Künstliche Intelligenz ist der Treibstoff für die sogenannte fünfte industrielle Revolution. Seine Fähigkeit, zahlreiche Branchen zu beeinflussen und zu stören, ist praktisch beispiellos. Dies gilt nicht weniger für die Entwicklung und das Testen von Software.
Während das selbstschreibende Code noch keine breit kommerzialisierte Technologie ist, ist die Automatisierung beim Schreiben und Testen von Software weiter verbreitet. Dieser Ansatz wird mit der zunehmenden Einführung von KI noch stärker.
Wir können KI-Prozesse trainieren, um Software zu überwachen, Aufgaben autonom auszuführen und basierend auf den erlernten Mustern automatisierte Anpassungen vorzunehmen. Solche Anwendungen beeinflussen mehrere Bereiche in der Softwareentwicklung und beim Testen, vom Design bis zur Bereitstellung.
Die Rolle der KI in der Softwareentwicklung
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in der Softwareentwicklung nehmen verschiedene Formen an. Beliebte Anwendungen umfassen die Erweiterung automatischer Prozesse mit der Fähigkeit, Entscheidungen auf der Grundlage bestimmter Eingaben oder Ausgaben zu treffen. Beispielsweise können wir Bereitstellungsskripts an Fehlerüberwachungsdienste binden. Wenn in einem Produktionsbranch ein Fehler auftritt, kann er Commit vor- oder zurücksetzen, um die Stabilität der Produktionsserver sicherzustellen. Ein manuelles Eingreifen ist nicht erforderlich. Dies allein stellt die dramatischen Auswirkungen auf SLAs dar, da es nicht länger erforderlich ist, Mitarbeiter auf Abruf bereitzuhalten, um auf kleinere Serverprobleme und Ausfallzeiten zu reagieren.
Viele Bereiche in der Softwareentwicklung und beim Testen haben bereits von der Einführung und Nutzung von KI profitiert. Dieser Artikel stellt nur einige Beispiele vor, wie KI diesen Bereich in verschiedenen Aspekten verändert.
Softwaredesign
Die meisten Softwarelösungen beginnen mit der Entdeckungsphase. Es gibt unzählige Meetings mit Auftraggebern oder Kunden, um Anforderungen zu besprechen. Darüber hinaus werden Entwickler diese Anforderungen interpretieren, wenn sie ein neues System oder einen neuen Funktionssatz entwerfen. Die Anforderungen der Kunden können auf viele Arten geliefert und interpretiert werden. Wenn wir die Abläufe nicht gut organisieren, kann die Arbeit schnell zur Sauerei werden. e
Dank der Evolution der Verarbeitung natürlicher Sprache kann KI Dokumentationen mit Anforderungen anhand von Standards wie dem INCOSE Guide for Writing Requirements interpretieren. Beim Erkennen von fehlenden, mehrdeutigen oder widersprüchlichen Elementen in einem Dokument werden diese sofort markiert.
Dieser Ansatz kann potenziell viel Zeit und Geld sparen. Missverstandene oder widersprüchliche Anforderungen sind die häufigste Ursache für Probleme beim Softwaredesign. Solche Probleme können alle Entwicklungsprozesse betreffen. Daher ist es wichtig, sie so schnell wie möglich loszuwerden.
Automatische Codegenerierung
Entwickler verbringen viel Zeit damit, Boilerplate-Codes zu schreiben. Selbst mit zeitsparenden Tools wie Frameworks, Build-Skripten und Präprozessoren müssen sie immer noch Tonnen von sich wiederholendem Code schreiben. Die KI-gestützte Smart Compose-Funktion von Google Mail schlägt die Tests basierend auf E-Mail-Inhalten vor. Der gleiche Ansatz gilt für IDEs und andere Entwicklertools. KI-gestützte Codevorschläge helfen den Entwicklern, schnell und einfach neue Komponenten für vorhandene Software zu schreiben, basierend auf den Strukturen der vorherigen Lösungen.
Es spart nicht nur Zeit beim Schreiben des Codes. Auf diese Weise wird die Codekonsistenz über ein Projekt hinweg sichergestellt. Einige Projekte enthalten einen Linter oder Formatierer, um die Konsistenz im Erstellungsprozess zu verbessern. KI-basierte Code-Vorschlags-Tools können jedoch noch einen Schritt weiter gehen. Sie erzwingen spezifische Entwurfsmuster über die Codeformatierung hinaus. Dann wird der Entwicklungsprozess schneller und der Code konsistenter.
Automatisierte Softwaretests
Softwaretests sind ein zeitaufwändiger Prozess für das QA-Team. Es kann auch die Entwickler selbst laden (was selbst manchmal zu einem Kampf werden kann). Das Schreiben, Ausführen und Pflegen von Tests nimmt viel Zeit in Anspruch. Natürlich gibt es Test-Frameworks. Sie helfen, indem sie eine solide Struktur für Tests bereitstellen und die Notwendigkeit beseitigen, viele Boilerplate-Codes zu schreiben. KI-unterstützte Tests können jedoch selbstgenerierende Tests erstellen, einschließlich der Generierung von Testdaten.
KI kann potenzielle neue Fehler melden, sobald sie begangen werden. Erstens kann es die Codebasis des Projekts und alle seine Fehler- und Regressionsdaten lernen. Dann entwickelt es Erkenntnisse darüber, wo Fehler wahrscheinlich auftreten. Wenn es als Nächstes den Code entdeckt, der wahrscheinlich Fehler verursacht, kennzeichnet es den Commit. Ein solcher Ansatz kann zeitaufwändige Testprozesse wie Regressionstests reduzieren. Es kann Taschen identifizieren, bevor sie auftreten.
Bereitstellungskontrolle
Ein weiterer Bereich, der durch KI verbessert wird, ist die Softwarebereitstellung. Es ist eine einzigartige Phase im Entwicklungsprozess, die manchmal zu Fehlern führen kann, die Sie während der Tests möglicherweise übersehen. KI-erweiterte Überwachungssoftware kann fehlerhafte Bereitstellungen erkennen und den im Produktionszweig platzierten Code automatisch vor- oder zurückrollen, um zu verhindern, dass falscher Code in die Live-Umgebung gelangt.
Es verkürzt die Zeit für die Wiederherstellung, wenn etwas schief geht. Außerdem hilft es, die Personalkosten zu senken, um die Mitarbeiter auf Abruf zu halten.
KI-gestützte Prozesse können auch für die Analyse der Software-Laufzeiteinstellungen und die Optimierung der Umgebungskonfigurationen gelten. So können Sie die Kosten senken und effizientere Apps erhalten. Die Software wird automatisch optimiert, um so wenig Ressourcen wie nötig zu verwenden und die Serverressourcen viel besser zuzuweisen.
KI verändert bereits die Arbeitsweise von Softwareentwicklern
Die Entwicklung in den Bereichen KI und ML schreitet schnell voran. Maschinelles Lernen betrifft immer mehr Prozesse. Softwaretests, Bereitstellungsprozesse und Überwachungstools beschäftigen sich kontinuierlich mit der bereitgestellten Software. Sie sammeln und analysieren die Datennutzung im laufenden Betrieb und reagieren auf Fehler.
Die Implementierung von KI in der Softwareentwicklung und beim Testen steckt noch in den Kinderschuhen. Aber es wächst. Alle neuen Technologien werden von den Entwicklungsteams schnell angenommen, wenn sie Möglichkeiten bieten, Ressourcen zu maximieren und die Entwicklungsaufgaben zu vereinfachen. Git, der Industriestandard in der Versionskontrolle, trat erstmals 2005 in Erscheinung. Node.js, eine Revolution im JavaScript-Betrieb, erschien 2009. So populäre Sprachen wie Go und Rust sind sogar noch neuer.
All diese Tools wurden in der Softwareentwicklung üblich. Die Einführung von KI in bestehende Prozesse wird wahrscheinlich diesem Akzeptanzniveau folgen. Wir berücksichtigen Annehmlichkeiten wie Codevorschläge und Bereitstellungsüberwachung. Dann gilt es für die Automatisierung von Entwicklungsprozessen, wie z. B. das Generieren von Tests. KI bietet eine einzigartige Flugbahn für die zukünftige Nutzung. Außerdem, je mehr wir es verwenden, desto mehr Daten werden gesammelt und analysiert. Dann kann es mehr darüber erfahren, wie diese Daten verwendet werden.
Verbesserung und Automatisierung
KI befindet sich derzeit in den meisten Projekten in einem sehr frühen Stadium. Typischerweise wenden Entwickler es an, um bestehende Prozesse zu verbessern. Es kann auch potenzielle Probleme hervorheben, die häufig noch von einem Entwickler überprüft werden. Hier könnte KI zusammen mit der manuellen Überprüfung durch Entwickler Teil des Codeüberprüfungsprozesses sein.
In Zukunft, wenn sich die KI-Branche weiter verbessert und Entwickler damit vertrauter werden, werden diese Prozesse es ermöglichen, Entscheidungen auf der Grundlage der eigenen Analyse der KI zu treffen.
Derzeit identifiziert KI-basiertes Debugging potenzielle Fehler oder Engpässe in einer Codebasis. Im Laufe der Zeit kann es aus diesen Fehlern und Korrekturen lernen, um gefundene Fehler automatisch zu beheben. Wir können es bereits in Textverarbeitungsfunktionen wie der Autokorrektur sehen. Die gleiche Funktionalität würde einfache Fehler erkennen, die häufig von Entwicklern gemacht werden (fehlende Variablendeklaration, vergessenes Semikolon usw.) und sie beheben. Die Entwickler müssen nichts tun, und das ist erst der Anfang.
Die Zukunft der KI in der Softwareentwicklung
Nun, KI ist ein relativ neues Feature. Entwickler verwenden es oft zusammen mit der manuellen Überprüfung oder wenden es an, um die Entscheidungsfindung zu vereinfachen. In Zukunft werden diese Prozesse reifen. Die KI wird stärker in der Lage sein, eigenständig Entscheidungen zu treffen.
KI wird die Rolle von Entwicklern oder Testern nicht einschränken. Es wird nur ihre mühsamen Aufgaben reduzieren und es den Menschen ermöglichen, ihre Fähigkeiten auf wichtigere und kreativere Bereiche anzuwenden.
