In der heutigen digitalen Welt spielt Künstliche Intelligenz (KI) eine immer größere Rolle. Unternehmen setzen zunehmend auf KI-Technologien, um Prozesse zu optimieren, Entscheidungsfindung zu verbessern oder neue Produkte zu entwickeln. Doch wie unterscheidet sich die Entwicklung von KI-Systemen von der klassischen Softwareentwicklung? In diesem Beitrag betrachten wir die wesentlichen Unterschiede und Herausforderungen beider Ansätze.

1. Entwicklungsansatz: Regelbasiert vs. datengetrieben

Ein zentraler Unterschied liegt im Entwicklungsansatz:

• Klassische Softwareentwicklung folgt einer regelbasierten Logik. Entwickler schreiben expliziten Code, der bestimmte Regeln und Bedingungen enthält, um ein gewünschtes Verhalten zu erzielen.
• KI-Entwicklung basiert hingegen auf datengetriebenen Modellen. Anstatt explizite Regeln zu programmieren, wird ein KI-Modell mit großen Mengen an Daten trainiert, um Muster zu erkennen und daraus eigene Entscheidungen abzuleiten.

2. Anforderungsdefinition und Entwicklungsmethodik

• Klassische Softwareentwicklung orientiert sich oft an festen Anforderungen. Die Entwickler definieren Spezifikationen, schreiben Code und testen ihn gegen vorher festgelegte Bedingungen.
• KI-Entwicklung ist iterativ und explorativ. Da KI-Modelle durch Daten trainiert werden, erfordert dieser Prozess eine ständige Anpassung der Algorithmen und des Trainingsdatensatzes, um die gewünschte Genauigkeit und Leistung zu erreichen.

3. Testing und Debugging

• Bei klassischer Software können Fehler meist durch gezielte Debugging-Methoden identifiziert und behoben werden, da der Code logisch nachvollziehbar ist.
• Bei KI-Systemen ist das Debugging komplexer. Fehler können auf unzureichende oder fehlerhafte Trainingsdaten zurückzuführen sein. Zudem ist das Verhalten von neuronalen Netzwerken oft nicht transparent, sodass sich Entscheidungsprozesse nicht direkt nachvollziehen lassen (sogenannte „Black-Box-Problematik“).

4. Wartung und Weiterentwicklung KI-Systeme vs. klassische Software

• Klassische Software benötigt regelmäßige Updates, um neue Features zu integrieren oder Sicherheitslücken zu schließen.
• KI-Modelle müssen kontinuierlich mit neuen Daten aktualisiert werden, da sich Rahmenbedingungen ändern und die Modelle sonst an Genauigkeit verlieren (Data Drift).

5. Rechenleistung und Infrastruktur

• Traditionelle Software kann oft auf herkömmlicher Hardware betrieben werden.
• KI-Systeme benötigen meist spezialisierte Hardware wie GPUs oder TPUs für das Training großer Modelle. Zudem ist eine leistungsfähige Cloud-Infrastruktur oft unverzichtbar.

Fazit KI-Systeme vs. klassische Software

Während klassische Softwareentwicklung durch strikte Regelwerke und eine vorhersehbare Funktionsweise geprägt ist, stellt die Entwicklung von KI-Systemen einen experimentellen, datengetriebenen Ansatz dar. KI erfordert nicht nur ein tiefes Verständnis von Algorithmen, sondern auch eine sorgfältige Datenaufbereitung und -verwaltung. Unternehmen müssen sich bewusst sein, dass KI-Projekte eine andere Herangehensweise erfordern und kontinuierliche Anpassungen notwendig sind, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Wie sind Deine Erfahrungen mit KI-Entwicklung oder klassischer Softwareentwicklung? Teile gerne Deine Gedanken in den Kommentaren!