, die Automatisierungstechnik steht vor einer tiefgreifenden Transformation, getrieben von Trends wie Virtualisierung und Künstlicher Intelligenz. Letztere befindet sich selbst in der Transformation – die Hype-Phase ist überwunden, jetzt wird die Technologie differenzierter betrachtet. Besonders an Large Language Models, kurz LLM, lässt sich dieser Wandel nachvollziehen; in unserer Artikelserie »ChatGPT in der Industrie« (Seite 20) haben wir ihn mitverfolgt. Die Aufregung um die Möglichkeit, dass KI viele Aufgaben von Softwareentwicklern übernehmen könnte, ist nachvollziehbar. Doch wie die Studie von Robin Beer und Kollegen zeigt, sind wir noch nicht am Ziel: Zwar erzielen LLMs wie ChatGPT oder Github Copilot bereits beeindruckende Ergebnisse – insbesondere bei der Erstellung von Produktivcode –, doch für kritische Aufgaben wie Testcode-Generierung ist weiterhin menschliches Eingreifen erforderlich. Die IEC 61131-Sprachen, die in der Automatisierungstechnik weit verbreitet sind, bleiben für LLMs herausfordernd, da viele proprietäre Dialekte und Bibliotheken von den Modellen nicht optimal unterstützt werden. Hier zeigt sich, dass Automatisierung und generative KI Hand in Hand mit menschlicher Expertise und Anpassung gehen müssen. Lesen Sie in der aktuellen Computer&Automation mehr über den Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Industrie sowie einen verantwortungsvollen Umgang mit der Technologie. Ihre
Andrea Gillhuber Chefredakteurin Computer&Automation | 
