Generative KI-Systeme verfügen nicht nur über eine beispiellose Fähigkeit, kohärente und relevante Texte in natürlicher Sprache (oder Programmiersprachen) zu generieren. Sie sind außerdem in der Lage, Daten zu analysieren, komplexe. Zusammenhänge zu verstehen, auf der Grundlage dieser Analysen Maßnahmen vorzuschlagen, bei der. Entscheidungsfindung zu helfen, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und kreative Inhalte zu generieren. Dies eröffnet eine Reihe noch nie dagewesener Möglichkeiten in allen Industrie- und Gewerbebereichen.
5 Herausforderungen in der Softwareentwicklung mit generativer KI
Einerseits sind diese neuen Funktionalitäten zur Entscheidungsfindung, Automatisierung und Unterstützung von Geschäftsprozessen auch im Bereich der Softwareentwicklung äußerst nützlich. Sie sind gut in Entwicklungsprozesse und -tools integriert. Und ermöglichen es Ihnen, die Fähigkeiten und Produktivität von Entwicklungsteams erheblich zu. Verbessern , neue Problemlösungen zu entdecken und Schulungen zu erhalten.
In diesem Artikel möchten wir uns jedoch auf andere
Aspekte im Zusammenhang Executive Level auf C-Ebene mit der Integration generativer KI-Modelle in klassische oder Unternehmenssoftwareanwendungen konzentrieren. Wir sehen darin sehr relevante und interessante Herausforderungen. Nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch und prozessual. In vielerlei Hinsicht erfordert die Arbeitsweise und Integration dieser neuen Systeme einen Paradigmenwechsel in Bezug auf aktuelle Software-Engineering-Techniken und -Methoden .
Im Folgenden verraten wir Ihnen, was die 5 größten. Herausforderungen sind, die es bei der Softwareentwicklung mit generativer KI zu lösen gilt.
Nichtdeterministische Systeme
Aktuelle generative adb directory KI-Systeme (LLM-Modelle wie GPT , Gemini , Claude oder Llama ) werden Entwicklern als einfache verwaltete REST-APIs in der Cloud präsentiert. Das Problem besteht darin, dass sie unter dieser wirklich einfachen API Funktionen verbergen, auf die wir zuvor nie Zugriff hatten und die uns zu einem Wechsel des Rechenparadigmas führen. Diese APIs weisen kein deterministisches Verhalten auf und verstoßen daher gegen eine der grundlegenden Prämissen jedes aktuellen Computersystems, den Determinismus .
Generative KI-Modelle geben, wenn sie mit denselben
Eingaben (Daten und Eingabeaufforderung) konfrontiert werden, nicht zwei identische Antworten zurück (obwohl sie zunehmend bestimmte Anpassungen zulassen, um dieses Problem zu reduzieren). Dieses Verhalten ist für die menschliche Interaktion wünschenswert, für die Integration in Computersysteme , in denen Konsistenz und Vorhersagbarkeit erwartet werden, jedoch sehr problematisch.
Darüber hinaus sind sie so მონაცემთა ვიზუალიზაციის ტოპ 10 ინსტრუმენტი 2024 წელს და შემდგომ konzipiert, dass sie in natürlicher Sprache antworten. Sie können zwar versuchen, strukturierte Antworten zu erzwingen (z. B. in JSON), es gibt jedoch keine Garantie dafür, dass dies immer funktioniert. Dies erhöht die Komplexität bei der Validierung und Verarbeitung von Antworten .
