Der Mensch im Mittelpunkt: Die Rolle von Entwicklerinnen und Entwicklern in einer KI-gestützten Zukunft neu definieren

In einem früheren Blogbeitrag haben wir darüber gesprochen, wie KI die Softwareentwicklung auf allen Ebenen verändert. Dieser Wandel bedeutet, dass Entwicklerinnen und Entwickler neue Kompetenzen benötigen, um effektiv zu bleiben. Tatsächlich prognostiziert Gartner, dass generative KI bis 2027 für 80 % der Beschäftigten im Engineering eine Weiterbildung erforderlich machen wird.

Was können Entwicklerinnen und Entwickler heute also tun, um die Nase vorn zu behalten? Hier sind einige Schritte, die Sie in Betracht ziehen sollten.

Schritt eins: Machen Sie KI zu einem festen Bestandteil Ihres Entwicklungsalltags.

KI soll unterstützen, nicht ersetzen. Das gilt jedoch nur für Entwicklerinnen und Entwickler, die kontinuierlich lernen und sich anpassen. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, mutig zu sein, Neues auszuprobieren und dazuzulernen. Wer sich KI-gestützten Tools verschließt, riskiert, den Anschluss zu verlieren.

Schritt zwei: Bauen Sie neue Kompetenzen für das KI-Zeitalter auf.

Auch wenn KI-Agenten mehr Aufgaben übernehmen werden, wie erwartet wird, ist die Entwicklung weiterhin auf menschliches Urteilsvermögen und menschliche Kontrolle angewiesen. Dazu gehört eine Ingenieurin oder ein Ingenieur, die oder der Folgendes kann:

• KI-Ergebnisse steuern: Dazu gehört, den Kontext und die Rahmenbedingungen einer Aufgabe zu verstehen, die Formulierung von Prompts in natürlicher Sprache zu beherrschen und sich schließlich Kompetenzen im Bereich Retrieval-Augmented Generation (RAG) anzueignen, wenn das Programmieren mit Agenten weiter an Bedeutung gewinnt.

• Von KI generierten Code überprüfen: Das KI-System, das Ihren Code generiert hat, kann auf vielfältige Weise „versagen“. Von fehlerhaften Trainingsdaten und Halluzinationen bis hin zu unzureichenden Prompts: Von KI generierter Code muss oft sorgfältig überprüft werden. Ingenieurinnen und Ingenieure müssen den Code eingehend und gründlich auf Funktionalität, Qualität und Sicherheit analysieren.

• KI-gestützte Anwendungen entwerfen: Generierter Code ist nur ein Teil des Ganzen. Ingenieurinnen und Ingenieure müssen verstehen, wie sie KI-gestützte Funktionen entwickeln, agentische Systeme orchestrieren und sich im entstehenden KI-Stack zurechtfinden. Die Branche arbeitet intensiv daran, den Zugang zu vereinfachen und auch Fachleuten ohne Data-Science-Hintergrund den Aufbau von KI-Anwendungen zu ermöglichen. Je besser Sie jedoch verstehen, wie KI funktioniert, desto besser können Sie leistungsstarke und sichere Anwendungen entwickeln.

Schritt drei: Lernen Sie gemeinsam statt allein. KI entwickelt sich rasant weiter und eröffnet neue Möglichkeiten, Software zu entwickeln und bereitzustellen.

Die Vielzahl an Einschätzungen von Influencern und Ankündigungen von Branchenanbietern ist jedoch zu groß, als dass eine einzelne Entwicklerin oder ein einzelner Entwickler sie im Blick behalten könnte. Verteilen Sie den Aufwand und fördern Sie die Zusammenarbeit, indem Sie feste Routinen für das Lernen und Experimentieren im Team schaffen:

1. Legen Sie einen Prozess fest, um neue KI-Funktionen und Tools zu priorisieren und zu prüfen.

2. Schaffen Sie einen gemeinsamen Raum, um darüber zu sprechen, was mit KI-Tools funktioniert und was nicht.

3. Legen Sie fest, welche Erkenntnisse teamübergreifend standardisiert werden sollten. Produktivitätssteigerungen sind am größten, wenn sie mit ausgereiften Engineering-Praktiken einhergehen.

4. Beginnen Sie damit, eine KI-orientierte Kultur für die Softwareentwicklung zu etablieren!

Schritt vier: Sichern Sie KI-Workflows von innen heraus ab.

Entwicklungs-Workflows verändern sich rasant. Sie benötigen eine entwicklerorientierte Anwendungssicherheit, die mit diesem Tempo Schritt hält. Dafür muss Sicherheit nahtlos in die neuen KI-Umgebungen eingebettet sein, die Entwicklerinnen und Entwickler täglich nutzen. Snyk erweitert seine Integrationen mit KI-gestützten IDEs, um Entwicklerinnen und Entwickler dort zu unterstützen, wo sie arbeiten. Den Anfang macht unsere gemeinsam entwickelte native Integration in Google Cloud Gemini Code Assist. (KI-Partner, die an einer Integration mit Snyk interessiert sind, finden weitere Informationen unter Snyk Studio.)

Die Integration mit KI-Codegeneratoren ist ein Teil der umfassenderen AI Trust Platform, die Snyk kürzlich angekündigt hat. Zu den neuen integrierten KI-Funktionen gehört Snyk Assist. Dieser KI-Assistent liefert Sicherheitsinformationen in Echtzeit, Einblicke in Schwachstellen und interaktive Lerninhalte direkt im Entwicklungs-Workflow. Außerdem steht Snyk Agent zur Verfügung. Er geht über Empfehlungen hinaus und setzt Änderungen im Namen der Nutzerinnen und Nutzer um – abhängig davon, wie viel Autonomie die Entwicklerin oder der Entwickler ihm gewährt hat. Diese Funktionen bieten Teams die Anleitung und die Schutzmaßnahmen, die sie benötigen, um in KI-Workflows sicher zu programmieren.

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