Software-Engineering konzentriert sich in erster Linie auf sprachbasierte Aufgaben, wie das Erfassen und Analysieren von Anforderungen f¨¹r den Entwurf, die Implementierung und das Testen von Systemen. Durch den Einsatz von KI in Verbindung mit gro?en Sprachmodellen (LLMs) wird erwartet, dass der globale Ressourcenpool an effektiven Entwicklern bis 2030 um weitere 15 Millionen ansteigen wird.

Durch die Verbindung von LLMs mit KI entstanden generative KI-Tools (GenAI) wie ChatGPT von OpenAI und Gemini von Google, die riesige Informationsmengen verarbeiten und Routineaufgaben wie Texterstellung, Klassifizierung, Zusammenfassung sowie Extraktion und Analyse gro?er Datenmengen automatisieren. Doch jedes dieser LLMs von der Stange hat seine eigenen Schw?chen. Sie haben oft mit branchenspezifischen Terminologien zu k?mpfen, verf¨¹gen nicht ¨¹ber ein kontextbezogenes Verst?ndnis und weisen inh?rente Verzerrungen durch ihre Trainingsdaten auf. Diese Einschr?nkungen sind besonders in der Softwareentwicklung eine Herausforderung, wo Genauigkeit und Pr?zision f¨¹r eine zeitnahe und effiziente Projektdurchf¨¹hrung entscheidend sind.

Daher werden in der Softwareentwicklung ma?geschneiderte LLMs ben?tigt, um technische Spezifikationen besser zu interpretieren und Fehler und Kosten¨¹berschreitungen in der Entwicklung deutlich zu reduzieren, die Kommunikation zwischen den Teams zu rationalisieren und die Projektlaufzeiten zu beschleunigen.

91Ô­´´

Ma?geschneiderte LLMs k?nnen Softwareingenieuren dabei helfen, ihre Arbeitsabl?ufe und ihre Produktivit?t zu optimieren, z. B. bei der Ideenfindung und Anforderungserhebung, dem Softwaredesign und der Architektur, der Codegenerierung sowie der Qualit?tssicherung, dem Testen und der Validierung.

Ideenfindung und Anforderungsermittlung

In den Anfangsphasen der Softwareentwicklung, insbesondere w?hrend der Ideenfindung und Anforderungserhebung, kommt den Entwicklern die wichtige Aufgabe zu, die spezifischen Bed¨¹rfnisse und Funktionalit?ten eines Softwareprodukts zu definieren und zu sammeln. Diese Phase ist von entscheidender Bedeutung, da hier abstrakte Ideen in detaillierte, umsetzbare Pl?ne und Spezifikationen umgewandelt werden, die die Grundlage f¨¹r das gesamte Projekt bilden. Leider ist es auch diese Phase, in der die meisten Softwareprodukte scheitern.

In einer Umfrage aus dem Jahr 2023 gaben Entwickler an, dass KI-Tools mit angepassten LLMs ihre Programmierf?higkeiten verbessert haben, was zu einer h?heren Produktivit?t in ihrem Arbeitsalltag gef¨¹hrt hat. Ein solches robustes Enablement reduziert potenzielle Fehler, die h?ufig durch unklare, veraltete oder schlecht auf die technischen F?higkeiten und Gesch?ftsziele abgestimmte Anforderungen entstehen.

In einem Managementsystem f¨¹r das Gesundheitswesen k?nnte ein benutzerdefiniertes LLM beispielsweise sicherstellen, dass die technischen Anforderungen die komplexen gesetzlichen Anforderungen und spezifischen Protokolle des Gesundheitswesens genau widerspiegeln. Es kann auch dazu veranlasst werden, Fragen zu stellen, um L¨¹cken in den Systemspezifikationen zu erkennen und zu schlie?en. Auf diese Weise kann LLM die Kluft zwischen technischen Teams und Experten im Gesundheitswesen ¨¹berbr¨¹cken und so das Risiko von kostspieligen Fehlern oder Konflikten bei den Anforderungen erheblich verringern.

Softwareentwurf und -architektur

Softwaredesign und -architektur sind kritische Komponenten des Softwareentwicklungsprozesses und bilden die Grundlage f¨¹r die Funktionalit?t, Leistung und Qualit?t des Endprodukts. LLMs k?nnen in Echtzeit bei der Konzeption und Planung komplexer Systeme helfen. Sie k?nnen auch darin geschult werden, gr¨¹ndliche ?berpr¨¹fungen der Gesamtarchitektur durchzuf¨¹hren, um potenzielle Designfehler, Skalierbarkeitsprobleme und Abweichungen von Best Practices zu identifizieren und Verbesserungsvorschl?ge zu unterbreiten.

Code-Generierung

Eine h?ufige Herausforderung bei der Softwareentwicklung ist die unzureichende Nutzung von Codes und die Wiederholbarkeit innerhalb von Teams, selbst wenn sie an ?hnlichen Funktionen arbeiten. Dies f¨¹hrt oft zu unn?tiger Code-Duplizierung, was den Zeit- und Ressourcenaufwand f¨¹r Aspekte wie Qualit?tssicherung, Tests und Sicherheit in die H?he treibt. Solche sich wiederholenden Arbeiten belasten nicht nur die Ressourcen, sondern behindern auch die Effizienz, so dass schlankere Entwicklungsverfahren erforderlich sind.

Ma?geschneiderte LLM-Tools wie GitHub Copilot und Amazons Code Whisperer definieren die Produktivit?t neu, indem sie Routineaufgaben automatisieren und Code effektiver und sicherer generieren als herk?mmliche Plattformen. Der Einsatz dieser Tools f¨¹r die methodische Wiederverwendung von Code hat zu einer erheblichen Reduzierung von Zeit und Aufwand um 35-40 % gef¨¹hrt. Dies f¨¹hrte zu erheblichen Kosteneinsparungen, optimierten Abl?ufen und einer Beschleunigung der Produktentwicklung bis zur Marktreife.

Qualit?tssicherung, Tests und Validierung

Da Softwareprojekte immer umfangreicher und komplexer werden, kann die Bedeutung von Code-Reviews f¨¹r die Aufrechterhaltung der Qualit?t und Integrit?t der Codebasis nicht hoch genug eingesch?tzt werden. Es werden benutzerdefinierte LLMs implementiert, um die Codequalit?t automatisch zu bewerten, Fehler zu identifizieren und Empfehlungen auszusprechen. Bei der Testautomatisierung generieren diese Sprachmodelle Testf?lle direkt aus Anforderungsdokumenten.

Da diese Modelle mit OEM-spezifischen Daten weiter verfeinert werden, versprechen sie eine Verbesserung der Genauigkeit, Konsistenz und Testabdeckung. Diese Fortschritte deuten auf eine Zukunft hin, in der der gesamte Entwicklungsprozess durchg?ngig automatisiert wird, was nicht nur zu Kosten- und Zeiteinsparungen, sondern auch zu einer verbesserten Qualit?t und Zuverl?ssigkeit der Softwareprodukte f¨¹hrt.

91Ô­´´

Die Softwareentwicklung ist nicht der einzige Bereich, der von ma?geschneiderten LLMs profitieren kann. Verschiedene Branchen erfordern eine Reihe komplexer Sprachaufgaben wie Datenanalyse, Designoptimierung, Dokumentation und Kommunikation. Benutzerdefinierte LLMs k?nnen solche Prozesse automatisieren und verbessern, was zu Verbesserungen bei Qualit?t, Leistung und Innovation f¨¹hrt.

Durch die Nutzung des Potenzials benutzerdefinierter LLMs k?nnen Branchen eine beispiellose Effizienz, Pr?zision und Innovation erreichen und ihre Betriebslandschaft grundlegend ver?ndern.