Agentische KI: Entwicklungspotenzial im großen Stil

Bereits heute verändert KI die Arbeitsweise von Entwickler(inne)n. In einer Studie von GitLab gaben im Jahr 2024 39 % der DevSecOps-Expert(inn)en an, KI für die Softwareentwicklung zu verwenden, ein Anstieg von 16 % gegenüber dem Vorjahr. KI-basierte Programmierassistenten sind mittlerweile gängige Tools, die Teams dabei helfen, Code schneller zu schreiben, Codebases zu verstehen und Dokumentationen zu erstellen. Aktuell erleben wir jedoch einen großen Wandel: Es werden KI-Tools entwickelt, die nicht mehr nur als passive Helfer fungieren, sondern als aktive Partner.

Dieser Wandel von reaktiven Assistenten zu proaktiven Tools (Agents) verändert die Art und Weise, wie Entwickler(innen) Software erstellen. Agentische KI macht das Entwickeln von Software für immer mehr Leute ganz einfach. Das treibt einen Innovationsboom voran, da mehr Entwickler(innen) Software erstellen können, die Milliarden von Benutzer(inne)n erreicht. Um diese Welle der Innovation voll auszuschöpfen, ohne unnötige Risiken einzugehen, müssen Führungskräfte aber nach Lösungen für agentische KI mit starken Sicherheits- und Compliance-Leitlinien suchen.

KI-Tools vs. KI-Assistenten: Was ist der Unterschied?

Der Hauptunterschied zwischen KI-Assistenten und -Tools ist ihr Verhalten. Code-Assistenten sind reaktiv und warten darauf, dass Entwickler(innen) Fragen stellen oder Aufgaben anfordern. Sie sind zwar nützlich, um die Programmierung zu beschleunigen und den Code besser zu verstehen, aber im Entwicklungsprozess eher passiv.

KI-Tools (oder KI-Agents) hingegen verhalten sich eher wie Teammitglieder. Sie denken mit, planen und behalten den Überblick über verschiedene Aufgaben. Gleichzeitig können sie selbstständig Entscheidungen treffen, mit anderen Tools interagieren und sich an neue Situationen anpassen. Mit dem Umstieg auf Agents wird KI zu einem echten Partner bei der Softwareentwicklung.

Im Gegensatz zu Assistenten, die nur beim Schreiben von Code helfen, während Teams sich um alles andere kümmern, können KI-Agents komplexe Prozesse aktiv koordinieren, von Sicherheitsüberprüfungen bis hin zu Compliance Reviews. Ein KI-Tool für Code Reviews kann beispielsweise Code automatisch überprüfen, Probleme finden und Korrekturen vorschlagen. Während ein Assistent bei jedem Schritt menschliche Eingaben benötigt, kann ein Agent je nach den Projektzielen zwischen verschiedenen Aufgaben wechseln. Im Gegensatz zu einfachen Assistenten, die sich vergangene Interaktionen nicht merken oder aus Fehlern lernen können, sind Agents lernfähig und passen sich mit der Zeit an.

Das Spektrum der Autonomie

Einer der wichtigsten Vorteile von KI-Tools ist, dass man sie ganz einfach anpassen und bei Bedarf mit ihnen interagieren kann. Manche Agents sind sehr interaktiv, während andere im Hintergrund komplexe Aufgaben erledigen, ohne dass jemand eingreifen muss. So können Teams je nach Aufgabe und Wichtigkeit verschiedene Stufen der Überwachung festlegen.

Bei einfachen Aufgaben wie dem Zusammenfassen von Code oder dem Erstellen von Dokumentationen kann ein Agent selbstständig arbeiten und erst nach Abschluss der Aufgabe ein Teammitglied benachrichtigen. Für kritische Aufgaben, die wichtige Geschäftslogik oder vertrauliche Daten betreffen, können Teams Approval-Kontrollpunkte einrichten oder die Arbeit des Agents genau überwachen.

Dank dieser Flexibilität lässt sich die Geschwindigkeit der Automatisierung mit dem Bedarf an menschlicher Überwachung in Einklang bringen. Teams müssen sich nicht für Alles oder Nichts entscheiden, sondern können den Grad der Autonomie für verschiedene Arten von Aufgaben und Phasen des Entwicklungslebenszyklus genau anpassen.

Die Vorteile der Spezialisierung

Die heutigen KI-Programmierassistenten verwenden in der Regel ein einziges großes Sprachmodell. In Zukunft wird es aber viele spezialisierte Agents geben, die alle unterschiedliche Modelle für bestimmte Aufgaben nutzen.

Es gibt schon erste spezialisierte Agents für Aufgaben wie:

• Code-Modernisierung (Umstellung von Codebases in neuere Versionen der Programmiersprache)
• Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken
• Testgenerierung und -ausführung
• Leistungsoptimierung
• Erstellung von Dokumentationen
• Grundursachenanalyse für Pipelinefehler

Jede Aufgabe funktioniert am besten mit einem Modell, das speziell für diesen Zweck entwickelt ist. Durch diese Spezialisierung erfüllt jeder Agent seine jeweilige Aufgabe optimal, anstatt den Anspruch zu erheben, alles zu können.

Es entsteht ein Ökosystem aus spezialisierten Agents, die zusammenarbeiten und jeweils auf unterschiedlichen Sprachmodellen basieren, die für bestimmte Aufgaben ausgelegt sind. Dieser Ansatz mit mehreren Modellen verspricht bessere Ergebnisse als der Versuch, alle Entwicklungsaufgaben mit einem einzigen Allzweckmodell zu bewältigen.

Die Auswirkungen von KI-Tools in der Praxis

Aufgaben, die früher Wochen in Anspruch genommen haben, können jetzt mit KI-Tools in wenigen Stunden erledigt werden. Das Aktualisieren einer großen Java-Codebase auf eine neuere Version, was ein Team früher Wochen gekostet hat, geht jetzt mit KI-Tools viel schneller.

Noch wichtiger ist, dass KI-Tools Entwickler(inne)n helfen, ihr volles Potenzial auszuschöpfen. Indem sie Routineaufgaben an Agents abgeben, können sich Entwickler(innen) stattdessen auf das konzentrieren, was sie am besten können: komplexe Probleme lösen und neue Lösungen entwickeln. Es geht nicht darum, Entwickler(innen) durch KI zu ersetzen, sondern ihre Fähigkeiten zu erweitern und es ihnen zu ermöglichen, sich auf anspruchsvollere Aufgaben, Innovationen und kreative Arbeit zu konzentrieren, die menschliche Intuition erfordern.

Mit KI-Tools können Entwickler(innen) in einem Umfang arbeiten, der für Einzelpersonen oder Teams bisher nicht möglich war. Dadurch verlagert sich die Arbeit von reaktiven, promptbasierten Aufgaben zu proaktiven Workflows, die alle Teile der Softwareentwicklung miteinander verbinden und bei der Programmierung, Planung, dem Design, dem Testen, der Bereitstellung und der Wartung helfen.

Was du bei der Einführung von KI-Tools beachten solltest

Um für das schnelle Wachstum bei der Softwareentwicklung und beim Programmieren gerüstet zu sein, musst du als Unternehmen vorausschauend planen. Bevor du KI-Tools in deinen Prozess einbindest, solltest du diese wichtigen Bereiche bedenken:

1. Überlege dir, wie du die tatsächliche Produktivität steigern kannst, anstatt nur neue Tools und Prozesse einzuführen, die deine Teams erst lernen müssen. Durch die Einführung von agentischen KI-Workflows als Teil einer DevSecOps-Plattform kannst du Entwickler(inne)n mehr Zeit für die Wertschöpfung für Kund(inn)en verschaffen, ohne eine unkontrollierte Ausbreitung von KI zu verursachen. Die integrierten Berichte und Dashboards der Plattform helfen dir außerdem dabei, den Erfolg zu messen, damit du weißt, dass dein Team auf dem richtigen Weg ist.
2. Suche nach Lösungen, die für dein gesamtes Team nützlich sind. Die besten KI-Tools steigern die Effizienz aller, nicht nur die einiger weniger Entwickler(innen).
3. Priorisiere Sicherheit und Compliance. Immer mehr produktionsreifer Code wird von KI generiert. Daher ist eine umfassende DevSecOps-Plattform für die sichere Softwareentwicklung in großem Maßstab unerlässlich. Wenn du in einer regulierten Branche arbeitest, solltest du sicherstellen, dass dein KI-Tool strenge Sicherheits- und Datenschutzvorschriften erfüllt. Vergewissere dich, dass es offline oder in Air-Gap-Systemen funktioniert, wenn du dieses Sicherheitsniveau benötigst.
4. Suche nach Lösungen mit Kontrollmöglichkeiten für Unternehmen durch menschliche Überwachung. KI-Tools sollten klare Approval-Workflows und konfigurierbare Leitlinien bieten, die menschliche Kontrolle ermöglichen. Dieses Gleichgewicht bietet dir die Geschwindigkeit der Automatisierung bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung einer ordnungsgemäßen Governance, die für kritische Systeme und strategische Entscheidungen unerlässlich ist.

Unternehmen, die eine DevSecOps-Plattform als Komplettlösung mit automatisierten Sicherheitsscans, Compliance-Leitlinien und Standard-Workflows nutzen, sind besser gerüstet, um die Vorteile von KI-Tools ohne unnötige Risiken zu nutzen. Diejenigen ohne eine solche Plattform werden Schwierigkeiten haben, die Komplexität und Risiken von agentischer KI zu bewältigen und gleichzeitig ein sicheres und zuverlässiges Kundenerlebnis zu bieten.

Ausblick

Wir stehen erst am Anfang der Revolution der KI-Tools in der Softwareentwicklung. Mit zunehmender Reife dieser Tools werden wir eine noch bessere Zusammenarbeit zwischen menschlichen Entwickler(inne)n und KI-Tools erleben. Agents werden zu immer stärkeren Partnern bei der Softwareentwicklung werden.

In Zukunft gibt es ein großes Potenzial für die Verschmelzung von Code-Assistenten und KI-Tools. Code-Assistenten werden wahrscheinlich weiterentwickelt werden, um fortgeschrittenere Funktionen von KI-Tools zu integrieren, wie z. B. eine größere Autonomie bei der Bewältigung von Programmieraufgaben, proaktive Problemlösung innerhalb des Entwicklungsworkflows und eine tiefgreifendere Integration mit anderen Entwicklungstools und -prozessen. In zukünftigen Versionen könnten Code-Assistenten komplexere Programmieraufgaben übernehmen, die über die einfache Generierung hinausgehen, wie z. B. das autonome Debugging, Testen und sogar die Bereitstellung von Code auf der Grundlage hochrangiger Anforderungen, wodurch sie effektiv zu autonomeren „Code-Agents“ werden.

In den letzten fünf Jahrzehnten hat Software die Welt verändert, aber nur wenige Menschen verfügen über die Fähigkeiten, sie zu entwickeln. Dennoch erreichen diese wenigen Entwickler(innen) über Smartphones und das Internet Milliarden von Menschen. Stell dir eine Welt vor, in der mehr Menschen produktionsreife Software entwickeln, schützen und bereitstellen können. Agentische KI wird dies ermöglichen.

Der Übergang von passiven Assistenten zu aktiven Entwicklungspartnern ist ein großer Schritt in die Zukunft der Softwareentwicklung. Mit der Weiterentwicklung dieser spezialisierten Agents wird die Softwareentwicklung schneller, zuverlässiger und lohnender für Entwickler(innen), die mit diesen neuen KI-Partnern arbeiten.