Sauberer Code und Sicherheit: Die menschliche Qualitätskontrolle im KI-Zeitalter

Sauberer Code und Sicherheit: Die menschliche Qualitätskontrolle im KI-Zeitalter

Code-generierende KI-Tools wie GitHub Copilot sind faszinierend. Sie schlagen ganze Funktionen vor, vervollständigen Codezeilen und können uns helfen, schneller zu programmieren als je zuvor. Für Routineaufgaben und die Implementierung bekannter Muster sind sie eine enorme Hilfe. Man kann sich auf die komplexere Architektur konzentrieren, während die KI die Fleißarbeit erledigt. Doch der von einer KI generierte Code ist nicht per se perfekt, sicher oder optimiert.

Hier kommt die unschätzbare Erfahrung eines menschlichen Entwicklers ins Spiel. Wir sind diejenigen, die den Code kritisch prüfen müssen. Ist er performant? Oder erzeugt er unnötige Last auf dem Server? Ist er sicher? Oder öffnet er unwissentlich eine Sicherheitslücke für Hacker? Ist er wartbar und verständlich für andere Entwickler, die in Zukunft daran arbeiten müssen? Eine KI optimiert oft auf Basis der Daten, mit denen sie trainiert wurde, und das kann zu veraltetem oder ineffizientem Code führen. Sie versteht nicht den spezifischen Kontext unseres Projekts oder die langfristigen Ziele unserer Software-Architektur. Die Verantwortung für die Qualität, Sicherheit und Wartbarkeit des Codes liegt allein bei uns. Wir müssen den von der KI vorgeschlagenen Code nicht blind übernehmen, sondern ihn als einen Vorschlag betrachten, den wir bewerten, verbessern und an unsere Standards anpassen. Der schnelle Entwurf kommt von der Maschine, aber das Gütesiegel für professionellen, robusten Code kommt vom Menschen.