Sie haben die Schlagzeilen gelesen, die Demos gesehen und vielleicht sogar in einer Sandbox mit KI experimentiert. Aber diese Neugier in echte Umsetzungsgewinne verwandeln, ohne die Kontrolle zu opfern? Das ist der Teil, der viele Staats- und Regierungschefs am Zaun festhält. Hier ist die gute Nachricht: Es ist möglich, die Softwareentwicklung mit KI zu beschleunigen — sicher, strategisch und ohne in die Falle zu tappen, zu viel zu versprechen und zu wenig zu liefern. Aber dazu braucht es mehr als nur Tools. Sie benötigen Klarheit, Vorsicht und einen klaren Ausgangspunkt.
A QUICK SUMMARY – FOR THE BUSY ONES
Lesen Sie weiter, um zu erfahren, wie führende Ingenieure KI einsetzen, um Stunden pro Sprint zurückzugewinnen, die Debugging-Zeit um 40% zu verkürzen und trotzdem die technischen Schulden unter Kontrolle zu halten.
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Wenn Sie sich durch das Konzept der KI gleichzeitig aufgeregt und vor Angst gelähmt fühlen und Sie monatelang unentschlossen sind, ist es höchste Zeit, sich zu entscheiden. Wie setzt man KI in der Softwareentwicklung richtig ein? Möglicherweise wissen Sie es immer noch nicht genau, und dies kann Ihre Geschäftsentscheidungen stark beeinflussen. Die Begeisterung für KI kann ein bisschen überwältigend sein, aber die Wahrheit ist, dass künstliche Intelligenz ein sehr effizientes Mittel sein kann, um die Softwarebereitstellung zu beschleunigen, vorausgesetzt, alle Risiken und offenen Enden werden bewältigt. Und hier erfahren Sie, wie das geht.
In diesem Artikel finden Sie einige umsetzbare Erkenntnisse, Plug-and-Play-Empfehlungen und Expertenratschläge, wie Sie KI in der Softwareentwicklung richtig einsetzen und das Beste daraus machen können. Darüber hinaus erhalten Sie einige unbezahlbare Empfehlungen, Warnungen und Erkenntnisse aus erster Hand von erfahrenen Ingenieuren, Gründern und CTOs, die KI zuerst in realen Umgebungen getestet haben.
Als Techniker hattest du in letzter Zeit so viele Dinge, über die du nachdenken musstest. Sie haben das Gefühl, dass Sie unter echtem, eskalierendem Druck stehen, schneller und mit weniger Ressourcen mehr Wert zu liefern. Andererseits wissen Sie, dass Sie niemals auf Qualität oder strategische Kontrolle verzichten können. Sie sind sich bewusst, dass die Systeme von Unternehmen mit zunehmender Skalierung komplexer werden und traditionelle Prozesse zu Lieferengpässen führen können. Und künstliche Intelligenz ermöglicht eine intelligente Skalierung, ohne den Aufwand zu vervielfachen.
Sie können sich endlos fragen, was Sie organisatorisch und finanziell mehr kosten wird — ob Sie KI ausprobieren oder nicht — und diese Überlegungen können Sie wirklich in die Länge ziehen.
Das Beste, was Sie tun können, ist, den Hype um KI zu ignorieren und sich auf die Fakten zu konzentrieren.
Und die Wahrheit ist, dass KI eine Möglichkeit bietet, die Bereitstellung ohne Qualitätseinbußen zu optimieren, aber nur, wenn sie mit Bedacht eingesetzt wird.
Hastig auf den KI-Zug aufzuspringen, kann knifflig und gefährlich sein. KI in der Softwareentwicklung ist ein mächtiges Werkzeug, aber ohne gründliche Vorbereitungen, angemessene Ressourcen und das Lernen aus den Fehlern (und Erfolgen!) werden Sie nicht weit kommen von anderen. Einige der schwerwiegende Fehler, die es zu vermeiden gilt Dazu gehören das Überspringen der Grundlagenarbeit, das Fehlen geeigneter Verwaltungsstrukturen für KI-Initiativen und die Behandlung der KI-Implementierung als rein technische Herausforderung, bei der der menschliche Faktor (oder der Widerstand der Menschen gegen Veränderungen) ignoriert wird.
Natürlich können Sie aus vielen anderen Gründen zögern. Einer davon ist, dass KI eine schnellere Bereitstellung verspricht, aber Sie müssen sicherstellen, dass diese Geschwindigkeit nicht auf Kosten von schlecht strukturiertem Code oder Sicherheitslücken geht. Die Sache ist, dass KI zwar hoch ist, aber kein allmächtiger Zauberstab ist. Ihre Verwendung erfordert viel Arbeit und Wissen und ist ein sehr anspruchsvolles Unterfangen.
Harte Arbeit zahlt sich jedoch aus und die Ergebnisse können wirklich spektakulär sein. KI kann die Softwareentwicklung erheblich beschleunigen und gleichzeitig Qualität, Sicherheit, Architekturintegrität und Teamkontrolle in Einklang bringen.
Zu den Vorteilen einer beschleunigten Softwarebereitstellung mit KI gehören:
Kurz gesagt, KI kann alles beschleunigen, von der Bild- und Inhaltsgenerierung bis hin zur Codegenerierung, zum Testen, Debuggen und Code-Reviews.
Es gibt unzählige Aspekte und Bereiche, in denen KI eine echte Geschwindigkeitsbeschleunigung im Softwarebereitstellungszyklus bewirkt. Einige von ihnen beinhalten:
„Tägliche Standups haben früher wertvolle Entwicklungszeit gekostet — bis ein Team einen KI-Entwickleragenten hinzuzog, der die Git-Aktivitäten, Commits und den Ticketfortschritt zusammenfasste. Das Ergebnis? Standups wurden asynchron und in weniger als fünf Minuten abgeschlossen. Diese Schicht kostete pro Sprint 3-4 Stunden für das eigentliche Programmieren ein, und das hatte einen kleinen Bonus: Weniger Kontextwechsel bedeuteten, dass die Entwickler länger im Flow blieben. Manchmal ergeben sich die größten Geschwindigkeitsgewinne aus dem Abbau der kleinen täglichen Probleme. „- Jeffrey Zhou, CEO und Gründer von Fig Loans
KI verändert die Lieferkurve zum Besseren, z. B. indem sie die Systemleistung überwacht und hilft, mögliche Verzögerungen vorherzusagen. Einige der anderen Bereiche, die dank KI stark von Vorteil sein könnten, sind das Onboarding von Nachwuchsentwicklern, die Testabdeckung, die Zykluszeit und der Durchsatz bei der Codeüberprüfung.
Und hier sind einige Zahlen, die das belegen:
KI war bei der Codegenerierung und beim Debuggen am wirkungsvollsten. Unser Team hat bei routinemäßigen Codierungsaufgaben eine Zeitersparnis von bis zu 70% erzielt, insbesondere in Bereichen wie der Generierung von Boilerplate-Code und der API-Integration. Insbesondere haben wir Folgendes erreicht:
- Dreimal schnellere Entwicklung grundlegender CRUD-Operationen
- Reduzierung des Zeitaufwands für das Schreiben von Komponententests um 65%
- Verkürzung der anfänglichen Fehlererkennungszeit um 40%
Um die Qualität aufrechtzuerhalten, haben wir einen hybriden Ansatz implementiert:
- Der gesamte KI-generierte Code muss einer menschlichen Überprüfung unterzogen werden.
- Kritische Sicherheit und Kerngeschäftslogik bleiben in erster Linie menschengesteuert,
- Wir verwenden KI als Vorschlagsmaschine, anstatt ihre Ergebnisse pauschal zu akzeptieren. - Fei Chen, Gründer und CEO, Intellectia.Ai
KI kann die Softwarebereitstellung erheblich beschleunigen, aber es gibt einige unvermeidliche Kosten, die Sie berücksichtigen sollten, bevor Sie sich dafür entscheiden. Die größten versteckten Kosten der Geschwindigkeit sind technische Schulden, da KI syntaktisch korrekten Code schreibt, der Tests besteht, aber nicht skaliert.
Darüber hinaus fehlt es der KI an systemweitem Bewusstsein, was zu falsch ausgerichteten Implementierungen führen kann. Ineffiziente Abfragelogik funktioniert, verursacht aber Skalierungsprobleme. Außerdem kann die KI-generierte Logik in einigen Fällen die Standardsicherheitsmechanismen überspringen.
„Einer der klügsten Schritte, die ich von einem CTO gesehen habe, der darauf abzielte, die Liefergeschwindigkeit mithilfe von KI zu erhöhen, war die Einrichtung eines „von Menschen gesteuerten Kontextwechsel“. In diesem Setup durfte KI nur dann bei komplexen Logikänderungen helfen, wenn ein Entwickler einen speziellen kontextsensitiven Überprüfungsmodus in der IDE aktivierte. Es ging nicht darum, die KI zu verlangsamen — es ging darum sicherzustellen, dass das System versteht, wenn viel auf dem Spiel steht. Diese einzige Richtlinie reduzierte die stillen technischen Schulden um 68% im Vergleich zu Teams, die KI ohne Leitplanken einsetzen. Wenn Sie morgen anfangen, konzentrieren Sie sich weniger darauf, was KI „kann“, sondern mehr darauf, wann sie noch einmal überprüft werden „sollte“. Geschwindigkeit ist wichtig — aber Geschwindigkeit mit blinden Flecken ist einfach schnelleres Scheitern. „- Grant Aldrich, CEO, Preppy
Es gibt auch andere mögliche Probleme, auf die Sie achten sollten, um ein Scheitern Ihres KI-Projekts zu vermeiden. Einige von ihnen beinhalten:
Das hohe Ausfallrate von KI-Initiativen erfordert nur den Einsatz erstklassiger Berater, qualitativ hochwertige Basisdaten, die richtigen technologischen Fähigkeiten, sorgfältige Planung und erstklassige KI-Entwicklungstools.
KI ist weder allmächtig noch allwissend und du solltest ihr niemals zu viel Macht geben. Wenn Sie die Kontrolle nicht verlieren wollen, sollten Sie KI besser wie einen Nachwuchsentwickler behandeln. Regelmäßig werden menschliche Überprüfungen durchgeführt und die Teams werden geschult, welche Stärken und blinde Flecken es gibt und wann man sie außer Kraft setzen sollte. Sie sollten sicherstellen, dass auch genügend Infrastruktur und Talente vorhanden sind, und KI nur in Projekten einsetzen, bei denen sie wirklich etwas Bedeutendes bewirken kann.
Wie nutzt man KI in der Softwareentwicklung, um mit einem Knall zu beginnen? Nun, Sie sollten sich in erster Linie auf Dokumentation und Testgenerierung konzentrieren — mit einfachen Einstiegspunkten und sofortigem ROI — sowie auf interne Tools wie Dashboards. Außerdem empfiehlt es sich, sichere Umgebungen zum Testen von KI-Workflows und zur Durchführung von Code-Reviews mit KI-Augmentation in Kombination mit statischen Analysen zur Qualitäts- und Produktivitätssteigerung zu gewährleisten. Sie müssen auf die Optimierung der Cloud-Kosten und der Architektur achten — und nach Effizienzsteigerungen suchen, bevor Sie sich mit den Kernfunktionen befassen.
Für ctOS, die morgen anfangen möchten, würde ich empfehlen, mit der Dokumentation und der Testgenerierung zu beginnen. Diese Bereiche bieten schnelle Gewinne bei minimalem Risiko. Als wir KI für die API-Dokumentation einführten, verzeichneten wir sofortige Produktivitätssteigerungen, wodurch der Zeitaufwand für die Dokumentation um 60% reduziert wurde. Ein praktischer erster Schritt wäre die Erprobung von KI-Tools in einem unkritischen Projekt mit folgenden Schwerpunkten:
- Automatisierte Testgenerierung,
- Code-Dokumentation,
- Implementierung grundlegender Funktionen.
Ich habe gesehen, dass zu viele Teams sich beeilen, KI überall zu implementieren. Fangen Sie klein an, messen Sie Ergebnisse und skalieren Sie, was funktioniert.“ - Fei Chen, Gründer und CEO von Intellectia.Ai
„Das größte technische Schuldenrisiko, das ich je gesehen habe, geht nicht von der KI selbst aus, sondern darauf, dass eine ordnungsgemäße Sicherheitsüberprüfung übersprungen wird. Unternehmen überstürzen Cloud-Migrationen, um die Vorteile der KI zu nutzen, ohne die Sicherheitskontrollen angemessen zu konfigurieren, was zu erheblichen Sicherheitslücken führt. Wir empfehlen, speziell bei Sicherheitsszenarien in Randfällen die menschliche Aufsicht aufrechtzuerhalten. Für CTOs, die morgen KI implementieren möchten, sollten Sie sich zunächst auf die Konsolidierung Ihrer Technologieanbieter konzentrieren. Die Komplexität der Verwaltung mehrerer Anbieter mit voneinander getrennten KI-Strategien führt zu mehr Problemen als Lösungen. Stellen Sie zunächst Ihre aktuellen Anbieter auf, identifizieren Sie Möglichkeiten zur Konsolidierung und implementieren Sie dann KI-Lösungen über weniger vertrauenswürdige Partner mit bewährten Integrationsframeworks. „- Ryan Carter, CEO/Gründer von NetSharx
KI steht heute im Mittelpunkt der Führungsdiskussionen, und dafür gibt es gute Gründe. Es gibt viel zu gewinnen, vor allem, wenn Sie an der Spitze der KI-Revolution stehen. Wenn Sie sich immer noch fragen, wie Sie KI in der Softwareentwicklung einsetzen können und wann Sie dies tun sollten, ist jetzt der richtige Zeitpunkt.
KI kann die Softwareentwicklung beschleunigen, indem sie Arbeitsabläufe rationalisiert, die Entscheidungsfindung verbessert, die Test- und Debugging-Phasen beschleunigt, Probleme frühzeitig erkennt und es dem menschlichen Gehirn ermöglicht, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren. Es ist wichtig, KI nicht als Ersatz zu betrachten, sondern als Erweiterung Ihrer derzeitigen Mitarbeiter.
Bei der Implementierung von KI geht es darum, den Teamfokus auf das zu verlagern, was am wichtigsten ist. Es erfordert Kreativität, Zeit, Geld und volle Aufmerksamkeit, aber die Ergebnisse können sehr beeindruckend sein. Und Sie können erwarten, im Gegenzug viel mehr Zeit, Geld und freie Aufmerksamkeit zu erhalten.
Sie möchten den Softwareentwicklungsprozess mit KI sicher beschleunigen, finden ihn aber zu überwältigend? Wenn Sie von erfahrenen Branchenexperten erfahren möchten, was KI in der Softwareentwicklung für Sie bereithält, kontaktiere Brainhub heute.
Unser Versprechen
Brainhub unterstützt jedes Jahr Gründer:innen, Tech-Leads und Entwickler:innen bei klugen Technologieentscheidungen – mit offen geteiltem Wissen aus der Praxis.
Authors
Enthusiast für Softwareentwicklung mit 8 Jahren Berufserfahrung in der Technologiebranche. Erfahrung im Outsourcing von Marktanalysen, mit besonderem Schwerpunkt auf Nearshoring. In der Zwischenzeit unser Experte darin, technische, geschäftliche und digitale Themen auf verständliche Weise zu erklären. Autor und Übersetzer nach Feierabend.
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