung externer Faktoren wie Kundenzufriedenheit erfordern. Es ist wichtig zu erkennen, dass die Produktivität von Entwicklern über die bloße Codegenerierung hinausgeht. Sie umfasst auch die Lieferung qualitativ hochwertiger Ergebnisse, die die Kunden durchweg zufrieden stellen und gleichzeitig das Risiko eines Burnouts mindern. Ein erschöpfter Entwickler ist in der Regel ein unproduktiver Entwickler.

DevOps Research and Assessment Metrics (DORA), umfassend Metriken wie Bereitstellungshäufigkeit, Vorlaufzeit und mittlere Wiederherstellungszeit, dienen als Maßstäbe zur Bewertung der Effizienz der Softwarebereitstellung. Diese Produktivitätskennzahlen für Entwickler befähigen Ingenieurmanager 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 Analyse von Beiträgen. Die Implementierung des SPACE-Frameworks (Software Engineering, Productivity, Analytics, Collaboration and Efficiency) bietet einen ganzheitlichen Ansatz für die Softwareentwicklung. Key Performance Indicators (KPI), wie Story Points und Echtzeit-Produktivitätstools, dienen als Benchmark für die konsequente Messung und Verbesserung der Leistung von Softwareentwicklern.

Um die Produktivitätsmessung über die individuelle Leistung hinaus zu erweitern, ist ein umfassendes Verständnis der Teamdynamik erforderlich. Kollaborationsplattformen wie GitHub wirken als Katalysatoren für eine Kultur der offenen Kommunikation, kollaborativer Code-Reviews und unkomplizierter Pull-Requests. Solche Plattformen ermöglichen es den Teammitgliedern nicht nur, voneinander zu lernen, sondern bieten auch einen gemeinsamen Raum zur Weiterentwicklung ihrer Fähigkeiten. Die strategische Einführung neuer Funktionen und die konsistente Bereitstellung von qualitativ hochwertigem Code stärken nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit des Produkts, sondern tragen auch erheblich zur Zufriedenheit der Endbenutzer bei.

DevOps entstand als transformative Methodik, die Entwicklungs- und Betriebspraktiken nahtlos integriert und die Effizienz des Softwareentwicklungslebenszyklus optimiert. Durch die Förderung der Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Betriebsteams zielt DevOps darauf ab, Prozesse zu optimieren, Vorlaufzeiten zu minimieren und die Bereitstellungshäufigkeit zu erhöhen. Damit wird der Weg für ein Umfeld geebnet, das kontinuierliche Innovation und Verbesserung begünstigt. DevOps hilft dabei, Engpässe zu beseitigen und technische Schulden proaktiv zu verwalten. Dadurch wird ein Arbeitsumfeld geschaffen, in dem die Entwickler zufrieden sind und reibungslos weiterarbeiten können.

Technische Manager können regelmäßige Beitragsanalysen durchführen und diese Informationen nutzen, um neue Tools zu integrieren und auf Bedenken hinsichtlich der Mitarbeitererfahrung einzugehen und so ein gutes Umfeld für die Produktivität der Entwickler zu schaffen. Die Einführung des YES-Modells (Your Engineering Success) unterstreicht die Bedeutung einer positiven und unterstützenden Kultur im Team, die eine Atmosphäre schafft, die Innovation und Kreativität fördert. Dieser ganzheitliche Ansatz stellt sicher, dass die Entwicklerproduktivität so gemessen und optimiert wird, dass nicht nur die Leistung des Einzelnen und des Teams verbessert, sondern auch das allgemeine Wohlbefinden der Entwicklungsmitarbeiter gefördert wird.

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie KI die Entwicklungsabläufe rationalisieren kann. Hier sind einige häufigere Anwendungsfälle:

Beseitigung sich wiederholender Aufgaben

Die Codierung umfasst oft einfache, manchmal mühsame Aufgaben, und genau hier können generative KI-Tools glänzen. Wiederkehrende Routinearbeiten wie das Eintippen von Standardfunktionen können durch Autovervollständigungsfunktionen beschleunigt werden. Tools wie der Codex von OpenAI können auf der Grundlage von Beschreibungen in natürlicher Sprache Codezeilen oder ganze Funktionen vorschlagen. Die Dokumentation von Code kann beschleunigt werden, indem die Entwickler automatisch bestimmte Dokumentationsformate einhalten.

Natürliche Sprachschnittstellen

Generative KI kann natürliche Sprachschnittstellen für Softwareentwicklungswerkzeuge ermöglichen. Entwickler können möglicherweise mit Entwicklungsumgebungen, Debugging- und Versionskontrollsystemen über natürliche Sprachbefehle interagieren, was die Infrastruktur für Personen ohne umfangreiche Programmiererfahrung zugänglicher macht.

Codevorschlag

Generative KI kann auch Anfängern helfen, indem sie kontextbezogene Vorschläge, Erklärungen und Anleitungen beim Schreiben von Code bereitstellt. Dies kann die Lernkurve für neue Entwickler beschleunigen und den Zugang zur Softwareentwicklung demokratisieren.

Verbesserung des Codes

Generative KI kann Verbesserungen für bestehenden Code vorschlagen, indem sie redundante oder ineffiziente Teile identifiziert. Dies kann dazu beitragen, die Codequalität und -leistung im Laufe der Zeit aufrechtzuerhalten. Probleme, die bisher schwer zu erkennen waren, können durch die Implementierung von KI-gestützten Lösungen viel schneller gefunden und behoben werden.

Code-Übersetzung

Generative KI kann außerdem Code von einer Sprache in eine andere übersetzen, wodurch Code-Konvertierungen oder App-Modernisierungsprojekte wie das Aktualisieren von Altlast durch die Umwandlung von COBOL in Java optimiert werden.

Code-Tests

Generative KI kann zur automatischen Erstellung von Testfällen eingesetzt werden. Sie kann Code analysieren und Testeingaben generieren, was hilft, 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 die individuellen Vorlieben und Codierungsstile der Entwickler anpassen. Das würde die Produktivität steigern und die Codierungserfahrung für Programmierer angenehmer machen.

Verbesserte Dokumentation

Generative KI kann Entwicklungsteams bei der Erstellung von Dokumentationen unterstützen, indem sie Code-Funktionalitäten zusammenfasst, Algorithmen erklärt und Kontext bereitstellt. Dies kann für die Pflege einer klaren und aktuellen Projektdokumentation nützlich sein.

Generative KI in der Codierung funktioniert, indem sie Modelle des maschinellen Lernens nutzt, die mit großen Datensätzen von Code trainiert werden. Diese Modelle sind in der Lage, die Struktur und Syntax von Programmiersprachen zu verstehen.

Vortraining des Modells

Generative KI-Modelle werden auf umfangreichen Datensätzen mit verschiedenen Codebeispielen trainiert, 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 vorherigen Wörter vorherzusagen. Auf diese Weise kann das Modell die Syntax, die Semantik und die Muster der verschiedenen Programmiersprachen erfassen.

Kontext verstehen

Wenn dem generativen KI-Modell eine Codierungsprompt oder -anfrage gestellt wird, verarbeitet es die Eingabe und nutzt sein erlerntes Wissen, um den Kontext und die Absicht zu verstehen. Das Modell berücksichtigt die Beziehungen zwischen verschiedenen Codeelementen, wie Variablen, Funktionen und Steuerungsstrukturen, um relevanten und syntaktisch korrekten Code zu generieren.

Codegenerierung

Mithilfe der erlernten Muster und des Kontextverständnisses erzeugt das generative KI-Modell Code-Schnipsel als Ausgabe. Der generierte Code basiert auf dem Prompt und folgt der Struktur und dem Stil der Programmiersprachen, in denen das Modell trainiert wurde.

Anpassung an das Nutzerfeedback

Generative KI-Modelle verfügen oft über Mechanismen zur Anpassung und Verbesserung auf der Grundlage von Benutzerfeedback. Entwickler können Feedback zum generierten Code geben, was dem Modell hilft, sein Verständnis zu verfeinern und zukünftige Ausgaben zu verbessern. Diese iterative Feedback-Schleife trägt dazu bei, dass das Modell im Laufe der Zeit genaueren und kontextuell relevanteren Code generieren kann.

Generative KI in der Codierung ist zwar ein leistungsfähiges Tool, aber kein Ersatz für die Kreativität, die Problemlösungskompetenz und das Fachwissen menschlicher Entwickler. Es dient als Erweiterungstool, unterstützt Entwickler bei Codierungsaufgaben, gibt Vorschläge und beschleunigt möglicherweise bestimmte Aspekte des Entwicklungsprozesses. Entwickler sollten generative KI verantwortungsvoll einsetzen, den generierten Code gründlich validieren und dessen Ergebnisse durch ihr eigenes Fachwissen und Verständnis ergänzen.

Stellen Sie sich eine Programmiererin vor, die mit der Implementierung einer komplexen Funktion für ein Web-Anwendungsprojekt beauftragt ist. Angesichts der Herausforderung komplexer Datenmanipulation und dynamischer Inhaltsdarstellung beschließt sie, generative KI in ihren Entwicklungs-Workflow zu integrieren, um den Codierungsprozess zu beschleunigen. Sie beginnt damit, die Anforderungen der neuen Funktion sorgfältig zu definieren und die Kernlogik und -struktur in einem Prompt zusammenzufassen. Sie nutzt ein generatives KI-Tool, das mit einem vielfältigen Datensatz von Webentwicklungscode trainiert wurde, gibt ihre Codierungsprompt ein und veranlasst das Modell so, autonom einen vorläufigen Codeausschnitt zu generieren, der den vorgegebenen Anforderungen entspricht. Dieser generierte Code enthält Funktionen für die Datenverarbeitung, die Ereignisbehandlung und das Rendering dynamischer Inhalte.

Sie beginnt einen iterativen Prozess der Verfeinerung und Feinabstimmung des generierten Codes. Durch diese Interaktion stellt sie sicher, dass der KI-generierte Code den Coding-Konventionen und architektonischen Feinheiten des Projekts entspricht. Da der generierte Code nun zu ihrer Zufriedenheit ist, integriert sie ihn in die bestehende Codebasis der Anwendung. Trotz des beschleunigten Entwicklungsprozesses, der durch generative KI erleichtert wird, erkennt sie die unverzichtbare Rolle der menschlichen Validierung bei gründlichen Tests, um die Korrektheit, Reaktionsfähigkeit und Zuverlässigkeit der Funktion sicherzustellen.

Die Integration generativer KI in ihren Workflow beschleunigt nicht nur den Codierungsprozess, sondern befähigt sie auch, mehr Zeit für anspruchsvollere Designaspekte, Benutzererfahrung und umfassende Tests zu widmen. Dieser Anwendungsfall ist ein Beispiel dafür, wie generative KI als wertvoller Verbündeter dient, die Funktionen von Entwicklern erweitert und zur Gesamteffizienz und Qualität des Softwareentwicklungszyklus beiträgt.

IBM watsonx Code Assistant nutzt generative KI, um die Entwicklung zu beschleunigen und gleichzeitig die Kernprinzipien von Vertrauen, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten. Entwickler und IT-Verantwortliche können die Modernisierung von Anwendungen beschleunigen und Automatisierungen vornehmen, um IT-Umgebungen schnell zu skalieren. watsonx Code Assistant wird von den IBM Granite Foundation Models angetrieben, die hochmoderne große Sprachmodelle für Code enthalten. Diese sind darauf ausgelegt, IT-Teams bei der Erstellung von hochwertigem Code mithilfe von KI-generierten Empfehlungen auf der Grundlage von Anfragen in natürlicher Sprache oder vorhandenem Quellcode zu unterstützen.