Entdecken Sie das TÜV-zertifizierte GoogleTest mit Agentic AI für C/C++-Tests!
Details ansehen »
WEBINAR
Generative KI revolutioniert die Entwicklung eingebetteter Software. Entwickler können nun Code generieren, Unit-Tests erstellen, Legacy-Anwendungen modernisieren und sogar die Fehlerbehebung in Sekundenschnelle automatisieren. Die Produktivitätssteigerungen sind unbestreitbar, doch für sicherheitskritische Systeme ist eine Frage von größter Bedeutung:
Kann man KI-generiertem Code vertrauen?
In diesem Webinar untersuchen Ricardo Camacho und Miroslaw Zielinski von Parasoft, wo KI einen echten Mehrwert bietet, wo die Risiken bestehen bleiben und wie Unternehmen KI sicher in die Entwicklung eingebetteter Software integrieren können, ohne Kompromisse bei Qualität, Compliance oder technischer Kontrolle einzugehen.
Sie werden entdecken, warum es in der Zukunft nicht darum geht, Ingenieure durch KI zu ersetzen, sondern darum, KI-gestützte Entwicklung mit deterministischer Verifizierung, kontinuierlichem Testen und menschlicher Aufsicht zu kombinieren, um Software zu entwickeln, der man vertrauen kann.
Schauen Sie sich das Webinar an:
Egal, ob Sie die Einführung von KI evaluieren oder KI bereits in Ihren Entwicklungsworkflow integrieren, Sie erhalten praktische Anleitungen, wie Sie Produktivitätssteigerungen mit der für die Entwicklung sicherer, zuverlässiger und vertrauenswürdiger Software erforderlichen Überprüfungsstrenge in Einklang bringen können.
KI-gestützte Programmierassistenten entwickeln sich rasant weiter und gehen weit über die reine Codevervollständigung hinaus. Entwickler können KI nun nutzen, um Code und Tests zu generieren, Anwendungen zu refaktorisieren und zu modernisieren und sogar Fehler innerhalb von CI/CD-Workflows zu identifizieren und automatisch zu beheben.
Das Produktivitätspotenzial ist enorm. Sicherheitskritische Software unterliegt jedoch grundlegend anderen Beschränkungen, da eingebettete Software häufig strengen Industriestandards unterliegt – wie beispielsweise ISO 26262 für die Automobilindustrie oder IEC 62304 Bei Medizinprodukten muss der Entwicklungsprozess transparent und nachvollziehbar sein. Die Branche ringt derzeit mit dem Spannungsfeld zwischen dem Nutzen von KI-Tools und den traditionellen, deterministischen Entwicklungsmethoden, die die Zuverlässigkeit gewährleisten.
Ein Fehler in einer Verbraucheranwendung mag lediglich eine Unannehmlichkeit darstellen. Ein Fehler in einem kritischen eingebetteten System kann jedoch zu Sicherheitslücken, Geräte- oder Missionsausfällen, Umweltschäden, Verletzungen oder gar Todesfällen führen.
Die eigentliche Frage ist also nicht, wie schnell KI Software generieren kann.
Lässt sich diese Software mit dem für ein Hochsicherheitssystem erforderlichen Vertrauensniveau verifizieren?
KI-generierter Code kann erstaunlich überzeugend sein. Er lässt sich möglicherweise kompilieren, korrekt ausführen und erscheint bei der Codeüberprüfung gut strukturiert.
Aber der Schein trügt.
Da KI-Modelle probabilistisch arbeiten, können sie weder funktionale Korrektheit noch Sicherheit, die Einhaltung von Codierungsstandards oder konsistente Ergebnisse garantieren. Generierter Code kann weiterhin subtile Logikfehler, Sicherheitslücken, unsichere Konstrukte und andere schwer erkennbare Mängel enthalten.
Selbst wenn KI ausdrücklich angewiesen wird, bestimmte Codierungsstandards oder technische Anforderungen zu befolgen, kann sie die Einhaltung nicht garantieren.
Die Frage ist also nicht, ob KI immer besser darin wird, Software zu generieren. Das ist eindeutig der Fall. Die Frage ist vielmehr, ob die KI selbst Beweise dafür liefern kann, dass die generierte Software korrekt ist.
Für sicherheitskritische Entwicklungen lautet die Antwort nein.
Anstatt KI als Ersatz für Ingenieursarbeit zu betrachten, empfehlen viele Experten einen hybriden Ansatz. Dieser Ansatz sieht vor, den Menschen weiterhin einzubinden und automatisierte Qualitätsprüfungen zur Kontrolle der KI-Leistung einzusetzen. Durch die Integration von statischer Analyse, Unit-Tests und struktureller Codeabdeckung in die CI/CD-Pipeline können Teams einen Regelkreis schaffen, der Fehler automatisch erkennt.
Dieser iterative Prozess ersetzt nicht den menschlichen Ingenieur; er verändert lediglich dessen Aufgabenbereich. Anstatt Stunden mit der Behebung wiederkehrender Konformitätsfehler zu verbringen, können sich Entwickler auf die übergeordnete Architektur und die Lösung komplexer Probleme konzentrieren. Wenn KI in einer strukturierten Umgebung mit klaren Feedbackschleifen der Entwickler eingesetzt wird, verliert sie ihre Belastung und entwickelt sich zu einem leistungsstarken und zuverlässigen Helfer für moderne Embedded-Entwicklungsteams.
Künstliche Intelligenz wird die Softwareentwicklung weiterhin verändern.
Die Frage ist nicht mehr, ob Entwicklungsteams KI einsetzen werden. Die wichtigere Frage ist, wie Unternehmen KI in ihre Entwicklungsprozesse integrieren können, ohne Kompromisse bei Softwarequalität, Sicherheit, Schutz oder Compliance einzugehen.
Für Teams, die sicherheitskritische Software entwickeln, liegt die Lösung wahrscheinlich in der Kombination aus KI-Unterstützung, deterministischer Verifizierung, kontinuierlichem Testen, Rückverfolgbarkeit im Engineering und menschlicher Aufsicht.
KI kann Code generieren.
KI kann Tests generieren.
KI kann Änderungen empfehlen und umsetzen.
KI kann Ingenieuren helfen, schneller zu arbeiten.
Künstliche Intelligenz kann jedoch nicht die objektiven Beweise liefern, die erforderlich sind, um nachzuweisen, dass kritische Software sicher, zuverlässig und konform ist.
Diese Beweise müssen durch strenge technische Prüfungen und Verifizierungen erbracht werden.
Die Zukunft der Entwicklung sicherheitskritischer Software liegt nicht im blinden Vertrauen in KI. Vielmehr geht es darum, Entwicklungsprozesse zu gestalten, die es uns ermöglichen, KI einzusetzen, ohne ihr blind vertrauen zu müssen.
Sehen Sie, wie diese Konzepte in einem realen Entwicklungsablauf angewendet werden.
Während der Live-Demonstration können Sie beobachten, wie KI zusammen mit deterministischen Verifikationswerkzeugen arbeitet, um Softwarefehler zu identifizieren, Verstöße gegen Codierungsstandards zu beheben, die Codequalität zu verbessern und eine kontinuierliche Verifikation zu unterstützen – und das alles, während die Entwickler die volle Kontrolle über jede Änderung behalten.
Anstatt KI als Ersatz für ingenieurtechnisches Urteilsvermögen zu betrachten, werden Sie sehen, wie KI zu einem leistungsstarken Produktivitätswerkzeug werden kann, wenn sie durch deterministische Analysen, automatisierte Qualitätskontrollen und menschliche Überprüfung gesteuert wird.
Egal, ob Sie KI zum ersten Mal evaluieren oder KI bereits in Ihren Entwicklungsprozess integrieren, dieses Webinar bietet praktische Anleitungen für den verantwortungsvollen Einsatz von KI bei gleichzeitiger Entwicklung sicherer, zuverlässiger und konformer Software.
