Dieser Frage gingen wir gemeinsam mit der Technischen Hochschule Rosenheim im Rahmen eines gemeinsamen Studentenprojekts nach. Ziel war es, den Einfluss von Generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) auf Effizienz, Entwicklerzufriedenheit und Softwarequalität über den gesamten Softwareentwicklungsprozess zu untersuchen.
KI im Härtetest: Wie gut ist GenAI wirklich?
Das Projekt hatte eine klare Ausrichtung: Verstehen und analysieren, wie GenAI den Softwareentwicklungsprozess unterstützen und beschleunigen kann.
Dabei wurden Metriken zur Messung der Effizienzsteigerung definiert und der Entwicklungsprozess mit und ohne KI-Unterstützung verglichen.
Vier Studierende der TH Rosenheim entwickelten eine IoT-Implementierung für das Management von Windparks in der Cloud. Der Prozess bestand aus zwei Phasen: Modellierung und Implementierung. Bewertet wurden Entwicklungszeit, Entwicklerzufriedenheit und qualitative Aspekte der Software.
Zentrale Erkenntnisse
GenAI beschleunigt den Entwicklungsprozess signifikant, insbesondere bei standardisierten Aufgaben. 94 % der Studierenden gaben an, dass KI ihre Produktivität erhöht hat1.
KI kann auch im Rahmen der Modellierungsphase Effizienzgewinne bringen, z. B. bei der Erstellung von Dokumentationen, Protokollerstellung, Formulierung von Tickets, Erstellung von Use-Case-Diagrammen und UI-Mockups.
In der Implementierungsphase sind Effizienzgewinne, insbesondere bei der Code-Generierung, beim Testing & Debugging, bei der Erstellung von Unit-Tests, bei der Verbesserung der Codequalität und beim Refactoring sowie der Erstellung einfacher UIs möglich.
Die Effizienz kann bei vielen Aufgaben um bis zu 50 % gesteigert werden. Besonders bei der Erstellung von Unit-Tests und einfachen API-Integrationen zeigt sich eine erhebliche Zeitersparnis.
Herausforderungen
Trotz vieler Vorteile birgt die Nutzung von Generativer KI auch Herausforderungen in der Softwareentwicklung. Die KI generierte z. B. teilweise unsicheren Code, beispielsweise durch die unverschlüsselte Speicherung von Passwörtern oder fehlerhafte Konfigurationen in CI/CD-Pipelines. Das kann potenzielle Sicherheitslücken öffnen.
Ebenso zeigte sich, dass die Verlässlichkeit der KI bei komplexen Aufgaben eingeschränkt ist. In diesen Fällen produzierte die KI gelegentlich ungenaue oder fehlerhafte Ergebnisse, die eine manuelle Nachbearbeitung durch das Team erforderten.
Auch im Bereich der Kreativität stieß die KI an ihre Grenzen. Sie konnte zwar grundlegende UI-Designs erstellen, jedoch war ihre Unterstützung bei der Entwicklung von komplexen, strukturierten Dokumenten und ansprechenden Benutzeroberflächen begrenzt.
Hinzu kam das Problem der fehlenden Kontextualisierung: Die KI hatte Schwierigkeiten, große Aufgabenstellungen mit vielen Abhängigkeiten effizient zu verarbeiten und den notwendigen Gesamtzusammenhang zu erfassen, was zu suboptimalen Ergebnissen führte.
KI: Gamechanger oder riskantes Experiment?
Generative KI optimiert den Softwareentwicklungsprozess erheblich, ersetzt aber keine menschliche Expertise. Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von der Präzision der Prompts und der Erfahrung der Nutzenden ab. Effizienter KI-Einsatz erfordert fundiertes Fachwissen, um potenzielle Fehler zu erkennen und zu korrigieren.
Ein entscheidender Erfolgsfaktor ist die kontinuierliche Evaluation der Ergebnisse und das iterative Verbessern der KI-Prompts. Besonders vorteilhaft erweist sich das Zerlegen komplexer Aufgaben in kleinere, klar definierte Schritte, um die Ergebnisse gezielt zu optimieren.
Die Kooperation mit der TH Rosenheim hat hierbei wertvolle Erkenntnisse verschafft. Es konnte nicht nur das Potenzial von GenAI im Softwareentwicklungsprozess besser verstanden werden, sondern auch praxisnahe Methoden zur Integration von KI in bestehende Workflows entwickelt werden.
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Der Beitrag Kann Künstliche Intelligenz die Effizienz im Softwareentwicklungsprozess steigern? erschien zuerst auf Business -Software- und IT-Blog – Wir gestalten digitale Wertschöpfung.
