Weitere Informationen

Hintergrund

Klassische Ansätze des Software-Qualitätsmanagements basieren auf der Annahme, dass Entwickler:innen den von ihnen geschriebenen Code verstehen, verantworten und gezielt verbessern können. AI-gestützte Entwicklungsparadigmen wie Vibe Coding stellen diese Grundannahme zunehmend in Frage: Code wird generiert, übernommen und eingesetzt, ohne dass ein vollständiges Verständnis auf Entwicklerseite vorausgesetzt werden kann. Dies hat weitreichende Implikationen für etablierte SQM-Prozesse wie Code-Inspektionen, Reviews, Metriken oder Dokumentationsstandards, die implizit auf eben diesem Verständnis aufbauen.

Aufgabenstellung

Ziel der Arbeit ist es, systematisch zu untersuchen, welche klassischen SQM-Prozesse und -Konzepte durch AI-gestützte Entwicklung in ihrer Wirksamkeit beeinträchtigt werden und wie sie angepasst werden müssen. Mögliche Schwerpunkte umfassen:

• Systematische Aufarbeitung klassischer SQM-Prozesse und ihrer impliziten Annahmen über Entwicklerverständnis und -verantwortung
• Analyse der Auswirkungen von Vibe Coding und AI-generiertem Code auf diese Prozesse
• Identifikation von Prozessen die obsolet, eingeschränkt wirksam oder grundlegend anzupassen sind
• Ableitung von Handlungsempfehlungen für ein angepasstes SQM in AI-gestützten Entwicklungsumgebungen

Eigene Ideen und Schwerpunkte können in Absprache eingebracht werden.