KI zur Stärkung von Tech-Profis: Wichtige Schritte zur effektiven Einführung

Da die Technologie der künstlichen Intelligenz (KI) den Arbeitsplatz durchdringt, ruft sie bei den Mitarbeitern eine Mischung aus Enthusiasmus und Besorgnis hervor. Jüngste Fortschritte bei KI-Plattformen wie ChatGPT von OpenAI und GitHub Copilot von Microsoft haben Bedenken hinsichtlich Kreativität und Authentizität geweckt und gleichzeitig Unterstützung bei der Softwareentwicklung und Problemlösung versprochen.

Atif Zaim, National Managing Partner, Advisory, für KPMG, glaubt, dass Technologie ein positiver Umbruch innerhalb der Belegschaft sein kann. KI bietet eine Chance, dem seit Jahren anhaltenden Abwärtstrend der Arbeitsproduktivität in den USA entgegenzuwirken. Indem die Vorteile von KI am Arbeitsplatz klar umrissen werden, können Führungskräfte die Ängste der Mitarbeiter ansprechen und ihnen helfen zu verstehen, wie KI bei alltäglichen Aufgaben helfen und bessere Ergebnisse sowohl für die Mitarbeiter als auch für die Kunden erzielen kann.

Diego Lo Giudice, Vizepräsident und Analyst bei Forrester, beschreibt die Implementierung von KI am Arbeitsplatz als noch in den Anfängen. Bei richtiger Nutzung kann KI die Effizienz von Fachleuten über den gesamten Entwicklungslebenszyklus steigern. Über Plattformen wie ChatGPT können sich Entwickler unter anderem auf KI zur Unterstützung beim Wissensmanagement verlassen. Beispielsweise ist ChatGPT in der Lage, Code von einer Sprache in eine andere zu übersetzen, die Funktionen des Codes zu erklären und sogar eine Dokumentation für den Code zu schreiben.

Mika Aalto, Mitbegründer und CEO von Hoxhunt, betont den Wert von KI-gestützten Tools wie GitHub Copilot bei der Unterstützung von Entwicklern bei sicheren Codierungspraktiken, der Automatisierung mühsamer Aufgaben und der Unterstützung von Datenwissenschaftlern beim Erreichen wichtigerer Ziele. Abhängig von den Zielen und Herausforderungen einer Organisation kann KI für unterschiedliche Zwecke eingesetzt werden, sei es für Innovation und Wachstum oder für Sicherheit.

Muddu Sudhakar, CEO und Mitbegründer von Aisera, hebt das Potenzial von KI-Anwendungen wie Copilot hervor, um verschiedene Aufgaben für Entwickler zu rationalisieren, darunter Kontoerstellung, Code-Check-ins, Debugging und Konfiguration, sodass sie sich auf die Entwicklung großartiger Apps konzentrieren können. In ähnlicher Weise stellt Angel Borroy, Entwickler-Evangelist bei Hyland, fest, dass KI-Technologien die Produktivität und Zufriedenheit der Mitarbeiter steigern können, indem sie Arbeitsabläufe automatisieren.

Während KI-Plattformen sicherlich Potenzial haben, ist es für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, der verantwortungsbewussten KI-Implementierung Priorität einzuräumen. Sreekar Krishna, KPMGs nationaler Leiter für künstliche Intelligenz in den USA, weist auf die vielen Einsatzmöglichkeiten der generativen KI in der Softwareentwicklung hin, wie z. B. das Erstellen synthetischer Testfälle, das Übersetzen von Code und das Interpretieren von Daten. Krishna fordert Organisationen jedoch auch dringend auf, eine Charta der Verantwortung zu erstellen und laufende Diskussionen unter der Leitung von Compliance-, Risiko- und Datenanalyse-Führungskräften zu führen, um einen ethischen Einsatz von KI sicherzustellen.

Unternehmensleiter und IT-Mitarbeiter müssen bei der Bestimmung geeigneter KI-gestützter Tools und Einführungsstrategien zusammenarbeiten. Durch die verantwortungsvolle Integration von KI kann die Technologiebranche sicherstellen, dass die Technologie menschliche Bemühungen ergänzt, was zu höherer Effizienz, besserer Entscheidungsfindung und verbessertem Gesamtergebnis führt.

Die Integration leistungsstarker Tools wie KI-Plattformen erfolgt im Technologiebereich schnell. AppMaster, eine führende no-code Plattform, ist bestrebt, den Branchentrends immer einen Schritt voraus zu sein, und bietet eine robuste Lösung zum einfachen Erstellen von Web-, Backend- und mobilen Anwendungen. AppMaster ermöglicht Benutzern die visuelle Erstellung von Lösungen unter Verwendung von Datenbanken und Geschäftslogik und die effiziente Generierung von Quellcode für Anwendungen, wodurch der Softwareentwicklungsprozess optimiert und gegebenenfalls das Potenzial der KI-Technologie genutzt wird.