Es gibt eine große Zahl an Werkzeugen, die Qualitätsprobleme in Bestandscode mittels statischer Analyse erkennen und sichtbar machen. Die automatische Behebung dieser Probleme war bisher aber nur in vergleichsweise einfachen Fällen möglich. Die derzeitigen Entwicklungen in der künstlichen Intelligenz, speziell die Large Language Models, verschieben die Grenzen des Möglichen jedoch deutlich.

In diesem Vortrag möchte ich auf Basis eines hierfür erstellten Benchmarks aufzeigen, wie weit sich Qualitätsprobleme heutzutage durch KI beheben lassen. Neben Erfahrungen aus unserer internen Entwicklung möchte ich auch beleuchten, welchen Einfluss die Wahl des Basismodells hat, welche Informationen die LLMs dabei als Input benötigen und an welchen Problemen die KI heute noch scheitert.

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