Chancen für das Software Engineering Produktivität von Unternehmen mithilfe von KI gezielt steigern

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Gerade weil die Zeiten aktuell herausfordernd sind, sind vorausschauendes Handeln und Innovationsgeist gefragter denn je, sagt Ralf Kalmar vom Fraunhofer IESE. Denn gerade im Mittelstand ist das Innovationspotenzial hoch – vor allem, da Unternehmen ihre Produktivität mithilfe von KI um bis zu 20 Prozent steigern können.

„Angesichts des strukturellen Fachkräftemangels und der absehbaren demographischen Entwicklung ist KI keine Bedrohung für den Arbeitsmarkt in der IT. KI ist eine Chance, die Fachkräftelücke zumindest teilweise zu schließen“ – Bitkom-Präsident Dr. Ralf Wintergerst trifft den Nagel aus meiner Sicht auf den Kopf. Seine Aussage bezieht sich auf eine aktuelle Umfrage des Digitalverbandes, in deren Rahmen Unternehmen in Deutschland hinsichtlich ihrer Einschätzung zur Auswirkung von KI auf den IT-Arbeitsmarkt befragt wurden.

Das Ergebnis fällt dabei sehr unterschiedlich aus: Während 15 Prozent der Unternehmen mit einem Stellenabbau in Folge des KI-Einsatzes rechnen, gehen 20 Prozent davon aus, dass KI eher Stellen ersetzt, für die sich ohnehin keine Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter mehr finden lassen. Und 38 Prozent rechnen sogar mit einem zusätzlichen Bedarf an IT-Fachkräften.

Aus meiner Sicht gibt es bei dieser Umfrage keine richtige oder falsche Antwort. Es ist vielmehr so, dass alle Befragten ein Stück weit recht haben. Denn Fakt ist: KI wird die Arbeit in Unternehmen von Grund auf verändern – und in der IT ganz besonders. Teilweise entstehen dadurch neue Jobs und es ist neues Know-how am Arbeitsmarkt rund um Software Ingenieure gefragt. Teilweise ersetzt KI aber auch bestimmte Tätigkeiten und verändert die entsprechenden Berufsbilder.

Mit LLMs die Effizienz im Software- und Systems-Engineering steigern

Als Wissenschaftler, der in engem Austausch mit einer Vielzahl an Unternehmen steht, sehe ich in dieser Art von Veränderung stets eine Chance. Denn das Potenzial, das mit dem Einsatz von KI in der IT im Allgemeinen und im Software- und Systems-Engineering im Speziellen verbunden ist, ist immens und sollte deshalb dringend von Unternehmen ausgeschöpft werden. Ich will gerne erklären, was ich damit genau meine.

Schon heute ist es so, dass viele Branchen inzwischen entscheidend von der Software geprägt sind. Abgesehen von Technologie-Unternehmen selbst, betrifft das beispielsweise auch Finanz- und Zahlungsdienstleister, den Automotive-Bereich, Gesundheits- und Biotech-Unternehmen oder auch E-Commerce-Firmen und digitale Marktplätze. Einige dieser Branchen sehen sich aktuell mit einer Vielzahl an Herausforderungen konfrontiert, für die es dringend Lösungen braucht. Es geht darum, bestehende Geschäftsmodelle und Produkte zu hinterfragen und echte Innovationen voranzutreiben.

Der Markt erfordert hier flexible Lösungen, die neu geschaffen werden wollen. Unterstützung kann hier KI – bzw. vor allem Large Language Models (LLMs) – schaffen. Konkret geht es darum, LLMs so im Software- und Systems-Engineering einzusetzen, dass Entwickler Standard-Aufgaben schneller verrichten können und so mehr Zeit für neue Projekte haben. Es steigt also die Effizienz, was wiederum dem gesamten Unternehmen zugute kommen. Doch was bedeutet Effizienz im Kontext des Software- und Systems-Engineering überhaupt? Effizienz zielt vor allem darauf ab, den mit dem Engineering verbundenen Arbeitsaufwand zu reduzieren.

KI-Einsatz bietet vielseitige Anwendungsfälle

Die Softwareentwicklung ist schließlich nach wie vor ein stark menschbasierter Prozess. Werden also KI-Technologien gezielt dazu eingesetzt, den Menschen zu entlasten, spart das letztlich Zeit und somit natürlich Geld. Deutlich wird das am Beispiel eines hochregulierten softwarebasierten Medizinprodukts. An eine solche kritische Anwendung werden hohe Qualitätsansprüche gestellt, die ein umfangreiches Testverfahren bei der Software notwendig machen.

Hier können KI-Technologien aufgrund ihrer Fähigkeit, riesige Datenmengen schnell und strukturiert verarbeiten zu können, entscheidend helfen, die Effizienz bei der Testfall-Spezifikation oder der Interpretation von Testergebnissen zu steigern. Außerdem lässt sich mit LLMs natürlich auch schneller Software-Code schreiben. Ebenso wichtig sind auch gezielte Sicherheitsanalysen – sowohl für Safety als auch Cybersecurity, bei denen KI unterstützen kann.

Die Anwendungsfälle für diese Form des KI-Einsatzes sind sehr vielseitig und bergen alle ein großes Potenzial. Unserer Erfahrung am Fraunhofer IESE nach sind auf diese Weise Produktivitätssteigerungen bei einzelnen Aktivitäten von 20 Prozent durchaus realistisch. Das zeigt etwa dieses Beispiel: Einem Testingenieur werden mit Hilfe von Daten aus Gesetzgebung, Regulatorik und der Dokumentation früherer Projekte begründete Testszenarien für einen Abbiegeassistenten an Kreuzungen vorgeschlagen, die dann nur noch am Bildschirm ausgewählt werden müssen – statt aufwändig selbst zu recherchieren und verschiedenste Möglichkeiten, was an einer Kreuzung so alles passieren kann, durchzugehen.

Wichtig ist anzumerken, dass trotz aller eindrucksvoller Möglichkeiten mit KI, der Mensch immer die letzte Kontrollinstanz bleiben muss. Denn die Verfahren machen Fehler, vergessen Aspekte oder schlagen auch Lösungen vor, die falsch oder zu kompliziert sind. Der Mensch bleibt also ein wichtiger Teil der Kette, wird aber bei vielen Aufgaben spürbar entlastet. Das ist das Sparpotenzial.

Innovationspotenzial im Mittelstand besonders groß

Deutschland ist ein Mittelstands-Land – aber gerade KMU sehen sich aktuell mit besonders vielen Herausforderungen konfrontiert. Sie reichen vom Fachkräftemangel über hohe Energiekosten bis hin zur Verwaltungslast. Will Deutschland international wettbewerbsfähig bleiben, müssen wir hier gezielt unterstützen. Und gerade der geschilderte Einsatz von LLMs im Software-Umfeld und anderen Geschäftsprozessen ist hier ein guter Hebel.

Natürlich ist dieser Schritt nicht von heute auf morgen getan und gerade für KMU kann es hilfreich sein, sich in diesem Bereich externe Expertise mit an Bord zu holen und so gemeinsam zu prüfen, wie das Effizienzpotenzial am besten genutzt werden kann. Mir ist auch vollkommen klar, dass es gerade mit Blick auf die schwierige Marktlage für viele Unternehmen derzeit fast ein Ding der Unmöglichkeit ist, in dieser Situation auch noch an eine solche Innovation zu denken. Aber: Abwarten ist aus meiner Sicht trotzdem keine Option. Denn damit werden bestehende Probleme weiter in die Zukunft verlagert.

Umso wichtiger ist frühzeitiges und vorausschauendes Handeln. Denn so viel steht auch fest: Das wirtschaftliche Potenzial von KI-Technologien lässt sich nicht von heute auf morgen vollständig heben. Tatsächlich ist es eher so, dass wenn ein Unternehmen in zwei Jahren eine KI-Technologie breit eingesetzt haben möchte, es heute schon starten sollte. Wichtig ist also, loszulegen und vor allem die Führungspersonen darauf einzustimmen, Veränderungen wirklich zu wollen.  (sg)

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