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(ML) sind aus der Softwareentwicklung nicht mehr wegzudenken und werden von DevSecOps-Teams auf vielfältige Weise eingesetzt, um Zeit zu sparen und die Produktivität und Effizienz zu steigern. \n\nHier sind einige Möglichkeiten, wie Entwicklungs-, Sicherheits- und IT-Betriebsteams KI in ihre DevOps-Prozesse integrieren können.\n\n## 9 Möglichkeiten, wie DevSecOps-Teams KI nutzen\n\n### 1. In der Dokumentation mithilfe von Chatbots Fragen stellen\nUm schneller Antworten zu finden und Kontextwechsel zu reduzieren, können DevSecOps-Teams KI-basierte Chatbots verwenden, um Fragen zu stellen und relevante Antworten in Echtzeit aus der Dokumentation oder anderen großen Textmengen zu erhalten. Anstatt die IDE oder Plattform zu verlassen, in der sie Code schreiben und bereitstellen, um im Internet zu suchen, können Entwickler(innen) einem integrierten Chatbot eine Frage stellen und eine präzise Antwort erhalten, ohne ihren Flow zu unterbrechen.\n\n### 2. Tests und Testdateien vorschlagen\nEntwickler(innen) können KI verwenden, um sich direkt im Merge Request Tests vorschlagen und Testdateien für ihren Code generieren zu lassen. So können sie ihre Tests verbessern, sicherstellen, dass sie eine angemessene Testabdeckung für ihre Änderungen haben, und die Zeit reduzieren, die sie mit dem Schreiben und der Planung von Tests verbringen müssen.\n\n### 3. Codeänderungen zusammenfassen\nBei der Erstellung eines Commit oder Merge Request können Entwickler(innen) KI verwenden, um eine schriftliche Zusammenfassung der Codeänderungen zu erstellen. Dadurch können Entwickler(innen) Zeit sparen, wenn sie Änderungen vornehmen und um Code Reviews bitten. KI kann auch den Prüfer(inne)n des Codes helfen, Zeit zu sparen – und wahrscheinlich auch eine bessere Review zu liefern –, indem sie ihnen mehr Kontext zu den vorgenommenen Änderungen bietet, bevor sie sich mit dem Code befassen.\n\n### 4. Vorschläge erhalten, wer den Code überprüfen kann\nDie Code Review ist ein wichtiger, aber manchmal frustrierender und zeitaufwändiger Prozess – vor allem, wenn nicht gleich beim ersten Mal die richtige Person als Prüfer(in) angefragt wird.\n\nDurch die Betrachtung der Codeänderungen und des Mitarbeiterdiagramms des Projekts kann KI automatisch jemanden vorschlagen, der schneller und qualitativ hochwertigeres Feedback geben und potenzielle Probleme erkennen kann. KI kann auch Zeit sparen, indem sie ein anderes Teammitglied zur Überprüfung des Codes vorschlägt, wenn die vorgeschlagene Person nicht antwortet oder ihre Review nicht ausreicht.\n\n### 5. Diskussionen zusammenfassen\nWenn Diskussionen langwierig oder kompliziert werden, können Teams KI verwenden, um alle Kommentare in einem Ticket zusammenzufassen. So können alle auf den gleichen Stand gebracht werden und den Status eines Projekts sowie die nächsten Schritte effizient nachvollziehen, was zu einer reibungsloseren Zusammenarbeit und schnelleren Ergebnissen führt.\n\n### 6. Code vorschlagen\n[KI-basierte Codevorschläge (nur in englischer Sprache verfügbar)](https://about.gitlab.com/blog/top-tips-for-efficient-ai-powered-code-suggestions-with-gitlab-duo/) können Entwickler(inne)n dabei helfen, Code effizienter zu schreiben, indem sie ihnen während der Entwicklung direkt in ihrer IDE Code vorschlagen. Entwickler(innen) können KI verwenden, um Codeblöcke zu vervollständigen, Logik für Funktionsdeklarationen zu definieren und zu generieren, Unit-Tests zu generieren, allgemeinen Code wie Regex-Muster vorzuschlagen und vieles mehr. Diese Funktionen können Entwickler(innen) sicherlich effizienter machen. Da aber [laut unserer Studie](https://about.gitlab.com/developer-survey/) weniger als 25 % ihrer Zeit für die Codeentwicklung aufgewendet wird, ist dies nur ein Teil des Puzzles.\n\n### 7. Die Funktion eines Teils des Codes erklären\nEntwickler(innen) – und andere Mitglieder des DevOps-Teams – können KI nutzen, um schnell zu erfahren, was ein Codeabschnitt bewirkt und warum er sich so verhält, wie er sich verhält, ohne ihren Workflow zu verlassen.\n\nKI-generierte Codeerläuterungen können besonders für Entwickler(innen) hilfreich sein, die versuchen, Code zu verstehen, der von anderen erstellt wurde oder in einer Sprache geschrieben ist, mit der sie weniger vertraut sind. Laut [unserer Studie](https://about.gitlab.com/developer-survey/) verbringen Entwickler(innen) 13 % ihrer Zeit damit, die Funktionsweise von Code zu verstehen, sodass die Zeitersparnis hier wirklich etwas bewirken kann.\n\n### 8. Sicherheitslücken im Code zusammenfassen\nEine neu entdeckte Sicherheitslücke zu verstehen und zu wissen, wie man sie behebt, ist nicht trivial, aber KI-basierte Sicherheitstools können diesen Vorgang einfacher und effizienter machen. Eine [KI-generierte Zusammenfassung einer Sicherheitslücke](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-use-ai-to-remediate-security-vulnerabilities/) hilft Entwickler(inne)n und Sicherheitsexpert(inn)en, die Sicherheitslücke zu verstehen, zu erkennen, wie sie ausgenutzt werden könnte, und herauszufinden, wie sie zu beheben ist. Einige KI-basierte Tools können sogar einen Vorschlag zur Schadensbegrenzung mit Beispielcode liefern. Dies kann [Teams dabei helfen, potenzielle Sicherheitsbedrohungen und -risiken](https://about.gitlab.com/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security/) (nur in englischer Sprache verfügbar) mit weniger Aufwand zu vermeiden.\n\n### 9. Produktivitätsmetriken prognostizieren\nMithilfe von KI können führende Softwareunternehmen [Produktivitätsmetriken – wie die Häufigkeit der Bereitstellung – prognostizieren oder vorhersagen](https://about.gitlab.com/blog/developing-gitlab-duo-ai-impact-analytics-dashboard-measures-the-roi-of-ai/), um Trends und Anomalien im gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung zu erkennen. Diese umsetzbaren Erkenntnisse können Teams dabei helfen, Änderungen zur Verbesserung ihrer Effizienz und ihrer DevSecOps-Prozesse umzusetzen.\n\n## Die Vorteile des Einsatzes von KI in der Softwareentwicklung  \nDevSecOps-Teams nutzen KI – oder planen den Einsatz von KI –, um zahlreiche Aufgaben zu bewältigen, darunter:\n\n* Verbesserung der Effizienz ihres Lebenszyklus der Softwareentwicklung\n* Verkürzung der Bearbeitungszeiten\n* Optimierung von Compliance-Prüfungen\n* Steigerung der Mitarbeiterproduktivität\n* Verbesserung der Sicherheitslage\n* Verbesserung der Codequalität\n* Steigerung der Kundenzufriedenheit\n* Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit und der Entwicklererfahrung\n* Verbesserung der Zusammenarbeit zwischen Teams\n* Verbesserung der Anwendungsleistung\n* Automatisierung sich wiederholender Aufgaben\n* Senkung der Betriebskosten\n* Reduzierung von Kontextwechseln und kognitiver Belastung\n* Reduzierung menschlicher Fehler\n* Schnellere Einarbeitung neuer Mitarbeiter\n* Unterstützung der Mitarbeiter beim [Erlernen neuer Programmiersprachen](https://about.gitlab.com/blog/learn-advanced-rust-programming-with-a-little-help-from-ai-code-suggestions/)\n\n## Vermeidung von Datenschutz- und Sicherheitsproblemen\nDie Integration von KI in den Softwareentwicklungsprozess bietet zwar zahlreiche Vorteile, doch es ist wichtig, sich der potenziellen Risiken sowie der häufigsten Probleme und Hindernisse bewusst zu sein.\n\nLaut unserer [Umfrage](https://about.gitlab.com/developer-survey/2024/ai/) waren Datenschutz, Sicherheit und mangelnde Vertrautheit mit KI-gesteuerten Lösungen häufige Hindernisse, auf die die Befragten bei der Implementierung von KI im Software-Entwicklungsprozess gestoßen sind oder mit denen sie rechnen. Am häufigsten wurden Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Datensicherheit geäußert (34 %), gefolgt von fehlenden Fachkenntnissen (31 %) und mangelndem Wissen über KI (30 %).\n\nFührungskräfte sollten sicherstellen, dass KI-Implementierungen die etablierten Datenschutz- und Sicherheitsstandards erfüllen. Dazu gehört die Integration von Checks and Balances im Bereich Compliance während des gesamten KI-Lebenszyklus, um vertrauliche Daten zu schützen und das Vertrauen der Benutzer(innen) zu wahren. Es ist auch wichtig sicherzustellen, dass KI-Tools eingesetzt werden, die transparent darüber informieren, wie ihre ML-Modelle die Daten deines Unternehmens nutzen.\n\n## Lerne GitLab Duo kennen\nAlle oben genannten Funktionen – von Codeerläuterungen bis hin zu Testvorschlägen – sind Teil von [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/gitlab-duo/), der Suite von KI-Funktionen, die in die DevSecOps-Plattform von GitLab integriert sind. GitLab Duo unterstützt DevSecOps-Teams dabei, die Effizienz zu steigern, Bearbeitungszeiten zu verkürzen und Kontextwechsel zu verhindern, und zwar mit KI-unterstützten Workflows in jeder Phase des Software-Entwicklungsprozesses – und das alles in einer einzigen Anwendung.\n\n> Erfahre, warum GitLab ein Leader im Gartner® Magic Quadrant™ 2024 für KI-Programmierassistenten ist.> [Zum Bericht](https://about.gitlab.com/gartner-mq-ai-code-assistants/){class=\"button\" data-ga-name=\"gartner magic quadrant\" data-ga-location=\"thesource\"}","article","how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity","content:de-de:the-source:ai:how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity.yml","de-de/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity.yml","de-de/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity",{"_path":452,"_dir":430,"_draft":6,"_partial":6,"_locale":7,"config":453,"seo":455,"content":460,"type":446,"category":430,"slug":485,"_id":486,"_type":24,"title":456,"_source":25,"_file":487,"_stem":488,"_extension":28,"date":461,"description":462,"timeToRead":463,"heroImage":458,"keyTakeaways":464,"articleBody":468,"faq":469},"/de-de/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security",{"layout":9,"template":432,"author":22,"featured":6,"sourceCTA":454,"isHighlighted":6,"authorName":11},"source-lp-how-to-get-started-using-ai-in-software-development",{"title":456,"description":457,"ogImage":458,"config":459},"Wie KI DevOps-Teams helfen kann, die Sicherheit zu verbessern","Erfahre, wie DevOps-Teams KI und Machine Learning (ML) nutzen, um die Sicherheit zu verbessern, Risiken zu minimieren und sichereren Code bereitzustellen.","https://res.cloudinary.com/about-gitlab-com/image/upload/v1751463801/t2lucrovy8dadeimvk48.png",{"ignoreTitleCharLimit":324,"ignoreDescriptionCharLimit":324},{"title":456,"date":461,"description":462,"timeToRead":463,"heroImage":458,"keyTakeaways":464,"articleBody":468,"faq":469},"2023-12-05","Erfahre, wie DevOps-Teams künstliche Intelligenz und Machine Learning (ML) nutzen, um die Sicherheit zu verbessern, Risiken zu minimieren und sichereren Code bereitzustellen.","Lesezeit: 4 Min.",[465,466,467],"KI und ML in der Softwareentwicklung sind mehr als nur Codegenerierung: Sie können die Sicherheit verbessern, indem sie Sicherheitslücken schneller schließen, Code Reviews effizienter machen und relevante Tests für eine angemessene Abdeckung vorschlagen.","Fast ein Drittel der DevSecOps-Teams nutzt bereits KI für die automatisierte Testgenerierung. Allerdings denken 55 %, dass die Einführung von KI in den Software-Entwicklungsprozess riskant ist.","Unternehmen sollten KI-Tools bevorzugen, die Machine-Learning-Modelle nicht mit firmeneigenen Daten oder Quellcode trainieren und bei deren Entwicklung der Datenschutz im Vordergrund steht.","Bei künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML) in der Softwareentwicklung geht es nicht nur darum, DevOps-Teams dabei zu helfen, sich wiederholende Aufgaben zu reduzieren und Code effizienter bereitzustellen. KI und ML können Unternehmen dabei unterstützen, besseren und sichereren Code bereitzustellen und Sicherheitsrisiken für ihr Unternehmen und ihre Kund(inn)en zu minimieren.\n\nHier sind einige Möglichkeiten, wie KI die Sicherheit deines Unternehmens verbessern kann:\n\n## Sicherheitslücken schneller beheben\nUm eine Sicherheitslücke zu beheben, musst du sie als Erstes verstehen – und genau hier kommt KI ins Spiel. Bei herkömmlichen Methoden müssen Teams den Code manuell auf Sicherheitslücken überprüfen, was viel Zeit in Anspruch nehmen und zu menschlichen Fehlern führen kann. Mit KI können Entwickler(innen) und Sicherheitsteams jedoch Zusammenfassungen potenzieller Sicherheitslücken und der möglichen Ausnutzung durch Angreifer(innen) erstellen. Fortschrittlichere KI-gestützte Tools können sogar Vorschläge zur Behebung der Sicherheitslücke mit Beispielcode liefern und Teams so umsetzbare Erkenntnisse zur Reduzierung von Sicherheitsrisiken liefern.\n\n## Code Reviews effizienter und effektiver gestalten\nWenn ein(e) Entwickler(in) Code zur Überprüfung bereitstellt, gibt es ein paar Möglichkeiten, wie KI dabei helfen kann, den Prozess zu beschleunigen und potenzielle Probleme zu erkennen.\n\nKI kann bei der Auswahl einer geeigneten Person für die Überprüfung helfen, die mit der Codebase vertraut ist und wichtige Probleme eher erkennt und weniger wahrscheinlich die Anfrage zur Code Review ignoriert, die Überprüfung an jemand anderen weiterleitet oder unzureichendes Feedback gibt. Während die Auswahl der am besten geeigneten Person für einen Menschen eine komplexe Aufgabe sein kann, kann ein Machine-Learning-Algorithmus die Änderungen und das Mitarbeiterdiagramm des Projekts analysieren, um bei der Identifizierung von Prüfer(inne)n zu helfen.\n\nKI kann auch eine Zusammenfassung des Merge Requests erstellen, damit die Person, die den Code überprüfen soll, schnell versteht, was sie überprüfen soll, und um den Übergabeprozess der Code Review zu vereinfachen.\n\n## Tests erstellen, um eine gute Testabdeckung sicherzustellen\nDas gründliche Testen von Codeänderungen ist eine der wichtigsten Methoden, um sicherzustellen, dass der Code wie erwartet funktioniert und keine Sicherheitsprobleme verursacht. Das Schreiben von Tests kann aber viel Zeit in Anspruch nehmen und schwierig sein, sodass Code oft ohne angemessene Testabdeckung in die Produktivumgebung gelangt.\n\nKI kann Codeänderungen überprüfen und relevante Tests zusammen mit Testdateien vorschlagen, sodass Entwickler(innen) weniger Zeit mit dem Überlegen und Schreiben von Tests verbringen und sich [mehr auf die Programmierung konzentrieren können](https://about.gitlab.com/the-source/ai/how-ai-helps-devsecops-teams-improve-productivity/).\n\nTatsächlich nutzen viele DevOps-Teams bereits KI zur Generierung von Tests. In unserer [Umfrage unter mehr als 5 000 DevSecOps-Fachleuten weltweit im Jahr 2024](https://about.gitlab.com/de-de/developer-survey/2024/ai) gab fast ein Drittel (32 %) der Befragten an, dass ihre Unternehmen KI für die automatisierte Testgenerierung verwenden.\n\n## Unternehmenseigene Daten bei Verwendung von KI schützen\nFür viele Unternehmen ist es wichtig, dass die Effizienzsteigerungen durch den Einsatz von KI und ML nicht auf Kosten der Privatsphäre, Sicherheit oder Compliance erzielt werden. Mehr als die Hälfte der Befragten (55 %) gaben an, dass sie die Einführung von KI in den Softwareentwicklungsprozess für riskant halten. Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Datensicherheit waren die von den Befragten am häufigsten genannten Hindernisse im Zusammenhang mit KI.\n\nBevor du KI in deine Software-Entwicklungsprozesse einbaust, solltest du genau wissen, wie deine Daten zum Trainieren der KI-Modelle verwendet werden. Wenn DevOps-Teams das falsche KI-Tool verwenden, kann das zu unangenehmen und teuren [Verlusten von streng geheimen Daten und Quellcode führen](https://www.techradar.com/news/samsung-workers-leaked-company-secrets-by-using-chatgpt).\n\n> Finde heraus, was dein DevSecOps-Team tun kann, um die [Auswirkungen generativer KI](https://about.gitlab.com/de-de/the-source/ai/how-to-put-generative-ai-to-work-in-your-devsecops-environment/) zu verstehen und zu messen.\n\n### Sicherheit mit KI-basierten DevSecOps-Workflows verbessern \n\nKI-Lösungen wie [GitLab Duo](https://about.gitlab.com/de-de/gitlab-duo/) können DevOps-Teams dabei helfen, KI zu nutzen, um die Sicherheit während des gesamten Software-Entwicklungsprozess zu verbessern, zum Beispiel durch die [Funktionen](https://docs.gitlab.com/ee/user/ai_features.html) für Zusammenfassungen von Sicherheitslücken, vorgeschlagene Tests, vorgeschlagene Prüfer(innen) und Zusammenfassungen von Merge Requests.\n\nGitLab Duo trainiert ML-Modelle nicht mit den firmeneigenen Daten oder dem Quellcode von Kund(inn)en und wurde mit einem datenschutzorientierten Ansatz entwickelt, um Unternehmen und regulierte Organisationen bei der Einführung KI-basierter Workflows zu unterstützen.",[470,473,476,479,482],{"header":471,"content":472},"Wie kann KI DevOps-Teams helfen, Sicherheitslücken zu erkennen und zu schließen?","KI kann das Aufspüren und Beheben von Sicherheitslücken beschleunigen, indem sie Zusammenfassungen von Sicherheitsrisiken erstellt und umsetzbare Korrekturen vorschlägt. Anstatt den Code manuell auf Sicherheitslücken zu überprüfen, können DevOps-Teams KI-basierte Sicherheitstools einsetzen, um den Code zu analysieren, Schwachstellen zu identifizieren und Vorschläge zur Behebung zu liefern, wodurch die Zeit für die Beseitigung von Sicherheitsbedrohungen verkürzt wird.",{"header":474,"content":475},"Wie verbessert KI die Effizienz von Code Reviews?","KI macht Code Reviews effizienter, indem sie basierend auf deren bisheriger Arbeit und Fachwissen die besten Prüfer(innen) vorschlägt. Außerdem kann sie Zusammenfassungen von Merge Requests erstellen, damit die Prüfer(innen) die Änderungen schnell verstehen und sich auf die wichtigsten Sicherheitsrisiken konzentrieren können. Das verringert Engpässe beim Review-Prozess und sorgt für bessere Sicherheitsbewertungen.",{"header":477,"content":478},"Kann KI bei der Testgenerierung helfen, um die Sicherheit zu verbessern?","Ja, KI kann automatisch Tests generieren, um eine ordnungsgemäße Testabdeckung sicherzustellen und die Wahrscheinlichkeit zu verringern, dass Sicherheitslücken unentdeckt bleiben. Durch die Analyse von Codeänderungen schlagen KI-Tools relevante Unit-, Integrations- und Sicherheitstests vor und helfen DevOps-Teams dabei, Software zu validieren, ohne jeden Testfall manuell schreiben zu müssen.",{"header":480,"content":481},"Welche Sicherheitsrisiken sind mit dem Einsatz von KI in der Softwareentwicklung verbunden?","Zu den größten Risiken beim Einsatz von KI in DevOps gehören Datenschutzbedenken, Compliance-Probleme und mögliche Datenlecks. Unternehmen sollten KI-Tools genau überprüfen, um sicherzugehen, dass diese beim Training von Machine-Learning-Modellen keinen firmeneigenen Quellcode verwenden. KI-Lösungen wie GitLab Duo legen Wert auf Datenschutz und sorgen dafür, dass vertrauliche Daten geschützt bleiben.",{"header":483,"content":484},"Wie können KI-basierte DevSecOps-Workflows die Softwaresicherheit verbessern?","KI-basierte DevSecOps-Workflows integrieren Sicherheit in jede Phase der Entwicklung, indem sie Sicherheitslücken erkennen, Risiken analysieren, automatisierte Tests durchführen und Empfehlungen für sicheren Code geben. Mit einem KI-gestützten Einblick in den Sicherheitsstatus können Teams sicherere Software schneller liefern und gleichzeitig die manuelle Workload und menschliche Fehler reduzieren.","4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security","content:de-de:the-source:ai:4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security.yml","de-de/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security.yml","de-de/the-source/ai/4-ways-ai-can-help-devops-teams-improve-security",1761814394856]