Auch wenn die Versuchung groß ist: Entwickler sollten lieber die Finger davonlassen, Code mit Hilfe von generativer Künstlicher Intelligenz zu erzeugen. Das geht zwar rasant schnell, die Rechnung dafür ist aber gesalzen. Ein Kommentar.
Verlockung der KI-Code-Generierung: ChatGPT und Co. spucken fertigen Programmcode auf Knopfdruck aus. Das hört sich an wie eine gute Idee, ist es aber nicht wirklich. Wenn Generative Künstliche Intelligenz eine Anwendung erzeugt, liefert sie zwar einen ganz ordentlichen ersten Entwurf. Rund 80 Prozent davon sind meist gut, aber die restlichen 20 Prozent lassen stark zu wünschen übrig. Versucht ein Programmierer nun, die Schwächen des Entwurfs durch entsprechendes Prompting zu verbessern, liefert die KI für die Code-Generierung erfahrungsgemäß immer mehr und mehr Code.
Das ist keineswegs Vorteil: Auf diese Art entsteht Spaghetti-Code, der schwer zu lesen, zu verstehen und zu erweitern ist. Durch die schlechte Strukturierung des Entwurfs können Programmierer dessen Bestandteile nicht in anderen Projekten wiederverwenden. Zudem hakt es meist an der Dokumentation. Die Entwickler müssen daher Zeile für Zeile prüfen, ob der Code-Entwurf die erforderliche Qualität und Sicherheit bietet oder andere Probleme birgt, etwa indem er beispielsweise eine Bibliothek verwendet, die gar nicht erwünscht ist.
Zeitersparnis versus technische Schulden
Kurzum: Die Code-Generierung durch KI produziert beim Programmieren technische Schulden, die später erhebliche Schwierigkeiten verursachen und mit viel Aufwand beglichen werden müssen. Für Entwickler ist die Versuchung natürlich groß. Sie stehen steht unter Zeitdruck und müssen ihrem Chef so schnell wie möglich fertigen Code auf den Tisch legen. Mit ChatGPT und Konsorten geht das ruckzuck – aber der Preis dafür ist viel zu hoch.
Dennoch müssen Entwickler nicht vollständig auf die Unterstützung durch Generative Künstliche Intelligenz verzichten. Diese Technologie braucht nur einen sicheren Rahmen. Modell-getriebene Entwicklungs-Plattformen bieten genau das. Sie nutzen Künstliche Intelligenz nicht, um Code direkt zu generieren, sondern ziehen sie heran, um Modelle, Prozesse, Regeln und Workflows zu erstellen. In dieser Variante können sie der KI-gestützten Code-Generierung umfassende Vorgaben machen, um Sicherheitsanforderungen zu erfüllen und Wildwuchs zu verhindern. Im direkten Vergleich mag dieser Ansatz etwas Geschwindigkeit kosten. Die Schlussrechnung fällt allerdings deutlich günstiger aus. jf
Der Autor
Uwe Specht ist Senior Specialist Solutions Consultant bei Pegasystems.
