Künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) sind aus der Softwareentwicklung nicht mehr wegzudenken und werden von DevSecOps-Teams auf vielfältige Weise eingesetzt, um Zeit zu sparen und die Produktivität und Effizienz zu steigern.
Hier sind einige Möglichkeiten, wie Entwicklungs-, Sicherheits- und IT-Betriebsteams KI in ihre DevOps-Prozesse integrieren können.
9 Möglichkeiten, wie DevSecOps-Teams KI nutzen
1. In der Dokumentation mithilfe von Chatbots Fragen stellen
Um schneller Antworten zu finden und Kontextwechsel zu reduzieren, können DevSecOps-Teams KI-basierte Chatbots verwenden, um Fragen zu stellen und relevante Antworten in Echtzeit aus der Dokumentation oder anderen großen Textmengen zu erhalten. Anstatt die IDE oder Plattform zu verlassen, in der sie Code schreiben und bereitstellen, um im Internet zu suchen, können Entwickler(innen) einem integrierten Chatbot eine Frage stellen und eine präzise Antwort erhalten, ohne ihren Flow zu unterbrechen.
2. Tests und Testdateien vorschlagen
Entwickler(innen) können KI verwenden, um sich direkt im Merge Request Tests vorschlagen und Testdateien für ihren Code generieren zu lassen. So können sie ihre Tests verbessern, sicherstellen, dass sie eine angemessene Testabdeckung für ihre Änderungen haben, und die Zeit reduzieren, die sie mit dem Schreiben und der Planung von Tests verbringen müssen.
3. Codeänderungen zusammenfassen
Bei der Erstellung eines Commit oder Merge Request können Entwickler(innen) KI verwenden, um eine schriftliche Zusammenfassung der Codeänderungen zu erstellen. Dadurch können Entwickler(innen) Zeit sparen, wenn sie Änderungen vornehmen und um Code Reviews bitten. KI kann auch den Prüfer(inne)n des Codes helfen, Zeit zu sparen – und wahrscheinlich auch eine bessere Review zu liefern –, indem sie ihnen mehr Kontext zu den vorgenommenen Änderungen bietet, bevor sie sich mit dem Code befassen.
4. Vorschläge erhalten, wer den Code überprüfen kann
Die Code Review ist ein wichtiger, aber manchmal frustrierender und zeitaufwändiger Prozess – vor allem, wenn nicht gleich beim ersten Mal die richtige Person als Prüfer(in) angefragt wird.
Durch die Betrachtung der Codeänderungen und des Mitarbeiterdiagramms des Projekts kann KI automatisch jemanden vorschlagen, der schneller und qualitativ hochwertigeres Feedback geben und potenzielle Probleme erkennen kann. KI kann auch Zeit sparen, indem sie ein anderes Teammitglied zur Überprüfung des Codes vorschlägt, wenn die vorgeschlagene Person nicht antwortet oder ihre Review nicht ausreicht.
5. Diskussionen zusammenfassen
Wenn Diskussionen langwierig oder kompliziert werden, können Teams KI verwenden, um alle Kommentare in einem Ticket zusammenzufassen. So können alle auf den gleichen Stand gebracht werden und den Status eines Projekts sowie die nächsten Schritte effizient nachvollziehen, was zu einer reibungsloseren Zusammenarbeit und schnelleren Ergebnissen führt.
6. Code vorschlagen
KI-basierte Codevorschläge (nur in englischer Sprache verfügbar) können Entwickler(inne)n dabei helfen, Code effizienter zu schreiben, indem sie ihnen während der Entwicklung direkt in ihrer IDE Code vorschlagen. Entwickler(innen) können KI verwenden, um Codeblöcke zu vervollständigen, Logik für Funktionsdeklarationen zu definieren und zu generieren, Unit-Tests zu generieren, allgemeinen Code wie Regex-Muster vorzuschlagen und vieles mehr. Diese Funktionen können Entwickler(innen) sicherlich effizienter machen. Da aber laut unserer Studie weniger als 25 % ihrer Zeit für die Codeentwicklung aufgewendet wird, ist dies nur ein Teil des Puzzles.
7. Die Funktion eines Teils des Codes erklären
Entwickler(innen) – und andere Mitglieder des DevOps-Teams – können KI nutzen, um schnell zu erfahren, was ein Codeabschnitt bewirkt und warum er sich so verhält, wie er sich verhält, ohne ihren Workflow zu verlassen.
KI-generierte Codeerläuterungen können besonders für Entwickler(innen) hilfreich sein, die versuchen, Code zu verstehen, der von anderen erstellt wurde oder in einer Sprache geschrieben ist, mit der sie weniger vertraut sind. Laut unserer Studie verbringen Entwickler(innen) 13 % ihrer Zeit damit, die Funktionsweise von Code zu verstehen, sodass die Zeitersparnis hier wirklich etwas bewirken kann.
8. Sicherheitslücken im Code zusammenfassen
Eine neu entdeckte Sicherheitslücke zu verstehen und zu wissen, wie man sie behebt, ist nicht trivial, aber KI-basierte Sicherheitstools können diesen Vorgang einfacher und effizienter machen. Eine KI-generierte Zusammenfassung einer Sicherheitslücke hilft Entwickler(inne)n und Sicherheitsexpert(inn)en, die Sicherheitslücke zu verstehen, zu erkennen, wie sie ausgenutzt werden könnte, und herauszufinden, wie sie zu beheben ist. Einige KI-basierte Tools können sogar einen Vorschlag zur Schadensbegrenzung mit Beispielcode liefern. Dies kann Teams dabei helfen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen und -risiken (nur in englischer Sprache verfügbar) mit weniger Aufwand zu vermeiden.
9. Produktivitätsmetriken prognostizieren
Mithilfe von KI können führende Softwareunternehmen Produktivitätsmetriken – wie die Häufigkeit der Bereitstellung – prognostizieren oder vorhersagen, um Trends und Anomalien im gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu erkennen. Diese umsetzbaren Erkenntnisse können Teams dabei helfen, Änderungen zur Verbesserung ihrer Effizienz und ihrer DevSecOps-Prozesse umzusetzen.
Die Vorteile des Einsatzes von KI in der Softwareentwicklung
DevSecOps-Teams nutzen KI – oder planen den Einsatz von KI –, um zahlreiche Aufgaben zu bewältigen, darunter:
- Verbesserung der Effizienz ihres Lebenszyklus der Softwareentwicklung
- Verkürzung der Bearbeitungszeiten
- Optimierung von Compliance-Prüfungen
- Steigerung der Mitarbeiterproduktivität
- Verbesserung der Sicherheitslage
- Verbesserung der Codequalität
- Steigerung der Kundenzufriedenheit
- Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit und der Entwicklererfahrung
- Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Teams
- Verbesserung der Anwendungsleistung
- Automatisierung sich wiederholender Aufgaben
- Senkung der Betriebskosten
- Reduzierung von Kontextwechseln und kognitiver Belastung
- Reduzierung menschlicher Fehler
- Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeiter
- Unterstützung der Mitarbeiter beim Erlernen neuer Programmiersprachen
Vermeidung von Datenschutz- und Sicherheitsproblemen
Die Integration von KI in den Softwareentwicklungsprozess bietet zwar zahlreiche Vorteile, doch es ist wichtig, sich der potenziellen Risiken sowie der häufigsten Probleme und Hindernisse bewusst zu sein.
Laut unserer Umfrage waren Datenschutz, Sicherheit und mangelnde Vertrautheit mit KI-gesteuerten Lösungen häufige Hindernisse, auf die die Befragten bei der Implementierung von KI im Software-Entwicklungsprozess gestoßen sind oder mit denen sie rechnen. Am häufigsten wurden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit geäußert (34 %), gefolgt von fehlenden Fachkenntnissen (31 %) und mangelndem Wissen über KI (30 %).
Führungskräfte sollten sicherstellen, dass KI-Implementierungen die etablierten Datenschutz- und Sicherheitsstandards erfüllen. Dazu gehört die Integration von Checks and Balances im Bereich Compliance während des gesamten KI-Lebenszyklus, um vertrauliche Daten zu schützen und das Vertrauen der Benutzer(innen) zu wahren. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass KI-Tools eingesetzt werden, die transparent darüber informieren, wie ihre ML-Modelle die Daten deines Unternehmens nutzen.
Lerne GitLab Duo kennen
Alle oben genannten Funktionen – von Codeerläuterungen bis hin zu Testvorschlägen – sind Teil von GitLab Duo, der Suite von KI-Funktionen, die in die DevSecOps-Plattform von GitLab integriert sind. GitLab Duo unterstützt DevSecOps-Teams dabei, die Effizienz zu steigern, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und Kontextwechsel zu verhindern, und zwar mit KI-unterstützten Workflows in jeder Phase des Software-Entwicklungsprozesses – und das alles in einer einzigen Anwendung.
Erfahre, warum GitLab ein Leader im Gartner® Magic Quadrant™ 2024 für KI-Programmierassistenten ist.> Zum Bericht
Frequently asked questions
Wichtigste Erkenntnisse
- Der Einsatz von KI in DevSecOps-Workflows steigert die Effizienz und Produktivität erheblich, indem sich wiederholende Aufgaben automatisiert, Kontextwechsel reduziert und intelligente Unterstützung bereitgestellt werden.
- KI-Tools können die Qualität und Sicherheit von Code verbessern, indem sie Vorschläge in Echtzeit machen, potenzielle Bedrohungen zusammenfassen und Strategien zur Fehlerbehebung bereitstellen.
- Unternehmen sollten Strategien entwickeln, die sich mit Fragen des Datenschutzes, des geistigen Eigentums und der Datensicherheit befassen, und sicherstellen, dass KI-Implementierungen rechtliche und ethische Standards erfüllen.
