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Künstliche Intelligenz in der Softwareentwicklung: Effizienzsteigerung durch KI-gestützte Dokumentation

Wie Künstliche Intelligenz den Dokumentationsprozess in der Softwareentwicklung revolutioniert und Unternehmen zu mehr Effizienz, Konsistenz und Zeitersparnis verhilft.

31. Oktober 2024

Pedro Castelo Branco Lourenço

Solution Architect

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Minuten

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KI-gestützte Dokumentation beschleunigt und vereinfacht den Softwareentwicklungsprozess

In der Softwareentwicklung stehen viele Unternehmen heutzutage vor der Herausforderung, umfassende und stets aktuelle Dokumentationen zu erstellen. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier eine innovative Lösung, um diese zeitaufwendigen und oft vernachlässigten Prozesse zu optimieren. Erfahren Sie, wie KI-gestützte Softwaredokumentation den Entwicklungsprozess beschleunigen und vereinfachen kann.

Warum ist Dokumentation in der Softwareentwicklung wichtig?

Softwaredokumentation ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Entwicklungsumgebung. Sie bietet den Rahmen für zukünftige Weiterentwicklungen, Fehlerbehebungen und ermöglicht eine effiziente Zusammenarbeit im Team. Doch die Realität sieht oft anders aus:

Veraltete oder fehlende Dokumentation: Viele Projekte leiden unter mangelnder oder nicht existenter Dokumentation.
Zeitintensive Erstellung: Die manuelle Erstellung hochwertiger Dokumentationen kostet Zeit und Ressourcen.
Schwierige Nachverfolgung von Code-Änderungen: Besonders in größeren Teams ist es eine Herausforderung, alle Änderungen und deren Auswirkungen effizient zu dokumentieren.

Die Lösung: KI-gestützte Dokumentation

Mit AI Impact bietet GFT eine Lösung, die den gesamten Dokumentationsprozess durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Softwareentwicklung automatisiert. AI Impact kann dabei in bestehende Entwicklungsumgebungen integriert werden, um den Dokumentationsaufwand drastisch zu reduzieren.

Wie funktioniert KI-gestützte Dokumentation?

AI Impact nutzt Large Language Models (LLMs) wie GPT-4, Claude, Gemini sowie lokal gehostete Modelle wie Llama, Mistral oder Mixtral, um Code zu analysieren und automatisch Dokumentationen in verständlicher Sprache zu generieren. Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt auch für eine konsistente und stets aktuelle Dokumentation. Das Tool wird direkt in den Software Development Lifecycle (SDLC) integriert und ermöglicht es, die Dokumentation bei jedem neuen Release oder jeder Code-Änderung automatisch zu aktualisieren.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Chain of Thoughts, einem Ansatz, bei dem große Aufgaben in kleinere Abschnitte unterteilt werden, um präzisere Ergebnisse zu erzielen. Das bedeutet, dass auch umfangreiche Programme in kleinen Schritten dokumentiert werden, ohne dass Informationen verloren gehen.

Durch den Einsatz verschiedener Methoden zur Gewinnung von Erkenntnissen aus dem Quellcode ermöglicht AI Impact nicht nur die Generierung wertvoller Dokumentation auf Dateiebene, sondern auch auf hoher architektonischer Ebene. Dadurch kann die Dokumentation auf die Bedürfnisse unterschiedlicher Zielgruppen, wie Entwickler, Architekten oder andere Stakeholder, zugeschnitten werden. Darüber hinaus wird die Nutzung der Dokumentation nicht nur im traditionellen Format unterstützt, sondern auch über eine moderne Chatbot-Schnittstelle. Das erhöht die Effizienz beim Auffinden der benötigten Informationen erheblich und verbessert den Zugang zu relevanten Inhalten.

Release Notes erstellt mit AI Impact bestehend aus vier Oberkategorien mit jeweils mehreren Unterkategorien. — Beispiel: Release Notes

Beispiel: Release Notes

Chain of Thoughts erstellt mit AI Impact, der größere Aufgaben in kleine Abschnitte unterteil dargestellt in einem Diagramm. — Der Chain of Thoughts Ansatz unterteilt große Aufgaben in kleinere Abschnitte

Der Chain of Thoughts Ansatz unterteilt große Aufgaben in kleinere Abschnitte

Das Kontextdiagramm veranschaulicht die Kernkomponenten des GFT AI Impact Job Systems und ihre Interaktionen. Der BaseJob ist die zentrale Komponente, die Prozessoren (IProcessor) ausführt, Arbeitsbereichselemente (IWorkspace) verwaltet und Dienste wie IPromptService und ILlm für LLM-Interaktionen nutzt. BaseJobRequest initiiert den Job, während BaseJobResponse die Ausführungsergebnisse festhält. Die IJob-Schnittstelle definiert das Verhalten von BaseJob. — Dokumentation erstellt mit AI Impact

Dokumentation erstellt mit AI Impact

Vorteile der KI-gestützten Dokumentation

Die Vorteile der Automatisierung durch künstliche Intelligenz sind vielfältig. Besonders im Hinblick auf die Softwareentwicklung bietet die KI-gestützte Dokumentation einen großen Mehrwert:

Zeitersparnis: Die manuelle Erstellung von Dokumentationen kann viel Zeit beanspruchen. Mit AI Impact werden Dokumentationen automatisch erstellt und aktualisiert.
Konsistenz: Der Einsatz von KI stellt sicher, dass alle Dokumentationen nach einem einheitlichen Format sowie gemäß den spezifischen Coding- und Dokumentationsrichtlinien des Unternehmens erstellt und aktualisiert werden.
Stets aktuelle Dokumentation: Änderungen im Code werden sofort erfasst und die Dokumentation automatisch angepasst.
Verbesserte Fehlererkennung: KI erkennt mögliche Inkonsistenzen im Code und gibt Verbesserungsvorschläge.
Effizientes Onboarding: Neue Entwickler haben direkten Zugang zu einer umfassenden, verständlichen Dokumentation, was den Einarbeitungsprozess beschleunigt.

Praxiseinsatz von AI Impact in der Softwareentwicklung

AI Impact ist vielfältig einsetzbar, wie beispielweise für Release Notes, Quellcode-Dokumentation und Fehlerüberprüfung. So bietet das Tool eine Automatisierung von Release Notes, bei der alle Änderungen im Code automatisch erfasst und zusammengefasst werden. Ein weiteres Highlight ist zudem der Code Dialogue Chatbot, der Entwicklern ermöglicht, direkt Fragen zur Dokumentation zu stellen und sofortige Antworten zu erhalten.

Die Integration von KI in den Entwicklungsprozess erhöht nicht nur die Effizienz, sondern verbessert auch die Qualität der Dokumentation. Das System erkennt Änderungen im Code, erstellt Diagramme und beschreibt den Code in leicht verständlicher Sprache. Diese Automatisierung stellt sicher, dass kein Detail übersehen wird und spart wertvolle Zeit. Sequenzdiagramme in AI Impact veranschaulichen beispielsweise die Interaktion verschiedener Systemkomponenten.

Das Bild zeigt ein Prozessablaufdiagramm im GFT AI Impact System. Es stellt den Ablauf der Verarbeitung von Aufgaben (Items) dar, beginnend mit dem Startpunkt, gefolgt von der Bedingung „JobHasProcessorItemsToProcess“, die entscheidet, ob Prozessoren zum Verarbeiten vorhanden sind. Der Prozess verzweigt sich dann in zwei mögliche Pfade: Entweder wird der nächste Prozessor aufgerufen oder der Prozess endet. — Durch den Code-Dialogue Chatbot können Nutzer mit der Dokumentation in natürlicher Sprache interagieren.

Durch den Code-Dialogue Chatbot können Nutzer mit der Dokumentation in natürlicher Sprache interagieren.

Das Bild zeigt ein Integrationsszenario für die Ausführung und Verarbeitung von Aufgaben (Job Execution and Processing) in einem Systemarchitekturdiagramm. Es stellt den Ablauf von Interaktionen zwischen verschiedenen Systemkomponenten dar, darunter BaseJobRequest, BaseJob, IProcessor, IWorkspace, IPromptService, ILlm und BaseJobResponse. Die Pfeile verdeutlichen den Prozessfluss: Von der Initiierung der Aufgabe durch BaseJobRequest über die Ausführung in BaseJob, das Abrufen von Eingabeaufforderungen (Prompts) durch IPromptService, die Interaktion mit ILlm für eine Rückmeldung und schließlich die Erfassung der Ergebnisse in BaseJobResponse. — Sequenzdiagramme stellen die Interaktion zwischen verschiedenen Systemkomponenten dar.

Sequenzdiagramme stellen die Interaktion zwischen verschiedenen Systemkomponenten dar.

So starten Sie mit KI-gestützter Dokumentation

GFT bietet Unternehmen eine klar strukturierte Vorgehensweise für die erfolgreiche Einführung von KI-gestützter Dokumentation. Der Einsatz von AI Impact wird in drei Schritten konzipiert und durchgeführt:

Bedarfsermittlung und Business Case: Zunächst erfolgt eine Bedarfsermittlung und die Erstellung eines Proof of Concepts (PoC).
Planung: Eine Analyse des Entwicklungsprozesses (SDLC) und die Erstellung einer Roadmap werden durchgeführt, um KI gezielt in die Prozesse zu integrieren.
Implementierung: AI Impact wird in die bestehenden Systeme integriert und getestet.

Fazit: Künstliche Intelligenz als Game Changer in der Softwareentwicklung

Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Softwareentwicklung eröffnet neue Möglichkeiten, den gesamten Entwicklungsprozess effizienter und sicherer zu gestalten. Besonders bei der Dokumentation bietet KI einen enormen Mehrwert. Durch die Automatisierung von zeitaufwändigen Aufgaben können Unternehmen Ressourcen freisetzen und sich auf die Entwicklung neuer Features konzentrieren.

Mit AI Impact bietet GFT eine sofort einsatzbereite Lösung, die bereits erfolgreich in Projekten integriert wurde. Die Automatisierung der KI-gestützten Dokumentation sorgt für mehr Effizienz, Konsistenz und Zeitersparnis.