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Roboter; Künstliche Intelligenz
Wer verliert seinen Arbeitsplatz? Quelle: Pixabay.com

Künstliche Intelligenz revolutioniert die Software-Entwicklung

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT ist Künstliche Intelligenz (KI) in aller Munde. Die Automatisierung unterschiedlichster Arbeitsabläufe dringt verstärkt in die Software-Entwicklung vor und bereitet dort eine Revolution vor. Die Anwendungsbereiche der KI reichen dort von einer Verbesserung der Codequalität über eine schnellere Entwicklung und mehr Qualität bei der Fehlererkennung. Künstliche Intelligenz wird die Art und Weise, wie Programmierer zukünftig arbeiten, dramatisch verändern.

Automatisierung zahlreicher Bereiche

Der Schwerpunkt liegt vorwiegend in der Automatisierung regelmäßig wiederholender Aufgaben. Viele Teilbereiche der Software-Entwicklung können nicht nur zeitaufwendig, sondern auch monoton sein. Hier schafft die KI Abhilfe, indem sie verstärkt diese Aufgaben übernimmt.

Das betrifft das Schreiben von Code ebenso wie das Durchführen von Unit-Tests oder die notwendige Aktualisierung von Dokumentationen. Diese Aufgaben nehmen üblicherweise viel Zeit an Anspruch und können von einer KI zuverlässig und schnell übernommen werden. KI-gestützte Tools wie GitHub Copilot oder Codex vom ChatGPT-Entwickler OpenAI generieren automatisch jenen Code, für den Programmierer deutlich länger benötigen würden. Die Werkzeuge analysieren den bereits vorhandenen Code und erstellen auf dessen Basis neuen Code, der die wiederkehrenden Muster und Strukturen erkennt und repliziert.

Entwicklung, Design und Analyse

Das hilft auch bei der Entwicklung neuer Games. In der Software-Entwicklung für Spielautomaten kommt es nicht nur auf Kreativität, sondern vor allem auf mathematische Präzision an. Schließlich sind die Auszahlungsquoten der zahlreichen Slots genau berechnet. Dabei greifen komplexe Algorithmen zur Erzeugung zufälliger Ergebnisse genau ineinander.

Die KI wird zum täglichen Begleiter. Quelle: Pixabay.com

In diesem Bereich kommt KI schon seit langem zum Einsatz, doch ihr Aufgabengebiet hat sich zuletzt deutlich erweitert. Immerhin kann man sie auch im Designprozess von Games einsetzen und so die Entwicklungsdauer deutlich beschleunigen. Basis der maschinellen Entwicklungsarbeit werden dabei die Spielerdaten. Sie lassen Rückschlüsse auf Vorlieben und Verhaltensmuster zu. Diese Erkenntnisse fließen in weiterer Folge in die Entwicklung neuer Spiele ein.

Tester und Wächter

Damit nicht genug dient die KI als idealer Tester für die unterschiedlichen Spielmechaniken und kann diese optimieren, um so einen fehlerfreien Markteintritt zu garantieren.

Daneben dient KI als strenger „Aufpasser“, der einen fairen Ablauf und umfassenden Sicherheit garantiert. Die kontinuierliche Überwachung der Spielprotokolle stellt sicher, dass ungewöhnliche Muster sofort erkannt werden. So werden Fehler und Manipulationen sichtbar, korrekte Abläufe bleiben damit sichergestellt.

Personalisierung erfordert umfangreiche Datenanalyse

Geht es darum, die Games verstärkt zu personalisieren, dann ist die KI das ideale Werkzeug dazu. Sie analysiert zunächst die Präferenzen der Spieler und spricht aufgrund dessen maßgeschneiderte Empfehlungen für Spiele oder Boni aus. Damit stärkt der Entwickler nicht nur die Kundenbindung, sondern auch die Zufriedenheit. Das wirkt sich auf Umwegen wieder auf den Umsatz und damit auf den Unternehmenserfolg aus.

Den Code verbessern

Die Basis jedes erfolgreichen Software-Projektes ist der ihm zugrundeliegende Code. Dieser entscheidet über die Wartbarkeit ebenso wie über die Erweiterbarkeit. Mit KI-gestützten Tools können Entwickler jetzt deutlich einfacher die Qualität des Codes verbessern, denn die Vorschläge dazu kommen von der KI. Die Werkzeuge analysieren die vorhandenen Codezeilen auf Basis von Best-Praktiken-Modellen, erkennen mögliche Sicherheitslücken und jene Stellen, die Probleme bei der Performance verursachen.

Code
Der Code ist das Herzstück jedes Projekts. Quelle: Pixabay.com

Machine Learning sorgt dafür, dass die KI eine Vielzahl von Projekten nicht nur analysiert, sondern aus deren Fehlern lernt und so immer qualifiziertere Vorschläge machen kann, um den Code zu optimieren. Dabei konzentriert sich Künstliche Intelligenz nicht nur auf einfache Korrekturen, sondern kann daneben auch komplexe Abhängigkeiten erkennen und so zukünftige Fehler verhindern helfen. Ihre Arbeit wird damit nicht nur in der Vergangenheit und Gegenwart sichtbar, sondern auch in der Zukunft. So kann sie potenzielle Fehlerquellen aufspüren und Probleme vermeiden.

Debugging leicht gemacht

Die Fehlererkennung zählt zu den zeitaufwendigsten Tätigkeiten von Programmierern. Sie verlangsamt die Software-Entwicklung, doch KI-gestützte Werkzeuge können dabei helfen, diesen Flaschenhals zu überwinden. Die Tools überwachen die jeweilige Anwendung in Echtzeit und erkennen Fehler frühzeitig.

In Verbindung mit der Analyse von Fehlerprotokollen und den zahllosen Benutzerinteraktionen identifiziert die KI die Ursachen und macht gleichzeitig Vorschläge für deren Behebung. Damit nicht genug, ist der maschinelle Helfer in der Lage, die aufgetretenen Fehler zu priorisieren. Sie zeigen an, welche Fehler am häufigsten vorkommen und am dringendsten korrigiert werden müssen. Das spart Zeit und gibt den menschlichen Entwicklern mehr Zeit für ihre anderen Aufgaben.

Ersetzt die KI den Menschen?

Diese Anwendungsbeispiele beweisen, dass sich die Welt der Software-Entwicklung rasant verändern wird. Das sorgt für Ängste in der Branche, doch bei genauerer Betrachtung erweist sich die KI als nichts anderes als ein neues und modernes Werkzeug, das die Aufgaben der Programmierer erleichtert. Wie schon in der Vergangenheit werden durch den technischen Fortschritt auch diesmal neue Jobs entstehen, die unter den neuen Bedingungen hoch qualifizierte Arbeitnehmer benötigen.

Künstliche Intelligenz, Roboter
Die KI hilft und unterstützt. Quelle: Pixabay.com

Die Automatisierung sich immer wiederholender Aufgaben ermöglicht es den menschlichen Programmierern, sich auf Kernaufgaben zu konzentrieren und „lästige“ Arbeiten wie das Aufspüren von Bugs der KI zu überlassen. Diese Spezialisierung wird die Qualität der Programmierung weiter verbessern und so die Aufgaben interessanter gestalten.

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