Die KI-Revolution: Wie Künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung verändert

Künstliche Intelligenz (KI) – auch Artificial Intelligence oder kurz AI – ist eine Technologie, die Maschinen befähigt, Aufgaben auszuführen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern. KI kann grob in zwei Kategorien unterteilt werden: Narrow AI und General AI.

Was ist Narrow AI?

Narrow AI, also schwache KI, bezieht sich auf Systeme, die auf eine spezifische Aufgabe oder Problemstellung trainiert sind. Diese Art von KI ist darauf programmiert, eine bestimmte Aufgabe sehr gut zu erledigen, aber ist nicht in der Lage, andere Aufgaben oder Fähigkeiten außerhalb ihres spezialisierten Bereichs auszuführen. Ein Beispiel für Narrow AI wäre ein Spracherkennungssystem, das entwickelt wurde, um menschliche Sprache in Text umzuwandeln, wie es bei Sprachassistenten wie Siri, Alexa oder Google Assistant der Fall ist.

Was ist General AI?

General AI – oder auch starke KI – soll eine menschenähnliche Intelligenz und ein Bewusstsein erreichen. Das System ist in der Lage, auf eine Weise zu lernen und zu handeln, die für Menschen intuitiv ist. Ein Beispiel für General AI wäre eine KI, die in der Lage ist, eine breite Palette von Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung, Entscheidungsfindung und Problemlösung zu bewältigen, ohne auf ein spezielles Fachgebiet beschränkt zu sein. Der Weg zur starken KI ist jedoch noch weit: Zwar scheint starke KI prinzipiell technisch nicht unmöglich zu sein, ein konkreter Zeithorizont lässt sich jedoch schwer benennen.

ChatGPT ist ein Beispiel für eine KI-Plattform, die auf der Technologie der schwachen KI (Narrow AI) basiert und Deep Learning nutzt, um natürliche Sprache zu verstehen und zu generieren.

GPT-3: Der Klassiker von OpenAI

GPT-3 ist sicher eines der bekanntesten KI-Modelle: Das Sprachmodell von OpenAI kann menschenähnlichen Text generieren, Code-Segmente in verschiedenen Programmiersprachen schreiben und analysieren und vieles mehr. Es wird bereits in vielen verschiedenen Anwendungen wie zum Beispiel der Textverarbeitung und Chatbots eingesetzt. Das Modell GPT-3.5 ist eine neuere Version des Modells GPT-3.

GPT-4: Das Neuste von OpenAI

Der Nachfolger von GPT-3.5 wurde am 14. März 2023 vorgestellt, auch ChatGPT läuft seitdem auf Basis von GPT-4. Das KI-Modell mit einem Vielfachen an Trainingsdaten setzt unter anderem auf Multimodalität: GPT-4 macht einen großen Schritt nach vorne – es kann sowohl mit Bildern als auch mit Text arbeiten! Dies eröffnet viele neue Möglichkeiten.

Bard: Google´s Antwort auf Chat-GPT

Der hauseigene Chat-GPT-Konkurrent von Google namens Bard hatte bei der Präsentation im Februar einen holprigen Start: In einem Werbeclip des Unternehmens gab der Bot eine falsche Antwort. Der Chat-Bot ist für die ersten Nutzer verfügbar, allerdings noch auf die USA und Großbritannien beschränkt (Stand April 2023).

LLaMA: Meta will mitmischen

Der Facebook-Konzern Meta positioniert sich ebenfalls mit einem Sprachmodell namens LLaMA. Dieses soll Forscher in ihrer Arbeit unterstützen. Metas KI ist im Gegensatz zu den Konkurrenzsprachmodellen nicht nur für die eigenen Produkte bestimmt.

Azure Cognitive Services

Mit Azure Cognitive Services will Microsoft Entwickler dabei unterstützen, kognitive Intelligenz in Anwendungen zu integrieren. Für die Verwendung der cloudbasierte KI-Dienste benötigen die Nutzer keine direkte KI-Kenntnisse oder Data-Science-Fertigkeiten.

Amazon AWS Machine Learning

AWS Machine Learning ist eine KI-Dienstleistung von Amazon. Unternehmen haben so über den Cloud-Dienst AWS Zugang zu KI-Technik. Damit lassen sich leistungsfähige Machine-Learning-Modelle erstellen.

In der Softwareentwicklung gibt es zahlreiche Möglichkeiten, wie KI Software in Zukunft noch besser machen und Entwickler entlasten kann.

AI assisted Development: Schneller und effizienter entwickeln mit KI

KI kann helfen, den Entwicklungsprozess zu beschleunigen und zu vereinfachen. Hier spricht man auch von AI assited Development. Zum Beispiel ist KI dazu in der Lage, Code automatisch zu generieren und zu optimieren. Dadurch wird der Aufwand für die manuelle Erstellung von Code reduziert. Die Entwickler können sich so auf andere Bereiche konzentrieren. Darüber hinaus kann KI bei der Fehlerbehebung helfen und die Zeit reduzieren, die für die Fehlerkorrektur aufgewendet wird.

Bessere Qualitätssicherung durch KI

KI kann bei der Qualitätssicherung von Softwareanwendungen eine wichtige Rolle spielen: Mithilfe von Machine-Learning-Modellen ist KI in der Lage, automatisch die Qualität von Code zu überprüfen und Anomalien oder potenzielle Fehler zu erkennen. Außerdem kann KI dabei helfen, Testfälle zu generieren und Testabdeckung zu verbessern. Das Ergebnis: qualitativ hochwertigere Softwareanwendungen in kürzerer Zeit.

Optimierte Datenaufbereitung und Analyse

Es ist außerdem möglich, KI in der Datenaufbereitung und -analyse einzusetzen. Das ist für die Softwareentwicklung von großer Bedeutung: Zum Beispiel extrahieren KI-Algorithmen Daten automatisch, bereinigen diese und bringen sie in ein Format, das leichter zu verarbeiten ist. Darüber hinaus können KI-Systeme automatisch Muster in Daten erkennen und Vorhersagen treffen – ein großer Vorteil bei der Entwicklung von Anwendungen, die Machine Learning nutzen.

Low-Code, No-Code und KI sind echte Game Changer, wenn es um die Anwendungsentwicklung geht. Zusammen können diese Technologien neue Perspektiven eröffnen.

Low Code: Niedrigere Einstiegshürden durch KI

Low-Code-Plattformen erleichtern die Entwicklung von Anwendungen, indem sie Entwicklerinnen und Entwicklern eine visuelle Benutzeroberfläche zur Verfügung stellen, mit der sie Anwendungen erstellen können. Mit der Unterstützung von KI-Technologien können Low-Code-Plattformen noch leistungsfähiger werden. KI kann dabei für die automatisierte Codegenerierung verwendet werden:

Die Plattform kann auf Basis der visuellen Elemente automatisch Code generieren und dadurch die Entwicklungszeit verkürzen und die Effizienz verbessern.

Künstliche Intelligenz kann auch genutzt werden, um die Qualität des generierten Codes zu verbessern, indem sie beispielsweise automatisch Fehler aufspürt und korrigiert. Eine weitere Möglichkeit, wie KI Low-Code-Plattformen unterstützen kann, ist durch die Integration von intelligenten Assistenten: Diese helfen bei der Erstellung von Anwendungen, indem sie Fragen beantworten und Entscheidungen vorschlagen.

No-Code: Mit KI rasanter als nie zuvor zum Ergebnis

No-Code-Plattformen wie smapOne gehen noch einen Schritt weiter als Low-Code-Plattformen: Sie ermöglichen es den Benutzern, Anwendungen ohne jegliche Programmierkenntnisse zu erstellen. KI kann auch hier eingesetzt werden, um den Prozess der Anwendungsentwicklung zu automatisieren und zu vereinfachen. Eine weitere Option, KI in diesem Zusammenhang zu nutzen: die automatisierte Erstellung von Anwendungen auf Basis von Benutzeranforderungen und -präferenzen.

Das bedeutet, dass man visuelle Editoren oder Designer nur noch zur Adaption von durch KI bereitgestellten Templates oder Anwendungen verwendet: Diese werden davor durch den Dialog zwischen Mensch und KI auf Basis einer Prozess- oder Anwendungsbeschreibung generiert. Ein ChatBot kann im Designprozess helfen und Aufgaben wie die Erstellung von Validierungsregeln, beispielsweise Regular Expressions oder Formeln übernehmen.

Die Verwendung von KI in der Softwareentwicklung hat große Auswirkungen auf die Tech-Industrie. Ein Beispiel: Alphabet, das Mutterunternehmen von Google, wird Replit, eine Plattform für Entwickler, künftig KI-Modelle zur Verfügung stellen. Replit wird die KI-Modelle von Google zusammen mit anderen in Ghostwriter verwenden, einem Tool, das Code empfiehlt und codebezogene Fragen beantwortet. Dieser Schritt signalisiert auch einen möglichen neuen Wettbewerb unter großen Tech-Unternehmen, um den Entwicklern die besten KI-Tools anzubieten.