Entwickler können von generativer KI profitieren, um ihre Produktivität zu steigern und innovative Lösungen schneller zu entwickeln. In diesem Workshop lernen sie den gezielten Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT und Claude, um Code zu generieren, Fehler zu erkennen und automatisierte Tests zu erstellen. Dies spart wertvolle Zeit, optimiert den Entwicklungsprozess und steigert die Qualität der Software. Mit praxisnahen Anwendungen können Mitarbeiter direkt von den Vorteilen der KI im Arbeitsalltag profitieren.

In diesem Praxisworkshop lernen Entwickler, wie sie generative KI-Tools wie ChatGPT, Claude und andere für ihre täglichen Aufgaben nutzen können. Die Teilnehmer erhalten Einblicke in die Integration und Nutzung dieser KI-Modelle, um ihre Entwicklung effizienter zu gestalten, Code zu generieren, Fehler zu beheben und innovative Lösungen zu schaffen.

Nutzen für Sie als Unternehmen:

• Produktivitätssteigerung durch die Nutzung generativer KI-Tools zur Codeerstellung, Fehlerbehebung und automatisierten Dokumentation.
• Effiziente Problemlösung durch den Einsatz von KI bei der Analyse von Code, Identifikation von Schwachstellen und Vorschlägen für Optimierungen.
• Fachkräfteweiterbildung durch den Erwerb von praktischen Kenntnissen, die die Entwicklungsteams mit den neuesten KI-Technologien vertraut machen.
• Innovationsförderung durch die Entdeckung neuer Arbeitsweisen und Technologien, die das Unternehmen zukunftssicher und wettbewerbsfähig halten.
• Kostenreduzierung durch den Einsatz von KI, um Entwicklungsprozesse zu automatisieren und weniger manuelle Eingriffe zu benötigen.

1. Einführung in Generative KI und ihre Anwendungsgebiete

• Was ist generative KI und wie funktioniert sie?
• Die Bedeutung von KI in der Softwareentwicklung und den aktuellen Markttrends
• Überblick über führende generative KI-Modelle: ChatGPT, Claude und Co.
• Anwendungsfelder: Automatisierte Code-Generierung, Textanalyse, Content-Erstellung und mehr
• Wie generative KI den Entwicklungsprozess beschleunigt und die Effizienz steigert

2. Generative KI in der Softwareentwicklung: Potenziale und Einsatzmöglichkeiten

• Automatisierung von Code-Generierung: Wie generative KI Entwicklern hilft, Code schneller und fehlerfreier zu schreiben
• Erstellung von Dokumentationen und Kommentaren durch KI: Automatisierung von Dokumentationsprozessen und Verbesserung der Codequalität
• Integration von KI in bestehende Entwicklungsworkflows: Tools und Frameworks, die Entwicklern helfen, generative KI nahtlos zu nutzen
• Case Studies: Erfolgreiche Implementierungen von generativer KI in Softwareprojekten

3. ChatGPT, Claude & Co. im Vergleich: Die richtigen Tools für unterschiedliche Aufgaben

• Vorstellung der wichtigsten generativen KI-Modelle: Unterschiede und Stärken von ChatGPT, Claude und anderen Tools
• Wie man das passende Modell für den jeweiligen Entwicklungsprozess auswählt: API-Integration, Anpassung und Modelloptimierung
• Vor- und Nachteile von ChatGPT im Vergleich zu Claude und anderen generativen KI-Modellen
• Best Practices: Wann und wie man diese Tools sinnvoll in der Softwareentwicklung einsetzt

4. Praxisbeispiel 1: Automatisierte Code-Generierung mit ChatGPT

• Wie Entwickler ChatGPT nutzen können, um Code-Snippets und Funktionen zu erstellen
• Schritt-für-Schritt Anleitung: Wie man mit ChatGPT funktionierenden Code für eine spezifische Aufgabe generiert
• Integration von generiertem Code in bestehende Projekte und Anpassung an individuelle Anforderungen
• Probleme und Lösungsansätze bei der automatisierten Code-Generierung: Fehleranalyse und Debugging mit generativer KI

5. Praxisbeispiel 2: Code-Refactoring und Optimierung mit Generativer KI

• Wie KI dabei hilft, bestehenden Code zu analysieren und zu verbessern
• Demonstration von Code-Refactoring-Techniken: Verbesserung der Codequalität durch generative KI
• Nutzung von generativer KI zur Identifikation von Optimierungspotentialen und Verbesserung der Performance
• Beispiele für den Einsatz von KI bei der Code-Optimierung in großen Softwareprojekten

6. Praxisbeispiel 3: Testautomatisierung mit Generativer KI

• Nutzung von KI zur Erstellung automatisierter Tests für Softwareanwendungen
• Erstellung von Unit-Tests und Integrationstests mit Hilfe von ChatGPT oder Claude
• Wie man generative KI nutzt, um Testfälle automatisch zu generieren und die Testabdeckung zu erhöhen
• Analyse von Testdaten und Verbesserung der Teststrategien mit KI

7. Ethical Considerations und Herausforderungen bei der Nutzung von Generativer KI

• Risiken und Herausforderungen beim Einsatz von generativer KI in der Softwareentwicklung: Bias, Datenqualität und Zuverlässigkeit
• Ethik in der KI: Wie man sicherstellt, dass generative KI verantwortungsvoll eingesetzt wird
• Datensicherheit und Datenschutz: Was Entwickler beachten müssen, wenn sie generative KI in ihre Projekte integrieren
• Umgang mit rechtlichen Fragen und Urheberrechten im Zusammenhang mit KI-generiertem Code

8. Integration von Generativer KI in den Entwicklungsprozess

• Wie man generative KI-Tools in den Softwareentwicklungszyklus integriert
• Automatisierung von Entwicklungs- und Deployment-Prozessen mit Hilfe von KI
• Zusammenarbeit von Entwicklern mit KI: Wie man KI als Co-Entwickler nutzt und gleichzeitig die Kontrolle behält
• Optimierung des Entwicklungsprozesses durch KI-gestützte Automatisierung

9. Praxisworkshop: Generative KI in Aktion

• Interaktive Übungen: Teilnehmer erstellen und optimieren Code mit Hilfe von ChatGPT und Claude
• Gemeinsame Arbeit an realen Softwareentwicklungsprojekten unter Verwendung von generativer KI
• Anpassung von KI-generierten Lösungen an individuelle Anforderungen der Teilnehmer
• Feedbackrunde: Diskussion der Erfahrungen und Herausforderungen während des Workshops

10. Ausblick: Die Zukunft der Generativen KI in der Softwareentwicklung

• Trends und Entwicklungen in der generativen KI und deren Auswirkungen auf die Softwareentwicklung
• Wie sich generative KI weiterentwickeln wird und welche neuen Funktionen zu erwarten sind
• Die Rolle von generativer KI in der Zukunft der Softwareentwicklung: Automatisierung, Personalisierung und Innovation
• Wie Entwickler ihre Fähigkeiten in der Nutzung von generativer KI weiter ausbauen können, um an der Spitze der technologischen Entwicklung zu bleiben

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