Qualitätsprobleme in bestehender Software mit KI beheben - Benjamin Hummel

Software Testing - Qualität, Testautomatisierung & Agilität

Statische Code-Analyse mit KI: Chancen und Grenzen

Wo funktioniert KI im Testen heute wirklich schon? Schauen wir mal in der Praxis nach

"Und die Frage ist, kann ich nicht solche sehr lokalen Fixes mit KI-Unterstützung einfach erzeugen lassen?" - Benjamin Hummel

In dieser Folge spreche ich mit Benjamin Hummel darüber, wie Künstliche Intelligenz helfen kann, Qualitätsprobleme in bestehender Software gezielt zu beheben. Im Detail geht es darum, wie KI beim Refactoring und bei der statischen Codeanalyse tatsächlich Mehrwert schafft. Benjamin bringt praktische Erfahrungen aus verschiedenen Projekten mit. Wir diskutieren typische Schwierigkeiten: zu viele Fehler-Reports durch statische Analyse, den Umgang damit und was passiert, wenn Unternehmen den Überblick verlieren.

Dr. Benjamin Hummel hat im Bereich Software Engineering promoviert und zu den Themen Softwarequalität und -wartbarkeit geforscht und publiziert. Seit über 20 Jahren entwickelt er aktiv Methoden und Werkzeuge für die Qualitätsverbesserung von großen Softwaresystemen. Als Mitgründer und CTO der CQSE GmbH verantwortet er seit über 10 Jahren die Entwicklung und den Betrieb der Software-Intelligence-Plattform Teamscale.

Highlights:

• KI hilft gezielt bei der Behebung von Qualitätsproblemen im bestehenden Code.
• Zwei Drittel aller automatisierten KI-Vorschläge sind brauchbar und sparen Zeit.
• Bei seltenen Programmiersprachen nimmt die Qualität der KI-Ergebnisse ab.
• Menschliche Prüfung bleibt trotz KI-Unterstützung unverzichtbar.
• Statische Analyse allein löst keine komplexen Architekturprobleme im Altcode.

Danke an die Community-Partner des Podcasts:Alliance for Qualification | ASQF | Austrian Testing Board | dpunkt.verlag | German Testing Board | German Testing Day | GI Fachgruppe TAV | Heise | HANSER Verlag | ISTQB | iSQI GmbH | oop | QS-TAG | SIGS-DATACOM | skillsclub | Swiss Testing Board | TACON Credits: Sound | Grafik

챕터

1. Statische Analyse: Herausforderungen und Anwendungen (00:00:00)

2. KI-gestützte Code-Dokumentation Revolution (00:06:22)

3. KI-Code-Generierung: Chancen und Herausforderungen (00:07:48)

4. Manuelle Modellprüfung effizient gestalten (00:10:55)

5. KI nicht immer die beste Lösung (00:15:14)

6. Schlechte KI-Leistung auf privatem Code (00:20:19)

7. KI-Entwicklung: Menschliche Kontrolle unverzichtbar (00:23:32)

8. KI-gestützte Problemlösung durch Analyse (00:24:45)