AI-Coding-Assistant

AI-Assistenten unterstützen nicht nur bei der Codegenerierung, sondern auch bei Dokumentation, Testing und Optimierung. Gleichzeitig bleibt der Datenschutz eine zentrale Herausforderung.

Viele Anbieter reagieren mit speziellen Data-Privacy-Angeboten. Besonders Self-Hosted-LLMs gewinnen an Bedeutung, da sie direkt auf dem eigenen Rechner laufen und die volle Kontrolle über Daten und Code ermöglichen.

Unsere ersten Erfahrungen mit AI in der Softwareentwicklung sind vielversprechend. AI hilft, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten und zeigt in kleineren Pet-Projects ihr Potenzial bei der Codegenerierung. Gleichzeitig stösst sie bei komplexeren Problemen noch an ihre Grenzen.

Dieses Jahr wollen wir bei Inventage den Einsatz von AI-Assistenten gezielt weiter erforschen. Unser Ziel ist es, besser zu verstehen, wie AI unsere Arbeit sinnvoll ergänzen kann und wo ihre Grenzen liegen. Dabei verfolgen wir verschiedene Ansätze:

• AI-Modelle: Wir analysieren, welche Modelle sich besonders gut für die Softwareentwicklung eignen und wo ihre Stärken und Schwächen liegen.
• IDE-Integration: Wir untersuchen, welche Möglichkeiten es gibt, AI direkt in unsere Entwicklungsumgebungen einzubinden, um sie nahtlos in den Arbeitsalltag zu integrieren.
• Prompt-Engineering: Wir testen, wie durch gezieltes Prompting bessere und relevantere Resultate erzielt werden können.

AI-gestützte Assistenten zur Codegenerierung, wie sie beispielsweise von GitHub mit Copilot oder JetBrains mit AI Assistant angeboten werden, erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. Es ist jedoch wichtig, ihre Verwendung kritisch zu hinterfragen. Zum einen ist die Rechtslage in Bezug auf Urheberrechtsfragen noch unklar. Zum anderen verlassen die Daten beim Einsatz von Cloud-basierten Tools die Schweiz, was datenschutzrechtliche Bedenken aufwirft.

Aus diesem Grund verzichten wir bei Inventage vorerst auf den Einsatz von AI-gestützter Codegenerierung. Wir nehmen die Datenschutzbedenken unserer Kunden sehr ernst.

Dennoch möchten auch wir in Zukunft die Vorteile von AI in der Entwicklung nutzen. Eine Möglichkeit, um sensible Daten zu schützen, wäre die On-Premise-Installation eines AI-Coding-Assistants. Dies ermöglicht die Kontrolle über Daten und Code und minimiert gleichzeitig das Risiko von Datenschutzverletzungen.