Da Unternehmen weiterhin generative KI in ihre Tech-Stacks integrieren, nehmen die Bedenken hinsichtlich der Sicherheit von Softwareentwicklungsrollen zu, da die Technologie in der Lage ist, Code zu generieren und auszuführen.
Die generative KI-Plattform chatgpt hält sich laut a bei mehr als 95 % aller in Stellenausschreibungen für die Softwareentwicklung angegebenen Fähigkeiten für „gut“ oder „ausgezeichnet“. Bericht vom HiringLab von Indeed, das menschliche Softwareentwickler an das Ende der KI-Nahrungskette stellt.
Technologiekenntnisse machen 82 % der Fähigkeiten aus, die in einer typischen Softwareentwicklungsstelle genannt werden, während Geschäftsbetriebsfähigkeiten – die GenAI selbst mit „gut“ bewertet – nur 7 % der Fähigkeiten in einer typischen Softwareentwicklerstelle ausmachen. Diese werden in 71 % aller Stellenausschreibungen im Bereich Softwareentwicklung erwähnt.
Doch während viele Unternehmen bereits auf KI-generierten Code setzen, liegt ChatGPT bei der Beantwortung von Softwarefragen immer noch in mehr als der Hälfte der Fälle falsch.
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Kommunikationsfähigkeiten – die GenAI selbst als „hervorragend“ bewertet – werden in fast der Hälfte (43 %) aller Stellenausschreibungen für die Softwareentwicklung erwähnt.
Im Indeed-Bericht heißt es, dass GenAI zugibt, dass es lediglich „fair“ ist, wenn es um technische Fähigkeiten und Führungsqualitäten geht – Talente, die in 20 % bzw. 12 % aller Stellenausschreibungen für die Softwareentwicklung zu finden sind.
Konzentrieren sich Stellenausschreibungen im Ingenieurwesen zu sehr auf Hard Skills?
Tony Lee, Chief Technology Officer bei Hyperscience, sagte, dass Stellenausschreibungen im Ingenieurwesen tendenziell zu stark auf Fähigkeiten in den Anforderungen eingehen, da diese am besten quantifizierbar seien.
„Es ist leicht, ein Dutzend Technologien aufzulisten und dabei die Aspekte der menschlichen Zusammenarbeit und die Bedeutung notwendiger Soft Skills im modernen Ingenieurwesen unterzubewerten – zum Beispiel die Fähigkeit, mit Designern, Produktmanagern, anderen Ingenieuren und Kunden zusammenzuarbeiten, um Probleme kreativ zu lösen.“ er erklärte.
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Es gibt einige Bereiche, in denen Lee gerne eine tiefergehende Analyse sehen würde.
„Erstens besteht darin, ChatGPT nicht das eigene Kompetenzniveau bewerten zu lassen – das scheint insgesamt ein Fehler in der Methodik zu sein“, sagte er. „Zweitens bedenken Sie die gesellschaftlichen Einschränkungen der generativen KI für diese Rollen.“
Laut Lee machen sich Entwickler zu Recht Sorgen um ihre Arbeitsplatzsicherheit, da Unternehmen auf KI setzen, um Kosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Wenn sich große Sprachmodelle (LLMs) wie ChatGPT als äußerst kompetent in den Fähigkeiten der Softwareentwicklung einstufen, kann man davon ausgehen, dass Unternehmen anfangen, über die Implementierung von KI in der Softwareentwicklung nachzudenken.
„Entwickler sollten jedoch noch nicht nach neuen Karrierewegen suchen, da der menschliche Kontakt während des gesamten Softwareentwicklungslebenszyklus immer notwendig sein wird“, sagte Lee.
Generative KI ist beispielsweise nicht in der Lage, die menschliche Kreativität und Neugier einzufangen, sodass ein Entwickler diese Lücken schließen muss.
„Von der Abschwächung möglicher Verzerrungen in Datensätzen bis hin zur Sicherstellung, dass die Trainingsdaten aktuell sind, um Modellabweichungen zu vermeiden, wird weiterhin ein Mensch auf dem Laufenden bleiben, um auch die Effizienz und Genauigkeit eines LLM sicherzustellen“, erklärte Lee.
Was GenAI für Entwickler tun kann: Übernehmen Sie alltägliche Aufgaben
Entwickler können auf generative KI zurückgreifen, um die alltäglichen, sich wiederholenden Aufgaben, die ihre täglichen Arbeitsabläufe beanspruchen, zu überarbeiten.
Durch die Automatisierung einfacher Aufgaben, wie z. B. des Testens der Codequalität, erhalten Entwickler die Zeit, sich auf technologische Innovationen zu konzentrieren.
Da die generative KI weiterhin grundlegende Aufgaben von Entwicklern übernimmt, können sie ihre „weichen“ Fähigkeiten wie Neugier, Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten verbessern.
„Indem menschliche Entwickler auf diese gleichermaßen gewünschten Eigenschaften zurückgreifen, die für ihre Rolle erforderlich sind, können sie Unternehmen einen größeren Mehrwert bieten, der über die reinen Aufgaben hinausgeht, die KI erledigen kann“, bemerkte Lee.
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Aus seiner Sicht muss die Implementierung generativer KI von oben nach unten erfolgen, was bedeutet, dass CTOs und Produktleiter für die Integration der Technologie in die Arbeitsabläufe des Entwicklerteams verantwortlich sind.
„Angesichts der Tatsache, dass CTOs häufig die Produktentwicklung, das Design und mehrere andere Aspekte des IT-Betriebs überwachen, müssen diese Änderungen von der Person eingeführt werden, die jeden Aspekt des Softwareentwicklungslebenszyklus und der Produkt-Roadmap überwacht“, sagte er.
Lee warnte davor, dass generative KI in ihrem aktuellen Zustand zwar in der Lage sei, Code zu generieren, dies aber weder deren Genauigkeit noch Qualität gewährleistet.
Derzeit besteht bei vielen KI-Modellen das Risiko einer Modelldrift, die auftritt, wenn die Trainingsdaten veraltet sind und entweder nur noch wenige Daten zur Fortführung des Trainings vorhanden sind oder die Datensätze aufgrund von Zeit-, Ressourcen- und Talentmangel nicht aktualisiert werden.
„Mit der Zeit können diese Probleme gelöst werden, und je größer und genauer die Trainingsdatensätze werden, desto besser wird die generative KI in der Lage sein, menschliche Entwickler zu unterstützen und besseren Support zu bieten“, sagte er.
Über den Autor
Nathan Eddy ist freiberuflicher Autor für ITPro Today. Er hat unter anderem für Popular Mechanics, Sales & Marketing Management Magazine, FierceMarkets und CRN geschrieben. 2012 drehte er seinen ersten Dokumentarfilm, The Absent Column. Derzeit lebt er in Berlin.
