Künstliche Intelligenz
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Die Fragen in diesem Abschnitt wurden von denjenigen beantwortet, die die Umfrage nach dem Ende des Hauptteils fortgesetzt haben.
Da wir in diesem Jahr zum ersten Mal Fragen zu KI gestellt haben, können wir in diesem Abschnitt keine Vergleiche zu den Vorjahren ziehen.
Im Allgemeinen scheinen Entwickler*innen den raschen Fortschritten im KI-Bereich recht optimistisch gegenüberzustehen, und sie nutzen die neuen Fähigkeiten aktiv bei ihrer Arbeit.
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Maria Khalusova
Mitglied des technischen Teams, Hugging Face
Es ist ermutigend zu sehen, dass die Entwicklungscommunity der Anwendung von KI-basierten Tools in der Softwareentwicklung überwiegend enthusiastisch gegenübersteht. Gleichzeitig ist es wichtig, die Existenz von Sicherheits- und ethischen Bedenken anzuerkennen. Dies zeigt, dass sich die Community der aktuellen Einschränkungen und potenziellen Gefahren dieser Technologien bewusst ist. Ein wesentlicher Faktor, um diese Bedenken auszuräumen, liegt im Eintreten für mehr Transparenz bei der Bereitstellung von KI-Systemen. Vollständig offene KI-Modelle – und ganze Systeme – ermöglichen eine Überprüfung durch die Community, um potenzielle Probleme zu erkennen und an der kontinuierlichen Verbesserung dieser Systeme mitzuwirken. Im Endeffekt trägt dies sowohl zur Nützlichkeit als auch zur Vertrauenswürdigkeit von KI-basierten Tools bei.
84%
der Entwickler*innen sind auf die eine oder andere Weise mit generativen KI-Tools vertraut.
Interessanterweise sind KI-Textgenerierungstools Entwicklern*innen vertrauter als Tools zur Codegenerierung – ein Grund hierfür könnte die Popularität und Zugänglichkeit von ChatGPT sein.
84%
der Entwickler*innen sind auf die eine oder andere Weise mit generativen KI-Tools vertraut.
Svetlana Zemlyanskaya
Teamleiterin maschinelles Lernen für IDE-Assistenz, JetBrains
In nur wenigen Jahren haben sich KI-basierte Codegenerierungstools von einem spannenden Forschungsthema zu einem wichtigen Instrument vieler Programmierer*innen entwickelt. Wir werden die Entwicklung dieses Trends weiterhin genau beobachten.
* Diese Frage wurde nur Entwickler*innen gestellt, die bei der vorherigen Frage „Keine“ ausgewählt haben.
Nur 1,6% aller Befragten haben noch nie von generativen KI-Tools gehört, und knapp die Hälfte derjenigen, die sich noch nicht mit generativen KI-Tools auseinandergesetzt haben, wollen dies in naher Zukunft nachholen.
Sicherheitsbedenken sind das meistgenannte Hindernis bei der Einführung generativer KI-Tools.
Svetlana Zemlyanskaya
Teamleiterin maschinelles Lernen für IDE-Assistenz, JetBrains
Die meisten Lösungen erfordern immer noch die Übertragung von Daten in die Cloud, was ein Sicherheitsrisiko darstellt, aber der Markt reagiert bereits mit lokalen und On-Premises-Lösungen.
Unsere Befragten scheinen allgemeinen künstlichen Intelligenzen (artificial general intelligence, AGI) grundsätzlich positiv gegenüberzustehen. Weniger als ein Fünftel machen sich Sorgen um AGIs, die der Menschheit feindlich gesinnt sein könnten. Allerdings haben 6 von 10 Befragten Sicherheitsbedenken hinsichtlich der Verwendung von KI.
Svetlana Zemlyanskaya
Teamleiterin maschinelles Lernen für IDE-Assistenz, JetBrains
Große Sprachmodelle haben viele ethische Probleme aufgeworfen, die noch ungelöst sind, zum Beispiel die Bezugsquellen der Trainingsdaten, die faire Nutzung von Open-Source-Code und mehr.
Obwohl 3 von 5 Befragten davon ausgehen, dass KI-Programmiertools den Arbeitsmarkt für die Softwareentwicklung radikal verändern werden, sind nur 13% der Ansicht, dass die KI den gesamten Vorgang des Programmierens anstelle von Entwickler*innen erledigen wird. Nichtsdestotrotz glaubt etwa ein Drittel der Befragten, dass Software Engineering unweigerlich zum Prompt Engineering wird.
Im Allgemeinen zeigen sich Entwickler*innen eher optimistisch und sehen in der KI ein neues, zusätzliches Werkzeug, das sie beim Schreiben von Code unterstützt, anstatt sie vollständig zu ersetzen.
Die Mehrheit der Entwickler*innen nutzt potente Cloud-basierte Lösungen für generative KI – Cloud-basierte Dienste oder Lösungen, die vom Arbeitgeber verwaltet werden.
Svetlana Zemlyanskaya
Teamleiterin maschinelles Lernen für IDE-Assistenz, JetBrains
Lokale und On-Premises-Lösungen sind bereits im Entstehen, bei der Endqualität liegen sie jedoch oft hinter Cloud-basierten Lösungen zurück. Während sich die Qualität auf breiter Front verbessert, dürfte der Abstand zwischen lokalen und Cloud-Lösungen in den nächsten Jahren bestehen bleiben.
Entwickler*innen verwenden häufiger allgemeine KI-Texterzeugungstools als spezielle KI-Codegenerierungstools. Da jedoch die neuesten KI-Texterzeugungstools wie ChatGPT auch Code schreiben können, ist es möglich, dass Entwickler*innen sie zu diesem Zweck verwenden. Die oben erwähnten spezialisierten Tools scheinen zwar auf Interesse zu stoßen, aber – ob nun wegen der unzureichenden Workflow-Integration oder aufgrund der allgemeinen Ansätze – nur wenige Entwickler*innen setzen sie derzeit dauerhaft ein.
The most common way for developers to use an AI assistant is to ask general questions about software development using natural language.
KI-Tools sind gern genutzte Lernhilfen und Ideengeber. Ebenso nützlich sind sie für das Zusammenfassen und Korrekturlesen von Inhalten. Was die Generierung von anderen Inhalten als Programmiercode angeht, so nutzen nur 20% unserer Befragten KI-Tools regelmäßig für solche Zwecke.
* Anteil der Befragten, die die jeweilige Aktivität als eine ihrer drei zeitaufwändigsten Tätigkeiten ausgewählt haben.
Das Schreiben von Code steht an erster Stelle der zeitaufwändigsten Tätigkeiten – allerdings macht es unseren Befragten auch am meisten Spaß (siehe das folgende Diagramm). Die meiste Zeit mit etwas verbringen, das uns Spaß macht – ist das nicht ein Glücksrezept?
Wenn das Schreiben von Code für Entwickler*innen die angenehmste Aktivität ist, ist es nur selbstverständlich, dass sie diese nicht an KI-Tools delegieren möchten!
Wie wahrscheinlich ist es, dass Sie die folgenden Aktivitäten an einen KI-Assistenten delegieren würden (in einer idealen Welt, in der KI-Assistenten eine annähernd menschliche Leistung erbringen)?
KI-Assistenten werden zumeist als Unterstützung bei Routineaufgaben wie dem Schreiben von Dokumentationen, Code-Kommentaren und Commit-Nachrichten sowie beim Suchen verwendet. Das Programmieren übernehmen Entwickler*innen jedoch lieber selbst – dazu gehört das Verstehen des Codes und der letzten Codeänderungen, das Debuggen und natürlich das Schreiben von Code, obwohl Letzteres für 79% der Befragten die zeitaufwändigste Tätigkeit darstellt.
Das Schreiben von qualitativ hochwertigem Code ist eine schwierige Aufgabe, und es gibt einige Anzeichen dafür, dass generative KI-Programmiertools den Zeitaufwand hierfür verringern. Zwar zeigen sich etwa ein Drittel der befragten Entwickler*innen unsicher in Bezug auf das Delegieren von Aufgaben an diese Tools, aber das bedeutet nicht, dass sie die Tools nicht für eine kollaborative Bearbeitung von Aufgaben nutzen, anstatt diese komplett aus der Hand zu geben.
JetBrains AI Assistant
AI Assistant bietet KI-gestützte Funktionen für die Softwareentwicklung. Der JetBrains-AI-Service verbindet IDE-Benutzer*innen transparent mit verschiedenen großen Sprachmodellen (LLMs). AI Assistant ist kontextabhängig und hilft Entwickler*innen, ihre Aufgaben schneller zu erledigen und die Produktivität zu steigern.
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