Wie bei jeder neuen Technologie durchläuft auch jedes Werkzeug einen Adoptionslebenszyklus, beginnend bei den frühen Innovatoren und Anwendern bis hin zur späten Mehrheit und den Nachzüglern. KI ist derzeit ein viel diskutiertes Thema und weckt hohe Erwartungen an ihr Potenzial. Unsere Umfrageergebnisse bestätigen den anerkannten Wert von KI: 20% der Befragten gaben an, KI-Technologien bereits im Bereich des Datenbankmanagements eingesetzt zu haben. Zudem erwägen 35% der Befragten, KI-Technologien in naher Zukunft zu implementieren.

KI bietet eine Fülle von Anwendungsmöglichkeiten im Bereich des Datenbankmanagements, wobei insbesondere die Analyse und Optimierung von Datenbankabfragen und Code im Vordergrund stehen. Dies spiegelt sich auch in unseren Umfrageergebnissen wider: 64% der Nutzer, die bereits KI einsetzen, verwenden sie für die Optimierung von Abfragen und Code.

Darüber hinaus setzen 65% der Nutzer KI-Tools ein, um Aufgaben im Zusammenhang mit Datenbankschemata zu unterstützen, und 55% nutzen sie zur Generierung von Beispieldaten oder Code-Snippets. KI scheint bereits einen festen Platz in der Entwicklung und beim Testen von Datenbanken gefunden zu haben, sei es durch die Simulation verschiedener Datenbankszenarien oder die Automatisierung von Testprozessen.

Wenn KI-Tools sachgerecht eingesetzt werden, bieten sie für Datenbankprofis zahlreiche Vorteile. Das Versprechen, Arbeitsprozesse zu beschleunigen und zu vereinfachen, ist dabei ein Hauptanziehungspunkt, ebenso wie die Fähigkeit zur Fehlererkennung und -korrektur. Unsere Umfrage unter Personen, die bereits KI-Technologie nutzen, zeigt, dass die Steigerung der Effizienz durch Vereinfachung und Automatisierung von Prozessen an erster Stelle der wahrgenommenen Vorteile steht. Eng damit verbunden sind verbesserte Sicherheit und Standardisierung, sowie die Optimierung der Datenbankleistung und das Erlangen fortgeschrittener Einsichten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass KI, wenn sie richtig angewendet wird, in jedem Bereich überzeugen kann.

Neben den Befragten, die bereits KI-Technologien einsetzen, wurden auch diejenigen befragt, die planen, dies in Zukunft zu tun. Hierbei zeigte sich, dass die Optimierung von Abfragen sowie das Generieren und Überprüfen von Code die beliebtesten geplanten Anwendungsbereiche sind. Dies sind offensichtliche Anwendungsfälle für KI-Tools, da sie anhand eines umfangreichen Repositoriums von Abfragen und bereits existierendem Code trainiert werden können. Weitere in Erwägung gezogene Anwendungen im Datenbankbereich sind prädiktive Analysen, Datenmodellierung und Schemaentwurf, Anomalieerkennung und Sicherheitsaspekte sowie die Automatisierung von Datenbankmanagementaufgaben.

Wie bei jeder neuen digitalen Entwicklung tauchen auch im Bereich der KI schnell zahlreiche Tools auf dem Markt auf. Trotz ihrer relativen Neuheit hat KI bereits eine Vielzahl von Tools hervorgebracht, die in verschiedenen Aufgabenbereichen unterstützen. Speziell im Kontext von Datenbanken und Entwicklung wurden in unseren Umfrageergebnissen fünf besonders beliebte Tools genannt, die bereits im Einsatz sind: 39% der Befragten nutzen GitHub Copilot, 26% Amazon CodeGuru und CodeWhisperer, 23% setzen auf DeepCode und 21% verwenden Tabnine.

Trotz der Vorteile, die KI in der Datenbanknutzung bietet, wurden in der Umfrage auch drei Hauptbedenken deutlich. An erster Stelle steht die praktische Umsetzbarkeit von KI. Datensicherheit ist ein weiteres großes Anliegen, insbesondere im Hinblick darauf, wie Tools wie ChatGPT mit eingegebenen Daten umgehen. Hinzu kommt die Genauigkeit der generierten Ergebnisse und die Notwendigkeit für angemessene Schulung und Expertise, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Ethische Bedenken hinsichtlich der Daten ergeben sich aus den Informationen, die zum Trainieren der großen Sprachmodelle hinter KI-Chatbots verwendet werden, und deren Einfluss auf die Einhaltung regulatorischer Vorgaben. 2024 wird in Europa der Regulatory AI Data Act eingeführt, der diese Bedenken direkt adressiert und zweifellos einen Präzedenzfall für die zukünftige Nutzung von KI setzen wird.

Die Frage der Schulung und Expertise wird wahrscheinlich wichtiger, sobald Datenschutz- und Regulierungsanforderungen geklärt sind. Dies umfasst das laufende Management und die Unterstützung bei der Nutzung von KI-Tools, den Performance-Overhead und die Integration in bestehende Workflows.