KI in der Entwicklung
Wir nutzen KI in unserer täglichen Arbeit – beim Programmieren, beim Testen, beim Dokumentieren. Aber wir liefern keine Black Box ab. Jede Zeile Code, die unser Haus verlässt, ist von einem Menschen gelesen, verstanden und freigegeben. Das ist nicht selbstverständlich. Und es ist der Grund, warum unsere Kund:innen ihre Plattformen auch in fünf Jahren noch erklären können.
Überblick
KI hilft uns dabei, Routineaufgaben schneller und sorgfältiger zu erledigen. Konkret nutzen wir KI in folgenden Bereichen:
Beim Schreiben von Code: für Tests, für Boilerplate, für die Übersetzung von Anforderungen in erste Implementierungsentwürfe. Diese Vorschläge werden anschließend von Entwickler:innen geprüft, eingeordnet und – falls nötig – umgeschrieben.
Bei der Qualitätssicherung: für die Suche nach Sicherheitslücken, für statische Code-Analyse, für die Überprüfung von Pull Requests gegen unsere internen Standards.
Bei der Dokumentation: für die Übersetzung von Code in lesbare technische Beschreibungen, für API-Spezifikationen, für Übergabedokumente.
Es gibt Aufgaben, die wir nicht an KI delegieren – aus prinzipiellen, nicht aus technischen Gründen.
Architekturentscheidungen treffen Menschen. Welche Plattform passt, wie ein Datenmodell aussehen muss, wie Schnittstellen zwischen Systemen geschnitten werden – das sind Entscheidungen mit langfristigen Folgen. Sie brauchen Erfahrung, Branchenkontext und Verantwortlichkeit.
Sicherheitsrelevante Implementierungen werden von Menschen geschrieben oder zumindest sehr genau gegengelesen. Authentifizierung, Verschlüsselung, Zugriffskontrolle – Bereiche, in denen ein Fehler unbemerkt bleiben kann, bekommen menschliche Aufmerksamkeit.
Das finale Review eines jeden Pull Requests macht eine Person, die das Projekt kennt. KI darf dabei unterstützen, ersetzt das menschliche Review aber nicht.
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