KI hat sich schnell zu einem wichtigen Bestandteil des Technologie-Stacks von Unternehmen entwickelt. KI-basierte Produktivitätstools versprechen verbesserte Effizienz, indem sich wiederholende Programmieraufgaben automatisiert werden. Viele Unternehmen haben jedoch Schwierigkeiten damit, die Auswirkungen ihrer KI-Initiativen zu messen, und evaluieren Metriken immer wieder, um sicherzustellen, dass diese den gewünschten Geschäftsergebnissen entsprechen.
Die Produktivität von Entwickler(inne)n zu messen war schon immer schwierig – mit oder ohne KI-basierte Tools. Umfragen von GitLab haben ergeben, dass weniger als die Hälfte der CxOs zufrieden mit dem derzeitigen Ansatz ihres Unternehmens sind, wie die Produktivität von Entwickler(inne)n gemessen wird, und 36 % gaben an, dass ihre derzeitigen Methoden zum Messen der Produktivität nicht optimal sind.
Die Bewertung der Produktivität von KI-gestützter Programmierung erfordert einen differenzierteren Ansatz als herkömmliche Metriken wie die Anzahl produzierter Codezeilen, Code-Commits oder die Erledigung von Aufgaben. Der Fokus muss auf reale Geschäftsergebnisse gerichtet sein, die die Entwicklungsgeschwindigkeit, Softwarequalität und Sicherheit unter einen Hut bringen.
Hier findest du einige Schritte, mit denen Unternehmen sicherstellen können, dass sie die vollständigen Auswirkungen von KI auf ihre Software-Entwicklungsprozesse messen.
1. Klare Ziele für die Einführung von KI festlegen
Wenn Unternehmen KI in die Softwareentwicklung einführen, müssen sie klare Ziele und Metriken haben, um den Erfolg zu messen. Dazu gehören sowohl kurz- als auch langfristige Ziele, die der übergeordneten Geschäftsstrategie entsprechen. Ein kurzfristiges Ziel könnte beispielsweise sein, die Zeit für Code Reviews mithilfe KI-basierter Tools um 30 % zu senken, während ein langfristiges Ziel sein könnte, die Kundenzufriedenheitsbewertungen durch kürzere Release-Zyklen und hochwertigeren Code zu verbessern.
Darüber hinaus sollten die Entwickler(innen) beim Festlegen dieser Ziele und Metriken einbezogen werden. Entwickler(innen) wissen schließlich am besten, wie sich KI auf ihre Arbeit auswirkt, und können wertvolle Einblicke geben, wie sie die Produktivität verbessert oder eingeschränkt hat. Umfragen von GitLab haben gezeigt, dass 63 % der Entwickler(innen) erwarten, dass KI ihre Rolle in den nächsten fünf Jahren erheblich verändern wird, und 56 % sind der Ansicht, dass die Einführung von KI in den Software-Entwicklungsprozess riskant ist. Durch die Befragung von Entwickler(inne)n, wo sie Möglichkeiten für KI sehen, die ihnen helfen, und wo sie Bedenken in Bezug auf KI haben, können Unternehmen aussagekräftigere und relevantere Erfolgsmetriken erstellen, die die tatsächlichen Auswirkungen von KI auf Softwareentwicklungsteams widerspiegeln.
Außerdem ist wichtig, dass Unternehmen diese Ziele regelmäßig überdenken und neu evaluieren, während sie KI in ihre Prozesse integrieren. Die Technologie entwickelt sich schnell, ebenso wie die Geschäftsanforderungen und -prioritäten. Werden klare Ziele festgelegt, können Teams den Fortschritt nachverfolgen und bei Bedarf Anpassungen vornehmen.
2. Mehr als nur die Programmiermetriken ansehen
Produktivität ist mehr als nur die Übernahmequote oder die Anzahl der generierten Codezeilen. Entwickler(innen) verbringen mehr als 75 % ihrer Zeit mit anderen Aufgaben als der Codegenerierung. Durch einen effizienten Einsatz von KI kann daher die Zeit reduziert werden, die Entwickler(innen) für Reviews, Tests und Wartung von Code aufwenden müssen.
Um die Vorteile der KI-gestützten Softwareentwicklung voll auszuschöpfen und zu würdigen, sollten Unternehmen den Einfluss von KI auf die Produktivität (nur in englischer Sprache) und ihr Geschäftsergebnis über den gesamten Software-Entwicklungsprozess (SDLC) hinweg ganzheitlich betrachten.
Ein optimaler Ansatz vereint quantitative Daten aus dem gesamten SDLC mit qualitativen Einblicken der Entwickler(innen) zu den tatsächlichen Auswirkungen der KI auf ihre tägliche Arbeit sowie deren Einfluss auf langfristige Entwicklungsstrategien.
Eine effektive Messtechnik ist das DORA-Framework, mit dem die Performance eines Entwicklungsteams über einen bestimmten Zeitraum hinweg bewertet wird. Mit DORA-Metriken werden die Bereitstellungshäufigkeit, Vorlaufzeit für Änderungen, mittlere Wiederherstellungszeit, Änderungsfehlerrate und Zuverlässigkeit evaluiert. Diese Metriken bieten einen Einblick in die Agilität, betriebliche Effizienz und Geschwindigkeit eines Teams und sind daher ein Indikator dafür, wie gut ein Unternehmen Geschwindigkeit, Qualität und Sicherheit ausbalancieren kann.
Darüber hinaus sollten Teams Wertstromanalysen nutzen, um den gesamten Workflow vom Konzept bis zur Produktion zu untersuchen. Wertstromanalysen dienen zur kontinuierlichen Überwachung von Kennzahlen wie Abarbeitungsdauer, Bearbeitungszeit, Häufigkeit der Bereitstellung und Fehlern in der Produktivumgebung mit Schwerpunkt auf Geschäftsergebnissen anstelle der Aktionen einzelner Entwickler(innen). Dieser umfassende Ansatz sorgt für einen produktiveren und effizienteren Entwicklungsprozess.
3. Auf wachstumsbedingte Probleme vorbereiten
KI kann zwar die Codeproduktion beschleunigen, kann aber auch zum Technical Debt beitragen, wenn es dem resultierenden Code an Qualität und Sicherheit mangelt. KI-generierter Code erfordert oft mehr Zeit für Überprüfung, Tests und Wartung. So können Entwickler(innen) zwar vielleicht anfangs durch den Einsatz von KI Zeit sparen, aber diese Zeit wird dann später im Software-Entwicklungsprozess anderweitig benötigt. Darüber hinaus müssen sich die Sicherheitstemas eingehend mit den Sicherheitsschwachstellen in KI-generiertem Code auseinandersetzen, wodurch zusätzliche Zeit für solche potenziellen Probleme benötigt wird. Infolgedessen können Entwicklungs- und Sicherheitsteams KI zunächst skeptisch gegenüberstehen.
Zu Beginn sollten Teams Best Practices entwickeln, indem sie KI in Bereichen mit geringerem Risiko einsetzen, bevor sie deren Anwendungen ausweiten. Dieser vorsichtige Ansatz sorgt für eine sichere und nachhaltige Skalierbarkeit. Zum Beispiel kann KI die Codegenerierung, Testgenerierung, Syntaxkorrektur und Dokumentation erleichtern und Teams dabei helfen, Dynamik aufzubauen und Ergebnisse zu verbessern, während sie lernen, das Tool effektiver zu nutzen.
Die Produktivität kann anfänglich sinken, wenn sich Teams erst an neue Workflows gewöhnen müssen. Unternehmen sollten Teams einen Übergangszeitraum ermöglichen, um zu bestimmen, wie sie KI am besten in ihre Prozesse integrieren können.
4. KI ganzheitlich in eine DevSecOps-Plattform integrieren
Eine Möglichkeit für Unternehmen, die wachsenden Schwierigkeiten bei der Implementierung von KI in ihre Entwicklungsprozesse zu verringern, ist die Nutzung einer DevSecOps-Plattform, die KI-Funktionen – wie KI-basierte Code-Generierung, Diskussionszusammenfassungen und Erläuterung von Sicherheitslücken – während des gesamten Software-Entwicklungsprozess integriert. DevSecOps-Plattformen bieten einen zentralisierten und optimierten Arbeitsablauf für Entwickler(innen) und Sicherheitsteams, sodass sie effektiver zusammenarbeiten und potenzielle Probleme früher im Entwicklungsprozess erkennen können (nur in englischer Sprache).
KI-basierte Code-Review- und Test-Tools innerhalb einer DevSecOps-Plattform können dabei helfen, Sicherheitslücken oder Programmierfehler zu erkennen und zu beheben, bevor sie in die Produktion gelangen. Das spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch den Technical Debt und verbessert die Gesamtqualität der Software. Wenn KI-Tools Teil einer integrierten Plattform sind, können Teams auch KI mit Grundursachenanalyse kombinieren, um Fehler in CI/CD-Pipelines zu beheben und sicheren Code schneller zu veröffentlichen. Das Ziel besteht darin, das automatisierte Scannen der Codequalität und Sicherheitsscans auf den gesamten Code anzuwenden, den das Unternehmen produziert – und insbesondere auf KI-generierten Code.
Darüber hinaus können Teams die Rentabilität von KI mit den in die Plattform integrierten Analysen, die die Auswirkungen von KI auf die Produktivität messen, leicht nachverfolgen.
KI wird eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von DevSecOps-Plattformen spielen und die Zusammenarbeit von Entwicklungs-, Sicherheits- und IT-Betriebsteams neu gestalten, um die Softwareentwicklung zu beschleunigen, ohne dabei Einbußen bei Qualität und Sicherheit zu machen. Unternehmensleiter(innen) werden sehen wollen, wie sich ihre Investitionen in KI-basierte Tools auszahlen – und Entwickler(innen) sollten dieses Interesse zu schätzen wissen und die Gelegenheit nutzen, um zu zeigen, wie ihre Arbeit zu den übergeordneten Zielen des Unternehmens beiträgt.
Durch einen ganzheitlichen Ansatz, bei dem die Codequalität, die Zusammenarbeit, die nachgelagerten Kosten und die Entwicklererfahrung bewertet werden, können Teams KI-Technologien nutzen, um die menschliche Arbeit zu verbessern.
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