GenAI – der Assistent für Software Engineers in der Anwendungsmodernisierung

In der wettbewerbsintensiven Unternehmenslandschaft von heute muss man Veränderungen annehmen und beschleunigen, um seinen Vorsprung vor der Konkurrenz zu behalten. Für viele Unternehmen besteht die Herausforderung darin, ihre Legacy-Anwendungen zu modernisieren, um den Anforderungen des digitalen Zeitalters gerecht zu werden. GenAI hat in den letzten Jahren signifikante Fortschritte gemacht und zeigt großes Potenzial in verschiedenen Anwendungsbereichen. Besonders in der Anwendungsmodernisierung kann GenAI als innovativer Lösungsansatz dienen, um sowohl Effizienzgewinne zu erzielen als auch komplexe Herausforderungen zu bewältigen.

GenAI als Erfolgsfaktor in der Anwendungsmodernisierung 

GenAI bietet zahlreiche Vorteile, die den Modernisierungsprozess von Anwendungen erheblich verbessern können. Einer der herausragenden Vorteile ist die Automatisierung von Routineaufgaben. GenAI kann sich wiederholende und zeitaufwendige Aufgaben wie die Code-Überprüfung oder die Erstellung von Dokumentationen automatisieren. Dies entlastet die Entwicklerinnen und Entwickler und ermöglicht ihnen, sich auf komplexere und/oder kreative Aufgaben zu konzentrieren. Dadurch wird nicht nur die Effizienz, sondern auch die Produktivität der Entwicklungsteams signifikant erhöht.

Unterstützende Dienstleistungen durch Large Language Models

So ergeben sich zum Beispiel im Rahmen von Anwendungsmodernisierungen folgende unterstützende Dienstleistungen, die durch ein sogenanntes Large Language Model (LLM)
erbracht werden können:

1. Legacy-Code-Analyse

Altsysteme enthalten oft jahrzehntelang komplexen, nicht dokumentierten Code. Die Extraktion wertvoller Geschäftslogik aus ihnen kann der Suche nach einer Nadel im Heuhaufen gleichen. GenAI hilft beim Code Reverse Engineering, bei der Extraktion von Geschäftsregeln und bei der Aufdeckung von Domänenmodellen. Dadurch wird der Prozess des Verstehens und der Arbeit mit Altsystemen rationalisiert und ihr Potenzial freigesetzt.

2. Erstellung zukünftiger Artefakte

Die Umstellung monolithischer Anwendungen auf eine Microservices-Architektur ist ein entscheidender Schritt in Richtung Skalierbarkeit und Agilität. Diese Umstellung kann jedoch aufgrund von Abhängigkeiten und miteinander verflochtenen Funktionalitäten entmutigend sein. GenAI identifiziert und trennt verschiedene Funktionalitäten, was eine reibungslose Migration zu Microservices ermöglicht. Das Ergebnis: eine Architektur, die sich besser skalieren und warten lässt und den modernen Geschäftsanforderungen gerecht wird.

3. Code-Generierung

Das Schreiben von Code, der für Cloud-native-Plattformen und serverlose Architekturen optimiert ist, kann arbeitsintensiv und fehleranfällig sein. GenAI automatisiert die Generierung von Cloud-native-Code, UI-Code aus Design-Images und Infrastructure as Code (IaC). So wird sichergestellt, dass Anwendungen für moderne Cloud-Umgebungen maßgeschneidert sind, die Entwicklungszeit verkürzt wird und die Anwendungen nahtlos in der Cloud laufen.

4. Code Conversion 

Die Konvertierung von Code von einer Sprache in eine andere oder die Migration von veralteten Protokollen (z. B. SOAP) zu modernen Standards (z. B. REST) ist ein wichtiger Modernisierungsschritt. Dennoch kann er mit Risiken und Kosten verbunden sein. GenAI-gestützte Konvertierungstools automatisieren diese Prozesse und reduzieren die mit diesen Transformationen verbundenen Risiken und Kosten.

Dabei kann GenAI nicht nur Code schreiben, sondern Code und andere Artefakte analysieren, strukturieren und zusammenfassen. Commit Messages können – zusammen mit der Commit-Historie – ausgewertet werden, um intransparente Abhängigkeiten zu identifizieren. Diskussionen zu Pull Requests, 1st-, 2nd- und 3rd-Level-Support-Tickets können zusammengefasst und gegebenenfalls mit Commit Messages abgeglichen werden, wodurch ein automatisierter Test-Code für häufige Fälle generiert werden kann.

Die Nutzung von GenAI ist somit nicht nur eine Option, sondern ein strategischer Imperativ für Unternehmen, die in der heutigen digitalen Welt erfolgreich sein wollen. Doch wie kann diese Nutzung nun konkret aussehen?

Konkrete Use Cases von GenAI in der Anwendungsmodernisierung

Asynchrones und verteiltes AI-ARB

Das Architecture Review Board (ARB) wird – je nach Implementierung – oft als Gatekeeper betrachtet. Generative KI kann eingesetzt werden, um die Aufgaben des ARB zu rationalisieren und zu verteilen, sodass es seine wichtige Rolle weiterhin erfüllen kann, ohne den Fortschritt zu behindern. Wenn neue Dokumente erstellt werden, kann generative KI helfen, die genauen Informationen zu synthetisieren, die für die ARB-Prüfung erforderlich sind. Dies kann den ARB-Prozess beschleunigen, der einen Engpass darstellen kann, während die Qualität und die Standards, die das ARB bietet, erhalten bleiben.

Automatisierte Testgenerierung mit Tabnine

Die automatisierte Generierung von Tests ist ein entscheidender Aspekt der Anwendungsmodernisierung, der die Qualität und Zuverlässigkeit von Software erheblich verbessern kann. Ein besonders vielversprechendes Tool in diesem Bereich ist Tabnine, ein KI-gestützter Code-Assistent, der Entwicklerinnen und Entwicklern hilft, effizienteren und fehlerfreien Code zu schreiben. In diesem Abschnitt betrachten wir sowohl die fachliche als auch die technische Perspektive der automatisierten Testgenerierung mit Tabnine. Tabnine nutzt die Leistungsfähigkeit von GenAI, um Entwicklerinnen und Entwickler bei der Erstellung von Unit-Tests, Integrationstests und End-to-End-Tests zu unterstützen. Die Integration dieses Tools in den Entwicklungsprozess kann mehrere Vorteile bieten:

1. Erhöhte Testabdeckung: Durch die Automatisierung der Testgenerierung stellt Tabnine sicher, dass alle wesentlichen Code-Pfade abgedeckt sind. Dies führt zu einer umfassenderen Testabdeckung und verringert das Risiko ungeprüfter und potenziell fehlerhafter Code-Abschnitte.

2. Zeitersparnis: Das manuelle Schreiben von Tests kann zeitaufwendig sein. Tabnine beschleunigt diesen Prozess erheblich, indem es automatisch geeignete Testfälle generiert. Dies ermöglicht es den Entwicklerinnen und Entwicklern, sich auf andere wichtige Aspekte der Anwendungsmodernisierung zu konzentrieren.

3. Verbesserte Code-Qualität: Durch die sofortige Generierung von Tests während der Entwicklung fördert Tabnine eine testgetriebene Entwicklungsweise (TDD). Dies führt zu einem saubereren Code, der sich besser warten lässt.

4. Kontinuierliche Integration: In modernen CI/CD-Pipelines spielt die Testautomatisierung eine zentrale Rolle. Tabnine sorgt dafür, dass neue Änderungen sofort getestet werden, was die Zuverlässigkeit und Stabilität des gesamten Systems erhöht.

IP, Urheberrecht & Co. in der Nutzung von GenAI für die Anwendungsmodernisierung

Die Integration von GenAI in den Prozess der Anwendungsmodernisierung bringt zahlreiche Vorteile mit sich, etwa erhöhte Effizienz und verbesserte Code-Qualität. Allerdings wirft die Nutzung solcher Technologien auch wichtige Fragen im Bereich des geistigen Eigentums (IP) und des Urheberrechts auf. Diese Aspekte sollten von Unternehmen sorgfältig geprüft und berücksichtigt werden, um rechtliche Herausforderungen zu vermeiden und die Integrität der entwickelten Software zu gewährleisten. Daher sollte man den Einsatz der potenziellen Tools auf folgende Kriterien hin prüfen:

Urheberrechtliche Aspekte

1. Eigentum am generierten Code: Ein zentrales Anliegen bei der Nutzung von GenAI-Tools ist die Frage des Eigentums am generierten Code. Wer besitzt die Rechte an Code, der von einer KI geschrieben wurde? In den meisten Fällen behalten die Nutzenden (in der Entwicklung Tätige oder Unternehmen) die Rechte am generierten Code, jedoch können je nach den Nutzungsbedingungen des verwendeten Tools spezifische Regelungen gelten. Unternehmen sollten die Lizenzvereinbarungen sorgfältig prüfen, um sicherzustellen, dass sie die vollen Rechte an den von der KI generierten Inhalten besitzen.

2. Lizenzbedingungen der Trainingsdaten: GenAI-Modelle werden häufig mit großen Mengen an Daten trainiert, die aus verschiedenen Quellen stammen. Es ist wichtig zu klären, ob diese Trainingsdaten urheberrechtlich geschützt sind und ob ihre Nutzung in Übereinstimmung mit den geltenden Lizenzbedingungen erfolgt. Dies kann besonders relevant sein, wenn die Trainingsdaten proprietäre oder geschützte Informationen enthalten.

3. Plagiatsrisiken: Es besteht das Risiko, dass GenAI-Modelle Code generieren, der Ähnlichkeiten mit bestehenden urheberrechtlich geschützten Werken aufweist. Unternehmen sollten Mechanismen zur Plagiatserkennung implementieren und sicherstellen, dass der generierte Code keine Urheberrechtsverletzungen darstellt. Dies kann durch den Einsatz von Plagiatserkennungssoftware und durch regelmäßige Code-Reviews erreicht werden.

Geistiges Eigentum und Patente

1. Schutz innovativer Lösungen: Wenn GenAI-Tools zur Entwicklung innovativer Lösungen und Technologien beitragen, sollten Unternehmen überlegen, diese Innovationen durch Patente oder andere Formen des geistigen Eigentumsschutzes zu schützen. Dies kann helfen, die Wettbewerbsposition zu stärken und die eigenen Entwicklungen vor Nachahmern zu schützen.

2. Vermeidung von Patentverletzungen: Unternehmen sollten sicherstellen, dass der von GenAI generierte Code keine bestehenden Patente verletzt. Dies erfordert eine gründliche Prüfung und möglicherweise die Konsultation von Patentfachleuten, um rechtliche Risiken zu minimieren.

Datenschutz und Vertraulichkeit

1. Umgang mit sensiblen Daten: Bei der Nutzung von GenAI können sensible Daten involviert sein. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die Nutzung dieser Daten in Übereinstimmung mit den geltenden Datenschutzgesetzen erfolgt, etwa der DSGVO in Europa oder dem CCPA in Kalifornien. Dies beinhaltet die Implementierung geeigneter Sicherheitsmaßnahmen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen.

2. Vertraulichkeit von Geschäftsgeheimnissen: Unternehmen sollten sicherstellen, dass vertrauliche Informationen und Geschäftsgeheimnisse nicht ungewollt durch die Nutzung von GenAI preisgegeben werden. Dies kann durch die Implementierung strenger Zugriffskontrollen und Verschlüsselungsmaßnahmen erreicht werden.

Fazit

Die Integration von GenAI in den Prozess der Anwendungsmodernisierung stellt einen Fortschritt für Unternehmen dar, die sich den Herausforderungen des digitalen Zeitalters stellen müssen. GenAI bietet eine Vielzahl von Vorteilen, angefangen bei der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zur Unterstützung komplexer Analysen und Migrationen. Die Effizienzgewinne und die gesteigerte Produktivität, die durch den Einsatz von GenAI erzielt werden können, machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für moderne Entwicklungsteams.

Jedoch erfordert die Nutzung von GenAI auch wichtige rechtliche Überlegungen. Fragen des geistigen Eigentums und des Urheberrechts, etwa nach dem Eigentum am generierten Code, den Lizenzbedingungen der Trainingsdaten und dem Risiko von Plagiaten, müssen sorgfältig geprüft werden. Der Schutz innovativer Lösungen durch Patente und die Vermeidung von Patentverletzungen sind ebenfalls wesentliche Aspekte, die berücksichtigt werden sollten. Darüber hinaus müssen Unternehmen sicherstellen, dass der Umgang mit sensiblen Daten den geltenden Datenschutzgesetzen entspricht und dass Geschäftsgeheimnisse geschützt bleiben. Strenge Zugriffskontrollen, Verschlüsselungsmaßnahmen und klare vertragliche Regelungen mit Anbietern von GenAI-Tools sind dabei unerlässlich.

Insgesamt ist die Nutzung von GenAI nicht nur eine optionale Ergänzung, sondern ein strategischer Imperativ für Unternehmen, die in der heutigen digitalen Welt erfolgreich sein wollen. Durch eine proaktive Herangehensweise und die Implementierung geeigneter rechtlicher und organisatorischer Maßnahmen können Unternehmen die Chancen der Anwendungsmodernisierung mit GenAI erfolgreich und rechtlich einwandfrei nutzen. GenAI hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Anwendungen modernisiert werden, grundlegend zu verändern und Unternehmen zu helfen, sich in einer wettbewerbsintensiven und sich schnell wandelnden digitalen Landschaft zu behaupten.