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Wie ihr die Softwareentwicklung mit GenAI-Tools und Best Practices vorantreibt

Einsatz von GenAI in der Softwareentwicklung

GenAI in der Softwareentwicklung

Ein Leitfaden für den Einsatz von GenAI in der Softwareentwicklung: Tools und bewährte Verfahren

Wir wissen bereits: GenAI revolutioniert die Softwareentwicklung – oder wird es zumindest in naher Zukunft. Die Herausforderung besteht darin, die richtigen Tools und Methoden zur optimalen Zeit einzusetzen, ohne Ressourcen zu verschwenden oder den Anschluss zu verlieren.

Stellt euch einen Dschungel vor, in dem täglich neue Technologien und Ansätze entstehen. Die gute Nachricht: Wir von Eficode behalten diesen dynamischen Markt stets im Blick. Jetzt ist der perfekte Moment, einige entscheidende Erkenntnisse mit euch zu teilen.

Lest weiter und lernt die GenAI-Anwendungsfälle kennen, die eurer Softwareentwicklungsorganisation positive Ergebnisse bringen können. Hochwertige Anwendungsfälle, die nur darauf warten, von euch genutzt zu werden.

In diesem Leitfaden lernt ihr:

  • Die grundlegenden Werkzeuge, die ihr für eure Softwareentwicklung benötigt
  • Einsatz und Verwaltung von GenAI
  • GenAI-Assistenten und -Agenten, und mehr. Also los geht's!

Gen AI Anwendungsfälle – Inhaltsverzeichnis

Je nach eurer Rolle interessiert ihr euch vielleicht für einen bestimmten Anwendungsfall. Wenn ihr wisst, was euch interessiert, springt direkt zum Thema.

1. Werft das alte Regelbuch weg - das Spiel hat sich verändert

2. GenAI-basierte Lösungen, die eure Entwickler einsetzen können

2.1 Code-Vervollständigung und Kodierungsassistenten
2.2 GenAI für das Anforderungsmanagement
2.3 Ermitteln von Testfällen und Spezifikationen aus eurem Legacy-Code und eurer Projektdokumentation
2.4 Erstellung von Design-Assets während der Entwicklung

3. Einsetzen und Verwalten von GenAI

3.1 Strategischer Einsatz von LLMs
3.2 Optimiert die GenAI-Kosten mit einer ausgewogenen hybriden Infrastrukturstrategie
3.3 Feinabstimmung und Verwaltung eurer LLMs
3.4 Erweitert die GenAI-Fähigkeiten auf Vision und multimodale Anwendungen
3.5 Generierung einer GitHub-Action (YAML) aus einer visuellen Darstellung einer CI/CD-Pipeline

4. GenAI-Assistenten könnten eure besten Freunde sein

4.1 Standardisierung und Skalierung von GenAI-Assistenten mit Vorlagen, RBAC und Marktplätzen
4.2 Vereinfacht das Portfolio- und Anforderungsmanagement
4.3 Modernisiert bestehende Software und Codebasen mit Refactoring-Assistenten
4.4 Testen effizienter gestalten mit QA & Testfall-Assistenten

5. GenAI-Agenten in der Softwareentwicklung

5.1 Entwicklung von Orakeln zur Validierung von KI-Agenten und Prozessen
5.2 Aufbau und Verwaltung von GenAI-Agentenfabriken
5.3 Sichere Agenten-Laufzeitumgebungen einrichten

6 Wie soll es weitergehen?

1. Werft das alte Regelbuch weg – das Spiel hat sich verändert

Wie bei allem, was mit der Schaffung eines Wettbewerbsvorteils zu tun hat, ist es gut zu wissen, welche "Regeln" oder konventionellen Weisheiten man über Bord werfen kann. Wenn ihr zu sehr von alten Arbeitsweisen und Methoden abhängig seid, verpasst ihr die großen Veränderungen, die im Zeitalter der KI erforderlich sind. 

Überdenken des V-Modells

In der Softwareentwicklung hat das V-Modell stets zwei zentrale Fragen geleitet:

  1. Was sollten wir implementieren?
  2. Wie sollten wir es validieren?

Früher war der Aufwand auf beiden Seiten des Modells etwa gleich verteilt – mitunter sogar stärker auf die linke Seite des Vs fokussiert. Das V-Modell wird zwar nicht verschwinden, muss jedoch neu gedacht werden.

Mit der zunehmenden Automatisierung durch GenAI wird die linke Seite – die Implementierung – deutlich effizienter. Damit verschiebt sich der Fokus der Softwareentwicklung: Weg von der reinen Codierungseffizienz, hin zur Sicherstellung der richtigen Ergebnisse durch rigorose, iterative Validierungsschleifen.

Für Entwickler bedeutet das: Weniger Zeit für das Schreiben von Code, mehr Zeit für die sorgfältige Validierung und Optimierung der Ergebnisse.

GenAI schließt das V-Modell
Worst-Case-Szenario selbst mit automatisierten Tests und CI/CD

Verzichtet auf die klassischen Kostenschätzungen

Die Schätzung von Softwareänderungskosten ist komplex – insbesondere bei neuen Projekten. Generative KI verändert grundlegend, wie wir über Aufwand und Kosten denken. Ihr seid nicht länger durch die Geschwindigkeit eurer Code-Erstellung begrenzt. Stattdessen könnt ihr vorhandene Komponenten effizienter wiederverwenden – sei es eigener Code oder bestehende Open-Source-Lösungen. Das beschleunigt die Entwicklung und reduziert Kosten erheblich.

IDEs sind mehr als nur Code: Sie sind Kontext-Drehscheiben

Eure integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) ist längst mehr als nur ein Ort, um Code zu schreiben. Sie dient als zentrale Plattform für eure gesamte Entwicklungsarbeit. Durch die Verknüpfung von Code mit User Stories, Geschäftszielen und Kundenfeedback wird sichtbar, welche Auswirkungen eure Änderungen haben. Die Zukunft des Platform Engineering liegt nicht nur im Code, sondern in der gesamten Wertschöpfungskette.

Ihr braucht ein starkes Sicherheitsnetz

Moderne Softwareentwicklung erfordert ein robustes Sicherheitsnetz – besonders in einer Welt, in der GenAI es jedem ermöglicht, in kürzester Zeit massive Veränderungen vorzunehmen. Um sicherzustellen, dass das Endprodukt den Anforderungen entspricht, braucht ihr:

  • Agile Feedback-Schleifen, um Änderungen schnell umzusetzen
  • Nachvollziehbare CI/CD-Pipelines, um eure Arbeit transparent zu halten
  • Automatisierte Sicherheitsprüfungen, um euren Code sicher zu machen
  • Umfassende Testautomatisierung, um die Funktionsfähigkeit eurer Software sicherzustellen
  • Plattformorientierte Entwicklung, um Skalierbarkeit für viele Nutzer zu gewährleisten
  • KI-gesteuerte Erkenntnisse, um euren Code kontinuierlich zu verbessern

Dieses Sicherheitsnetz ermöglicht es euch, schneller zu iterieren, Fehler frühzeitig zu erkennen und Risiken zu minimieren.

Wir stehen am Beginn einer neuen Ära der Softwareentwicklung. In diesem Leitfaden zeigen wir euch die wichtigsten GenAI-Anwendungsfälle, die jede Entwicklungsorganisation implementieren sollte, um sich anzupassen und erfolgreich zu bleiben.

Jeder Anwendungsfall liefert euch konkrete Einblicke und Best Practices, um den Einstieg in diese neue Ära der Softwareentwicklung zu erleichtern.

2. GenAI-basierte Lösungen, die eure Entwickler übernehmen können

GenAI-Tools werden schnell zum Standard für die Softwareentwicklung. Teams, die diese Werkzeuge einsetzen, haben einen erheblichen Vorteil. In diesem Kapitel zeigen wir euch die wichtigste GenAI-basierte Lösung, die die Produktivität eures Teams und die Qualität eurer Software steigern kann.

2.1 Codevervollständigung und Kodierassistenten

TL;DR: Generative KI-Tools wie GitHub Copilot und GitLab Duo helfen euch, Code schneller und mit weniger Fehlern zu schreiben. Sie machen es auch einfacher, die Qualität und Konsistenz eures Codes zu verbessern.

Diese Assistenten sind euer Einstieg in die Welt von GenAI für die Softwareentwicklung. Sie unterstützen euch beim Codieren – und das Beste: Sie sind bereits verfügbar. Ihr solltet sie also direkt nutzen, um von ihren Vorteilen zu profitieren.

Mit diesen Tools könnt ihr eure Produktivität steigern und die Codequalität verbessern. Sie greifen auf umfangreiche Code-Repositories zurück, um euch relevante Vorschläge zu liefern. So vermeidet ihr Fehler, schreibt saubereren Code und reduziert technische Schulden. Zudem erleichtern sie eure Teamarbeit und das Onboarding neuer Mitglieder.

GitHub Copilot und GitLab Duo sind zwei der beliebtesten Tools, mit denen ihr Software schneller und effizienter entwickeln könnt:

  • GitHub Copilot schlägt Code vor, erstellt Dokumentation und schreibt sogar Tests.
  • GitLab Duo lässt sich in eure CI/CD-Pipeline integrieren. Es gibt Ihnen Feedback, damit Sie Ihren Code in Echtzeit verbessern können.

Ein kurzes Wort zum Datenschutz

Achtet bei der Nutzung dieser Tools auf den Code eures Unternehmens. Ihr wollt nicht, dass euer firmeneigener Code für das Training öffentlicher Modelle verwendet wird. Lest daher die Nutzungsbedingungen und Datenschutzrichtlinien sorgfältig durch, um zu verstehen, wie eure Daten verarbeitet werden.

Sowohl GitHub als auch GitLab bieten Möglichkeiten, euren Code zu schützen. Ihr könnt die Telemetrie deaktivieren und selbstverwaltete Umgebungen nutzen, um eure Daten privat zu halten.

Warum diese Tools hilfreich sind

  • Tools zur Codevervollständigung helfen euch, euren Code schneller und mit weniger Fehlern zu schreiben.
  • Sie nutzen große Code-Repositories, um sicheren und gut getesteten Code vorzuschlagen. Dies hilft, Fehler zu vermeiden und konsistenten Code zu schreiben. Außerdem hilft es euch, euren Code sauber zu halten und in Zukunft leicht zu ändern.
  • Wenn ihr diese Tools bei eurer täglichen Arbeit einsetzt, kann euer Team mit KI vertrauter werden, was wiederum dazu führen kann, dass ihr KI in eurer Softwareentwicklung auf mehr Arten einsetzen.

2.2 GenAI für das Anforderungsmanagement

TL;DR: GenAI-Tools können euch beim Schreiben, Analysieren und Teilen von Anforderungen unterstützen. Dadurch spart ihr Zeit und reduziert Fehler. Außerdem kann es eurem Team helfen, sich darauf zu einigen, woran es arbeitet.

Ihr könnt GenAI verwenden, um eure Anforderungen zu verwalten – ein großer Schritt zur Verbesserung eurer Softwareentwicklung. GenAI hilft euch, eure Anforderungen effektiver zu erfassen, zu analysieren und zu kommunizieren.

Produkte wie Atlassian Rovo und Technologien wie "Talk to your knowledge base", implementiert als RAG-Architektur, nutzen GenAI, um die Dokumentation eurer Anforderungen zu automatisieren. Diese Tools bieten euch:

  • Echtzeit-Einblicke, um eure Projektziele zu schärfen
  • Automatische Anforderungsextraktion direkt aus Diskussionen
  • Abstimmung mit Unternehmensprioritäten für klare Fokussierung
  • Erstellung von User Stories und Abnahmekriterien, um den Entwicklungsprozess zu strukturieren

So spart ihr Zeit, reduziert Unklarheiten und vermeidet kostspielige Fehler in späteren Entwicklungsphasen.

Zusätzlich kann GenAI eure Anforderungen analysieren, um Inkonsistenzen und Überschneidungen aufzudecken. Das verbessert die Qualität eurer Projekte, erleichtert die Team-Zusammenarbeit und macht das Onboarding neuer Mitglieder effizienter.

Ein Wort zum Datenschutz 

Genau wie bei den Assistenten, die wir im vorherigen Abschnitt besprochen haben, müsst ihr eure Daten schützen, wenn ihr GenAI für das Anforderungsmanagement einsetzt.

Überprüft die Sicherheitsfunktionen der Plattform, um sicherzustellen, dass sie den Richtlinien eures Unternehmens entsprechen. Implementiert Zugangskontrollen, um sensible Informationen zu schützen. Verschlüsselt eure Daten sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand. Zudem solltet ihr regelmäßig die Nutzung von Tools wie Rovo überprüfen, um Risiken zu minimieren.

Warum diese Tools hilfreich sind

  • Sie automatisieren mühsame Aufgaben wie die Dokumentation, was Zeit spart und menschliche Fehler reduziert.
  • Sie sorgen dafür, dass sich die Beteiligten abstimmen und die Anforderungen klar und vollständig mit den Projektzielen übereinstimmen.
  • Sie helfen euch bei der erfolgreichen Durchführung durch bessere Kommunikation, Einarbeitung und Teamabstimmung.

2.3 Ermittelt Testfälle und Spezifikationen aus eurem Legacy-Code und eurer Projektdokumentation

TL;DR: Verwendet GenAI, um eure alte Dokumentation in eine Ressource zu verwandeln, die ihr leicht abfragen könnt. Dies kann euch helfen, Testfälle und Spezifikationen zu finden, die fehlen oder schwer zu verstehen sind.

Jedes Unternehmen hat Legacy-Code. Diesem Code mangelt es oft an angemessener Dokumentation, Spezifikationen und Testfällen. Diese sind wichtig für das Verständnis und die Wartung eures Codes. Leider räumen viele Unternehmen der Erstellung dieser Elemente keine Priorität ein, was später zu Problemen führen kann.

In großen Projekten verlassen sich Teams meist auf eine umfangreiche Dokumentation, um zu kommunizieren. Da diese Dokumentation oft in natürlicher Sprache verfasst ist, kann sie zweideutig sein und nicht den aktuellen Stand der Software wiedergeben. Es kann schwierig sein, zu erkennen, ob die Dokumentation auf dem neuesten Stand ist.

GenAI kann euch helfen, diese Dokumentation zu verstehen und sogar fehlende Informationen zu finden. Werkzeuge wie AnythingLLM können Informationen aus eurer Dokumentation extrahieren. Ihr könnt  dieses Tool auf eurem eigenen Laptop ausführen. Damit könnt ihr ein RAG-System (Retrieval-Augmented Generation) erstellen. Anschließend könnt ihr eure Dokumentation über eine Chat-Schnittstelle abfragen.

Ihr könnt auch fortgeschrittene Kodierungsassistenten und Wissensgraphen verwenden, um euren Code zu analysieren.

Diese Werkzeuge helfen euch zu verstehen, wie Benutzer mit eurer Software interagieren. Diese Informationen könnt ihr dann zur Erstellung umfassenderer Tests nutzen. So könnt ihr z. B. potenzielle Benutzerabläufe und Randfälle identifizieren, die ihr sonst vielleicht übersehen hättet.

Wie ihr eure RAG einrichtet

  1. Wählt ein passendes LLM (Large Language Model) – entweder von einem SaaS-Anbieter oder lokal betrieben.
  2. Bindet eure Daten in die RAG (Retrieval-Augmented Generation) ein und stellt sicher, dass sich das Modell nur auf relevante Dokumente konzentriert.
  3. Startet die Abfrage eurer Dokumentation – ihr könnt das Modell beispielsweise auffordern:
    • Alle funktionalen Szenarien aus dem Dokument aufzulisten
    • Die Szenarien in Gherkin-Syntax zu formatieren
    • Nicht-funktionale Anforderungen wie Leistung und Sicherheit zu identifizieren

Dadurch wird eure statische Dokumentation zu einer interaktiven Ressource, mit der ihr Testfälle generieren könnt, die ihr vorher nicht hattet.

Warum dies hilfreich ist

  • Automatische Generierung von Testfällen und Spezifikationen – das erleichtert es euch, Code zu verstehen und gezielt zu verbessern.
  • Schließt die Lücke zwischen geschäftlichen Anforderungen und technischen Spezifikationen – so könnt ihr euren Code effizienter warten und weiterentwickeln.

2.4 Erstellen von Design-Assets während der Entwicklung

TL;DR: KI-Tools wie Stable Diffusion und Flux helfen, die Lücke zwischen Softwareentwicklung und Bilderstellung zu schließen. Stimmt sie mit euren Marken-Assets ab, um schnell hochwertige, konsistente Bilder zu generieren, Zeit zu sparen und die Entwicklung auf Kurs zu halten.

Die zeitliche Abstimmung zwischen Software-Entwicklung und der Erstellung von Design-Assets ist oft eine Herausforderung.

Während visuell ansprechende Designs für ein herausragendes Benutzererlebnis entscheidend sind, möchtet ihr eure Software idealerweise schon ausführen, bevor die finalen Assets fertig sind. Eine Unterbrechung mitten in der Entwicklung, um mit Tools wie Gimp Platzhalter zu erstellen, stört den Arbeitsfluss und kostet wertvolle Entwicklungszeit.

KI-gestützte Bilderzeugungstools wie Stable Diffusion und Flux können hier Abhilfe schaffen. Sie generieren schnell und kostengünstig hochwertige, markenkonsistente Bilder. Dank ihres Trainings auf umfangreichen Datensätzen liefern sie vielseitige und präzise auf eure Anforderungen zugeschnittene Ergebnisse.

Durch die Feinabstimmung dieser Tools könnt ihr eine einheitliche visuelle Identität über alle Assets hinweg sicherstellen und gleichzeitig den kreativen Prozess beschleunigen. Ob euer individueller Stil, eure Farbpalette oder eure Designphilosophie – die KI lässt sich gezielt an eure Marke anpassen.

Sobald ihr eure Modelle optimiert habt, könnt ihr sie für eine Vielzahl von Anwendungen nutzen: Von UI-Elementen über Marketingmaterialien bis hin zu Produktvisualisierungen – schnell, effizient und immer im Einklang mit eurer Markenidentität.

So startet ihr mit KI-gestützter Bilderzeugung

  1. Richtet eure AI-Bilderzeugungsumgebung ein – wählt das passende Modell für eure Anforderungen.
  2. Feinabstimmung auf eure Marke – passt das Modell an eure Markenwerte, Farbpalette und Designrichtlinien an.
  3. Generiert Platzhalterbilder – nutzt sie als Stellvertreter für das endgültige Design, ohne den Entwicklungsfluss zu unterbrechen.

Warum diese Tools hilfreich sind

Mit KI-gestützten Tools erstellt ihr in Sekundenschnelle hochwertige, markenkonsistente Bilder, sodass ihr euch voll und ganz auf das konzentrieren könnt, was wirklich zählt: die Entwicklung großartiger Software.

3. Einsatz und Verwaltung von GenAI

Jetzt seid ihr bereit, GenAI in eure Softwareentwicklung zu integrieren!
Aber wie bringt ihr diese Werkzeuge wirklich in die Praxis? In diesem Abschnitt erfahrt ihr, wie ihr generative KI erfolgreich in eurem Unternehmen einsetzt und verwaltet.

Ihr lernt verschiedene Bereitstellungsstrategien kennen und entdeckt, welche am besten zu euren Anforderungen passt. Außerdem zeigen wir euch, wie ihr eure KI-Modelle effizient verwaltet und optimiert, damit sie reibungslos laufen und ihr den maximalen Nutzen aus euren KI-Investitionen zieht.

Ein kurzes Wort zu LLMs

Generative KI verändert die Art und Weise, wie man Software erstellt. Wie ihr sie nutzt, hängt davon ab, was ihr erreichen wollt. Ihr könnt damit euren Entwicklungsprozess optimieren – oder sogar völlig neue Funktionen in eure Software integrieren.

Setzt ihr LLMs (Large Language Models) in eurem Entwicklungsprozess ein, profitiert euer Team von effizienteren Workflows. Nutzt GitHub Copilot oder ChatGPT, um Code zu generieren, Fehler zu beheben oder neue Frameworks schneller zu erlernen. Ihr könnt sogar euer eigenes Modell auf eurer Codebasis trainieren, um wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren und euch auf komplexere Herausforderungen zu konzentrieren.

Ein LLM kann euch dabei helfen, besseren Code schneller zu schreiben – aber es bleibt ein Werkzeug im Hintergrund. Es ist nicht Teil des finalen Produkts, sondern unterstützt euch dabei, die Softwareentwicklung auf ein neues Level zu heben.

Ihr könnt LLMs nicht nur zur Optimierung eures Entwicklungsprozesses nutzen, sondern sie auch direkt in eure Software einbetten, um neue Funktionen bereitzustellen.

So könnt ihr beispielsweise automatisierten Kundensupport, Sprachübersetzungen oder personalisierte Nutzererlebnisse integrieren. In diesem Fall wird das LLM ein zentraler Bestandteil eures Produkts und nicht nur ein Werkzeug im Hintergrund.

Der entscheidende Unterschied liegt also darin, wie ihr LLMs einsetzt:

  • Zur Unterstützung eures Teams – für effizientere Entwicklung, schnelleren Code und weniger Fehler.
  • Als Teil eures Produkts – um neue, intelligente Funktionen bereitzustellen.

Beide Ansätze zeigen, wie vielseitig und leistungsfähig LLMs in der modernen Softwareentwicklung sind.

3.1 Strategischer Einsatz von LLMs

TL;DR: Der Einsatz von großen Sprachmodellen (LLMs) muss sorgfältig überlegt werden. Ihr müsst euch Gedanken darüber machen, wo ihr sie einsetzt (Cloud oder On-Premises), wie ihr eure Daten sicher aufbewahrt und wie ihr die Vorschriften einhaltet. Ihr solltet auch über Leistung und Skalierbarkeit nachdenken.

Ihr könnt LLMs entweder in der Cloud oder auf eurer eigenen Infrastruktur bereitstellen. Cloud-Implementierungenbieten Skalierbarkeit und Flexibilität, während die Bereitstellung vor Ort euch Sicherheit und geringe Latenzzeitenverschafft.

Ein hybrider Ansatz könnte die beste Lösung für euch sein. Ihr könnt eure eigene Infrastruktur für sensible Datennutzen und für andere Aufgaben die Cloud verwenden. So bekommt ihr das Beste aus beiden Welten.

Vielleicht möchtet ihr mit einer lokalen Verarbeitung beginnen, um schnell loszulegen. Wenn euer Bedarf wächst, könnt ihr dann auf einen hybriden Ansatz umsteigen.

Wichtig zu wissen:

  • Schützt eure Daten durch den Einsatz von LLMs in eurer eigenen Infrastruktur
  • On-Premise-Bereitstellungen können euch helfen, Compliance-Anforderungen zu erfüllen
  • Verringert die Latenz und verbessert die Leistung durch On-Premise-Bereitstellungen
  • Stellt eure Lösung in der Cloud bereit, wenn ihr Flexibilität bei der Skalierung eurer Lösung benötigt

3.2 Optimierung der GenAI-Kosten durch eine ausgewogene hybride Infrastrukturstrategie

TL;DR: Ihr könnt bei GenAI Geld sparen, indem ihr eine Mischung aus Tools von Drittanbietern und eurer eigenen Infrastruktur verwendet. Beginnt mit Tools von Drittanbietern und wechselt dann zu eurer eigenen Infrastruktur, wenn ihr bereit seid.

Der Einsatz von GenAI kann teuer werden, wenn ihr nicht vorsichtig seid. Ihr könnt schnell viel Geld für Drittanbieterdienste ausgeben, die oft jedes Token und die Menge an verarbeiteten Daten berechnen. Das kann eure Flexibilität einschränken und die Nutzung der Technologie begrenzen.

Ein besserer Ansatz ist die Verwendung einer Hybridstrategie. Beginnt mit Drittanbieter-Plattformen, um schnell loszulegen. Diese bieten euch die Geschwindigkeit und Flexibilität, die ihr in der Anfangsphase braucht. Sobald ihr eure Modelle validiert habt, könnt ihr sie auf eure eigene Infrastruktur übertragen.

Das mag zwar zunächst kompliziert klingen, gibt euch jedoch mehr Kontrolle und kann euch langfristig Geld sparen. Außerdem könnt ihr eure vorhandene Hardware und Software weiterhin nutzen.

Warum dies wichtig ist

  • Schafft Gleichgewicht zwischen kurzfristiger Flexibilität und langfristigen Kosteneinsparungen
  • Reduziert eure Abhängigkeit von externen Anbietern und deren Preismodellen
  • Skaliert eure GenAI-Lösungen kosteneffizient mit eurer eigenen Infrastruktur
  • Verwaltet euren KI-Betrieb auf nachhaltige Weise

3.3 Feinabstimmung und Verwaltung eurer LLMs

TL;DR: Die Feinabstimmung von LLMs mit euren eigenen Daten hilft euch, euer Geschäft zu verstehen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Außerdem müsst ihr eure LLMs verwalten, d. h. sie regelmäßig trainieren und dafür sorgen, dass sie sicher sind und die Datenschutzbestimmungen einhalten.

Ihr könnt die LLMs so abstimmen, dass sie besser zu euren spezifischen Anforderungen passen. Das erreicht ihr, indem ihr sie mit euren eigenen Daten trainiert. So können sie euer Unternehmen und eure Ziele besser verstehen. Achtet jedoch darauf, keine persönlichen Informationen zu integrieren.

Wenn ihr eure LLMs nicht fein abstimmt, könnten sie weniger nützlich sein. Sie verstehen möglicherweise nicht ganz, wie euer Geschäft funktioniert oder wie eure Daten strukturiert sind. Eine Feinabstimmung hilft den Modellen, bessere Ergebnisse zu liefern und ihre Effektivität zu steigern.

Außerdem müsst ihr eure LLMs regelmäßig verwalten. Das bedeutet, sie auf dem neuesten Stand und sicher zu halten. Ihr solltet sie regelmäßig mit neuen Daten trainieren und sicherstellen, dass sie nicht missbraucht werden.

Das Wichtigste zur Erinnerung

  • Die Feinabstimmung hilft euren LLMs, euer Geschäft zu verstehen und relevante Informationen zu liefern.
  • Verwaltet eure LLMs während ihres gesamten Lebenszyklus, um sie auf dem neuesten Stand und sicher zu halten und das Beste aus eurer Investition herauszuholen.

3.4 Ausweitung der GenAI-Fähigkeiten auf Vision und multimodale Anwendungen

TL;DR: Generative KI kann mit mehr als nur Text arbeiten. Man kann sie auch für Audio und Video verwenden. Versucht, große Bildmodelle (LVMs) für Aufgaben wie die Überwachung zu verwenden. Um diese Modelle in euren Produkten zu verwenden, müsst ihr sie in die Edge Cloud integrieren und leistungsstarke GPUs einsetzen.

Generative KI ist nicht nur auf Text beschränkt. Ihr könnt sie auch für Audio und Video nutzen, um neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln.

Ein guter Startpunkt sind große Bildgebungsmodelle (LVMs). Diese Modelle können Bilder und Videos analysierenund für Anwendungen wie Überwachung und Alarmierung verwendet werden. Bedenkt jedoch, dass LVMs kein gutes Langzeitgedächtnis haben. Daher solltet ihr euch auf Anwendungsfälle mit kurzfristiger Analyse konzentrieren.

Wenn ihr LVMs in euren Produkten einsetzen möchtet, solltet ihr eine Integration mit der Edge Cloud in Betracht ziehen. So könnt ihr Daten näher an der Quelle verarbeiten. Zusätzlich müsst ihr in leistungsstarke GPUs investieren, um die nötige Rechenleistung bereitzustellen. Die Kombination von Edge Cloud und LVMs kann zu neuen und spannenden Anwendungen führen.

Warum dies wichtig ist

Ihr könnt generative KI für mehr als nur Text einsetzen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten für eure Produkte und Dienstleistungen, da ihr umfangreichere Datenquellen in Echtzeit verarbeiten und analysieren könnt.

Zum Abschluss dieses Abschnitts werfen wir einen Blick auf einen Anwendungsfall, bei dem Entwickler visuelle Elemente in ihre Arbeit integrieren können.

3.5 Generierung einer GitHub-Aktion (YAML) aus einer visuellen Darstellung einer CI/CD-Pipeline

TL;DR: Die Erstellung von GitHub Actions Workflows in YAML kann mühsam sein. Mit Tools wie dem Online Pipeline Game von Eficode können Teams Pipelines visuell entwerfen, die dann mit KI-Tools wie ChatGPT in YAML umgewandelt werden können. Teilt einfach einen Screenshot eures Entwurfs mit einer Eingabeaufforderung, und lasst die KI fertige Workflows für euch generieren.

GitHub Actions verwendet YAML, um Workflow-Konfigurationen zu definieren, die aus einem oder mehreren automatisierten Jobs bestehen. Doch der Aufbau der ersten Version eines Workflows kann häufig entmutigend wirken.

Visuelle Tools, die YAML-basierte Pipelines gestalten, gewinnen immer mehr an Beliebtheit, da sie diesen Prozess vereinfachen. Auch wenn ihr keine kommerziellen Tools oder Drittanbieterlösungen zur Verfügung habt, könnt ihr LLMsnutzen, um visuelle Darstellungen eurer Pipeline in ein YAML-Format zu konvertieren.

Da YAML eine weit verbreitete Markup-Sprache ist, können eine Kombination aus großen visuellen Modellen (LVMs)und großen Sprachmodellen (LLMs) visuelle Pipeline-Designs interpretieren und sie dann in GitHub Actions Workflow-Dateien umwandeln.

Wie es funktioniert

Um ein visuelles Design zu erstellen, verwendet ihr z.B. Eficode Online Pipeline Game – eine kollaborative Plattform, auf der Softwareentwicklungsteams optimale Arbeitsabläufe entwerfen und verfeinern können.

Verwendet dann GenAI für die YAML-Generierung. Macht einen Screenshot eures Pipeline-Entwurfs und übergebt ihn eurem bevorzugten KI-Chatbot (z. B. OpenAI ChatGPT 4). Ihr könnt die folgende Aufforderung verwenden (oder sie nach euren speziellen Bedürfnissen anpassen):

"Du bist ein kompetenter Softwareentwickler und Technologiearchitekt. Du kennst dich sehr gut mit Infrastructure as Code-Konzepten und YAML aus. Ich muss GitHub Actions Workflows in YAML erstellen, die auf der visuellen Beschreibung der CI/CD-Pipeline basieren. Deine Aufgabe ist es, dieses Bild zu analysieren und GitHub Actions Pipeline-Dateien in YAML für mich zu erstellen. Stelle sicher, dass die Ausgabe genau, korrekt und sofort verwendbar ist."

Warum das sinnvoll ist

Die Verwendung von visuellen Werkzeugen zur gemeinsamen Entwicklung von CI/CD-Workflows, die mit der vereinbarten Teststrategie übereinstimmen, und deren Ergänzung durch GenAI macht die Entwicklung und Implementierung von GitHub Actions-Workflows zu einem einfachen, effizienten und gemeinschaftlichen Prozess.

4. GenAI-Assistenten könnten eure besten Freunde sein

Wir haben bereits gesehen, wie GenAI euch beim Schreiben von Code mit Assistenz-Tools wie GitHub Copilot unterstützen kann. Aber GenAI kann auch allgemeinere Assistenten und Agenten erstellen.

Sie helfen bei der Automatisierung von Aufgaben und liefern Erkenntnisse. Aber sie ersetzen den Menschen nicht. Der Mensch hat immer noch die Kontrolle und ist die eigentliche Quelle der Arbeit.

Ihr könnt GenAI-Assistenten für eine Vielzahl von Aufgaben einsetzen. Ihr könnt Portfolios verwalten, Code optimieren und Tests automatisieren. Außerdem habt ihr die Möglichkeit, in Echtzeit auf Daten zuzugreifen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ihr könnt eigene Assistenten für spezifische Aufgaben erstellen oder vorgefertigte Assistenten von Drittanbietern oder euren Kollegen nutzen. Dabei müsst ihr ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Anpassbarkeit und Skalierbarkeit finden.

GenAI-Assistenten können euch dabei unterstützen, spezifische Herausforderungen in eurem Entwicklungsprozess zu meistern. Zum Beispiel könnt ihr sie zur Verwaltung eures Portfolios, zur Refaktorierung von Code oder zur Unterstützung beim Schreiben von Code einsetzen.

Um das Beste aus den GenAI-Assistenten herauszuholen, ist es wichtig, diese korrekt zu verwalten. Dazu gehört ihre Kodierung, die Integration in eure Systeme und die Verwaltung ihres gesamten Lebenszyklus.

In diesem Abschnitt erfahrt ihr, wie ihr GenAI-Assistenten effektiv nutzen könnt. Ihr lernt, wie ihr sie in eurem Unternehmen implementiert und skaliert.

AI-Assistenten

Verbesserung der menschlichen Produktivität und Entscheidungsfindung.


Hauptmerkmale:
  • Erfordert menschliche Interaktion.
  • Steigert die Produktivität und Kreativität.

Beispiele:
  • Coding Assistant: Schreiben von Code
  • mit menschlichen Entwicklern.
  • Projekt-Management-Assistent:
  • Rationalisierung von Projektmanagementaufgaben.

AI-Agenten

Automatisierung von Aufgaben und autonomes Handeln zur Rationalisierung von Prozessen.


Hauptmerkmale:
  • Arbeitet unabhängig.
  • Automatisiert sich wiederholende Aufgaben und ermöglicht Skalierung.

Beispiele:
  • Test-Agenten für die Durchführung kontinuierlicher Integrationstests.
  • Sicherheitsagenten für die Überwachung von Schwachstellen.

4.1 Standardisierung und Skalierung von GenAI-Assistenten mit Vorlagen, RBAC und Marketplaces

TL;DR: Verwendet Vorlagen und Zugriffskontrollen, um eure GenAI-Assistenten effektiv zu verwalten. Erstellt eine zentrale Bibliothek von Assistenten, die jeder in eurem Unternehmen nutzen kann. So könnt ihr redundante Arbeit vermeiden und sicherstellen, dass alle dieselben Standards verwenden.

Die Verwendung von GenAI-Assistenten für einzelne Aufgaben mag einfach erscheinen. Doch es kann eine größere Herausforderung sein, sie in großem Maßstab im gesamten Unternehmen einzuführen. Dafür braucht ihr einen strukturierten Ansatz, um sie effektiv zu verwalten.

Ihr solltet eure Assistenten standardisieren. Eine gute Möglichkeit dafür ist die Nutzung von Vorlagen, die es euch erleichtern, sie einzusetzen und bei Bedarf anzupassen. Außerdem empfiehlt es sich, eine rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) zu implementieren, um zu steuern, wer Assistenten erstellen oder ändern darf.

Ihr könnt auch eine zentrale Bibliothek von Assistenten aufbauen, die es eurem Team ermöglicht, diese gemeinsam zu nutzen und wiederzuverwenden. Auf diese Weise könnt ihr Doppelarbeit vermeiden und die Effizienz deutlich steigern.

Es gibt verschiedene Arten von GenAI-Assistenten, die ihr einsetzen könnt:

  • Lokale Assistenten für spezifische Aufgaben
  • Allgemeine Assistenten für den breiten Einsatz in eurer Organisation

Verwendet ein zentrales System zur Verwaltung eurer Assistenten. Dies hilft euch, deren Lebenszyklus zu verfolgen und sicherzustellen, dass sie immer auf dem neuesten Stand sind.

Warum dies alles wichtig ist

  • Die Wiederverwendung und Verbesserung eurer Assistenten spart Zeit und Mühe
  • Wenn ihr eure Assistenten in eurem Unternehmen einsetzen können, nutzt ihr GenAI effektiver
  • Ihr könnt eure Assistenten an eure speziellen Bedürfnisse anpassen
  • Euer Team kann zusammenarbeiten, um Assistenten zu entwickeln und zu verbessern

4.2 Vereinfachung des Portfolio- und Anforderungsmanagements

TL;DR: KI-Assistenten können euch bei der Verwaltung eures Portfolios und euren Anforderungen unterstützen. Sie können Aufgaben automatisieren, Probleme finden und eurem Team helfen, sich auf Ziele zu einigen. Das spart Zeit und verbessert die Zusammenarbeit.

KI-Assistenten können die Art und Weise, wie ihr euer Portfolio und eure Anforderungen verwaltet, grundlegend verändern. Sie ermöglichen es euch, die Dokumentation zu automatisieren, Anforderungen zu analysieren und die Kommunikation zu verbessern. Außerdem können sie dabei helfen, User Stories, Akzeptanzkriterien und Statusberichte zu erstellen.

Mit diesen Assistenten bekommt ihr einen klareren Überblick darüber, was in euren Projekten passiert. Sie unterstützen euch dabei, bessere Entscheidungen zu treffen und helfen, Fehler zu vermeiden.

Warum dies wichtig sind

  • Ihr verbessert die Zusammenarbeit und Transparenz innerhalb eures Teams
  • Ihr werdet weniger Fehler in eurer Dokumentation haben
  • Alle sind sich über die Ziele und die Art und Weise, wie sie erreicht werden sollen, einig.

4.3 Vorhandene Software und Codebasen mit Refactoring-Assistenten modernisieren

TL;DR: GenAI kann euch helfen, eure alten Systeme zu modernisieren. Es kann Aufgaben wie das Erstellen von Dokumentation, das Aktualisieren von Datenbanken und das Refactoring von Code automatisieren. Dadurch könnt ihr Zeit und Geld sparen und eure Systeme zuverlässiger machen.

GenAI kann euch dabei helfen, eure IT-Systeme auf dem neuesten Stand zu halten, besonders wenn ihr mit veralteter Software und schlechter Dokumentation zu kämpfen habt. Es kann viele Aufgaben automatisieren, wie etwa die Erstellung von Dokumentationen oder die Analyse eurer Systeme – das spart sowohl Zeit als auch Geld.

Darüber hinaus kann GenAI euch dabei helfen, euren Code zu verbessern. Es kann Fehler erkennen, Verbesserungsvorschläge machen und sogar alten Code in modernere Programmiersprachen übersetzen.

Dadurch bleibt euer Code aktuell und sicher. Ihr könnt GenAI nutzen, um alte Code-Teile mit effizienteren und modernisierten Ansätzen zu ersetzen. Dies erleichtert die Handhabung des Codes und reduziert potenzielle Probleme.

Kurz gesagt: GenAI hilft euch, die Herausforderungen bei der Modernisierung eurer IT-Systeme zu meistern, indem es die Dokumentation verbessert, den Code optimiert und eure Systeme zuverlässiger macht.

Wie ihr es effektiv einsetzt

  • Verbessert und verwendet eure Assistenten wieder, um Zeit und Mühe zu sparen, genau wie bei der Wiederverwendung von Code-Modulen
  • Setzt Assistenten in eurem Unternehmen ein, um GenAI effektiv zu nutzen, ähnlich wie ihr Software-Updates einsetzt
  • Passt Assistenten an eure Bedürfnisse an, wie die Konfiguration eurer Entwicklungsumgebung
  • Arbeitet im Team zusammen, um bessere Assistenten zu entwickeln, ähnlich wie bei der gemeinsamen Arbeit am Code

4.4 Effizienteres Testen mit dem QA- und Testfall-Assistenten

TL;DR: Nutzt KI, um eure Software zu testen. KI-Tools können Testfälle erstellen, Tests automatisieren und Fehler frühzeitig finden. Sie verbessern die Qualität eurer Software und helfen euch, sie schneller zu veröffentlichen.

Ihr könnt KI nutzen, um eure Softwaretests auf das nächste Level zu heben. KI-gestützte Tools analysieren euren Codeund eure Dokumentation, um Testfälle zu generieren und den gesamten Testprozess zu automatisieren – so entfällt viel manuelle Arbeit.

Diese Tools helfen euch nicht nur dabei, Testprozesse zu beschleunigen, sondern erkennen auch potenzielle Probleme frühzeitig. Das trägt dazu bei, die Qualität eurer Software zu steigern, bevor ihr sie veröffentlicht. Ihr könnt sie außerdem in eure CI/CD-Pipeline integrieren, sodass der Code kontinuierlich getestet wird.

Warum diese wichtig sind

  • Verbessert die Zuverlässigkeit eurer Software und Reduzierung von Fehlern
  • Spart Zeit durch die Automatisierung der Testfallerstellung
  • Stellt eure Software schneller und mit mehr Vertrauen bereit

5. GenAI-Agenten in der Softwareentwicklung

GenAI-Agenten sind wie digitale Mitarbeiter in eurem Unternehmen – sie erweitern euer bestehendes Team. Sie übernehmen spezifische Aufgaben und befreien eure menschlichen Mitarbeiter, sodass sie sich auf komplexere Probleme konzentrieren können.

Um diese Agenten effektiv zu verwalten, braucht ihr eine strukturierte Methode. Wir nennen das AgentOps.

AgentOps hilft euch, KI-Agenten in euren Entwicklungsprozess zu integrieren. Es erleichtert euch die Automatisierung von Aufgaben und die Verbesserung von Arbeitsabläufen, indem es den Zeitaufwand für wiederkehrende Aufgaben reduziert. Zum Beispiel könnt ihr Agenten für die Automatisierung von Tests, Bereitstellung oder Überwachungeinsetzen.

Eine erfolgreiche AgentOps-Strategie umfasst:

  • Klare Zuständigkeiten: Ihr müsst wissen, wer für das Verhalten, die Wartung und die Leistung der einzelnen Agenten verantwortlich ist.
  • Governance: Setzt Regeln für die Verwendung von Agenten fest, um eine ethische KI-Nutzung, Sicherheit und Compliance zu gewährleisten.
  • Agentengesteuerte Workflows: Integriert Agenten in eure CI/CD-Pipeline, damit Aufgaben wie Tests, Bereitstellung und Überwachung automatisiert werden.
  • Skalierbarkeit: Stellt sicher, dass ihr bei Bedarf weitere Agenten hinzufügen und sie effizient an neue Aufgaben und Projekte anpassen könnt.

5.1 Entwicklung eines Bewertungsrahmens (Validatoren, Orakel) zur Validierung von KI-Agenten und -Prozessen

TL;DR: Validiert die Eingaben und Ausgaben eurer KI-Agenten und stellt sicher, dass diese korrekt funktionieren und den Regeln folgen.

Ihr müsst sicherstellen, dass eure KI-Agenten ordnungsgemäß funktionieren. Das könnt ihr tun, indem ihr ihre Eingaben und Ausgaben validiert. Mit anderen Worten: Überprüft die Daten, die sie erhalten, und die Ergebnisse, die sie produzieren.

Dabei könnt ihr auf Frameworks wie LLamaIndex und RAG zurückgreifen. Diese ermöglichen es euch, eine Bewertungsmaschine zu erstellen, die mit euren Systemen interagiert, um die Antworten und Ausgaben der Agenten zu validieren.

Die Integration von Validatoren (oder Orakeln) in euren Entwicklungsprozess kann eine Herausforderung darstellen. Ihr müsst sicherstellen, dass eure Agenten sowohl die funktionalen als auch die nicht-funktionalen Anforderungenerfüllen. Funktionale Anforderungen sind beispielsweise Testfälle, während nicht-funktionale Anforderungen Dinge wie Leistung und Sicherheit umfassen.

So könnt ihr mit der Entwicklung von Validatoren beginnen:

  1. Verbindet eure Agenten mit eurer Regressionssuite für funktionale Spezifikationen.
  2. Integriert eure CI/CD-Workflows mit eurer Produkt- und Servicedokumentation für funktionale und nicht-funktionale Anforderungen.
  3. Verknüpft eure ITSM-Systeme, um benutzerbezogene Prozesse zu validieren.
  4. Integriert eure CRM-Systeme, um Kundeninteraktionen zu verifizieren.

Die Validierung eurer KI-Agenten hilft euch, Risiken zu minimieren und sicherzustellen, dass sie wie erwartet arbeiten.

Warum Evaluierungs-Frameworks verwenden?

  • Stellt sicher, dass eure KI-Agenten genaue und zuverlässige Ergebnisse liefern
  • Erleichtert die Einhaltung ethischer und regulatorischer Anforderungen
  • Erweitert eure KI-gesteuerten Arbeitsabläufe, ohne Fehler einzuführen
  • Wiederverwendung und Verbesserung eurer Assistenten, um Zeit und Aufwand zu sparen, genau wie bei der Wiederverwendung von Code-Modulen
  • Setzt Assistenten in eurem Unternehmen ein, um GenAI effektiv zu nutzen, ähnlich wie ihr Software-Updates einsetzt
  • Passt die Assistenten an eure Bedürfnisse an, wie bei der Konfiguration eurer Entwicklungsumgebung
  • Arbeitet im Team zusammen, um bessere Assistenten zu entwickeln, ähnlich wie bei der gemeinsamen Arbeit am Code

5.2 Aufbau und Verwaltung von GenAI-Agentenfabriken

TL;DR: Ihr braucht eine gute Möglichkeit, eure KI-Agenten zu verwalten. Eine "Agentenfabrik" kann euch dabei helfen, eure Agenten zu erstellen, einzusetzen und zu pflegen. Sie hilft euch auch, sie an euren Geschäftszielen auszurichten.

Immer mehr Unternehmen setzen KI-Agenten ein. Diese Agenten können Aufgaben automatisieren und die Entscheidungsfindung verbessern. Aber ihr braucht eine gute Methode, um sie zu verwalten, sonst kann es unübersichtlich werden.

Eine Agentenfabrik ist ein System zur Verwaltung eurer KI-Agenten. Sie unterstützt euch während des gesamten Lebenszyklus eurer Agenten, von der Erstellung bis zur Stilllegung. Sie verwendet standardisierte Prozesse und Werkzeuge für die Konzeption, Entwicklung, Bereitstellung, Aktualisierung und Stilllegung von Agenten.

Die Verwaltung dieser Lebenszyklen umfasst eine Reihe von Aufgaben:

  • Governance – das Festlegen von Regeln für die Verwendung der Agenten
  • Überwachung ihrer Leistung in Bezug auf eure Ziele
  • Versionskontrolle – Verfolgung der Änderungen an euren Agenten
  • Sicherstellen der Konformität der Agenten
  • Behandlung von Vorfällen

Ihr braucht diesen systematischen Ansatz, um eure Agenten im Griff zu behalten, das Beste aus ihnen herauszuholen und das Risiko ihres Einsatzes zu beherrschen.

Warum ihr Agentenfabriken verwenden solltet

  • Ihr könnt schnell und einfach neue Agenten erstellen und einsetzen
  • Sicherstellen, dass eure Agenten eure Geschäftsziele und ethischen Standards erfüllen
  • Reduziert Entwicklungszeit und Ineffizienzen
  • Wiederverwendung von Komponenten, um Zeit und Geld zu sparen

5.3 Sichere Agent-Laufzeitumgebungen einrichten

TL;DR: Ihr braucht eine sichere Umgebung, um eure KI-Agenten zu betreiben. Außerdem müsst ihr kontrollieren, wer Zugriff auf sie hat. Dies hilft euch, eure Daten und Systeme zu schützen.

Ihr benötigt eine spezielle Umgebung für den Betrieb eurer KI-Agenten. In dieser Umgebung erhalten eure Agenten die Ressourcen, die sie brauchen, z. B. Rechenleistung, Speicher und Zugang zu Datenquellen.

Sie enthält auch Tools, mit denen ihr eure Agenten überwachen und sicherstellen könnt, dass sie reibungslos funktionieren. Diese Tools können Leistungsüberwachungs-, Protokollierungs- und Warnfunktionen umfassen, die euch helfen, auftretende Engpässe zu erkennen.

Ihr müsst außerdem kontrollieren, wer Zugriff auf eure Agenten hat. Das könnt ihr mit der rollenbasierten Zugriffskontrolle (RBAC) erreichen. Damit könnt ihr verschiedenen Personen je nach ihren Aufgaben und Zuständigkeiten unterschiedliche Zugriffsrechte einräumen. So könnt ihr beispielsweise Entwicklern erlauben, Agenten zu ändern, aber nur Administratoren berechtigen, sie in der Produktion einzusetzen.

RBAC kann euch auch dabei helfen, den Zugriff auf sensible Daten und Arbeitsabläufe einzuschränken, sodass nur autorisiertes Personal damit arbeiten kann.

Warum Laufzeitumgebungen wichtig sind

  • Verhindert den unbefugten Zugriff auf eure Agenten und schützt sensible Arbeitsabläufe
  • Definiert klare Rollen und Berechtigungen für euer Team, um die Verantwortlichkeit durchzusetzen
  • Erweitert den Einsatz von KI-Agenten auf sichere und effiziente Weise
  • Stellt sicher, dass eure Agenten effektiv in einer kontrollierten und überwachten Umgebung laufen

6. Wohin solltet ihre von hier aus gehen?

Ihr habt viel darüber gelernt, wie ihr generative KI in eurer Softwareentwicklung einsetzen könnt. Jetzt ist es an der Zeit, aktiv zu werden. Hier sind einige Dinge, die ihr tun könnt, um loszulegen.

Erfahrt mehr über GenAI-Agenten und -Assistenten

Diese Werkzeuge sind für die moderne Softwareentwicklung unverzichtbar geworden. Ihr müsst verstehen, wie sie funktionieren und wie ihr sie in euren Arbeitsabläufen nutzen könnt. Stellt sicher, dass ihr versteht, wie sie interagieren und wie sie euch helfen können, Aufgaben zu automatisieren oder bessere Entscheidungen zu treffen.

Möglicherweise müsst ihr Agenten an verschiedenen Stellen einsetzen, z. B. in euren Geschäftssystemen oder Forschungs- und Entwicklungsprozessen. Häufig könnt ihr Assistenten aber auch zentral auf eurer IT-Hardware betreiben.

Beurteilt euren Bedarf

Schaut euch euren aktuellen Entwicklungsprozess genau an. Findet Bereiche, in denen GenAI euch helfen kann, effizienter zu werden. Das könnte die Automatisierung von Aufgaben wie das Schreiben von Dokumentationen oder die Erstellung von Testfällen sein. Oder es geht darum, die Codequalität zu verbessern oder eure Anforderungen effektiver zu verwalten.

Wählt die richtigen Werkzeuge und Plattformen für euch

Bei der Auswahl von Tools für euer Team solltet ihr einige Dinge beachten:

  • Stellt sicher, dass die Tools mit euren bestehenden Systemen funktionieren. Viele KI-Lösungen bieten APIs und Integrationen, um sie mit verschiedenen Tools und Plattformen zu verbinden. Ihr könnt beispielsweise GitHub Copilot mit verschiedenen Code-Repositories nutzen oder GitLab Duo in Multi-Cloud-Umgebungen einsetzen.
  • Bleibt flexibel, wenn sich KI-Tools weiterentwickeln. Die besten Tools von heute sind vielleicht nicht die besten von morgen. Achtet darauf, dass ihr neue Technologien problemlos übernehmen könnt.
  • Bevorzugt Tools, die Industriestandards folgen und Open-Source-Frameworks unterstützen. Diese Lösungen haben oft eine stärkere Community-Unterstützung und funktionieren in verschiedenen Umgebungen.
  • Gebt euren Entwicklern die Freiheit, effizienter und innovativer zu arbeiten. Lasst sie die Tools wählen, mit denen sie gerne arbeiten. Das hilft ihnen, ihre beste Arbeit zu leisten.

Wenn ihr diese Grundsätze anwendet, kann euer Unternehmen die Zukunft des Software-Engineerings aktiv gestalten – mit den richtigen Tools, Methoden und der passenden Denkweise, um in einer sich rasch verändernden Landschaft erfolgreich zu sein.

Dieser Leitfaden soll euch als Ausgangspunkt für eure nächsten Schritte dienen.

Findet mit unseren Experten heraus, wie KI eurem Unternehmen einen Mehrwert bieten kann