Gibt es eine Zukunft für Softwareingenieure? Die Auswirkungen von KI [2025]

Einführung

Wir leben in Zeiten des Wandels. KI floriert immer noch, und obwohl sie derzeit oft zu kurz kommt, Es besteht kein Zweifel, dass sich diese Technologie weiterentwickeln und verbessern wird. Sicher ist, dass KI unsere Realität zunehmend verändert — auch mit einem wachsenden Einfluss auf das tägliche Leben vieler Mitarbeiter, einschließlich Programmierer.

KI wird zu einem Teil der Softwareentwicklung und erleichtert Programmierern auf verschiedene Weise das Leben, indem Übernahme mühsamer Aufgaben und Rationalisierung der Arbeit. Infolgedessen werden Produkte schneller erstellt.

Es wird auch seit Jahren in Form von Machine Learning eingesetzt — und in diesem Bereich es hat bereits dazu beigetragen, neue Arbeitsplätze zu schaffen.

Was liegt vor uns? Im Moment sieht es so aus, als ob Programmierer weiterhin benötigt werden, aber die Art ihrer Arbeit, die erforderlichen Fähigkeiten und die Bereiche, auf die sie sich konzentrieren, werden sich etwas ändern.

Lassen Sie uns dieses Thema analysieren und überprüfen, was die Experten sagen.

Wachsende Sorgen

Laut einem Forscherteam des Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass KI wird Softwareentwickler bereits 2040 ersetzen.

Programmiertrends deuten darauf hin, dass sich die Softwareentwicklung in Zukunft radikal verändern wird: Die Kombination aus maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz, natürlicher Sprachverarbeitung und Codegenerierungstechnologien wird sich so verbessern, dass Maschinen und nicht Menschen bis 2040 den größten Teil ihres eigenen Codes schreiben werden. geben die Forscher an.

Softwareentwickler sind verständlicherweise besorgt. Tatsächlich glauben fast 30 Prozent der 550 Softwareentwickler, die von der Evans Data Corporation, einem in Kalifornien ansässigen Marktforschungsunternehmen, das sich auf Softwareentwicklung spezialisiert hat, befragten Softwareentwickler, dass ihre Entwicklungsbemühungen in absehbarer Zeit durch künstliche Intelligenz ersetzt werden.

Aktuelles Bild: Wie KI heute die Welt der Softwareentwicklung verändert

KI hat die Softwareentwicklungslandschaft in den letzten Jahren erheblich beeinflusst und zu mehreren bemerkenswerten Veränderungen und Fortschritten geführt. Programmierer verwenden KI, um Code zu generieren, sich wiederholende und langweilige Aufgaben zu automatisieren, Fehler einfacher zu erkennen und den DevOps-Prozess effizienter zu gestalten.

Automatisierung einiger Aufgaben

Mithilfe von KI können Entwickler einige Arten von Softwareentwicklungsaufgaben automatisieren, was ihre Produktivität und Effizienz steigert. KI-gestützte Tools können beispielsweise Generieren Sie automatisch Codefragmente, führen Sie Code-Refactoring durch und helfen Sie bei der Erkennung und Behebung von Fehlern. Das hilft, Zeit zu sparen und sich auf komplexere und kritischere Aspekte der Softwareentwicklung zu konzentrieren.

Generierung von Code

KI-Tools können Code auf der Grundlage vorhandener Muster und Beispiele generieren. Dazu gehören Vorschläge zur automatischen Vervollständigung in integrierten Entwicklungsumgebungen (IDEs) und KI-generierte Codefragmente für bestimmte Aufgaben. KI kann auch Optimieren Sie den Code, indem Sie redundante oder ineffiziente Teile identifizieren und Verbesserungsvorschläge.

Jedoch: Selbst wenn Sie in Versuchung geraten, empfehlen wir nicht, sich bei der Codegenerierung ausschließlich auf KI-Tools zu verlassen. Erstellter Code sollte von einem Programmierer überprüft werden. Die KI kann ihn immer noch etwas schlampig schreiben; der Code muss verbessert und bereinigt werden. Es wird jedoch immer noch die Effektivität steigern und höchstwahrscheinlich die Langeweile verringern.

Unterstützung bei der Fehlererkennung

KI beeinflusste auch die Test- und Qualitätssicherungsprozesse. KI-basierte Testtools können Code analysieren, potenzielle Sicherheitslücken identifizieren und automatisch Testfälle generieren. Techniken des maschinellen Lernens werden eingesetzt, um aus früheren Testergebnissen zu lernen und Codebereiche vorherzusagen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit Fehler enthalten. Dies hilft Entwicklern, Probleme früh im Entwicklungszyklus zu erkennen und zu beheben, was zu qualitativ hochwertigerer Software führt.

Entwicklung des DevOps-Prozesses

KI hat zur Entwicklung von DevOps-Praktiken und Pipelines für kontinuierliche Integration/Continuous Delivery (CI/CD) beigetragen. KI-Techniken können Codeänderungen, Testergebnisse und Produktionsmetriken analysieren, um Einblicke in Leistung, Qualität und potenzielle Probleme zu erhalten. Dies hilft, den Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu rationalisieren, Bereitstellungsprozesse zu verbessern und die allgemeine Softwarequalität zu verbessern.

KI wird Programmierer nicht ersetzen, aber sie wird zu einem unverzichtbaren Werkzeug in ihrem Arsenal werden. Es geht darum, Menschen zu befähigen, mehr zu tun, nicht weniger. - Satya Nadella, CEO von Microsoft

Neue Anwendungsfälle

NLP, ein Teilgebiet der KI, hat erhebliche Fortschritte beim Verständnis und der Verarbeitung der menschlichen Sprache gemacht. NLP-Technologien haben die Softwareentwicklung durch die Entwicklung von Chatbots, virtuellen Assistenten und sprachgesteuerten Schnittstellen beeinflusst. Diese Anwendungen ermöglichen es Benutzern, mit Softwaresystemen in natürlicher Sprache zu interagieren, wodurch die Benutzererfahrung verbessert und neue Wege für die Softwareentwicklung eröffnet werden.

KI-Algorithmen analysieren riesige Datenmengen, um intelligente Empfehlungen abzugeben und Softwareerlebnisse zu personalisieren. KI-gestützte Empfehlungssysteme werden beispielsweise in E-Commerce-Anwendungen verwendet, um Produkte auf der Grundlage der Benutzerpräferenzen und des Browserverlaufs vorzuschlagen. In ähnlicher Weise kann KI Benutzeroberflächen, Inhalte und Funktionen auf der Grundlage des individuellen Benutzerverhaltens und der individuellen Benutzermuster personalisieren.

KI kann ein leistungsstarkes Tool für Programmierer sein, das ihnen hilft, besseren Code zu schreiben und Entwicklungszyklen zu beschleunigen. KI mangelt es immer noch an Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten, sodass sie Programmierer nicht ersetzen wird. - Jeff Dean, Senior Fellow bei Google AI

Tools zum Ersetzen... oder besser gesagt zur Unterstützung von Softwareentwicklern

Es gibt mehrere KI-Tools und Frameworks, die häufig in der Softwareentwicklung verwendet werden, um die Arbeit zu erleichtern und die Entwicklung KI-gesteuerter Anwendungen zu ermöglichen. Hier sind einige der beliebtesten:

TensorFlow

TensorFlow ist eine von Google entwickelte Open-Source-Bibliothek, die häufig zum Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen verwendet wird. Es bietet ein flexibles und umfassendes Ökosystem für die Entwicklung verschiedener KI-Anwendungen und unterstützt eine Vielzahl von Plattformen und Geräten.

So unterstützt es Entwickler:

• Bietet umfangreiche Bibliotheken und Tools für alle Phasen des maschinellen Lernens.
• Unterstützt sowohl High-Level-APIs (wie Keras) als auch Low-Level-APIs für benutzerdefinierte Modelle. Skalierbar auf CPUs, GPUs und TPUs.
• Ermöglicht die Entwicklung auf Desktops, Servern, mobilen und eingebetteten Systemen über TensorFlow Lite.
• Große Community, Ressourcen wie TensorFlow Extended (TFX), TensorFlow Hub und TensorBoard.
• Funktioniert gut mit Google Cloud-Diensten und beliebten Bibliotheken wie NumPy und Pandas.

Vorteile:

• High-Level-APIs erleichtern das Prototyping und die Erstellung von Modellen.
• Optimiert für Hardwarebeschleuniger und ermöglicht schnelleres Training und schnellere Inferenz.
• Regelmäßige Updates und strenge Tests sorgen für Robustheit.
• Unterstützt eine Vielzahl von maschinellen Lernen- und Deep-Learning-Aufgaben.
• Tools für die Bereitstellung, Überwachung und Verwaltung von Modellen in großem Maßstab.

Mögliche Mängel:

• Steile Lernkurve, insbesondere bei APIs auf niedriger Ebene.
• Erfordert erhebliche Rechenressourcen für das Training komplexer Modelle.
• Einige Probleme mit der Abwärtskompatibilität zwischen den Versionen.
• Das Debuggen kann trotz Tools wie TensorBoard kompliziert sein.
• Unsachgemäße Verwendung oder suboptimale Konfigurationen können zu Engpässen führen.

PyTorch

‍PyTorch ist ein weiteres beliebtes Open-Source-Deep-Learning-Framework, das für sein dynamisches Rechendiagramm bekannt ist, das das Debuggen und Experimentieren mit Modellen erleichtert. Es hat aufgrund seiner Einfachheit an Popularität gewonnen und wird häufig für die Forschung und das schnelle Prototyping von KI-Modellen verwendet.

So unterstützt es Entwickler:

• Verwendet dynamische Berechnungsdiagramme (define-by-run), sodass Entwickler das Diagramm im Handumdrehen ändern können, was das Debuggen und Experimentieren erleichtert.
• Intuitive und pythonische API, die sich nahtlos in Python integrieren lässt und es für Entwickler zugänglich und unkompliziert macht.
• Enthält Tools und Bibliotheken wie Torchvision für Computer Vision, Torchtext für die Verarbeitung natürlicher Sprache und Torchaudio für die Audioverarbeitung.
• Unterstützt von einer robusten Community mit umfangreichen Tutorials, Foren und Ressourcen von Drittanbietern.
• Funktioniert gut mit anderen Python-Bibliotheken wie NumPy und SciPy und unterstützt die Integration mit C++ für leistungskritische Komponenten.

Vorteile:

• Dynamische Graphen ermöglichen Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit, insbesondere für Forschung und Experimente.
• Optimiert für Leistung mit Unterstützung für GPUs und verteiltes Training.
• Ideal für interaktive Computerumgebungen wie Jupyter Notebooks und verbessert das Entwicklererlebnis.
• Aufgrund der Dynamik des Frameworks sind Modelle einfacher zu verstehen und zu debuggen.
• Zunehmend von Forschern und Branchenfachleuten übernommen, was zu einem wachsenden Ökosystem und Unterstützungsnetzwerk führt.

Mögliche Mängel:

• Obwohl die Dokumentation umfangreich ist, können Qualität und Klarheit variieren, was für neue Benutzer möglicherweise eine Herausforderung darstellt.
• Hohe Rechenanforderungen für das Training großer Modelle können eine Einschränkung sein.
• Im Vergleich zu TensorFlow sind einige erweiterte Bereitstellungs- und Produktionsfunktionen weniger ausgereift.
• Gelegentlich treten bei Updates Probleme mit der Abwärtskompatibilität auf, ähnlich wie bei TensorFlow.
• Erfordert eine sorgfältige Abstimmung und ein Verständnis der zugrunde liegenden Mechanik, um die Leistungsvorteile voll ausschöpfen zu können.

GitHub-Copilot

‍GitHub Copilot ist ein KI-gestütztes Tool zur Codevervollständigung, das von GitHub in Zusammenarbeit mit OpenAI entwickelt wurde. Es verwendet Modelle für maschinelles Lernen, die auf einer riesigen Menge an Code aus Open-Source-Repositorys trainiert wurden, um beim Schreiben von Entwicklern Codefragmente und Vervollständigungen vorzuschlagen. Copilot soll Entwicklern helfen, Code schneller und effizienter zu schreiben, indem kontextbezogene Vorschläge direkt in ihrer Programmierumgebung bereitgestellt werden.

So unterstützt es Entwickler:

• Bietet Codevorschläge in Echtzeit, die auf dem Kontext der aktuellen Datei und des aktuellen Projekts basieren, und hilft so, Code schneller zu schreiben.
• Vervollständigt automatisch ganze Zeilen oder Codeblöcke, wodurch der Umfang der manuellen Eingabe reduziert und Syntaxfehler minimiert werden.
• Unterstützt eine Vielzahl von Programmiersprachen und Frameworks und ist daher vielseitig für verschiedene Entwicklungsumgebungen einsetzbar.
• Versteht den Kontext anhand von Kommentaren, Variablennamen und dem umgebenden Code, um relevante Vorschläge zu unterbreiten.
• Lässt sich nahtlos in beliebte Code-Editoren wie Visual Studio Code integrieren und erleichtert so die Integration in bestehende Workflows.

Vorteile:

• Beschleunigt das Programmieren durch schnelle, kontextsensitive Codevorschläge, sodass sich Entwickler auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.
• Hilft bei der Reduzierung von Syntax- und logischen Fehlern, indem korrekte Codemuster und bewährte Methoden vorgeschlagen werden.
• Fungiert als Lehrmittel und hilft Entwicklern dabei, neue Programmiersprachen und Frameworks anhand von vorgeschlagenen Codefragmenten zu erlernen.
• Fördert konsistente Codierungsstandards in allen Projekten, indem standardisierte Codemuster vorgeschlagen werden.
• Ermöglicht es Entwicklern, sich mehr auf Problemlösung und Logik zu konzentrieren, anstatt auf Standardcode und Syntax.

Mögliche Mängel:

• Entwickler sind möglicherweise zu sehr auf Vorschläge angewiesen, was möglicherweise ihre Fähigkeiten zur Problemlösung und zum Programmieren beeinträchtigt.
• Verwendet Modelle für maschinelles Lernen, die auf öffentlichen Code-Repositorys trainiert wurden, was potenzielle Bedenken hinsichtlich Datenschutz und geistigem Eigentum aufwirft.
• Obwohl Vorschläge oft korrekt sind, können sie manchmal irrelevant oder falsch sein und eine sorgfältige Überprüfung durch die Entwickler erfordern.
• Kann Schwierigkeiten haben, komplexe projektspezifische Zusammenhänge zu verstehen, was in einigen Fällen zu weniger nützlichen Vorschlägen führt.
• Derzeit am besten in Visual Studio Code integriert, was die Benutzerfreundlichkeit für Entwickler, die andere IDEs verwenden, einschränken könnte.

Der Gartner-Bericht hebt hervor, dass bis 2027 50% der Softwareentwicklungsunternehmen Software-Engineering-Intelligence-Plattformen nutzen werden, um die Produktivität von Entwicklern zu messen und zu steigern. Diese Entwicklung stellt einen deutlichen Anstieg gegenüber 5% im Jahr 2024 dar, was auf einen starken Trend hin zur Integration intelligenter Plattformen in die Softwareentwicklung hindeutet.

Überbrückung der Qualifikationslücke

KI hat zwar das Potenzial, viele Programmieraufgaben zu automatisieren, aber bis zu 80% der Programmierjobs werden den Menschen in den Mittelpunkt stellen. McKinsey & Co

Um die Qualifikationslücke in der Softwareentwicklungsbranche erfolgreich zu schließen, müssen Softwareentwickler selbst erkennen, dass ihre Fähigkeiten müssen sich ändern.

Laut einem melden von der Jobsuchseite In der Tat sind die drei gefragtesten KI-Jobs auf dem Markt Datenwissenschaftler, Softwareingenieur und Ingenieur für maschinelles Lernen. Die Nachfrage nach diesen und anderen KI-bezogenen Stellen hat sich in den letzten drei Jahren mehr als verdoppelt, und es wird erwartet, dass sie in ähnlichem Tempo weiter wachsen wird.

Zu den Fähigkeiten, die Softwareentwickler benötigen, um KI-Projekte kompetent durchzuführen, gehören Mathematik, Algebra, Infinitesimalrechnung, Statistik, Big Data, Data Mining, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, MLOPs, Cognitive Computing, Textanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, R, Hadoop, Spark und viele andere.

<span class="colorbox1" fs-test-element="box1"><p>Lesen Sie auch: KI in Fintech: Revolutionierung von Finanzdienstleistungen mit Technologie</p></span>

Entscheidende Fähigkeiten für Softwareentwickler im Zeitalter der KI

KI wird das, was es bedeutet, Programmierer zu sein, grundlegend verändern. Programmierer werden dadurch nicht abgeschafft, aber dafür müssen sie neue Fähigkeiten entwickeln und auf neue Weise arbeiten. - Grady Booch, amerikanischer Softwareingenieur, vor allem für die Entwicklung der Unified Modeling Language bekannt

Im Zeitalter der KI können Entwickler ihre Fähigkeiten verbessern, um relevant zu bleiben und die Möglichkeiten der KI zu nutzen. Hier sind einige wichtige Fähigkeiten für Entwickler in der KI-Ära.

Technische Fähigkeiten

Maschinelles Lernen (ML) und Datenwissenschaft

Das Verständnis der Prinzipien und Techniken des maschinellen Lernens ist unerlässlich. Entwickler sollten sich mit verschiedenen ML-Algorithmen, Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellevaluierung und Bereitstellung vertraut machen. Darüber hinaus kann der Erwerb von Kenntnissen in der Datenwissenschaft, einschließlich Datenvisualisierung, explorativer Datenanalyse und statistischer Analyse, eine solide Grundlage für die Arbeit mit KI-Systemen bieten.

Neuronale Netze und Deep Learning

Deep Learning hat die KI revolutioniert und wird in verschiedenen Anwendungen häufig eingesetzt. Entwickler sollten sich mit neuronalen Netzwerken vertraut machen, darunter Convolutional Neural Networks (CNNs) für die Bildverarbeitung und rekurrente neuronale Netze (RNNs) für Sequenzdaten. Lernframeworks wie TensorFlow und PyTorch können beim Erstellen und Trainieren von Deep-Learning-Modellen wertvoll sein.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP konzentriert sich auf das Verstehen und Verarbeiten der menschlichen Sprache. Entwickler können sich mit Techniken wie Textvorverarbeitung, Stimmungsanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Sprachgenerierung vertraut machen. Kenntnisse über Bibliotheken wie NLTK, SpacY und Transformers können bei der Arbeit mit NLP-Aufgaben von Vorteil sein.

Technisches Schuldenmanagement

Entwickler müssen wissen, wie man damit umgeht verschiedene Arten einer wachsenden technischen Verschuldung. Der Umgang mit technischen Schulden ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Software ohne nennenswerte Nacharbeiten wachsen und sich weiterentwickeln kann. Softwareingenieure müssen die unmittelbaren Vorteile schneller Lösungen gegen die langfristigen Auswirkungen auf die Produktivität abwägen.

Erforderliche Fähigkeiten sind zum Beispiel technische Schuldenpriorisierung, technische Schuldenkennzahlen, Bewältigung technischer Schulden unter Berücksichtigung der Geschäftsziele.

<span class="colorbox1" fs-test-element="box1"><p>Lesen Sie auch: Generative KI im Gesundheitswesen: 9 Anwendungsfälle und zukünftige Lösungen</p></span>

Soziale Kompetenzen

Domänenwissen

KI wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, z. B. im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, in der Robotik und in autonomen Systemen. Entwickler sollten sich domänenspezifisches Wissen aneignen, um die Herausforderungen, Anforderungen und Einschränkungen bestimmter Branchen zu verstehen.

Lebenslanges Lernen und Anpassungsfähigkeit

Der Bereich der KI entwickelt sich rasant, daher müssen Entwickler lebenslanges Lernen fördern. Sie sollten über die neuesten Forschungsergebnisse, Techniken und Fortschritte im Bereich KI auf dem Laufenden bleiben. Mit Online-Kursen auf dem Laufenden zu bleiben, an Konferenzen teilzunehmen, an KI-Communities teilzunehmen und Open-Source-Projekte zu erkunden, kann Entwicklern helfen, in diesem dynamischen Bereich die Nase vorn zu haben.

Kritisches Denken und Problemlösen

Starke Fähigkeiten zur Problemlösung, kritisches Denken und die Fähigkeit, komplexe Probleme in überschaubare Komponenten zu zerlegen, sind entscheidend für die Entwicklung effektiver KI-Lösungen.

Interdisziplinäre Zusammenarbeit

Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Fachexperten und anderen Interessengruppen, um KI-Lösungen zu entwickeln, die unterschiedlichen Anforderungen gerecht werden. Effektive Zusammenarbeit erfordert gute Kommunikations- und Teamfähigkeit.

Geschäftsverständnis

Wenn Softwareingenieure in der Lage sind, die geschäftliche Seite eines Projekts zu verstehen, können sie bessere Entscheidungen treffen und präzise Prioritäten setzen.

Da wir als Partner agieren, fallen uns auch Dinge auf, die der Kunde manchmal selbst nicht bemerkt hat. Wir sind in der Lage, Sie bei einer kleinen Änderung zu beraten, die auch große Auswirkungen auf das Geschäft haben kann. - Agata Szopa, .NET Software Engineer bei Brainhub

Die Kunst des Wählens

Es ist klar, dass es für die meisten Softwareentwickler praktisch unmöglich wäre, jede einzelne KI-bezogene Fähigkeit zu beherrschen, insbesondere angesichts der rasanten Geschwindigkeit, mit der sich das Gebiet der KI weiterentwickelt. Aus diesem Grund sollten Softwareentwickler, die im Zeitalter der KI relevant bleiben wollen, dies tun sehen sich selbst als Experten-Generalisten und behandeln Sie das Erlernen neuer Fähigkeiten als einen kontinuierlichen Prozess.

Ein breites Wissen macht es viel einfacher, fundierte Fachkenntnisse in einem bestimmten Bereich zu erwerben, basierend auf der aktuellen Marktnachfrage. „[Diejenigen, die erfolgreich sein werden, werden die Entwickler sein, die die grundlegende Komplexität ihrer Bereiche am besten verstehen: welche Daten sind wichtig [und] welche Auswirkungen Unsicherheiten auf die Entscheidungsfindung haben usw.“, sagt Todd Schiller, technischer Leiter bei MOKA, einem Beratungsunternehmen für disruptive Technologien.

Softwareentwickler Sie müssen nicht die komplizierten Details der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen kennen oder die trendigste Programmiersprache, an der Sie arbeiten können, hervorragend beherrschen KI-Projekte, aber nicht in der Lage zu sein, sich in der KI-Landschaft zurechtzufinden und neue Fähigkeiten im Geschäftstempo zu erlernen, wird nicht genauso optional sein.

Werden Softwareingenieure in Zukunft noch benötigt?

KI wird Programmierer nicht ersetzen, aber sie wird die Entwicklungslandschaft grundlegend verändern und menschliche Kreativität und Problemlösung unverzichtbar machen. - Janel Garvin, CEO der Evans Data Corporation

Nach der Analyse all dieser Meinungen und Daten scheint die Antwort „Ja“ zu lauten, finden Sie nicht?

Softwaretechnik beinhaltet Lösung komplexer Probleme, Entwurf von Algorithmen und Entwicklung komplexer Softwaresysteme. KI kann zwar bei der Automatisierung bestimmter sich wiederholender Aufgaben und der Optimierung von Prozessen helfen, erfordert aber dennoch menschliches Fachwissen, um komplexe Softwarelösungen zu konzipieren, zu entwerfen und zu entwerfen, die spezifische Anforderungen erfüllen.

Kreativität und Innovation sind ebenfalls unverzichtbar. Diese Eigenschaften werden bei der Gestaltung von Benutzeroberflächen, der Schaffung einzigartiger Benutzererlebnisse und der Entwicklung neuartiger Algorithmen benötigt. KI kann Lösungen auf der Grundlage vorhandener Muster und Daten generieren, aber derzeit fehlt ihr die Fähigkeit, der menschlichen Kreativität und Intuition gerecht zu werden.

Softwareingenieure besitzen auch kontextuelles Verständnis und Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen. Sie arbeiten eng mit den Stakeholdern zusammen, um Anforderungen zu erfassen, Geschäftsanforderungen zu verstehen und Softwarelösungen zu entwickeln, die auf bestimmte Kontexte zugeschnitten sind. KI kann ihnen zwar bei der Datenanalyse und Mustererkennung helfen, aber menschliche Softwareingenieure sind besser in der Lage, komplexe Zusammenhänge zu verstehen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Softwaresysteme entsprechend anzupassen.

Was steht an

„Ein großer Teil der Programmierer von morgen verwaltet keine komplexen Software-Repositorys, schreibt keine komplizierten Programme oder analysiert ihre Laufzeiten.“ glaubt Andrej Karpathy, ein ehemaliger Forscher bei OpenAI, der jetzt als Direktor für KI bei Tesla tätig ist. „Sie sammeln, reinigen, manipulieren, kennzeichnen, analysieren und visualisieren Daten, die neuronale Netzwerke versorgen.“

Karpathy hat einen neuen Softwareentwicklungsprozess für das Zeitalter der KI vorgeschlagen, der Software 2.0, und zu seinen Hauptkomponenten gehören Problem- und Zieldefinition, Datenerfassung, Datenaufbereitung, Modelllernen, Modellbereitstellung und -integration sowie Modellmanagement. Softwareentwickler der Zukunft werden große Datenmengen beschaffen und zusammenstellen, um Anwendungen so zu trainieren, dass sie intelligent sind, anstatt die gewünschten Funktionen fest zu programmieren.

Künstliche Intelligenz wird die Softwareentwicklung radikal umgestalten und Softwareentwickler dazu zwingen, sich neue Fähigkeiten anzueignen, um relevant zu bleiben. Diejenigen, die sich am erfolgreichsten an die kommende Ära anpassen, werden eine Fülle von Arbeitsmöglichkeiten genießen, aber der Prozess erfordert eine andere Denkweise als viele Softwareentwickler heute haben.