ChatGPT von OpenAI hat sch?tzungsweise innerhalb von zwei Monaten nach seiner Markteinf¨¹hrung gewonnen und ist damit die am schnellsten wachsende Verbraucheranwendung in der Geschichte der Computertechnik. Doch w?hrend die Begeisterung ungebrochen ist, bleibt die Frage, ob K¨¹nstliche Intelligenz (KI) nur ein weiterer Technologie-Hype ist, oder ob sie das "ECHTE" n?chste gro?e Ding ist?

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In den Jahren 1997-98 trug Microsoft mit Visual C++ zur Demokratisierung der Softwareentwicklung bei. Bis dahin hatten Unix und andere Sprachen das Segment dominiert, wobei die Programmierkenntnisse proportional zu den VI-Editor-Kenntnissen waren. Unter Windows konnte man nun einen freundlichen Code-Editor verwenden, der eine einfache Vorlage nutzte. Er sagte Ihnen, wo Sie anwendungsspezifische ?nderungen vornehmen mussten, kompilierte dann das Programm und Bingo, "Hello World" in einer Windows-Anwendung.

War das KI? Oder war es ein Beispiel f¨¹r die Demokratisierung der Welt der Programmierung durch die Technologie?

Zoomen Sie ins Jahr 2023, und der GitHub Copilot kann ein Programm f¨¹r Sie schreiben, das nur auf den von Ihnen eingegebenen Kommentaren basiert.

Wir haben in der Tat einen langen Weg zur¨¹ckgelegt

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Es stellt sich jedoch die Frage, wo Sie sehen, das um 2008 herum in Schwung kam und immer noch erfolgreich ist? Die meisten Programmierer nutzen auch heute noch diese n¨¹tzliche Plattform, um Antworten zu erhalten. Die Antworten werden zwar nicht einfach per Copy-Paste eingef¨¹gt, aber die Codes werden oft auf einen Notizblock kopiert, auf Originalit?t hin verbessert und dann in das Programm eingef¨¹gt.

Ob es uns nun gef?llt oder nicht, Tools wie Stack Overflow sind auch ein gutes Beispiel f¨¹r die fortschreitende Demokratisierung der Softwareentwicklung.

Auch hier gilt: Bevor wir mit dem Schreiben eines Programms beginnen k?nnen, m¨¹ssen wir die logischen Herausforderungen l?sen, die Struktur des Codes entwerfen und verschiedene andere Kriterien erf¨¹llen. Kann KI Ihnen beim Schreiben der Logik helfen? Fraglich, es sei denn, Sie wollen einfach nur "Hello World" in einer anderen Programmiersprache sagen.

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Die Erfahrung zeigt, dass KI dazu beitragen wird, die Kluft zwischen gro?artigen Programmierern, die sich die gesamte Syntax merken k?nnen, die wissen, welche Anweisung zu weniger Speicherverbrauch f¨¹hrt usw., und dem normalen Programmierer, dessen Aufgabe darin besteht, den Code irgendwie einzureichen und die Bar zu treffen, zu verringern.

Nehmen wir zur Veranschaulichung eine andere Rolle, die eines Programmmanagers. Wie kann KI den Programm-Manager bei seiner Arbeit unterst¨¹tzen?

KI kann dabei helfen, automatisierte Statusberichte zu generieren, Dashboards zu erstellen und Sie ¨¹ber den Fortschritt des Programms zu informieren. Kurz gesagt, sie kann die Arbeitsabl?ufe noch weiter automatisieren und rationalisieren und die Wahrscheinlichkeit von Redundanzen und Verz?gerungen aufgrund menschlicher Fehler verringern. Es wird jedoch immer noch eine klar definierte, von Menschen geleitete Rolle spielen.

Aber wenn Sie schon einmal Programmmanager waren, kennen Sie sicher auch das Bauchgef¨¹hl, das Ihnen sagt, dass etwas nicht stimmt. Es ist die Sache, die Sie dazu bringt, immer wieder Fragen zu stellen, die Sie dazu bringt, so lange zu schneiden und zu w¨¹rfeln, bis Sie herausfinden, was die Daten verbergen, und die Ihnen dann fast zuruft: "Ihr werdet tats?chlich in Verzug geraten, wenn ihr so weitermacht wie bisher." Und dann handeln Sie danach!

Wir sind der Meinung, dass ein Programm-Manager, der sich st?ndig Statusberichte ansehen muss, um wirklich zu wissen, dass sich das Projekt verz?gert, dem Szenario eines Cricket-Schl?gers gleicht, der in der TV-Wiederholung sieht, wie die Wickets gebrochen wurden. Wir sind zu sp?t dran.

Zwar wird die KI in der Tat dazu beitragen, den Softwarebereich zu demokratisieren, indem sie gen¨¹gend Entscheidungshilfen bereitstellt und dabei hilft, tiefe Einblicke in die Daten zu gewinnen, doch die endg¨¹ltige Schlussfolgerung wird immer noch einen menschlichen Touch erfordern.

Die Zukunft ist also trotz gegenteiliger Vorhersagen nicht so d¨¹ster.

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Durch die Nutzung des dom?nenspezifischen Large Language Model (LLM) k?nnen wir jetzt fast sofort mehrere Testf?lle und Szenarien auf der Grundlage eines bestimmten Formats und Dom?nenwissens generieren und zus?tzlich generische Automatisierungsskripte erstellen. Diese m¨¹ssen dann f¨¹r spezifische Entwurfsmuster angepasst werden, die durch die Parameter des Testautomatisierungs-Frameworks erforderlich sind.

Weitere R¨¹ckschl¨¹sse aus den Testergebnissen k?nnen von der KI gezogen werden, z. B. wie viele Tests gleichzeitig liefen, wie lange alle Ger?te gleichzeitig spielten und so weiter. Das Wissen dar¨¹ber, wo das Programm versagen wird, stammt jedoch aus dem Wissen dar¨¹ber, was in der Vergangenheit versagt hat, aus Ad-hoc-Tests und - was noch wichtiger ist - aus einem Gef¨¹hl daf¨¹r, wo die Fehler entstehen. Was wir erleben, ist das Aufkommen gr??erer Synergien zwischen Mensch und Maschine.

Studien deuten darauf hin, dass die KI als Trend trotz der Notwendigkeit menschlicher Eingriffe ihre Reichweite weiter ausbauen wird. Hei?t das, dass die KI den Job des Testers wegnehmen wird, auch wenn sie nicht mehr wegzudenken ist? Vielleicht ja.

Aber es ist nicht nur die Technologie, die den Menschen ersetzt, sondern es sind die Menschen mit dem Wissen und der F?higkeit, diese neuen L?sungen zu nutzen, die ihre Kollegen ersetzen und die n?chste Stufe der technologischen Demokratisierung vorantreiben werden.

Denn die Zukunft ist, wie die Vergangenheit gezeigt hat, wirklich denjenigen vorbehalten, die mutig genug sind, die neue Technologie anzunehmen und ihr einen Schritt voraus zu sein.