Braucht man 2024 noch einen App-Entwickler oder kann das die KI?

Was kann KI bereits?

Künstliche Intelligenz hat in vielen Bereichen der Softwareentwicklung Einzug gehalten. Zu den bemerkenswerten Fähigkeiten der KI gehören:

• Code-Generierung: KI-Modelle wie GitHub Copilot können Code-Schnipsel vorschlagen oder sogar ganze Funktionen basierend auf Textbeschreibungen generieren.
• Fehlerbehebung: Tools wie DeepCode nutzen KI, um in Echtzeit Vorschläge zur Fehlerbehebung und Optimierung von Code zu machen.
• Automatisierung von Tests: KI kann automatisierte Tests generieren und ausführen, was die Testphase erheblich beschleunigt.
• Design-Vorschläge: KI kann Design-Layouts und Benutzeroberflächen basierend auf Best Practices und aktuellen Trends vorschlagen.

Herausforderungen für Entwickler ohne App-Programmierkenntnisse

Entwickler, die in anderen Programmiersprachen versiert sind, aber keine Erfahrung in der App-Programmierung haben, könnten auf verschiedene Hindernisse stoßen:

• Plattformspezifische Kenntnisse: iOS und Android haben unterschiedliche Entwicklungsumgebungen und Anforderungen. Für iOS ist Swift die primäre Programmiersprache, während Android hauptsächlich Java oder Kotlin nutzt.
• Frameworks und Tools: Kenntnisse über Frameworks wie React Native oder Flutter sind erforderlich, um plattformübergreifende Apps zu entwickeln.
• Design-Prinzipien: Das Erstellen einer benutzerfreundlichen und ansprechenden Benutzeroberfläche erfordert Kenntnisse in UI/UX-Design.
• Deployment: Der Prozess, eine App in den App Store oder Google Play Store zu bringen, beinhaltet spezifische Schritte und Anforderungen, die beachtet werden müssen.

Schritte und Frameworks zur App-Entwicklung

Die Entwicklung einer mobilen Anwendung von der Idee bis zur Veröffentlichung umfasst mehrere Schritte, bei denen KI zunehmend eine unterstützende Rolle spielt. Hier sind die Schritte mit einer Einschätzung, was KI bereits leisten kann, und konkrete KI-Angebote, die dabei helfen können:

1. Ideenfindung und Planung
   • KI-Unterstützung: KI kann bei der Marktanalyse und Trendvorhersage helfen, um die Nachfrage nach bestimmten Funktionen oder App-Typen zu identifizieren.
   • Tools: Google Trends, BuzzSumo.
2. Prototyping und Design
   • KI-Unterstützung: KI kann Designvorschläge basierend auf Best Practices und aktuellen Trends generieren. Sie kann auch automatische Layouts und Prototypen erstellen, die den Designprozess beschleunigen.
   • Tools: Adobe XD mit KI-gestützten Designvorschlägen, Figma mit automatisierten Layouts.
3. Entwicklung
   • iOS
     • KI-Unterstützung: KI kann Code-Snippets vorschlagen, Syntaxfehler in Echtzeit erkennen und korrigieren sowie Code-Optimierungen vorschlagen.
     • Tools: GitHub Copilot, Kite.
   • Android
     • KI-Unterstützung: Ähnlich wie bei iOS, unterstützt KI durch Code-Suggestions und Fehlererkennung in Echtzeit.
     • Tools: GitHub Copilot, DeepCode.
   • Plattformübergreifend
     • KI-Unterstützung: KI-gestützte Frameworks können helfen, plattformübergreifende Code-Basen zu optimieren und Fehler frühzeitig zu erkennen.
     • Tools: Flutter mit Dart DevTools, React Native mit Visual Studio Code und GitHub Copilot.
4. Testen
   • KI-Unterstützung: KI kann automatisierte Tests generieren, ausführen und Berichte erstellen, um sicherzustellen, dass die App stabil und fehlerfrei ist.
   • Tools: Applitools für visuelle Regressionstests, Testim für automatisierte Testskripte.
5. Deployment
   • iOS
     • KI-Unterstützung: KI kann den Einreichungsprozess vereinfachen, indem sie Dokumentationen und Metadaten automatisch generiert und Vorschläge zur Optimierung der App Store-Seite gibt.
     • Tools: Fastlane für automatisiertes Deployment, Appfigures für App Store Optimierung (ASO).
   • Android
     • KI-Unterstützung: Ähnlich wie bei iOS unterstützt KI durch automatische Generierung von Dokumentationen und Optimierungsvorschläge für den Google Play Store.
     • Tools: Fastlane für automatisiertes Deployment, Appbot für Benutzerfeedback-Analysen.
6. Wartung und Updates
   • KI-Unterstützung: KI kann Benutzerfeedback analysieren, Vorschläge für Verbesserungen machen und potenzielle Fehlerquellen identifizieren, bevor sie kritische Probleme verursachen.
   • Tools: Sentry für Fehlerüberwachung, AppFollow für Analyse von Benutzerbewertungen und Feedback.

Fazit und Einschätzung

Obwohl KI in der Lage ist, viele Aspekte der App-Entwicklung zu automatisieren und zu unterstützen, ist sie noch nicht in der Lage, den menschlichen Entwickler vollständig zu ersetzen. KI kann Code generieren, Fehler erkennen und Designvorschläge machen, aber die kreative und konzeptionelle Arbeit sowie das tiefe Verständnis für Benutzerbedürfnisse und plattformspezifische Anforderungen bleiben den menschlichen Entwicklern vorbehalten.

Entwickler ohne Erfahrung in der App-Programmierung können von KI-Tools profitieren, um den Lernprozess zu beschleunigen und repetitive Aufgaben zu automatisieren. Dennoch sind solide Kenntnisse der Entwicklungsumgebungen, Programmiersprachen und Design-Prinzipien unerlässlich, um qualitativ hochwertige Apps zu erstellen und erfolgreich zu veröffentlichen.

Insgesamt zeigt sich, dass KI ein mächtiges Werkzeug ist, das Entwicklern hilft, effizienter und produktiver zu arbeiten, aber sie ersetzt nicht die Notwendigkeit von menschlichen Fähigkeiten und Kreativität in der App-Entwicklung.