Wie verändert Künstliche Intelligenz (KI) den App-Entwicklungsprozess?

Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) bringen enorme Vorteile für den App-Entwicklungsprozess und signalisieren eine der nächsten neuen Phasen der digitalen Transformation des betrieblichen Workspace.

Das Buch "Competing In the Age of AI" von zwei Harvard-Professoren, in dem das Potenzial Künstlicher Intelligenz für den Wirtschaftsbetrieb beschrieben wird, beginnt mit einem verblüffenden Beispiel: Die 2014 gegründete Ant Financial Services Group hatte ein so explosives Wachstum ihrer schwindelerregenden Palette von Geschäftsdienstleistungen zu verzeichnen, dass sie 2018 einen Wert von 150 Milliarden Dollar aufwies.

Wie kann ein Unternehmen eine so enorme Entwicklung in so kurzer Zeit bewältigen? Die Antwort erscheint simpel: Indem es auf einem digitalen Kern mit Künstlicher Intelligenz aufbaut.

Der potenzielle Einfluss von KI auf den Geschäftsbetrieb liegt auf der Hand: Laut einer Studie von Forrester gaben 71 % der Befragten an, dass KI die Effizienz von Unternehmen verbessern kann, während 59 % angaben, sie könne die Skalierbarkeit verbessern.

Heute ist es weit mehr als nur ein Potenzial. Es ist eine Realität.

Eine Forschungsstudie von Accenture hat ergeben, dass 84 % der Führungskräfte glauben, dass sie KI nutzen müssen, um ihre Wachstumsziele zu erreichen. Unternehmen, die KI bereits strategisch skalieren, melden hingegen eine dreifache Kapitalrendite. Darüber hinaus zeigt dieselbe Studie, dass drei von vier dieser Führungskräfte glauben, dass ihr gesamtes Unternehmen gefährdet sein könnte, wenn sie KI in den nächsten fünf Jahren nicht angemessen skalieren.

Das bedeutet, dass ein moderner Ansatz für das Design und die Entwicklung von Apps für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung ist - nicht nur, um mit höchster Effizienz und Produktivität zu arbeiten, sondern auch, um Innovationen voranzutreiben und Top-Talente mit den Kerngeschäftsanwendungen von morgen anzulocken.


Wie sind jedoch künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen miteinander verbunden

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) werden oft synonym verwendet und sind miteinander verbundene Technologien.

KI bezieht sich auf das größere Projekt der Entwicklung von Computersystemen, die menschliches Verhalten vorhersagen und simulieren können, um Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise mit menschlicher Intelligenz und menschlichem Denken verbunden sind. Maschinelles Lernen ist einer der vielen Zweige der künstlichen Intelligenz, der sich speziell mit Computerprogrammen befasst, die Daten sammeln, Muster erkennen und eigenständig oder mit menschlicher Unterstützung Entscheidungen treffen können.

Viele Systeme der künstlichen Intelligenz werden durch maschinelles Lernen unterstützt. Es zielt darauf ab, eine Aufgabe selbständig zu verbessern, ohne für diese spezielle Aufgabe programmiert werden zu müssen. Dies erspart eine ungeheure Menge an Programmierzeiten und Analysen. ML-Tools gehören zu den gefragtesten KI-gestützten Tools für Unternehmen. Sie sind in der Lage, riesige Datensätze in pragmatische Next-Step-Lösungen zu übersetzen.

Derartige Lösungen treffen wir mittlerweile überall an. Beispielsweise virtuelle persönliche Assistenten - man denke nur an Siri und Alexa - nutzen maschinelles Lernen, um durch das ständige Sammeln und Anwenden von Daten kontinuierlich zu "lernen", wie sie besser reagieren können.

ML leitet Ihr GPS während der Fahrt auf eine schnellere Route um, erkennt ein Gesicht, wenn Sie in sozialen Medien posten, filtert Ihre Spam-E-Mails heraus und verfeinert Ihre Suchmaschinenergebnisse. Es ist im täglichen Leben auf viele anderen Arten präsent: Von der Art und Weise, wie Banken mögliche betrügerische Aktivitäten feststellen, darüber, wie Einzelhändler das Kundenerlebnis anpassen, bis hin dazu, wie Patienten medizinisch versorgt werden.

Das Ziel der KI besteht nicht einfach darin, wiederholende Aufgaben durch einfaches Lernen zu automatisieren, sondern intuitiv zu reagieren. Nicht mit plumper Vorhersagbarkeit, sondern mit hyperspezifischen Erkenntnissen, die auf angesammeltem Wissen beruhen. Durch das Auffinden von Mustern und das Erkennen von Regelmäßigkeiten in Daten können KI-Algorithmen eine spezifische Fähigkeit entwickeln, die Vorhersagen trifft und auf den jeweiligen Moment reagiert.

Entwickler und Designer haben diese Technologien bereits als äußerst einflussreiche Werkzeuge erkannt. Sie sparen Zeit und senken die Kosten für zukunftsorientierte Unternehmen, die diese Technologien für die App-Entwicklung nutzen wollen.


Herausforderungen für App-Entwickler in der Zukunft

Während die digitale Transformation die Art und Weise neu strukturiert, wie Unternehmen an traditionelle Aufgaben herangehen, rücken neue Methoden der App-Entwicklung die KI ins Rampenlicht. Diese zeigen die Vorteile einer verstärkten Integration von KI in Softwaredesign und -bereitstellung auf. Das ist auch nötig, denn Entwickler stehen heute vor allem unter hohem Produktionsdruck.

Weitere Herausforderungen für Entwickler:

  • Zeitdruck bei der Erstellung und Pflege komplexer Webanwendungen
  • Kostenprobleme beim Testen, Reparieren und Aktualisieren dieser Anwendungen
  • Erfüllung der Interoperabilitäts- und Schnittstellenanforderungen einer vielfältigen Belegschaft und eines Kundenstamms, die eine Vielzahl von Software und Geräten verwenden
  • Ständig steigende Erwartungen an Leistung und Design, die reaktionsschnelle Innovationen erfordern

Designer müssen die Anforderungen an die Erstellung von Anwendungen, die verschiedene Mitarbeiter- und Kundenbedürfnisse erfüllen, mit den pragmatischen Zwängen des Entwicklungsprozesses in Einklang bringen. Und das alles in einem Unternehmenskontext, der die Produktion von anpassbaren Inhalten auf dynamischen, sich ständig weiterentwickelnden Plattformen vorsieht. Die Verlagerung hin zu Multi-Experience-Entwicklungsplattformen (MXDPs), die es Unternehmen ermöglichen, ihre Anwendungen schneller zu skalieren und bereitzustellen, spiegelt sich in der Art und Weise wider, wie die Anwendungen entwickelt werden. Schnelligkeit und Flexibilität sind von entscheidender Bedeutung, da die Entwickler in der Lage sein müssen, Anpassungen innerhalb von Stunden statt Tagen vorzunehmen, und zwar mit einer Reihe von Tools, die eine intuitive Zusammenarbeit ermöglichen.


Warum beziehen Unternehmen KI- und ML-Tools in die App-Entwicklung ein?

Die Antwort auf diese Frage scheint plausibel. Die Notwendigkeit, den genannten Anforderungen gerecht zu werden - und sich für den zukünftigen Erfolg zu positionieren - führt dazu, dass Unternehmen KI immer mehr in ihre Abläufe integrieren. Diese zunehmende Akzeptanz wird durch den Zugang zu hochwertigen Lernmodellen und die Notwendigkeit, Investitionen in langsame und teure Infrastrukturen für die Datenverwaltung zu vermeiden, angetrieben. Und das Tempo der Implementierung nimmt weiter zu. In einem kürzlich erschienenen Forbes-Artikel heißt es, dass mehr als die Hälfte der Unternehmen zwischen 500.000 und 5 Millionen US-Dollar für KI-Technologien und -Talente ausgeben. Ein klarer Anstieg um mehr als ein Drittel im Vergleich zum letzten Jahr.

Unternehmen interessieren sich für KI-Technologien, weil sie die Entwicklung beschleunigen, sich effizient und sicher integrieren lassen und eine mühelose Skalierung ermöglichen. KI-Algorithmen können viele mühsame Aufgaben automatisieren, die Entwickler früher stundenlang beschäftigt hätten, sodass mehr Zeit für wichtigere Aufgaben bleibt.


Erhöhung der Schnelligkeit durch einen optimierten Prozess

Die Geschwindigkeit bei der Entwicklung und Einführung von Apps hängt von einem schnellen Designprozess ab. Vom Konzept über den Prototyp und die Iteration bis hin zur Freigabe muss die App-Entwicklung schnell vonstattengehen und gleichzeitig höchste Standards erfüllen. KI-gestütztes maschinelles Lernen stattet die Design-Software mit neuen Tools aus, die Entwicklern neue Freiheiten bei der schnellen und präzisen Erstellung und Prüfung bieten. Zudem sammelt und verarbeitet KI Daten auf einem völlig neuen Niveau. Es automatisiert die Entwicklung und setzt ML-Tools ein. Diese Tools drängen talentierte Entwickler nicht beiseite, sondern erweitern ihre Fähigkeiten durch eine bessere Quellcodeanalyse, automatische Hilfe bei der Codeerstellung und schnelles Prototyping. Neue Low-Code-Designsoftware, die durch KI unterstützt wird, ermöglicht es Designern, eine Vielzahl relevanter digitaler Technologien wie intelligente Chatbots, Wearables und Conversational Apps zu entwickeln und leichter zu integrieren. Die Software für die App-Entwicklung erfüllt somit die Bedürfnisse der Nutzer, die strukturierte, interaktive und individuelle Online-Erlebnisse wünschen.

Während viele Codierungen noch immer mühsame, zeilenweise Arbeit von Entwicklern erfordern, reduziert KI-gestützte Low-Code-Software teure Design-Engpässe. Das spart nicht nur Zeit und Geld, sondern lenkt auch die Energie der Entwickler auf die ständige Innovation neuer Online-Experiences statt auf die Pflege alter Lösungen. Hierzu gehören die Entwicklung von Plattformen wie MXDPs, die Nutzung von Progressive Web Apps (PWAs) und die Umarmung von Design-Ökosystemen wie intelligente Entwicklungsumgebungen und OpenAI. Diese Tools verändern die Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten und wie Kunden mit Ihnen in Kontakt treten wesentlich.

ML-gestützte Algorithmen und KI-gesteuerte Analysen bieten nicht nur tiefe Einblicke in die Nutzungsweise von Apps, sondern stellen auch Verbindungen zu anderen Tools her, die die Entwicklung innovativer Systeme in Unternehmen revolutionieren. Entwickler nutzen KI, um Apps zu entwickeln, die sich in ein modernes Business-Ökosystem einfügen und die Herausforderungen des modernen Geschäftsbetriebs lösen. Der nächste Schritt in der fortschreitenden digitalen Transformation des betrieblichen Arbeitsumfelds ist die weitere Integration von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen.

Unternehmen, die sich der KI verweigern, tun dies auf eigenes Risiko. Die Einbeziehung und Integration von KI in den Kerngeschäftsbetrieb führt vielleicht nicht zu einer Wertsteigerung von 150 Milliarden Dollar innerhalb von fünf Jahren, aber das Ignorieren der eindeutigen Anzeichen für einen Wandel könnte dazu führen, dass in fünf Jahren kein Betrieb mehr existiert.


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Nadine Holler | 03. März 2022 11:00:23