Das globale Technologieforschungsunternehmen Gartner schätzt, dass bis 2028 75 Prozent der Unternehmenssoftware-Ingenieure KI-Code-Assistenten verwenden werden, gegenüber weniger als 10 Prozent Anfang 2023.
Im dritten Quartal 2023 waren 63 Prozent der Unternehmen dabei, KI-Code-Assistenten zu testen, einzusetzen oder bereits eingesetzt zu haben, heißt es in der Umfrage unter 598 Software-Engineering-Führungskräften in großen Unternehmen.
Philip Walsh, Senior Principal Analyst bei Gartner, warnt jedoch davor, dass es bei der Steigerung der Produktivität zu einem Missverhältnis zwischen den Erwartungen der IT-Führung und der Erfahrung der Softwareteams kommen kann.
Er sagte, Anbieter, die KI-gestützte Codierungstools verkaufen, behaupteten, sie könnten die Programmiererproduktivität um bis zu 50 Prozent steigern, während ein Drittel der CIOs (34 Prozent) und Technologieführer glaubten, dass die KI-Codegenerierung ein „Game Changer“ für ihre Softwareentwicklung sein könnte Bemühungen.
„Das sind wirklich hohe Erwartungen an die Produktivitätssteigerungen dieser KI-Code-Assistenten“, sagte er.
Während die Beliebtheit von KI-Codierungstools zweifellos zunehmen wird, müssen Entwicklungsteams möglicherweise die Erwartungen ihrer Führungskräfte erfüllen … „Von den Anbietern werden sie das nicht hören.“
Doch ein genauerer Blick auf die Behauptungen der Anbieter zeigt, dass sich die Vorteile von KI-gestützten Codierungstools auf recht begrenzte Aufgaben beschränken können. Beispielsweise stützte sich eine Studie auf ein Experiment im AB-Stil, bei dem ein Team, das einen Webserver in JavaScript schrieb, gegen ein anderes Team antrat, das ebenfalls KI-Codierungstools einsetzte. Eine weitere häufige Vergleichsaufgabe sei das Schreiben eines Boilerplates für Python, sagte er.
Diese Aufgaben sind jedoch möglicherweise nicht repräsentativ für die Fähigkeiten des Tools, da es im Internet zahlreiche Trainingsdaten gibt, die zeigen, wie Programmierer die Probleme bereits angegangen sind.
Gleichzeitig machte die Codierung selbst nicht den größten Teil des Aufwands im gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus aus, sagte Walsh.
„Es gibt eine ganze Reihe von Aufgaben [bei der Softwareentwicklung], von der Planung, dem Design, der Forschung und der eigentlichen Codegenerierung und -entwicklung … dann viele Tests und Verifizierungen und dann die Bereitstellung, Konfiguration und Überwachung.“ Selbst wenn Sie [beim Codieren] eine um 50 Prozent schnellere Aufgabenerledigung erzielen, sind das nur 50 von 20 Prozent. Das bedeutet also nur eine um 10 Prozent größere Verbesserung der Gesamtzykluszeit“, sagte er.
Während die Beliebtheit von KI-Codierungstools zweifellos zunehmen wird, müssen Entwicklungsteams möglicherweise die Erwartungen ihrer Führungskräfte erfüllen.
„Sie werden es nicht von den Verkäufern hören“, sagte Walsh. „Hoffentlich werden ihre Entwickler und die technischen Leiter es ihnen sagen und sie werden zuhören. Was wir nicht empfehlen, ist eine Art Produktivitätsauftrag von oben nach unten. Das funktioniert nicht.“
Er sagte, dass Entwicklungsteams die Freiheit brauchen, die besten Anwendungsfälle herauszufinden. Sie müssen in einer Lernkultur des Experimentierens arbeiten und die Freiheit haben, auch mal zu scheitern, um das Beste aus den neuen Werkzeugen herauszuholen.
„CIOs müssen diese Kultur schaffen und ihren Mitarbeitern zuhören, aber auch Raum für Experimente und Misserfolge schaffen“, sagte er. ®
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- Quelle: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2024/04/13/gartner_ai_enterprise_code/
