Was verändert generative Kl an der Art und Weise, wie in Zukunft Software entwickelt wird? Welche Aspekte sind im Kontext von Low-Code-/No-Code-Ansätzen bedeutsam? Die Sprecherin des GI-Wirtschaftsbeirats, Anja Schaar-Goldapp, hatte zwei ausgewiesene Experten für diese Themen eingeladen, Michael Hanisch, Head of Technology Amazon Web Services EMEA SARI, Germany Branch, und Stefan Wess, Mitglied der Geschäftsleitung & Chief Strategy Officer der Empolis Management GmbH.

Stefan Wess thematisierte die Zukunft der Softwareentwicklung im Hinblick auf generative Kl. Dabei verwies er auf den bereits vorhandenen Einfluss von KI Coding-Tools für die Bereiche Produktivität und Lernen. Seiner Einschätzung folgend sei Kl gleichzeitig unter- als auch überschätzt. Er betonte, dass die Zusammenarbeit von Mensch und Kl für ein erfolgreiches Vorgehen essenziell ist.

Michael Hanisch beleuchtete die Herausforderungen beim schnellen und zuverlässigen Schreiben von Code sowie die Rolle von No-Code- und Low-Code-Ansätzen. Es wurde aufgezeigt, dass diese Ansätze Fachkräftemangel beheben können, aber auch neue Herausforderungen mit sich bringen. So sei die Code-Generierung mithilfe von generativer KI eine Möglichkeit, die jedoch nicht immer optimal funktioniere. Als Kompromiss wurden sogenannte Coding Companions vorgestellt, die automatisiertes Pair-Programming ermöglichen. Diese könnten dabei helfen, Best Practices umzusetzen, Sicherheitslücken zu erkennen und die Produktivität zu steigern. Es wurde jedoch betont, dass die Verantwortung für den Code weiterhin bei den Entwicklern liege. Michael Hanisch sieht die Herausforderung in der Softwareentwicklung nicht in erster Linie im Codieren, sondern u.a. auch darin, Technologien von Drittanbietern und Clouddiensten zu evaluieren und einzubinden. Insgesamt würden Teams bei Entwicklungen dadurch jedoch Effizienzgewinne erzielen und größere Sicherheit in der steigenden Bedrohungslage gewinnen.

Anschließend wurde über die Entwicklung mit No/Low-Code diskutiert. Im Gegensatz zum Codieren würden beim Low-Code-Ansatz fertige Module verknüpft und geringere Programmierkenntnisse reichten aus. Dadurch könne der Bedarf an viel mehr einfachen. Applikationen kostengünstig gedeckt werden, jedoch unter Beachtung von Compliance Regeln.

In Thema Generierung von Code mit generativer Kl wurde betont, dass die Qualität davon abhängt, welche Art von Code den Modellen als Input gegeben wird. Auch Fehler würden mittrainiert, weswegen eine menschliche Überwachung stets nötigt sei.

Sehr inspirierend sei es, Code-Varianten generieren zu lassen und sich dann zu entscheiden, welche zum Einsatz kommt.

Schließlich wurden Fragen zur Sicherheit und zum Vertrauen in Kl diskutiert. Bei generativer KI sei insbesondere darauf zu achten, dass kein ungewollter Datenabfluß in das KI-Modell entsteht, wie es aktuell u.a. bei ChatGPT in den USA vor Gericht beklagt wird. Sicherheitschecks sind auch bei der mit Kl generierten Software wichtig. Dazu gebe es eine Reihe von automatisierten Tools, die professionell eingesetzt werden sollten. Diese Aspekte werden im nächsten Webtalk des GI-Wirtschaftsbeirats am 25.7.2023 unter anderem thematisiert.

Deutlich wurde eine sich öffnende "Wissens-Schere" zwischen Entwicklern und Nicht-Entwicklern, die vielfältige Konsequenzen für die Wirtschaft nach sich ziehe. Das Vertrauen in KI könne sich entwickeln durch prototypische Entwicklungen und eine Entmystifizierung der Kl durch Wissensaufbau.

Fazit ist, dass generative KI die Produktivität eines Gesamtsystems erhöhen kann und ein wichtiger Teil der zukünftigen Software- und Anwendungsentwicklung ist. Allerdings ist es erfolgsrelevant, die Möglichkeiten, aber auch die Grenzen zu kennen.