Neue Studie zur Programmierpraxis wirft Fragen über den Einfluss von KI auf die Softwareentwicklung auf

MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – Eine neue Untersuchung beleuchtet die möglichen Auswirkungen Künstlicher Intelligenz auf die Softwareentwicklung, mit dem Fokus auf Qualität und Effizienz der Programmierung.

Softwareentwicklung ist eines der ersten Anwendungsfelder für generative Künstliche Intelligenz (KI). Tausende von großen und kleinen Unternehmen nutzen bereits Werkzeuge wie GitHub Copilot, um die Entwicklung neuer Anwendungen und Dienste zu beschleunigen.

Jedoch könnte die KI, während sie die Produktion fördert, auch nachteilig für die Gesamtqualität des Codes sein, so ein neues Forschungsprojekt von GitClear, einem Entwickleranalysewerkzeug aus Seattle.

Die Studie analysierte 153 Millionen veränderte Codezeilen, indem sie Änderungen aus dem Jahr 2023 mit vorherigen Jahren verglich, als KI für die Codegenerierung noch nicht so relevant war. Zu den Erkenntnissen gehören:

Der „Code-Umsatz“, also der Prozentsatz der innerhalb von weniger als zwei Wochen nach der Erstellung verworfenen Zeilen, ist im Steigen und wird voraussichtlich 2024 verdoppeln. Die Studie stellt fest, dass mehr Umsatz ein höheres Risiko für Fehler in der Produktion bedeutet.
Der Anteil an „kopiertem/eingefügtem Code“ steigt schneller als „aktualisierter“, „gelöschter“ oder „verschobener“ Code. „In dieser Hinsicht ähnelt die Zusammensetzung von KI-generiertem Code einem kurzfristigen Entwickler, der seine Arbeit nicht durchdacht in das größere Projekt integriert“, sagte GitClear-Gründer Bill Harding.
Laut Harding sind KI-Code-Assistenten sehr gut darin, Code hinzuzufügen, können aber zu „KI-induzierter technischer Verschuldung“ führen.

„Schnelles Code-Hinzufügen ist wünschenswert, wenn man isoliert arbeitet oder an einem ganz neuen Problem“, sagte er GeekWire. „Aber hastig hinzugefügter Code ist schädlich für Teams, die ihn später warten müssen.“

Mit anderen Worten: Mehr Quantität führt nicht immer zu besserer Qualität.

KI ist wie eine „brandneue Kreditkarte, die es uns ermöglicht, technische Schulden auf eine Weise anzuhäufen, wie wir es zuvor nie konnten“, sagte Armando Solar-Lezama, Professor am MIT, letztes Jahr dem Wall Street Journal in einer Geschichte über KI-Codierungswerkzeuge.

Der Aufstieg der KI-Codierung könnte auch Auswirkungen darauf haben, wie Ingenieure bezahlt werden.

„Wenn Ingenieursleiter Gehaltsentscheidungen auf Basis der geänderten Codezeilen treffen, schafft die Kombination aus dem und KI Anreize, die bedauerlicherweise zu vorschnell eingereichtem Code führen können“, sagte Harding.

Harding sagte, es sei schwer zu sagen, ob KI-Werkzeuge insgesamt positiv für die Softwareentwicklung seien. Er wies auf die Vorteile hin, KI für maßgeschneiderte Codeantworten zu verwenden, wie z. B. von Phind. Aber er sagte auch, dass das Lesen schlechten Codes „der kräftezehrendste Teil des Jobs“ für Entwickler sei.

Eine Studie von McKinsey im letzten Jahr fand heraus, dass ein „massiver Produktivitätsschub“ durch KI-Codierung möglich ist, aber es hängt von der Aufgabenkomplexität und der Erfahrung des Entwicklers ab. „Letztendlich, um die Codequalität zu erhalten, müssen Entwickler die Attribute verstehen, die qualitativ hochwertigen Code ausmachen, und das Werkzeug für die richtigen Ausgaben anweisen“, sagte die Studie.

Harding leitete zuvor einen eBay-Konkurrenten namens Bonanza, der letztes Jahr übernommen wurde, um das Wachstum von Alloy.dev, einem 15-köpfigen Unternehmen, das GitClear und die Notiz-App Amplenote betreibt, zu finanzieren.

Hinweis: Teile dieses Textes könnten mithilfe einer Künstlichen Intelligenz generiert worden sein.