Chat GPT ist aktuell in aller Munde, es wird darüber diskutiert, welche Aufgaben AI in Zukunft für uns übernehmen kann und welche Auswirkungen diese Entwicklungen auf unser Schulsystem, unsere Arbeit und unseren Alltag haben wird.
Aktuell machen viele Menschen erste Erfahrungen mit künstlicher Intelligenz: Wir lassen uns von Chat GPT Tipps geben, Informationen zusammenfassen oder ganze Texte schreiben.
AI-Assistant für Entwickler
Wie praktisch wäre es, wenn Entwickler beim Codieren unterstützt werden könnten und so einfacher, schneller und effektiver arbeiten würden? Aktuell gibt es bereits diverse Tools, die es Entwicklern ermöglichen, Code schneller und genauer zu schreiben, indem sie künstliche Intelligenz einsetzen, die bei der Bearbeitung von Code hilft und Vorschläge macht. Die Software schreibt nicht den kompletten Code selbst, sondern unterstützt und ergänzt. Hier eine nicht abschliessende Liste dieser Programme:
- Explorer
- Kite
- Codiga
- Github Copilot
- Tabnine
- JetBrains Datalore
- Panicode
- IntelliCode
Fazit nach Testphase
Jedes dieser AI-gestützten Programme hat unterschiedliche Schwerpunkte und Vorteile. In diesem Artikel beschäftigen wir uns etwas detaillierter mit Tabnine. Dieser AI-Assistant verwandelt natürliche Sprache in Code und unterstützt den Entwickler, in dem er automatisch Vorschläge generiert. Unsere Entwickler haben den Assistant ausprobiert und kamen zum folgenden Fazit:
- Es funktioniert grundsätzlich, der Assistent macht gute Vorschläge und unterstützt. Es ist so, als würde man Pair Coding betreiben – man bekommt Inputs von einer zweiten «Person», sieht Alternativen und kann Know-how anzapfen.
- Ganz vertrauen sollte man trotzdem nie darauf. Nutze deine Fähigkeiten als Entwickler und überprüfe alles genau.
- Etwas Neues ausprobieren macht Spass, der AI-Assistant ist eine lustige Spielerei. Wie an alles Neue muss man sich auch an die Arbeit mit dem nicht-menschlichen Assistenten gewöhnen.
Was wir noch weiter ausprobieren wollen
Damit der AI-Assistant in Zukunft eine wichtige Rolle spielen kann, wollen wir GARAIO intern weiter ausprobieren und experimentieren:
- Gemeinsame Benutzung mit weiteren Entwicklern (Teams)
- Eigener Source-Code anbinden (Azure DevOps wird beispielsweise noch nicht unterstützt von Tabnine)
- Developer Experience mit AI-Unterstützung weiter beobachten
Für uns ist ein AI-Assistant somit beides: Eine Lösung, die bei richtiger Anwendung echten Mehrwert stiften kann und gleichzeitig eine spannende, neue Alternative.
