Wie KI die Zukunft des Softwareentwicklungszyklus gestaltet

3 Möglichkeiten, wie KI-gestützte Entwicklung die Entwicklerproduktivität steigert

Bevor wir uns ansehen, wie sich KI auf den gesamten SDLC auswirken kann, müssen wir uns ansehen, wie sich KI auf die Produktivität der Entwickler auswirkt.

Während die meisten davon ausgehen, dass es um die Geschwindigkeit der Projektabwicklung geht, GitHub gegraben dieser Behauptung nach. Sie fanden heraus, dass es bei der Produktivität von Entwicklern nicht nur um Geschwindigkeit geht. „Die Fähigkeit, sich auf die anstehende Aufgabe zu konzentrieren, sinnvolle Fortschritte zu machen und sich am Ende eines Arbeitstages gut zu fühlen“, so definieren Entwickler Produktivität. Oder wie GitHub es beschreibt: den Flow.

A Umfrage von McKinsey unterstreicht die Bedeutung von KI – insbesondere generativer KI – für die Produktivität und den Flow der Entwickler.

Beispielsweise kann generative KI Entwicklern helfen, Codierungsaufgaben bis zu 45 % schneller zu erledigen als ohne sie.

94 % der Entwickler stimmten zu, dass sie durch die Nutzung generativer KI im Flow waren, im Vergleich zu den 55 %, die ohne diese Technologie im Flow waren.

Es ist klar, dass KI-gestützte Ent -wicklung ist für Entwickler die Möglichkeit, im Flow zu bleiben. Dafür gibt es drei Hauptgründe: Anleitung, Unterstützung und Generierung.

1. Anleitung steigert die Produktivität

KI-gestützte Entwicklung steigert die Produktivität, indem Entwicklern integrierte intelligente Chatbots in einer IDE zur Verfügung stehen. So können Entwickler auf Informationen zugreifen, ohne ihre Umgebung verlassen zu müssen.

Damit können Entwickler den Zeitaufwand für die Suche nach Antworten verkürzen, die während der Entwicklung häufig auftauchen.

2. Unterstützung setzt Best Practices durch

KI-Entwicklerassistenten können in Echtzeit kontextbasierte Codevorschläge und automatische Vervollständigungen anbieten. Diese können den Entwicklungsprozess beschleunigen. KI-gestützte Entwicklung kann Syntax- und Logikfehler sowie potenzielle Bugs in Echtzeit identifizieren, während Entwickler programmieren.

Das Wichtigste: KI-Unterstützung kann Best Practices und Standards durchsetzen und so dazu beitragen, Geschwindigkeit, Qualität und Sicherheit zu gewährleisten.

3. Generation schafft Bandbreite

Generative KI ist die in jüngster Zeit am meisten diskutierte Art von KI und ermöglicht es Entwicklern, Code mit einer bloßen Eingabeaufforderung zu generieren. Mit dieser Fähigkeit können Entwickler manuelle, langwierige Entwicklungsaufgaben automatisieren.

Die Untersuchungen von GitHub deuten darauf hin, dass die Übernahme der „langweiligen und sich wiederholenden“ Entwicklungsarbeiten durch KI-gestützte Entwicklung die Tür zu sinnvolleren und kreativeren Problemlösungen öffnet.

KI-gestützte Entwicklung im gesamten SDLC

Beratung, Unterstützung und Förderung beziehen sich nicht nur auf die Entwicklung.

Wenn Sie die Vorteile von KI auf den Entwicklungsteil des SDLC beschränken, begrenzen Sie den Wert, den Sie durch KI erzielen können.

Sie möchten sich als Unternehmen nicht nur schneller entwickeln. Sie möchten auch schneller liefern. Das Potenzial der KI geht weit über die Programmierung hinaus und wirkt sich auf Bereiche aus wie:

• Projektmanagement
• Design
• Testen
• Einsatz
• Wartung
• Überwachung der App-Leistung
• Konfliktlösung

Die Phasen sind voller sich wiederholender Aufgaben, die sich für die Automatisierung eignen. Laut Gartner, KI-gestützte Entwicklungstools „ermöglichen es Softwareentwicklern, ihre Zeit, Energie und Kreativität auf hochwertige Aktivitäten wie die Funktionsentwicklung zu konzentrieren.“

Sie müssen KI in Ihren gesamten SDLC integrieren. Auf diese Weise können Sie eine höhere Effizienz, verbesserte Qualität und eine schnellere Markteinführung erzielen.

Sehen wir uns an, wie Anleitung, Unterstützung und Generierung auf den Rest des SDLC angewendet werden.

Anleitung erhöht das Bewusstsein und den Wissensaustausch

Unternehmen können KI nutzen, um ihre Planung und Ressourcenzuweisung zu optimieren, aber auch Projektzeitpläne vorherzusagen, potenzielle Risiken zu identifizieren und Minderungsstrategien zu empfehlen. Dies hilft Unternehmen dabei, Verzögerungen proaktiver zu minimieren.

Wenn Sie über die entsprechenden Daten verfügen, können Sie mithilfe von KI vergangene Projektdaten analysieren und Erkenntnisse und Lehren daraus ziehen. Je mehr Erkenntnisse Sie gewinnen, desto mehr kontinuierliche Verbesserungen erzielen Sie bei der Projektausführung.

Der SDLC kann eine isolierte Reise sein. Aber KI betrifft sicherlich viele Menschen auf diesem Weg.

• Entwicklungsmanager können ihre Teams mithilfe von KI besser zusammenstellen und die richtigen Kompetenzen identifizieren
• Produktbesitzer können KI nutzen, um auf der Grundlage von Benutzer- und Stakeholder-Feedback Prioritäten zu setzen
• Entwickler können Projekte mit von KI generierten Startervorlagen starten.

KI unterstützt diese Rollen, indem sie Ihnen ermöglicht, eine zentrale Wissensdatenbank zu erstellen, die die Lücken zwischen den einzelnen Abschnitten des Lebenszyklus schließt. Sie können Lösungen für häufige Probleme, FAQs und projektspezifische Informationen speichern, auf die alle Teammitglieder über den KI-Assistenten zugreifen können.

Unterstützung rationalisiert DevOps

KI ermöglicht DevOps-Teams, mehr Zuverlässigkeit, Effizienz und Agilität zu erreichen. Wie? Mit Aufgabenautomatisierung, Prozessoptimierung und Erkenntnissen. Wir sehen viele KI-gesteuerte Tools, die CI/CD-Pipelines optimieren. Dies hilft, Fehler zu reduzieren und Releases zu beschleunigen.

Mit KI können Sie im richtigen Moment liefern. Stellen Sie sich zur Unterstützung in der Iterationsphase vor, Sie verwenden KI, um eine NPS-ähnliche Umfrage zu erstellen, die den richtigen Benutzern im richtigen Moment zugestellt wird. So können Sie datenbasiertere Entscheidungen für Ihre nächsten Schritte treffen.

Unternehmen können KI zur Analyse von Betriebsdaten verwenden, um Systemausfälle vorherzusagen und zu verhindern und so eine proaktive Lösung sicherzustellen. Aus Sicht des Projekt- und Personalmanagements können Unternehmen KI zur Optimierung der Ressourcenzuweisung verwenden, um die Effizienz zu verbessern und Kosten zu senken.

Wenn es um den Erfolg mit Software geht, ist das Anwendungsportfoliomanagement ein Schlüsselfaktor. Die Ausarbeitung von Business Cases kann eine Herausforderung sein, da nicht jeder seine Ideen oder Bedürfnisse fachmännisch in einem strukturierten Business Case artikulieren kann. Schlecht ausgearbeitete Business Cases können zu verpassten Chancen führen.

Eine Möglichkeit, wie Unternehmen KI in ihren Portfolios nutzen können, besteht darin, besser strukturierte Geschäftsfälle zu erstellen, die eine Idee erfassen und sie portfolioreif machen, sodass Sie sie in ein Ergebnis umsetzen können. Wenn Sie viele Ideen haben, kann Ihnen KI auch dabei helfen, die nächstbeste Investition aus dieser Liste vorherzusagen.

Generieren Sie mehr als nur Code

Generative KI kann den SDLC revolutionieren, indem er alle seine Phasen automatisiert und verbessert. Es hat das Potenzial:

• Projektpläne erstellen
• Wireframes und Prototypen erstellen
• Designverbesserungen vorschlagen

Generative KI kann die Kommunikation zwischen Teammitgliedern in jeder Phase des SDLC erleichtern.

Beim Testen können Teams die Generierung, Ausführung und Fehlererkennung von Testfällen automatisieren. Dadurch verbessern sie die Qualität der Software und die Geschwindigkeit der Tester und QA-Experten.

Während der Bereitstellung können Sie KI verwenden, um CI/CD-Pipelines für effizientere Releases zu optimieren.

Organisationen können generative KI nutzen, um Probleme vorherzusagen, Fehlerbehebungen vorzuschlagen und Routineaufgaben zu automatisieren.

Generative KI kann User Stories für Sie generieren und optimieren. Aber nicht nur das. Stellen Sie sich eine Welt vor, in der Unternehmen diese User Stories weiterentwickeln und Datenmodelle, Benutzeroberflächen und Logik generieren können, um Softwareprojekte noch schneller zu starten.

Mit dem "Flow" gehen

Copilot von GitHub ist ein faszinierendes Beispiel dafür, was KI-gestützte Entwicklung leisten kann. 73 % der 2000 von GitHub befragten Entwickler gaben an, dass sie bei der Verwendung von Copilot besser im Flow seien. 88 % berichteten von einer schnelleren Fertigstellung von Programmierprojekten. 74 % konnten sich auf zufriedenstellendere Arbeiten konzentrieren.

Zufriedenere Entwickler sind ein Geschenk für Ihr Unternehmen … und auch für Ihre Konkurrenten. Wenn es um Ihren SDLC geht, ist es besser, früher als später auf den KI-Zug aufzuspringen.

Gartner sagt voraus dass bis 2027 50 % (vorher 5 %) der Softwareentwickler auf maschinellem Lernen basierende Codierungstools verwenden werden. Das sind eine Menge produktiver Entwickler.

Stellen Sie sich das über den gesamten SDLC vor.

Je schneller Sie Lösungen entwickeln, desto schneller beginnen diese, Mehrwert zu generieren. Das Schöne an KI-gestützte Ent -wicklung ist, dass es nicht nur der Entwicklung zugute kommen muss.

Wenn Sie über die KI-gestützte Entwicklung und Entwicklerproduktivität hinausdenken, können Sie Ihren Wert und die Time-to-Value exponentiell steigern.