Statische Analyse mit KI

Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Softwarequalität steht im Mittelpunkt einer aktuellen Entwicklung: KI kann gezielt beim Refactoring und bei der statischen Analyse helfen, um bestehende Qualitätsprobleme im Code zu beheben. Besonders bei der Masse an Befunden, die herkömmliche Analyse-Tools liefern, unterstützt KI bei der Priorisierung und konkreten Fehlerbehebung. Doch trotz beeindruckender Fortschritte gibt es weiterhin Stolpersteine wie unzuverlässige Ergebnisse oder Einschränkungen bei speziellen Programmiersprachen. Die Technik eröffnet neue Möglichkeiten, zwingt jedoch dazu, Vertrauen und Kontrolle im Umgang mit automatisierten Korrekturen kritisch zu hinterfragen.

Podcast Episode: Statische Analyse mit KI

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.

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

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 der Episode

• 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.

Qualitätsprobleme in bestehender Software mit KI beheben

Einleitung

Qualitätsprobleme in bestehender Software sind eine zentrale Herausforderung, besonders bei Legacy-Systemen mit langjähriger Historie und oft unzureichender Dokumentation. Fehlerbehebung gestaltet sich schwierig, da der Code komplex, schlecht kommentiert oder veraltet sein kann. Traditionelle Methoden stoßen hier häufig an ihre Grenzen.

Künstliche Intelligenz (KI) bietet neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Softwarequalität. KI-gestützte Werkzeuge können Fehler schneller identifizieren, priorisieren und teilweise automatisch beheben. Sie unterstützen Entwickler dabei, den enormen Umfang an Problemen zu bewältigen, die statische Analysewerkzeuge oft in großer Zahl liefern.

Dieser Artikel zeigt auf, wie Sie mit KI Qualitätsprobleme in bestehender Software effizient beheben können. Dabei wird beleuchtet, welche Rolle KI bei der Analyse und automatisierten Refaktorierung spielt, welche Chancen und Grenzen bestehen und wie Sie KI sinnvoll im Entwicklungsprozess integrieren.

Statische Codeanalyse und KI-Unterstützung: Grundlagen und Herausforderungen

Statische Codeanalyse ist ein etabliertes Verfahren zur Fehleridentifikation in Software, das den Quellcode ohne Ausführung untersucht. Typische Probleme, die solche Analysewerkzeuge aufdecken, umfassen unter anderem:

• Fehlende oder unzureichende Kommentare, die das Verständnis des Codes erschweren
• Null-Referenzen, die zu Laufzeitfehlern führen können
• Sicherheitslücken wie SQL-Injektionen
• Redundanter oder ungenutzter Code

Diese Werkzeuge liefern eine große Menge an Ergebnissen – oft tausende Warnungen in einem einzigen Scan. Die Herausforderung für Entwicklerteams liegt darin, diese Resultate effizient zu verarbeiten und die wichtigsten Probleme zu priorisieren.

Wie KI bei der statischen Codeanalyse unterstützen kann

KI-Unterstützung kommt hier ins Spiel, indem sie automatisiert Muster erkennt und Probleme nicht nur identifiziert, sondern auch nach Relevanz sortiert. Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) können zum Beispiel:

1. Fehlerkategorien unterscheiden
2. Vorschläge für lokale Korrekturen generieren
3. Prioritäten setzen basierend auf dem Schweregrad der Warnungen

Trotz dieser Vorteile ist der Umgang mit statischer Codeanalyse durch KI nicht frei von Schwierigkeiten. Die Menge der gefundenen Probleme kann Entwickler leicht überfordern. Die klassische statische Analyse erzeugt viele False Positives – also Warnungen zu Problemen, die gar keine sind.

Herausforderungen für Entwicklerteams

Entwicklerteams stehen vor folgenden Herausforderungen:

• Ergebnisüberflutung: Tausende Meldungen müssen gefiltert und bewertet werden
• Sortierung und Priorisierung: Wichtigere Fehler müssen zuerst adressiert werden, um Ressourcen gezielt einzusetzen
• Integration von KI-Vorschlägen: Nicht alle automatischen Korrekturen sind valide oder sinnvoll im Kontext des Gesamtprojekts

Die Kombination aus statischer Analyse und KI schafft neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung bei der Fehlerbehebung. Allerdings erfordert sie auch entsprechende Prozesse und Tools, um die Flut an Informationen handhabbar zu machen und sinnvolle Maßnahmen abzuleiten.

„KI hilft dabei, nicht nur Fehler zu finden, sondern auch deren Relevanz einzuschätzen – ein entscheidender Schritt gegen das Chaos in großen Legacy-Systemen.“

Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Behebung von Qualitätsproblemen

KI-basierte Fehlerbehebung und automatisches Refactoring gewinnen immer mehr an Bedeutung bei der Verbesserung bestehender Softwaresysteme. Die automatisierte Generierung lokaler Korrekturen durch KI unterstützt Entwickler dabei, wiederkehrende und einfache Probleme schnell zu beheben. Beispiele hierfür sind:

• Entfernen ungenutzter Importe
• Hinzufügen fehlender oder verbesserter Kommentare
• Kleine Anpassungen zur Vermeidung von Nullreferenzen

Diese Aufgaben sind gut geeignet für KI-gestützte Tools, da sie klar definierte Muster erkennen und entsprechende Korrekturen vorschlagen können.

Komplexere Refactorings erfordern ein tieferes Verständnis des Codestruktur und der Funktionalität. Large Language Models (LLMs) bieten hier einen entscheidenden Vorteil, da sie Quellcode analysieren, verstehen und in natürlicher Sprache beschreiben können. Ihre Fähigkeiten umfassen unter anderem:

• Extrahieren von Methoden zur Vereinfachung langer Funktionen
• Umstrukturierung von Klassenhierarchien
• Zusammenführen oder Aufteilen von Codeblöcken

Die Qualität der Vorschläge durch LLMs variiert stark. Manche Empfehlungen sind direkt anwendbar und verbessern die Codequalität messbar. Andere führen zu fehlerhaften oder unverständlichen Veränderungen, die manuelle Überprüfung erfordern. Ursache dafür ist die teilweise inkonsistente Interpretation komplexer Programmlogik durch KI.

Mit Blick auf den praktischen Einsatz zeigt sich: KI kann Routineaufgaben deutlich beschleunigen und Entwickler entlasten. Bei anspruchsvolleren Refactorings bleibt jedoch eine enge Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine unerlässlich, um Funktionalität und Stabilität des Systems sicherzustellen.

Das Potenzial der KI liegt darin, sowohl einfache als auch komplexe Qualitätsprobleme im Code systematisch zu adressieren – vom lokalen Fix bis hin zu intelligenten Umstrukturierungen.

Bewertung und Validierung von KI-Lösungen im Refactoring-Prozess

Notwendigkeit der Überprüfung der vorgeschlagenen Lösungen auf Korrektheit und Funktionalität

Nachdem KI-Lösungen zur Fehlerbehebung vorgeschlagen wurden, ist es entscheidend, dass diese Lösungen auf ihre Richtigkeit und Funktionalität überprüft werden.

Ergebnisse aus Benchmarking mit 100 zufälligen Beispielen aus Großprojekten

Um die Wirksamkeit der verschiedenen Modelle zu bewerten, wurden 100 zufällige Beispiele aus umfangreichen Projekten verwendet. Diese Beispiele wurden genutzt, um den Anteil erfolgreicher Lösungsvorschläge im Vergleich zu problematischen Vorschlägen durch die verschiedenen KI-Modelle zu analysieren.

Durch die Validitätsprüfung und Funktionalitätstests der von KI generierten Lösungsvorschläge können Entwicklerteams sicherstellen, dass die implementierten Korrekturen tatsächlich die Qualität der Software verbessern. Das Benchmarking mit realen Beispielen ermöglicht eine objektive Bewertung der Leistung verschiedener KI-Modelle in Bezug auf ihre Effektivität bei der Fehlerbehebung in Legacy-Systemen.

Einfluss von Programmiersprachen und Trainingsdaten auf die KI-Leistung

Die Leistung von Künstlicher Intelligenz (KI) bei der Behebung von Qualitätsproblemen in Software wird maßgeblich von der Vielfalt der Programmiersprachen und der Verfügbarkeit von Trainingsdaten beeinflusst.

Bessere Ergebnisse bei Sprachen mit umfangreichen Open-Source-Daten

Es zeigt sich, dass Sprachen wie Java und JavaScript, die über umfangreiche Open-Source-Daten verfügen, bessere Ergebnisse erzielen als weniger verbreitete oder proprietäre Sprachen wie SAP Entwicklung.

Einfluss der Datenbasis auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der KI-generierten Lösungen

Die Qualität und Zuverlässigkeit der von der KI generierten Lösungen hängt stark von der Datenbasis ab, wobei eine breite und qualitativ hochwertige Datengrundlage essentiell ist für erfolgreiche Refactoring-Prozesse.

Grenzen, Risiken und Zukunftsperspektiven beim Einsatz von KI in bestehenden Softwaresystemen

Die Integration von KI in bestehende Softwaresysteme birgt bestimmte Herausforderungen und Risiken, die sorgfältig berücksichtigt werden müssen. Ein zentraler Aspekt ist das Potenzial zur Einführung neuer Fehler während automatisierter Korrekturen. Obwohl KI bei der Fehlerbehebung unterstützen kann, besteht die Gefahr, dass unerwartete Probleme auftreten oder bestehende Probleme nicht vollständig gelöst werden. Besonders die Komplexität von Legacy-Code stellt eine Herausforderung dar, da lange Methoden trotz Behebung weiterhin bestehen bleiben können.

Aktuelle Entwicklungen in Forschung und Industrie

In der Forschung und Industrie gibt es ständige Entwicklungen im Bereich der KI-basierten statischen Analysewerkzeuge. Neue Ansätze und Technologien werden erforscht, um die Effektivität und Zuverlässigkeit von KI-Lösungen in der Softwarequalitätssicherung zu verbessern. Unternehmen sollten diese Fortschritte genau verfolgen, um von den neuesten Innovationen zu profitieren und ihre Softwareentwicklungsprozesse kontinuierlich zu optimieren.

Praktische Empfehlungen für den Einsatz von KI zur Qualitätsverbesserung in bestehender Software

Die Integration von KI in den Entwicklungsprozess erfordert sorgfältige Planung und Kontrolle. KI-gestützte Vorschläge sollten stets mit einer manuellen Überprüfung kombiniert werden, um sicherzustellen, dass die automatischen Korrekturen korrekt und funktionsfähig sind. Die Gefahr, dass KI neue Fehler einführt, bleibt bestehen und kann nur durch menschliche Prüfung minimiert werden.

Ein weiterer wichtiger Punkt ist die umfassende Testautomatisierung. Automatisierte Tests helfen dabei, die Auswirkungen von KI-basierten Änderungen frühzeitig zu erkennen und Rückschritte zu verhindern. Dies ist besonders wichtig bei veralteten Systemen, deren Architektur und Codebasis oft komplex und wenig dokumentiert sind.

Empfehlenswert sind folgende Vorgehensweisen:

• Schrittweise Integration der KI-Tools in bestehende Workflows, um Akzeptanz bei Entwicklerteams zu fördern.
• Erstellung eines kontrollierten Testumfelds, das automatisierte und manuelle Tests kombiniert.
• Priorisierung der Probleme, die durch KI adressiert werden sollen, basierend auf Kritikalität und Wartungsaufwand.

Diese Maßnahmen unterstützen die effiziente Behebung von Qualitätsproblemen in bestehender Software mit KI und erhöhen die Zuverlässigkeit der Ergebnisse nachhaltig.

Fazit: Chancen, Grenzen und Zukunftsaussichten der KI-gestützten Qualitätsproblemlösung in bestehender Software

Die Effektivität von KI bei Qualitätsproblemen zeigt sich deutlich darin, dass etwa zwei Drittel der durch KI generierten Korrekturen erfolgreich eingesetzt werden können. Diese Erfolge reichen von einfachen Verbesserungen wie dem Entfernen ungenutzter Importe bis hin zu komplexeren Refactorings, die den Entwicklungsaufwand erheblich reduzieren.

Herausforderungen bleiben bestehen:

• Ein Drittel der Vorschläge erfordert noch manuelle Überprüfung und Anpassung, da inkonsistente oder fehlerhafte Lösungen entstehen können.
• Risiken wie das Einführen neuer Fehler oder architektonische Limitationen bestehen weiterhin.
• Der Mangel an Trainingsdaten für weniger verbreitete Programmiersprachen beeinflusst die Zuverlässigkeit der KI-Lösungen negativ.

Die Zukunft der Qualitätsprobleme in bestehender Software mit KI beheben liegt in der Kombination aus technologischen Fortschritten bei Large Language Models und gezielter Forschung zur Verbesserung der Validierung und Priorisierung von Korrekturen.

KI wird zunehmend als unterstützendes Werkzeug in bestehenden Entwicklungsprozessen wahrgenommen, das Entwicklerteams entlastet und die Softwarequalität nachhaltig verbessert.