KI in der Software-Entwicklung: 7 unschätzbare Tools für die tägliche Arbeit

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Landschaft der Lösungen und bietet alternative Methoden zur Lösung von Problemen, die früher mit traditionellen Ansätzen bewältigt wurden. Im ersten Teil der Serie über KI in der Softwareentwicklung haben wir erörtert, dass es Situationen gibt, in denen sie sehr hilfreich sein kann, z. B. bei der Fehlererkennung oder Leistungsoptimierung. Softwareentwickler sollten sich jedoch der Fallstricke wie KI-Halluzinationen, die hohe Datenabhängigkeit oder die begrenzte Transparenz bewusst sein.

In diesem Artikel befassen wir uns mit KI in der Softwareentwicklung und konzentrieren uns dabei auf einige beliebte KI-Tools, insbesondere solche, die die tägliche Arbeit in Softwareunternehmen unterstützen, und erörtern, wen und wie sie unterstützen können. Ich habe KI-Tools für Entwickler und andere Fachleute (PMs, BAs usw.) ausgewählt, die repetitive manuelle Arbeiten in ihren Unternehmen reduzieren und eine höhere Produktivität und Qualität bieten können. Doch bevor wir auf die einzelnen Tools eingehen, sollten wir kurz die Arten der künstlichen Intelligenz besprechen.

ANI vs. AGI: Die zwei wichtigsten Arten von KI (vorerst)

Bevor wir mit den Lösungen beginnen, ist es wichtig zu verstehen, dass es verschiedene Arten von KI gibt und wie wir den Wert bestimmter Tools schätzen können. Jede von ihnen hat ihre eigenen Einschränkungen und Verfügbarkeiten. Es gibt drei Haupttypen, aber im Moment konzentrieren wir uns auf die ersten beiden, denn Künstliche Superintelligenz (KI) ist im Moment nur ein Konzept und es gibt keine öffentlich bekannte Forschung in dieser Richtung.

1. Artificial Narrow Intelligence (ANI) (auch bekannt als Weak AI) - damit meinen wir Systeme, die KI verwenden, aber für eine bestimmte Aufgabe trainiert sind. Diese Systeme wachsen mit der Zeit, aber nur innerhalb ihres spezifischen Bereichs. Sie haben Einschränkungen, die es ihnen nicht erlauben, Aufgaben auszuführen, für die sie nicht trainiert wurden. Beliebte Beispiele für ANI sind virtuelle Assistenten wie Siri und Alexa. Ihre spezifische, auf KI basierende Aufgabe besteht darin, die Stimme mit einem Befehl abzugleichen und das gewünschte Ergebnis des Sprachbefehls zu liefern.
2. Künstliche allgemeine Intelligenz (AGI) - sie ist eine Stufe über ANI. Ihre Idee ist es, menschliches Verhalten zu imitieren und ist nicht bereichsspezifisch. AGI-basierte Systeme sind in der Lage, zu verstehen, zu lernen und neues Wissen bei verschiedenen Aufgaben anzuwenden, genau wie Menschen. Allerdings ist AGI in der KI-Forschung noch ein weit entferntes Ziel und wurde noch nicht realisiert. Es gibt jedoch Forschungen zu diesem Thema und wir werden später einige gute Projekte dazu erwähnen.

Einfach ausgedrückt: ANI konzentriert sich auf die Ausführung spezifischer Aufgaben, während AGI ein breites Spektrum von Problemen verstehen und lösen muss, genau wie Menschen.

Top 6 Tools zur Einführung von KI in Ihre Softwareentwicklung

1. IntelliJ AI Plugin: Ihr fortschrittlicher KI-gestützter Verbündeter

ANI oder AGI?
Das IntelliJ AI Plugin ist ein Beispiel für Artificial Narrow Intelligence (ANI). Als Teil der IntelliJ-Software soll es bestimmte Aufgaben im Bereich der Softwareentwicklung übernehmen, wie z.B. die Verbesserung der Codierungsgeschwindigkeit durch intelligente Code-Vorschläge und das Aufspüren von Fehlern. Der Bereich ist jedoch speziell auf die Softwareentwicklung und das Schreiben von Code ausgerichtet und verfügt nicht über die anpassungsfähigen Problemlösungsfähigkeiten einer AGI.

Anwendbare Rollen:

• Software-Entwickler: Das IntelliJ AI-Plugin hilft Entwicklern, ihre Codierung zu beschleunigen, indem es Code vorschlägt, Fehler erkennt und die Codestruktur verbessert.
• DevOps-Ingenieure: DevOps-Ingenieure sind für die Erstellung von Skripten und Infrastrukturen verantwortlich. Dieses Tool vereinfacht dies durch die Verwendung von Vorlagen, die sich an Best Practices orientieren.

Kurzbeschreibung:
Das IntelliJ AI Plugin ist ein Plugin für IntelliJ IDEA, das in den neuen Versionen enthalten ist. Es nutzt KI, um den Kodierungsprozess schneller und effizienter zu machen, und bietet Funktionen wie intelligente Code-Vorschläge, verbessertes Debugging und automatische Generierung von Dokumentation. Es verfügt über eine stabile Version und wird regelmäßig aktualisiert, wobei neue Funktionen hinzugefügt werden, um Trends und Bedürfnissen gerecht zu werden.

Meistgenutztes IntelliJ AI Plugin Funktionalitäten:

• Intelligente Code-Vorschläge: Es sagt die nächste Codezeile voraus, die Sie möglicherweise benötigen, wodurch die manuelle Eingabe reduziert und Fehler verringert werden.
• Einblicke in die Codequalität: Das Plugin analysiert Ihren Code und bietet Optimierungsvorschläge an, z. B. die Verschlankung komplexer Logik oder die Verwendung effizienterer Algorithmen. Dies wurde in IntelliJ bereits auf herkömmliche Weise gemacht, aber das KI-Tool hebt dies auf ein neues Niveau.
• Automatische Dokumentation: Es erzeugt automatisch Javadoc und Kommentare auf der Grundlage des von Ihnen geschriebenen Codes und erklärt den Zweck von Funktionen und Variablen.
• Fehlererkennung in Echtzeit: Es erkennt potenzielle Probleme wie fehlende Variablen oder Syntaxfehler schon während des Schreibens, so dass Sie sie beheben können, bevor sie zu größeren Problemen werden.

Wenn Sie Ihre Effizienz und Codiergeschwindigkeit steigern und gleichzeitig die Codequalität verbessern möchten, ist das IntelliJ AI Plugin eine ausgezeichnete Wahl für Softwareentwickler und DevOps-Teams.

2. Google NotebookLM: Ihr Begleiter für schnelle Zusammenfassungen und Notizen

ANI oder AGI?
Google NotebookLM ist eines der ANI-Tools von Google. Es wurde entwickelt, um Sie bei der Arbeit mit Dokumenten, insbesondere mit strukturierten Daten, zu unterstützen. Google NotebookLM bietet Zusammenfassungen von Dokumenten, Erkenntnisse und Schlussfolgerungen. Dieses KI-Tool ist jedoch auf Dokumente bezogen und verfügt nicht über die umfassenderen Möglichkeiten, die mit AGI verbunden sind.

Anwendbare Rollen:

• Projektmanager: Hervorragend geeignet, um Projektberichte zusammenzufassen und kritische Informationen oder Risiken zu extrahieren.

• Business-Analysten: Hilft bei der Erkennung von Trends und Mustern in großen Datenmengen und Dokumenten.

Kurzbeschreibung:
Google NotebookLM ist eine KI-gestützte Plattform, die PMs und BAs bei der Verbesserung des Dokumenten- und Datenmanagements unterstützt. Sie ermöglicht es ihnen, mit statischen Dokumenten zu arbeiten und diese in interaktive Arbeitsbereiche zu verwandeln. Das Plugin unterstützt außerdem den Entscheidungsfindungsprozess, indem es Texte zusammenfasst und durch Datenvisualisierung Erkenntnisse liefert. Im Januar 2025 ist dieses KI-Tool noch nicht vollständig veröffentlicht und befindet sich noch in der Experimentierphase, aber es wird weiterentwickelt und bietet Updates zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit.

Meistgenutzte Google NotebookLM Funktionalitäten:

• Intelligente Zusammenfassungen: Dieses hilfreiche KI-Tool hilft Entwicklern beim Lesen datenintensiver Dokumente und liefert Zusammenfassungen der wichtigsten Punkte. So kann es zum Beispiel einen langen Geschäftsplan betrachten und die wichtigsten Meilensteine und Aufgaben zusammenfassen.
• Beantwortung individueller Fragen: Sie können Fragen zu Ihrem Dokument stellen, z. B. „Was sind die drei größten Risiken in diesem Bericht?“ und erhalten direkte Antworten, die Ihnen bei der Entscheidungsfindung helfen.
• Relationship Mapping: Es kann zwei oder mehr Dokumente analysieren und sie miteinander verknüpfen, um zu zeigen, was sie gemeinsam haben. Es ist hilfreich, wenn viele Dokumente zu einem bestimmten Bereich vorliegen und kann dem Softwareentwicklungsteam helfen, das Gesamtbild zu sehen.
• Datenvisualisierung: Wenn Sie mit Zahlen oder Tabellen arbeiten, kann NotebookLM Visualisierungen wie Diagramme oder Grafiken erstellen, damit die Daten leichter zu verstehen sind.

Wenn Sie mit großen Datensätzen und Dokumenten arbeiten, kann Google NotebookLM diese Dateien in verwertbare Erkenntnisse umwandeln und Ihre Arbeit verbessern.

3. Tabnine: Ihr sicherer und gesetzeskonformer KI-Code-Assistent

ANI oder AGI?
Tabnine ist ebenfalls ein KI-Tool für die Softwareentwicklung aus der Kategorie ANI. Es ist so trainiert, dass es die nächste Codezeile auf der Grundlage der vorherigen Zeilen und Methodennamen vorhersagt und versteht, was Sie erreichen wollen, wodurch die Programmierung schneller und effizienter wird. Wie andere ANI-Tools verfügt es jedoch auch nicht über die Fähigkeiten, die ein AGI-Tool bieten kann. Es verfügt über eine stabile Version und kann in JetBrains-Produkte wie IntelliJ oder WebStorm integriert werden.

Anwendbare Rollen:

• Frontend-Entwickler: Es hilft bei der Beschleunigung der UI-Entwicklung, indem es vorgefertigte Komponenten und Strukturen vorschlägt.
• Backend-Entwickler: Nützlich für die Erstellung von API-Aufrufen und Datenbankabfragen, wodurch der Bedarf an sich wiederholendem Code reduziert wird.

Kurzbeschreibung von Tabnine:
Tabnine ist ein KI-gesteuertes Tool, das die Produktivität beim Programmieren steigert. Sein Wert besteht darin, dass es in viele beliebte IDEs integriert ist und intelligente Code-Vorschläge auf der Grundlage des Arbeitskontextes anbieten kann. Es kann mit verschiedenen Programmiersprachen arbeiten und lässt sich so anpassen, dass es den von Ihnen geschriebenen Code lernt. Das macht es zu einem leistungsstarken KI-Begleiter in der Softwareentwicklung für eine Reihe von alltäglichen Aufgaben im Zusammenhang mit Boilerplate-Code.

Meistgenutzte Funktionalitäten:

• Kontextabhängige Code-Vorhersagen: Tabnine sagt die nächste Codezeile auf der Grundlage des vorherigen Codes voraus, indem es beispielsweise Mapper-Aufrufe oder API-Konfigurationen vorschlägt.
• Gemeinsame Nutzung von Code im Team: Das Tool kann aus dem Codierungsstil eines Teams lernen und so die Konsistenz zwischen verschiedenen Projekten in unterschiedlichen Repositories sicherstellen.
• Mehrsprachige Unterstützung: Es funktioniert mit einer Vielzahl von Sprachen wie Java, Python und JavaScript und ist damit ideal für Teams, in denen jedes Projekt oder jeder Microservice eine andere Technologie verwendet.
• Benutzerdefinierte KI-Modelle: Teams können private Modelle mit ihren eigenen Code-Repositories trainieren und so sicherstellen, dass die Vorschläge auf ihre spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind.

Wenn Sie effizient schreiben und Ihren Stil beibehalten wollen, ist Tabnine das KI-Tool für die Softwareentwicklung, das Sie brauchen.

4. Jasper AI: Ihr ideales Tool für kreatives Marketing

ANI oder AGI?
Jasper AI unterscheidet sich von den vorhergehenden Tools, denn es ist nicht nur ein Zusammenfassungs-Tool, das kontextbasierte Aktionen durchführt. Es ist wieder ein ANI-Tool, das für die Erstellung schriftlicher Inhalte konzipiert ist. Im Gegensatz zu einigen anderen KI-Tools verfügt Jasper I über eine stabile Version, die verwendet werden kann.

Anwendbare Rollen:

• Marketing-Spezialisten: Sie können damit schnell überzeugende Anzeigen, Blogbeiträge und Inhalte für soziale Medien erstellen.
• Technische Redakteure: Er hilft bei der Erstellung von Benutzerhandbüchern, FAQs und anderen Arten von technischer Dokumentation.

Kurzbeschreibung:
Jasper AI und das dahinter stehende Unternehmen haben die Idee, Marketing und Vermarkter mit der Kraft der KI zu verbessern. Es handelt sich um ein fortschrittliches Tool für die Erstellung von schriftlichen Inhalten, egal ob es sich um Blogbeiträge, Marketingtexte oder technische Dokumentationen handelt. Jasper AI hilft dabei, die Erstellung von Inhalten zu rationalisieren, indem es Themenideen von Marketingfachleuten aufnimmt und sie in ausgefeilte Texte umwandelt. Es ist ein zuverlässiges Tool, das ständig aktualisiert wird, um seine Leistung und seine Funktionen zu verbessern. Die Anzahl der Nutzer, die es verwenden, und die mehr als 49 Milliarden generierten Wörter zeigen, dass es viel bewirkt.

Die meistgenutzten Jasper KI-Funktionen:

• Entwurf von Inhalten: Sie können eine sehr einfache Aufforderung eingeben, z. B. „Schreiben Sie über die Rolle der KI in der Wirtschaft“, und Jasper erstellt einen ganzen Artikel oder Blogbeitrag für Sie.
• SEO-Optimierung: Jasper hilft bei der Optimierung von Texten für Suchmaschinen, indem es Schlüsselwörter vorschlägt und sicherstellt, dass diese auf natürliche Weise in Ihren Text integriert werden.
• Anpassung von Ton und Stil: Jeder Artikel ist für ein bestimmtes Publikum bestimmt. Jasper AI kann den Stil und den Ton des Inhalts an ein bestimmtes Zielpublikum anpassen.
• Ideenfindung: Jasper kann den Brainstorming-Prozess für Inhaltsideen unterstützen, indem er Gliederungen, Schlagzeilen oder einzigartige Themenansätze liefert.

Wenn Ihr Team qualitativ hochwertige Inhalte in großem Umfang benötigt, ist Jasper AI ideal für Vermarkter und Inhaltsersteller, die Zeit sparen möchten, ohne Abstriche bei der Qualität zu machen.

5. Snyk AI: Ihr KI-gesteuerter Wächter gegen Code-Schwachstellen

ANI oder AGI?

Ähnlich wie die anderen beschriebenen KI-Tools für die Softwareentwicklung ist auch Snyk AI ein KI-Tool. Allerdings dient es einem etwas anderen Zweck - dem Aufspüren und Beheben von Sicherheitslücken in Code und Abhängigkeiten. Auch hier gibt es keine AGI-Möglichkeiten, es ist auf den Bereich der Software-Sicherheit festgelegt.

Anwendbare Rollen:

• Sicherheitsingenieure: Spürt Schwachstellen im Code auf und bietet klare Lösungen, um sie zu beheben.
• Software-Entwickler: Hilft beim Schreiben von sichererem Code, indem es Echtzeit-Feedback zu potenziellen Risiken liefert.

Auch wenn Sicherheitsingenieure die größte Verantwortung für die Pflege von sicherem Code tragen, sollten auch Softwareentwickler an die Codesicherheit denken.

Kurze Beschreibung:

Snyk AI ist ein KI-gestütztes Sicherheitstool, das sich direkt in die Entwicklungsabläufe integrieren lässt. Es scannt Code, Abhängigkeiten und Konfigurationen, um Schwachstellen zu identifizieren und Vorschläge für deren Behebung zu machen. Das Tool verfügt über eine stabile Version und wird in der Softwareentwicklungsbranche sehr häufig zur Verbesserung der Sicherheit von Anwendungen eingesetzt. Selbst große Unternehmen wie Google und Salesforce haben Snyk AI bereits in einige ihrer Entwicklungsteams integriert.

Die meistgenutzten SnykAI-Funktionen:

• Scannen auf Schwachstellen: Snyk scannt Ihre Codebasis und Abhängigkeiten auf bekannte Sicherheitslücken. Wenn Sie z. B. eine veraltete Bibliothek mit Sicherheitsrisiken verwenden, wird das Problem markiert und es werden sicherere Alternativen angeboten.
• Vorschläge zur Behebung: Snyk identifiziert nicht nur Probleme, sondern schlägt auch spezifische Korrekturen vor. So kann es beispielsweise empfehlen, eine Bibliotheksversion zu aktualisieren oder eine Codezeile zu ändern, um eine Sicherheitslücke zu schließen.
• Überwachung der Einhaltung von Vorschriften: Sie prüft, ob Ihre Anwendung Sicherheitsstandards wie GDPR oder ISO 27001 einhält und erleichtert so die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften.
• Kontinuierliche Überwachung: Nach der Bereitstellung überwacht Snyk ständig neue Schwachstellen und alarmiert Sie, wenn ein Problem in einer laufenden Anwendung auftritt.

6. GitHub Copilot: Ihr intelligenter Co-Entwickler für müheloses Coding

ANI oder AGI?

GitHub Copilot ist ein Beispiel für Artificial Narrow Intelligence (ANI). Sie wurde entwickelt, um bestimmte Aufgaben in einem begrenzten Rahmen auszuführen, z. B. Vorschläge für die Codierung und automatische Vervollständigung. Auch hier gibt es keine AGI-Fähigkeiten, aber Bemühungen in diese Richtung sind im Gange.

Anwendbare Rollen:

• Entwicklern: Es hilft dabei, den Code schneller zu schreiben, Textbausteine zu reduzieren und die Codequalität zu verbessern, indem es Vorschläge und Ergänzungen anbietet.
• Qualitätssicherung (QA): Es kann beim Schreiben von automatisierten Tests und Testskripten helfen und so die Effizienz und Abdeckung von Testprozessen verbessern.
• Datenwissenschaftler: Es kann beim Schreiben von Code für die Datenanalyse, das Modelltraining und andere datenbezogene Aufgaben helfen.

Copilot richtet sich in erster Linie an Entwickler, QS-Experten und Datenwissenschaftler. Der Nutzen von Copilot ist jedoch in Bereichen wie Marketing oder Finanzen begrenzt, wo die Aufgaben keine Programmierung erfordern.

Kurze Beschreibung:

GitHub Copilot ist ein KI-gestützter Code-Assistent, der sich in gängige Code-Editoren integrieren lässt und Entwicklern hilft, Code effizienter zu schreiben. Er bietet Code-Vorschläge in Echtzeit, automatische Vervollständigung und sogar ganze Codeschnipsel auf der Grundlage des aktuellen Codierungskontexts. Dieses Tool steht auch in einer stabilen Version zur Verfügung, die Zuverlässigkeit für professionelle Entwicklungsumgebungen gewährleistet.

Meistgenutzte GitHub Copilot Funktionalitäten:

• Intelligente Code-Vorschläge und automatische Vervollständigung: Copilot liefert während der Eingabe Vorschläge in Echtzeit, die Ihnen helfen, Codezeilen oder -blöcke schnell zu vervollständigen. Der Unterschied zu anderen KI-Tools für Entwickler besteht darin, dass Copilot Anweisungen und Funktionen automatisch vervollständigen kann, so dass Sie weniger häufig tippen müssen, was den Codierungsprozess beschleunigt.
• Code-Generierung: Manchmal sind Implementierungen schwierig und es kann ganze Methoden nur auf der Grundlage von Kommentaren für die Methode generieren.
• Fehlerreduzierung: Durch die Bereitstellung von kontextbezogenem Code hilft es, Syntax- und Logikfehler zu reduzieren und die allgemeine Codequalität zu verbessern.
• Lernen und Anpassen: Jeder Entwickler hat seinen eigenen Codierungsstil und GitHub Copilot lernt daraus, um individuellere Lösungen anzubieten.

7. Feedbucket: Ihr KI-gestütztes Tool zur Sammlung von Feedback

ANI oder AGI?

Feedbucket.app ist ein Beispiel für Artificial Narrow Intelligence (ANI). Sie ist auf das Sammeln und Verwalten von Website-Feedback spezialisiert und ermöglicht es Teams, visuelles Feedback direkt auf Live-Websites zu sammeln. Im Gegensatz zu Künstlicher Allgemeiner Intelligenz (AGI), die über ein menschenähnliches Denkvermögen und Anpassungsfähigkeit verfügt, wurde Feedbucket für einen bestimmten Zweck entwickelt: die Vereinfachung von Website-Bewertungsprozessen.

Anwendbare Rollen:

• Web-Entwickler: Sammeln Sie mühelos Feedback zu Websites und beheben Sie Probleme schneller mit visuellen Kommentaren.
• UI/UX-Designer: Sammeln Sie designbezogenes Feedback im Kontext, um das Benutzererlebnis zu verbessern.
• Projektmanager: Überwachen Sie den Prozess der Website-Überprüfung und sorgen Sie für eine reibungslose Zusammenarbeit zwischen den Teams.
• QA-Tester: Melden und verfolgen Sie Bugs mit Screenshots, Bildschirmaufnahmen und detaillierten Kommentaren.

Kurze Beschreibung:

Feedbucket.app ist ein KI-gestütztes Tool zur Erfassung von Feedback, das für Website-Teams entwickelt wurde. Es ermöglicht Benutzern, visuelles Feedback mit Screenshots und Bildschirmaufnahmen direkt auf Live-Seiten zu übermitteln. Dies macht lange E-Mail-Threads überflüssig und verbessert die Kommunikation zwischen Designern, Entwicklern und Kunden. Feedbucket lässt sich in gängige Projektmanagement-Tools integrieren, was die Überarbeitung von Websites nahtlos und effizient macht.

Meistgenutzte Feedbucket-Funktionen:

• Visuelle Erfassung von Feedback: Benutzer können Kommentare, Screenshots und Bildschirmaufnahmen direkt auf einer Website hinterlassen.
• Live-Anmerkungen auf der Website: Das Feedback erscheint im Kontext, wodurch Missverständnisse vermieden und Überarbeitungen beschleunigt werden.
• Nahtlose Integrationen: Verbindet sich mit Tools wie Trello, Jira, Slack und ClickUp für effizientes Aufgabenmanagement.
• Keine Browser-Erweiterungen erforderlich: Funktioniert direkt im Browser, ohne dass zusätzliche Plugins erforderlich sind.
• Automatisierte Screenshots & Metadaten: Erfasst wichtige Details (Bildschirmgröße, Browserinformationen), damit Entwickler schneller debuggen können.

Wenn Sie nach einer intuitiven Möglichkeit suchen, Website-Feedback zu rationalisieren, ist Feedbucket.app ein leistungsstarkes ANI-Tool, das die Zusammenarbeit zwischen Webteams vereinfacht.

Was ist mit AGI-Tools in der Softwareentwicklung?

Derzeit gibt es keine AGI-Tools, die den Softwareentwicklungsprozess unterstützen können, da das Konzept noch hypothetisch ist. Es gibt jedoch einige Unternehmen, die aktiv am AGI-Modellkonzept forschen :

• OpenAI: Sie versuchen, AGI-Konzepte in die GPT-Modelle zu integrieren, um komplexe Anforderungen zu verstehen und Strukturen zu erzeugen.
• DeepMind: AlphaCode ist ein Projekt, das bereits sehr komplexe Programmieraufgaben löst. Es wird erwartet, dass ihre zukünftigen Projekte auch AGI umfassen werden.
• Microsoft: Github Copilot wird in seinen nächsten Versionen als zukünftige AGI betrachtet.
• Anthropisch: Sie haben sich auf „sicherere AGI“ konzentriert, weil sie glauben, dass wir mit den Grenzen, die wir mit AGI zu überschreiten versuchen, vorsichtig sein sollten. Sie erforschen Modelle, die komplexe Zusammenhänge verstehen und agile Entscheidungen treffen.

Fast jedes Softwareunternehmen integriert langsam aber sicher KI in seine tägliche Arbeit, sei es mit einigen GPT-Wrappern, um die Möglichkeiten von GPT zu nutzen und unternehmensspezifische Daten zu verbergen, oder mit einigen Entwickler-Tools wie Github Copilot. Dies ersetzt jedoch nicht unsere Verantwortung als Fachleute und die Entscheidung für die richtigen KI-Tools für unser Unternehmen.

Gartner hat beobachtet, dass etwa 85% der KI-Lösungen aufgrund von unzureichenden Daten und einer Verwendung ohne Faustregel scheitern. Deshalb sollten wir mit den Tools, die wir auf Unternehmensebene zu integrieren versuchen, vorsichtig sein. Ich hoffe, dieser Artikel hat Ihnen geholfen, stabile Tools zu finden, die einige Probleme in Ihrem Unternehmen lösen und die Leistung Ihrer Mitarbeiter verbessern und ihnen die Arbeit erleichtern.

Und wenn Sie mehr über den Megatrend KI erfahren möchten, lade ich Sie ein, unseren neuesten Blogbeitrag über Human-in-the-Loop (HITL) in KI-Softwarelösungen zu lesen. Dort finden Sie reale Anwendungsfälle aus Branchen wie der Luftfahrt oder dem Gesundheitswesen und erfahren mehr über zwei Erfolgsprojekte von Dreamix mit KI.

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