Laut einer Studie von Gartner müssen sich bis 2027 80 Prozent der Softwareentwickler im Bereich generative KI weiterbilden. Langfristig werden Unternehmen KI-Ingenieure benötigen, um KI-gestützte Anwendungen zu entwickeln.
Generative KI (GenAI) wird die Softwareentwicklung in den kommenden Jahren massiv beeinflussen. Zu diesem Schluss kommt eine aktuelle Studie des Marktforschungsunternehmens Gartner. Demnach müssen sich bis 2027 rund 80 Prozent der Softwareentwickler im Bereich generative KI weiterbilden.
Die Gartner-Analysten erwarten, dass sich die Auswirkungen von KI auf die Rolle der Softwareentwickler in drei Phasen vollziehen werden: Kurzfristig rechnet Gartner mit moderaten Produktivitätssteigerungen durch KI, besonders für erfahrene Entwickler.
Mittelfristig sollen KI-Agenten mehr Automatisierung ermöglichen, was zum KI-nativen Software-Engineering führt. Entwickler werden sich darauf konzentrieren, diese KI-Agenten zu lenken.
Langfristig steigt der Bedarf an KI-Ingenieuren
Langfristig prognostiziert Gartner einen steigenden Bedarf an qualifizierten Softwareingenieuren für KI-basierte Software, die mit der rasanten Marktentwicklung Schritt halten können.
"Der Aufbau von KI-gestützter Software wird eine neue Art von Software-Fachleuten erfordern, den KI-Ingenieur", erklärt Walsh. Diese KI-Ingenieure sollen über eine einzigartige Kombination von Fähigkeiten in Softwareentwicklung, Data Science und KI/Machine Learning (ML) verfügen.
Eine Gartner-Umfrage unter 300 Organisationen in den USA und Großbritannien im vierten Quartal 2023 unterstreicht diese Prognose: 56 Prozent der befragten Softwareentwicklungsleiter bewerteten KI/ML-Ingenieure als die am meisten nachgefragte Rolle für 2024. Die Anwendung von KI/ML auf Anwendungen wurde als die größte Qualifikationslücke eingestuft.
Um diese Lücke zu schließen, müssen Unternehmen laut Gartner in KI-Entwicklungsplattformen investieren. Diese Plattformen sollen Unternehmen dabei helfen, KI-Fähigkeiten effizienter aufzubauen und KI im großen Maßstab in Unternehmenslösungen zu integrieren.
"Diese Investition wird von Organisationen verlangen, dass sie Data Engineering- und Plattform-Engineering-Teams weiterbilden, um Tools und Prozesse zu übernehmen, die eine kontinuierliche Integration und Entwicklung für KI-Artefakte vorantreiben", so Walsh, der "menschliche Expertise und Kreativität" auch im Zeitalter der KI für die Bereitstellung komplexer, innovativer Software für unverzichtbar hält.
