Die Weiterentwicklung des Software Engineerings: Die Auswirkungen von generativer KI

Software spielt in modernen Unternehmen eine wichtige Rolle, ob sie nun in Unternehmensanwendungen oder Produkte integriert ist.

Die ultimative Herausforderung für Softwareentwicklungsunternehmen bestand schon immer darin, qualitativ hochwertige Software schnell genug zu veröffentlichen, um mit der wachsenden steigenden Nachfrage Schritt zu halten.

Im Laufe der Jahre haben sich Produktivität und Qualitätsstandards durch die Einführung neuer Methoden und Technologien stetig verbessert. Agile und kontinuierliche produktzentrierte Ansätze, Automatisierung, Open-Source-Ökosysteme, Cloud-Native und Composable Software-Architekturen, DevOps und Low-Code/No-Code-Entwicklung wurden eingeführt. Jeder dieser Ansätze baut auf den Fortschritten der vorangegangenen Iterationen auf.

Doch die Nachfrage nach einer schnelleren Time-to-Value und einer besseren Kosteneffizienz nimmt weiter zu. Dies führt dazu, dass Softwareunternehmen darum kämpfen müssen, die erwartete Geschwindigkeit und Qualität zu erreichen und gleichzeitig die technischen Schulden und Kosten zu kontrollieren. Die Branche hat sich darauf konzentriert, den nächsten wichtigen Schritt zu identifizieren.

In diesem PoV untersuchen wir das Potenzial von generativer KI im gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung, analysieren ihren Einfluss auf Softwareentwicklungsteams und beschreiben wirksame Strategien zur Förderung eines transformativen Wandels in der Softwareentwicklung.