Einführung in generative KI in der App-Entwicklung

Die Themen in diesem Artikel:

• Wie generative KI die App- und Software-Entwicklung revolutioniert
• Der aktuelle Stand und die jüngsten Fortschritte von GenAI in der Entwicklung
• Vorteile und Herausforderungen der Integration von generativer KI in die Software-Entwicklung
• Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen
• Ein Überblick über Tools und Technologien zur Implementierung generativer KI
• Integration von generativer KI in die OutSystems-Plattform

Was ist generative KI?

Generative KI (GenAI) ist prägend bei der Revolutionierung der Art und Weise, wie wir Dinge erstellen – von E-Mails und Videos bis hin zu neuen Applikationen. Die Grundlage bilden sogenannte GANs (Generative Adversarial Networks). Dabei werden zwei neuronale Netze trainiert, gegeneinander anzutreten, um aus einem vorhandenen Datensatz neue Inhalte zu generieren.

Basierend auf Algorithmen künstlicher Intelligenz (KI) und der Verarbeitung und dem Verständnis natürlicher Sprache werden neue Inhalte aus einem auf umfangreichen Datensätzen trainierten Modell erstellt. So entstehen Inhalte, die die Originaldaten in Stil oder Struktur widerspiegeln. Beispiele sind Bilder, Texte und einfache Applikationen.

Erfahren Sie die wichtigsten Unterschiede zwischen generativer KI und KI

Vorteile von generativer KI für die Software- und App-Entwicklung

GenAI hat das Potenzial, die Software-Entwicklung zu verbessern, indem sie die Code-Generierung rationalisiert, die Kreativität fördert und die Time-to-Value beschleunigt. Für Entwickler beschleunigt generative KI die Prozesse zur Programmierung einzigartiger, innovativer Lösungen. Dies vereinfacht das Design von Benutzeroberflächen und die Generierung und Validierung von Code. Zugleich schafft es die Voraussetzungen für ein schnelles App-Prototyping und die Entwicklung bahnbrechender Funktionen.

Indem generative KI alltägliche Aufgaben übernimmt, ermöglicht sie Entwicklern, sich auf die kreative Bewältigung komplexer Probleme zu konzentrieren und Innovationen voranzutreiben.

Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle

GenAI glänzt bei der Erstellung von Inhalten. Mit der Fähigkeit, Kontexte und sprachliche Nuancen zu verstehen, können generative KI-Algorithmen automatisch hochwertige schriftliche Inhalte wie Produktbeschreibungen oder Blogartikel erstellen. Sie können auch Bilder, GIFs, Videos und Code erstellen und mit schriftlichen Inhalten kombinieren, um Websites, Applikationen, Augmented Reality und mehr bereitzustellen. Dies spart Content-Erstellern wertvolle Zeit. Darüber hinaus sorgt es aber auch für plattformübergreifende Konsistenz und Genauigkeit und eröffnet damit auch Entwicklern völlig neue Möglichkeiten.

Wie generative KI in der Applikationsentwicklung eingesetzt werden kann

Eine praktische Anwendung generativer KI in der Applikationsentwicklung ist die Erstellung personalisierter Benutzeroberflächen. Mithilfe von Prompts und GenAI-Algorithmen können Entwickler Benutzerverhalten, Vorlieben und Interaktionsmuster analysieren, um dynamisch UI-Elemente zu erstellen, die auf einzelne Benutzer zugeschnitten sind. Die KI kann Layout-Anpassungen, Farbschemata und sogar Funktionsplatzierungen vorschlagen, die den Gewohnheiten und Vorlieben des Benutzers entsprechen und möglicherweise eine intuitivere, effizientere und angenehmere Interaktion mit der Applikation ermöglichen. Dies spart Entwicklern Zeit und ermöglicht Endanwendern nahtlose und intuitive Interaktionen.

Eine weitere praktische Anwendung von GenAI in der Software-Entwicklung ist die Code-Vervollständigung. Basierend auf dem Kontext dessen, was ein Entwickler schreibt, wird hier der nächste Teil des Codes vorhergesagt und ausgefüllt. Dies beschleunigt nicht nur den Prozess der Programmierung, sondern hilft auch, Fehler zu reduzieren. Zudem werden Best Coding Practices vorgeschlagen und möglicherweise auch effizientere Wege für das Erfüllen einer Aufgabe vorgeschlagen. Die KI-gestützte Code-Vervollständigung lernt aus riesigen Mengen von Code, um relevante, kontextbezogene Vorschläge zu machen und so die Produktivität der Entwickler und die Code-Qualität zu steigern.

Praxisbeispiel für generative KI: Verbesserung des globalen Entwickler-Engagements

Das Developer-Relationship-Team von OutSystems nutzte generative KI, um die Benutzererlebnisse für seine japanische Community, die zweitgrößte Entwicklergruppe des Unternehmens, zu revolutionieren. Diese Initiative entstand aus der Notwendigkeit, japanischsprachige Entwickler in globale Community-Gespräche einzubeziehen und so die Sprachbarriere zu überwinden, die zuvor zu einem Gefühl der Ausgrenzung geführt hatte. Angetrieben vom Prinzip, dass es für jede Herausforderung eine Lösung gibt, wollte OutSystems seine japanischen Entwickler nahtlos in die Community integrieren.

Das Projekt umfasste einen sorgfältigen Auswahlprozess für die am besten geeigneten Large Language Models (LLMs) und aufwendiges Prompt Engineering, um qualitativ hochwertige Echtzeit-Übersetzungen ohne irrelevante Informationen zu gewährleisten. OutSystems bewertete mehrere LLMs anhand bestimmter Kriterien, darunter Übersetzungsqualität, Performance und Kosten. Aufgrund seiner Fähigkeit, komplexe, technische Texte und HTML-Inhalte effektiv zu verarbeiten, erwies sich ChatGPT4 als die bevorzugte Wahl.

Die Integration mit der OutSystems Developer Cloud (ODC) und API-Verbindungen zu verschiedenen LLMs erleichterten die Echtzeit-Übersetzung der Beiträge in Community-Foren. Darüber hinaus wurde ein strategischer Caching-Mechanismus implementiert. Auf diese Weise wurden Kosten und Effizienz optimiert, die Wiederverwendung von Übersetzungen ermöglicht und der Bedarf an wiederholten API-Aufrufen reduziert.

Der Erfolg des Projekts hat das Engagement und die Nutzungserlebnisse japanischer Entwickler verbessert und die Voraussetzungen für die Ausweitung der KI-gestützten Übersetzungsdienste auf weitere Sprachen geschaffen – entsprechend der Mission von OutSystems, eine barrierefreie und integrative Community zu schaffen. Dieses Beispiel unterstreicht das transformative Potenzial generativer KI bei der Überwindung von Sprachbarrieren und der Förderung einer globalen Zusammenarbeit und aktiver Entwickler-Communitys.

Die Anwendung generativer KI in der Industrie

GenAI revolutioniert die Software-Entwicklung in verschiedenen Branchen, indem es die Code-Generierung automatisiert, Designprozesse optimiert und intelligente Lösungen bereitstellt, die die Effizienz, Kreativität und Anpassung von Software-Applikationen erheblich verbessern. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele dafür, wie GenAI in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Fertigung, Gesundheitswesen sowie Medien und Unterhaltung eingesetzt wird.

Generative KI in der Finanzdienstleistungsbranche

In Applikationen von Finanzdienstleistern finden sich viele Anwendungsfälle für generative KI. Ein Beispiel ist eine Software, die die Erstellung von Finanzberichten und Analysen automatisiert. Durch die Eingabe unbearbeiteter Finanzdaten kann die KI umfassende Berichte erstellen, einschließlich Leistungsanalysen, Trendprognosen und Risikobewertungen. Zum Beispiel könnte ein GenAI-System die Finanzdaten eines Unternehmens im Laufe der Zeit analysieren und einen detaillierten Bericht erstellen, in dem wichtige Indikatoren für die finanzielle Situation, prädiktive Ertragsmodelle und Investitionsrisiken hervorgehoben werden. Dies würde den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Finanzanalyse erheblich reduzieren.

Eine weitere Anwendung von GenAI in dieser Branche ist eine Applikation, die Nutzern eine personalisierte Finanzberatung bietet. So könnte eine Finanzdienstleistungs-App generative KI nutzen, um Nutzern maßgeschneiderte Ratschläge zur Allokation ihrer Investitionen zu geben, oder bestimmte Finanzprodukte vorzuschlagen, die mit ihren individuellen Profilen übereinstimmen – für bessere Nutzungserlebnisse und eine fundiertere finanzielle Entscheidungsfindung.

Generative KI in der Fertigung

In der Fertigung besteht oft ein Bedarf an kundenspezifischen Software-Lösungen, die auf bestimmte Produktionsprozesse, Maschinen oder Produktlinien zugeschnitten sind. GenAI kann Entwickler unterstützen, indem es automatisch Code oder Softwaremodule generiert, die auf den spezifischen Anforderungen eines Fertigungsprozesses basieren. Wenn ein Hersteller beispielsweise ein einzigartiges Überwachungssystem für eine Produktionslinie benötigt, kann generative KI dabei helfen, den grundlegenden Code zu erstellen, den Entwickler anschließend je nach Bedarf verfeinern und anpassen können.

GenAI kann auch verwendet werden, um ausgeklügelte Algorithmen in Fertigungssoftware zu entwickeln und Fertigungsprozesse zu optimieren. Wenn die Algorithmen in Software integriert werden, können Hersteller die Effizienz kontinuierlich steigern, Unnötiges reduzieren und sich an sich ändernde Marktanforderungen oder die Ressourcenverfügbarkeit anpassen. Ein Beispiel aus der Praxis bietet einer der größten Automobilhersteller der Welt. Das Unternehmen hat Optimierungsalgorithmen hinzugefügt, um seine Produktionslinien zu optimieren und sicherzustellen, dass die Ressourcen effektiv genutzt werden und der Fertigungsfluss so effizient wie möglich ist.

Generative KI im Gesundheitswesen

Generative künstliche Intelligenz hat einen erheblichen Einfluss auf das Gesundheitswesen. Sie wird in Software verwendet, die immense Mengen medizinischer Bilder analysiert, um Muster und Anomalien zu erkennen, die menschliche Beobachter möglicherweise übersehen. Dies hat zu genaueren Diagnosen und verbesserten Patientenergebnissen geführt. In einem anderen Beispiel wurde es in Software-Projekte integriert, um die Wirkstoffforschung zu unterstützen. Forscher können potenzielle Wirkstoffkandidaten schneller als je zuvor identifizieren, indem sie große Datensätze analysieren und molekulare Strukturen vorhersagen. Diese bahnbrechende Technologie hat das Potenzial, die Entwicklung lebensrettender Medikamente zu beschleunigen.

Darüber hinaus wird GenAI auch in Applikationen eingebettet, die in der personalisierten Medizin zum Einsatz kommen. Durch die Analyse der genetischen Daten und der Krankengeschichte einer Person kann eine mit KI integrierte Software dabei helfen, maßgeschneiderte Behandlungspläne zu erstellen, die spezifische genetische Variationen und Risikofaktoren berücksichtigen. Dies verbessert die Patientenversorgung und trägt zu einer effizienteren Ressourcenallokation innerhalb der Gesundheitssysteme bei.

Generative KI in Medien und Unterhaltung

In der Medien- und Unterhaltungsindustrie kann GenAI zur Entwicklung von Software verwendet werden, die die Erstellung von Inhalten verbessert und Nutzungserlebnisse personalisiert. Zum Beispiel könnte ein Streaming-Dienst generative KI nutzen, um Software zu entwickeln, die personalisierte Filmtrailer für seine Nutzer erstellt. Die KI analysiert den Anzeigeverlauf und die Vorlieben eines Benutzers. Ausgehend davon erstellt sie einen Trailer mit Clips aus Filmen und Shows, die dem Benutzer voraussichtlich gefallen. Dieser maßgeschneiderte Ansatz könnte die Nutzerbindung und -zufriedenheit erheblich steigern. Denn die hochgradig personalisierten Empfehlungen in innovativem Format sorgen für ein besseres Surf- und Seherlebnis auf der Plattform.

Im Bereich Videospiele wurde generative KI eingesetzt, um abwechslungsreiche und immersive Spielumgebungen, Charakterdialoge und Handlungsstränge zu schaffen. So kann KI zum Beispiel komplexe, sich ständig verändernde Landschaften oder Levels in einem Spiel generieren und das Spielerlebnis verbessern, indem sie Spielern einzigartige und dynamische Szenarien bietet. Sie kann aber auch verwendet werden, um realistische NPC-Dialoge (Nicht-Spieler-Charaktere) zu erstellen, die die Spielwelt ansprechender und glaubwürdiger machen.

Generative KI-Plattformen: Tools und Technologien für die Umsetzung

GenAI-gestützte Plattformen verändern die Art und Weise, wie Inhalte in verschiedenen Bereichen erstellt werden. Zugleich bieten sie Tools, die die menschliche Kreativität und Effizienz steigern. Insbesondere demokratisieren sie die Erstellung von Inhalten, indem sie es auch Menschen ohne Fähigkeiten in der Programmierung oder im Grafikdesign ermöglichen, komplexe Werke zu erstellen oder den Entwicklungsprozess zu unterstützen. Hier finden Sie eine Übersicht über die verschiedenen verfügbaren Plattformarten.

1. Plattformen zur Textgenerierung

Hier sind einige Beispiele für GenAI-Optionen für die Texterstellung:

• GPT (Generativer vortrainierter Transformer): Die von OpenAI entwickelten GPT-Modelle (wie GPT-3) können auf der Grundlage der erhaltenen Eingaben Text generieren, der wie von Menschen geschrieben wirkt. Sie werden für eine Vielzahl von Applikationen verwendet, darunter Chatbots, Content-Erstellung und sogar Codierung.
• BERT und T5: Diese Modelle sind zwar in erster Linie für das Verstehen natürlicher Sprache bekannt. Sie können aber auch für generative Aufgaben wie die Textzusammenfassung und die Beantwortung von Fragen angepasst werden.

2. Plattformen zur Bildgenerierung

Für Bilder können Sie Plattformen wie diese verwenden:

• DALL-E: Diese Kreation von OpenAI generiert Bilder aus Beschreibungen in Textform und ermöglicht es den Nutzern, beliebiges Bildmaterial zu erstellen, das es vorher nicht gab.
• StyleGAN: Die Plattform wurde von NVIDIA entwickelt und kann hochrealistische Bilder erzeugen (insbesondere Gesichter von Menschen, die nicht existieren), indem es aus einem Datensatz echter Bilder lernt.

3. Plattformen zur Musikgenerierung

Generative künstliche Intelligenz kann auf das Erschaffen von Musik angewendet werden mit:

• OpenA Jukebox: Ein Modell, das Musik in verschiedenen Genres und Stilen hervorbringt, einschließlich rudimentärem Gesang. Es kann eigene Kompositionen oder Musik produzieren, die den Stil bestimmter Künstler nachahmen.
• Magenta von Google: Ein KI-Projekt von Google, das die Rolle des maschinellen Lernens als Werkzeug im kreativen Prozess untersucht und in der Lage ist, Musik und Kunst hervorzubringen.

4. Plattformen zur Code-Generierung

Eine vereinfachte Codierung oder vollständige Code-Bereitstellung wird ermöglicht durch:

• GitHub Copilot: GitHub Copilot basiert auf OpenAI Codex und bietet Vorschläge für ganze Codezeilen oder -blöcke, die Entwicklern helfen, Code schneller und mit weniger Fehlern zu schreiben.
• Kodex: Codex, ebenfalls von OpenAI, ist ein Nachkomme von GPT-3, der speziell auf das Verständnis und die Generierung von Code zugeschnitten ist. Kodex unterstützt Tools wie GitHub Copilot.

5. Design- und 3D-Modellierungsplattformen

Beschreiben Sie ein Modell und erhalten Sie 3D-Video-, Bild-, Live-Performance- und Spiel-Assets mit:

• RunwayML bietet Tools für Künstler und Kreative, um generative Modelle für Video-, Bild- und Live-Performance-Kreationen zu verwenden.
• DreamFusion: Eine Methode zum Generieren von 3D-Modellen aus Textbeschreibungen, die das Potenzial von KI bei der Erstellung komplexer 3D-Assets für Spiele, VR und mehr aufzeigt.

6. Plattformen für die Datensynthese

Plattformen zum Generieren synthetischer Daten, die zum Trainieren von Machine-Learning-Modellen verwendet werden können, bei denen reale Daten knapp, sensibel oder verzerrt sein können.

Ein Überblick über GenAI-basierte App-Builder:

Ein GenAI-App-Builder ist eine hochmoderne Plattform, die den Software-Entwicklungsprozess mithilfe generativer künstlicher Intelligenz rationalisiert. Das intuitive System unterstützt Benutzer beim Erstellen, Entwickeln und Starten von Applikationen, indem es die Generierung von Code, Schnittstellen und Inhalten automatisiert, die alle auf einfachen Benutzeranweisungen basieren. Anhand von Beschreibungen in natürlicher Sprache oder benutzerfreundlichen grafischen Oberflächen können die Kernfunktionen dieser Builder die Komplexität der App-Erstellung drastisch reduzieren. Im Folgenden gehen wir auf die Nuancen ihrer Funktionsweise und ihre herausragenden Funktionen ein.

Hauptmerkmale und Funktionen

App-Builder kombinieren allgemeine GenAI-basierte Funktionen und Möglichkeiten mit solchen, die speziell für die Applikationsentwicklung konzipiert wurden:

• Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP): Benutzer können die gewünschten Funktionen oder das App-Design in ihren eigenen Worten formulieren. Die KI verarbeitet diese Informationen dann, um passende Code-Schnipsel oder Designelemente zu produzieren.
• Automatisierte Code-Generierung: Der Builder verwendet vortrainierte Transformatoren (wie GPT-3 und HuggingFace), Cloud-Dienste, Open-Source-Bibliotheken und GPU-Technologie, um automatisch Quellcode für wichtige Komponenten wie die Front-End-Schnittstelle, die Back-End-Logik, Datenbankinteraktionen usw. zu erstellen.
• UI/UX-Design via Automatisierung: Bestimmte Builder sind mit Funktionen von mehreren GenAI-basierten Plattformen ausgestattet, die speziell für die automatische Generierung von Benutzeroberflächendesigns entwickelt wurden. Ausgehend von zusammengefassten Designanforderungen stellen sie sicher, dass die Designs den branchenspezifischen Benutzerspezifikationen und Best Practices entsprechen.
• APIs: Die Apps, die von KI-Buildern generiert werden, können nahtlos in APIs und verschiedene Dienste integriert werden. Dies ist ein Muss in einer Welt, in der die meisten Applikationen mit externen Datenquellen, Funktionen oder anderen Apps interagieren.

Vorteile

Hier sind die Vorteile der Verwendung von generativen KI-basierten App-Buildern:

• Beschleunigte Entwicklungszeiten: Durch die Delegation von Routine- oder anspruchsvollen Aufgaben an die KI kann der App-Erstellungsprozess erheblich beschleunigt werden.
• Verstärkte Demokratisierung der Entwicklung: Diese Builder vereinfachen die App-Building-Landschaft und ermöglichen es Mitarbeitern mit wenig bis gar keiner Programmiererfahrung, sich an der Software-Erstellung zu beteiligen.
• Reduzierung der Entwicklungskosten: Durch den geringen Bedarf an manueller Codierung sinken die Entwicklungskosten erheblich. Davon profitieren sowohl unabhängige oder kleine Unternehmen, die maßgeschneiderte Apps erstellen möchten, als auch große Unternehmen mit kurzen Fristen.
• Gesteigerte Kreativität: Während KI die alltäglicheren Entwicklungsaufgaben angeht, können Entwickler ihren Fokus auf die Entwicklung innovativer, hochmoderner App-Funktionen und Alleinstellungsmerkmale der nächsten Generation richten.
• Anpassbarkeit und Erweiterung: Obwohl die Builder weitgehend automatisiert sind, sind die Ergebnisse anpassbar und skalierbar. Benutzer können automatisch generierten Code oder Layouts frei ändern, um die Performance zu verbessern oder bestimmte Anforderungen zu erfüllen.

OutSystems Low-Code-Plattform und generative KI-Entwicklung

OutSystems ist eine führende Low-Code-Plattform, die es Entwicklern ermöglicht, mehr zu erledigen und schneller zu liefern, indem alltägliche, repetitive und mühsame manuelle Programmier- und Lifecycle-Management-Aufgaben entfallen. Die Plattform bietet Entwicklern zahlreiche Möglichkeiten, GenAI in ihre Applikationen zu integrieren.

Einer der wichtigsten Vorteile der OutSystems-Plattform ist ihr Low-Code-Ansatz. Dieser erlaubt Entwicklern, GenAI-Funktionen schnell und einfach in ihre Projekte zu integrieren. Mit der intuitiven Drag-and-Drop-Funktionalität können Entwickler GenAI-Apps einfach erstellen und bereitstellen, ohne dass dazu spezielle KI-Kenntnisse erforderlich sind.

Zudem bietet OutSystems eine breite Palette an vorgefertigten Konnektoren, Schnellstart-GenAI-Apps und Vorlagen, die speziell zur Beschleunigung der KI-Entwicklung entwickelt wurden. Diese gebrauchsfertigen Ressourcen ermöglichen es Entwicklern, Aufgaben zu automatisieren und ein neues Maß an Produktivität und Innovation zu erreichen.

Darüber hinaus bietet OutSystems robusten Support und Dokumentation für Entwickler, die sich an generative KI wagen. Die umfangreiche Wissensdatenbank, Tutorials und Community-Foren stellen sicher, dass Entwickler auf alle notwendigen Ressourcen zugreifen können, um generative KI erfolgreich in ihren Applikationen zu nutzen.

Entwickler können das Potenzial von GenAI mit der Low-Code-Plattform von OutSystems ganz ohne komplexe technische Herausforderungen ausschöpfen. Die nahtlosen Integrationsfähigkeiten, die vorgefertigten Komponenten und der umfassende Support der Plattform machen sie zur idealen Wahl für alle, die die Leistungsfähigkeit von GenAI auf einfache Weise nutzen möchten.

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Fazit

Im neuesten Bericht zum Status quo der Applikationsentwicklung geben 88% der Befragten an, dass sie GenAI-gestützte Applikationen testen. 19% halten generative KI für entscheidend.

Die Integration von generativer KI in die App- und Softwareentwicklung fördert und verbessert den Entwicklungsprozess, personalisiert die Benutzererlebnisse und steigert die App-Qualität. Sie unterstützt aber auch die Synergie zwischen menschlicher Expertise und dem Potenzial von KI, die für eine ethische und kreative Entwicklung so wichtig ist. All dies eröffnet Möglichkeiten für eine Zukunft, in der Entwickler KI nutzen können, um die Grenzen von Technologie und Kreativität zu erweitern.

Erfahren Sie im neuesten Bericht zum Status quo der App-Entwicklung, welche Auswirkungen generative KI auf die Software-Entwicklung hat und wie Unternehmen diese Technologie nutzen.

Häufig gestellte Fragen zu generativer KI