Bis zum 6. Dezember können sich Unternehmen mit ihren IT-Projekten für die Teilnahme an der Studie bewerben
Potsdam, 22. Oktober 2019. Gemeinsam mit dem Hasso-Plattner-Institut für Digital Engineering (HPI) führt Seerene eine Untersuchung über den Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im Software-Engineering durch. Die einjährige Studie findet im Rahmen des neuen KI-Labors für Software-technik am HPI statt. Ziel ist es, diejenigen KI-Ansätze für das Management komplexer Softwareprojekte zu identifizieren, mit denen sich die die größtmöglichen Effizienzpotenziale realisieren lassen. Hierzu werden die Entwicklungsprozesse realer IT-Projekte analysiert. In der Folge erhalten die Teilnehmer vielfältige Unterstützung beim Aufbau ihrer eigenen KI-Strategie. Interessierte Unternehmen können sich bis zum 6. Dezember mit ihren IT-Projekten für die Teilnahme bewerben.
„Aus den Erfahrungen mit unserer Seerene Software-Analytics-Plattform wissen wir, dass sich vielfach Effizienzpotenziale von 30 Prozent und mehr ergeben, wenn man über alle Teildisziplinen der Softwareentwicklung hinweg eine gemeinsame Grundlage für das End-to-End-Management der Softwareprozesse schafft – also von der Anforderungsspezifikation über das Programmieren von Code bis hin zum Test und zur Auslieferung“, erläutert Johannes Bohnet, Geschäftsführer und Studienleiter bei Seerene. „Aber in komplexen Projekten gelingt es erst mit Künstlicher Intelligenz, den sich permanent ändernden Rahmenbedingungen bei Softwareentwicklungsprojekten zu folgen und die Konsequenzen vorhersagen zu können. Nicht zuletzt entsteht so ein leistungsfähiges Frühwarnsystem, um mögliche Problemsituationen während des Projektverlaufs zu identifizieren, bevor diese akut werden.“
Anhand der Teilnehmerprojekte wollen Seerene und HPI weitere KI-Verfahren erforschen, etwa zur Einsatzplanung von Entwicklerteams, der Ermittlung von Source-Code-Komplexität, Technischer Schuld und Softwarequalität oder auch für die Transformation von Legacy-Systemen und zum Vendor Steering. Durch KI-basierte Risiko- und Fehleranalyse und KI-basiertes Benchmarking sollen in What-If-Simulationen auch konkrete Aussagen zu Aufwänden und Kosten möglich werden.
„Selbst in Fortune-500-Unternehmen wird die Entwicklung komplexer Softwaresysteme bislang eher als Kunstform denn als Ingenieurs-wissenschaft gehandhabt“, fasst Prof. Dr. Jürgen Döllner, Leiter des KI-Labors für Softwaretechnik am HPI zusammen. „KI stellt erstmals robuste Ansätze bereit, um Software und deren Entwicklungsprozesse zu analysieren und zu bewerten.“ Zu den im Rahmen der Studie untersuchten Methoden zählen Repository Mining, Maschinelles Lernen, Big-Data Analytics und Softwarevisualisierungen.
Zur Teilnahme an der Studie sind interessierte Unternehmen eingeladen, die das Potenzial von KI für ihr eigenes Software-Engineering kennen lernen wollen. Die eingereichten Softwareentwicklungsprojekte sollen seit mindestens zwei Jahren laufen und zehn oder mehr Entwickler involvieren. Die ausgewählten Unternehmen erhalten einen schnellen Einstieg in das Zukunftsthema KI im Software-Engineering mit Guidelines für den Aufbau einer eigenen KI-Strategie, einer Analyse und Bewertung der Software-entwicklung anhand des eingereichten Projekts und ein Benchmarking innerhalb des Teilnehmerfeldes. Zu den weiteren Leistungen gegen einen Selbstkostenbeitrag zählen Workshops zu den KI-Methoden und KI-Verfahren, Zugang zum HPI mit seiner KI-Forschung und KI-Experten; gemeinsame PR-Maßnahmen und nicht zuletzt der Identifikation von Potentialen für Kooperationen und Fördermittel.
Interessierte Unternehmen können ihre Bewerbung ab sofort bis spätestens 6. Dezember 2019 mit einer kurzen Projektbeschreibung per Online-Formular unter www.ai4se.de einreichen. Die Bekanntgabe der Studienteilnehmer erfolgt durch HPI und Seerene am 15. Dezember, Studienbeginn ist dann der 1. Januar 2020.
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Seerene baut auf mehr als 15 Jahren akademischer Forschung im Bereich Software Analytics auf. Das Spin-Off des Hasso-Plattner-Instituts für Digital Engineering (HPI) setzt auf Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, um komplexe Zusammenhänge in der Entwicklung von Softwaresystemen zu analysieren. Dazu bezieht die Seerene Software-Analytics-Plattform die vorhandene Entwicklungsinfrastruktur ein, integriert die in den verschiedenen Teildisziplinen der Softwareentwicklung bereits isoliert vorhandenen Repositorien und Daten mit eigenen Analysen und stellt den Verantwortlichen das gewonnene Wissen in einem „Digital Boardroom“ zur Verfügung. Aussagekräftige Kennzahlen, Dashboards und Software-landkarten machen den Entwicklungsprozess erstmals als großes Ganzes in Echtzeit sichtbar und bilden über alle Expertenfelder hinweg eine gemeinsame Grundlage für das End-to-End-Management der Software-prozesse. So lassen sich Effizienzpotenziale von 30 Prozent und mehr realisieren, Qualität und Robustheit steigern und Risiken minimieren.
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