md3d - stock.adobe.com
Generative KI verändert kontinuierliche Software-Updates
Generative KI kann die Effizienz des Refactorings steigern, indem sie Entwickleraufgaben automatisiert und potenzielle Probleme in der Entwicklung vorhersagt.
Angesichts der steigenden Kundenerwartungen stehen Unternehmen vor der Aufgabe, das Kundenerlebnis kontinuierlich zu verbessern. CEOs geben ihren CIOs daher eine klare Priorität mit auf den Weg: Sie sollen die digitale Transformation leiten, da sie die Rolle einer modernen IT-Umgebung für ein differenziertes Kundenerlebnis verstehen.
Eine schnelle Transformation ist nicht unbedingt neu; allerdings hat sich ihre Geschwindigkeit geändert. Dies gilt nicht nur, um der Kundennachfrage gerecht zu werden, sondern auch, um mit den rasanten Fortschritten bei Technologien wie KI Schritt zu halten. Eine der wichtigsten Prioritäten für CIOs ist heutzutage, neue Technologien und Lösungen zu nutzen, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Der Schwerpunkt liegt darauf, schnell neue Funktionen einzuführen. IT-Teams müssen sich darauf konzentrieren, Features bereitzustellen. Dies geht zu Lasten der Entwicklung skalierbarer und wartbarer Systeme. Im Laufe der Zeit erhöhen solche Versäumnisse bei der Entwicklung die technischen Schulden und erfordern höheren Aufwand und Ressourcen, um das gesamte System zu warten. Das Ergebnis ist eine langsamere Innovation. Gleichzeitig steigen die langfristigen Kosten. Die IT ist ein Nadelöhr statt eines Katalysators. Laut McKinsey machen technischen Schulden bis zu 40 Prozent der IT-Bilanz aus – für jedes Projekt kommen weitere zehn bis 20 Prozent zu den Kosten hinzu.
Kontinuierliches Refactoring ist der Schlüssel
Unternehmen müssen ihre technischen Schulden durch Software-Refactoring proaktiv verwalten, um ihren Softwarebestand kontinuierlich zu erneuern. Zum Evergreening von Software gehören regelmäßige Aktualisierungen, Optimierungen und das Aufrechterhalten ihres Zustands. Damit bleibt sie sicher, skalierbar und lässt sich an veränderte Anforderungen und Technologien anpassen. Kontinuierliches Refactoring trägt dazu bei, dass die Software immer aktuell ist. Dafür wird der Code bereinigt, Redundanzen beseitigt, die Leistung verbessert und die Wartung erleichtert.
„Unternehmen müssen ihre technischen Schulden durch Software-Refactoring proaktiv verwalten, um ihren Softwarebestand kontinuierlich zu erneuern.“
Naresh Duddu, Infosys
Ein sauberer und wartbarer Code ist unerlässlich, um qualitativ hochwertige Produkte zu liefern und die sich ständig ändernden Anforderungen der Benutzer zu erfüllen. Das Refactoring von Software als kontinuierlicher Prozess bietet folgende Vorteile:
- Schnelleres Time-to-Market: Kontinuierliches Refactoring sorgt für eine saubere, modulare und leicht verständliche Codebasis. Lokalisierte Änderungen reduzieren den Testaufwand, minimieren Bugs und vereinfachen die Auswirkungsanalyse. Dies verschlankt die Entwicklung und ermöglicht eine schnellere Anpassung an neue Anforderungen. So lassen sich Nacharbeiten reduzieren und die Codequalität verbessern. Refactoring sorgt für eine schnellere Markteinführung und fördert einen agilen Entwicklungsprozess.
- Niedrigere IT-Betriebskosten: Regelmäßiges Refactoring reduziert technische Schulden, vereinfacht und optimiert den Code und senkt so die Wartungskosten. Da weniger Fehler, Leistungsverbesserungen und Fehlerbehebungen erforderlich sind, ist die Codebasis leichter zu verwalten. Dieser proaktive Ansatz reduziert kostspielige Systemausfälle und beschleunigt Aktualisierungen. Die höhere Effizienz im IT-Betrieb führt zu erheblichen Kosteneinsparungen und zuverlässigeren Anwendungen.
- Längere Lebensdauer der Anwendungen: Kontinuierliches Refactoring stellt sicher, dass die Anwendungen sich an neue entwickelte Technologien und Geschäftsanforderungen anpassen. Ineffizienzen werden schrittweise beseitigt und aktualisierter Code verlängert die funktionale Lebensdauer der Software. So lässt sich die Dringlichkeit einer kompletten Neuentwicklung oder eines Reengineerings beseitigen – und gewährleistet so den langfristigen Wert von IT-Investitionen ohne kostspielige und störend ersetzt zu werden.
Refactoring bringt Herausforderungen mit sich
Das kontinuierliche Refactoring hat seine eigenen Herausforderungen. Sie wirken sich auf die Effizienz und Effektivität des Entwicklungsprozesses aus.
- Zeitaufwand: Refactoring wird oft als banale und zeitaufwendige Tätigkeit angesehen, da bestehender Code überprüft und umgeschrieben wird, um seine Struktur zu verbessern. Dies ist zwar für die langfristige Wartbarkeit und Leistung unerlässlich, kann sich jedoch wiederholen. Möglicherweise führt es nicht sofort zu sichtbaren Ergebnissen und macht den Prozess für Entwickler unattraktiv.
- Return on Investment (ROI) ist kompliziert: Die Messung des ROI ist eine Herausforderung: Die Vorteile, wie verbesserte Wartbarkeit und verringerte technische Schulden, sind langfristig und nicht greifbar. Das Fehlen unmittelbarer, quantifizierbarer Ergebnisse erschwert es, den Aufwand und die erforderlichen Ressourcen zu rechtfertigen.
- Qualifikationsanforderungen: Refactoring erfordert spezielle Fähigkeiten, einschließlich umfassender Kenntnisse der bestehenden Codebasis, der Architektur sowie moderner Entwicklungspraktiken. Teams ohne ausreichende Expertise laufen Gefahr, Fehler oder Ineffizienzen einzuführen – und den Prozess zu verkomplizieren, anstatt ihn zu verbessern.
In Kombination mit fehlender Automatisierung beim traditionellen Refactoring zögern viele Unternehmen, kontinuierliches Refactoring als Standard einzuführen. Am Ende schränkt dies die potenziellen Vorteile ein.
Generative KI als Antwort
Generative KI kann die Effizienz des Software-Refactorings erheblich steigern, indem es verschiedene Entwickleraufgaben automatisiert, um die bereits genannten Herausforderungen zu bewältigen. Zu den Vorteilen von generativer KI in diesem Bereich gehören:
- Codeanalyse: KI verbessert das Codeverständnis, indem sie Dokumentation generiert oder analysiert. Sie ermöglicht außerdem die Codeanalyse, identifiziert Ineffizienzen und vereinfacht die Wartung. Ein weiterer Vorteil: Der Zeit- und Personalaufwand für die manuelle Analyse lässt sich reduzieren.
- Intelligente Vorschläge: KI-gesteuerte Tools machen Vorschläge in Echtzeit hinsichtlich Codeverbesserungen, indem sie aus bestehenden Codebasen und Entwicklerpraktiken lernen. Dadurch wird der Bedarf an ständiger menschlicher Aufsicht minimiert.
- Codebereinigung: Generative KI unterstützt dabei, den Code zu optimieren, umzustrukturieren und die technische Schuld zu beheben.
- Tests: Generative KI erleichtert es, Testfälle zu generieren und auszuführen. Es gewährleistet eine umfassende Testabdeckung und verbessert die Softwarequalität.
Generative KI kann das Refactoring von Software signifikant verändern: Die Technologie ist in der Lage, repetitive Aufgaben zu automatisieren, potenzielle Probleme vorherzusagen und die Effizienz zu steigern. Da sie so die Komplexität bewältigen, können sich die Entwickler auf Innovationen konzentrieren. Gleichzeitig lässt sich die Markteinführung beschleunigen und die Agilität des Unternehmens erhöhen. Mit dem weiteren Fortschritt der generativen KI-Technologie wird ihr Einfluss auf die Softwareentwicklung sich weiter verstärken.
Über den Autor:
Naresh Duddu ist Associate Vice President und Global Head der Modernisierungspraxis bei Infosys. In diesem Geschäftssegment werden neue Angebote und Services entwickelt. Gleichzeitig baut sie Consulting-IP auf. Naresh Duddu und sein Team leiten Projekte zur Transformation von Anwendungen in verschiedenen Branchen und Service-Segmenten. Zum Bereich gehören die vier Hauptsäulen der Anwendungsmodernisierung: Open Source, Agile/DevOps, Legacy-Modernisierung und Cloud.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
