Im Bereich der Softwareentwicklung wurden generative KI-Technologien ursprünglich mit großem Optimismus betrachtet. Doch eine kürzlich von Bain & Company veröffentlichte Technologiebericht zeigt, dass die Effizienzsteigerungen in diesem Bereich nicht signifikant sind. Der Bericht weist darauf hin, dass obwohl zwei Drittel der Softwareunternehmen bereits generative KI-Tools eingeführt haben, die tatsächliche Nutzung durch Entwickler niedrig ist. Teams, die diese KI-Helfer nutzen, berichten nur über eine Effizienzsteigerung von etwa 10 bis 15 Prozent.
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Ein weiteres besorgniserregendes Detail ist, dass eine Studie des gemeinnützigen Forschungsinstituts Model Evaluation and Threat Research (METR) zeigt, dass KI-Programmierungstools die Arbeit der Entwickler tatsächlich verlangsamen. Dies liegt daran, dass Entwickler Zeit benötigen, um Fehler zu überprüfen und zu korrigieren, die von der KI erzeugt wurden. Daher ist Bain der Ansicht, dass die gesparte Zeit nicht effektiv in höhere Wertschöpfung umgewandelt wird.
Der Bain-Bericht weist darauf hin, dass die frühen Anwendungen der KI hauptsächlich auf die Beschleunigung der Code-Erstellung abzielten, doch das Schreiben und Testen des Codes stellt nur 25 bis 35 Prozent des gesamten Entwicklungsprozesses dar. Daher ist es nicht ausreichend, nur die Effizienz dieses Schritts zu steigern, um die Markteinführungszeit zu verkürzen. Stattdessen könnte der wahre Wert der generativen KI darin bestehen, über den gesamten Lebenszyklus der Entwicklung hinweg angewandt zu werden, von der Identifizierung der Anforderungen über die Planung und Gestaltung bis hin zu Tests, Bereitstellung und Wartung.
Zurzeit erwähnt der Bericht ein neues Konzept namens „Autonome KI“. Generative KI wurde bisher oft als intelligenter Assistent betrachtet, doch mit der technologischen Entwicklung wird die autonome KI in der Lage sein, mehrere Schritte des Entwicklungsprozesses mit minimalem menschlichen Eingriff zu verwalten. Bain nennt beispielsweise Cognition’s Devin als KI „Software-Ingenieur“, der angeblich in der Lage ist, vollständige Anwendungen anhand von natürlichsprachlichen Anweisungen zu erstellen. Allerdings zeigten frühere Tests, dass Devin bei der Ausführung von Aufgaben schlecht abschnitt und nur drei von 20 Aufgaben erfolgreich löste.
Außerdem weist Bain darauf hin, dass Unternehmen bei der Einführung generativer KI auf mehrere Hürden stoßen. Erstens fehlt es an klaren Richtlinien der Führungsebene, was dazu führt, dass Projekte leicht blockiert werden. Zweitens haben einige Ingenieure Misstrauen gegenüber KI und befürchten, dass sie ihre Arbeitswerte untergräbt. Zwei Drittel der Unternehmen gaben an, dass es am schwierigsten sei, die Mitarbeiter dabei zu unterstützen, ihre Arbeitsweisen zu verändern.
Um generative KI effektiv nutzen zu können, empfiehlt Bain, dass Unternehmen umfassende Prozessneuorganisationen durchführen und die KI nahtlos in jeden Schritt der Softwareentwicklung integrieren. Nur wenn Unternehmensführer klare Ziele festlegen und sicherstellen, dass die Investition rentabel ist, können Unternehmen wirklich von generativer KI profitieren.
Kernpunkte:
🔍 Die Effizienzsteigerung durch generative KI im Softwareentwicklungssektor ist begrenzt und beträgt nur 10 bis 15 Prozent.
🚧 KI-Programmierungstools verlangsamen die Entwickler, da sie Zeit benötigen, um Fehler zu überprüfen und zu korrigieren.
📈 Unternehmen müssen den gesamten Softwareentwicklungsprozess grundlegend umgestalten und die KI nahtlos in alle Phasen integrieren, um echte Effizienzsteigerungen zu erzielen.
