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How will GenAI transform software engineering?

Not just how we write code, but how entire software systems are developed and operated.

To answer this, we moved beyond vague buzzwords like "GenAI for SE." Instead, we introduced a rigorous framework that classifies GenAI in SE along two crucial dimensions:

1️⃣ What is being augmented?

  • SE Processes: Using AI to automate developer tasks (e.g., code or test generation)
    vs.
  • Software Products: Replacing explicitly programmed features with embedded AI functionality

2️⃣ How autonomous is the AI?

  • Passive: Responding directly to user prompts and inputs
    vs.
  • Active (Agentic): Operating with its own thread of control, making proactive and semi-autonomous decisions

The intersection of these dimensions creates four distinct forms of GenAI augmentation shown below.

Four Forms of GenAI in SE

To find out more...

  • Read our Open Access ACM TOSEM article "A Research Roadmap for Augmenting Software Engineering Processes and Software Products with Generative AI": https://doi.org/10.1145/3788879
  • Check out the Rapid Literature Review (RLR) results: https://zenodo.org/records/18345896
  • Download the our ACM FSE 2026 Journal First presentation: PDF Slides
  • See our Top 10 predictions for Software Enginnering in 2030 and how the FSE audience assessed them: Results Slide  
  • To learn about additional research challenges for GenAI Robots, explore our Information Systems research manifesto on "Agentic Business Process Management": https://doi.org/10.1016/j.is.2026.102738
  • To learn about how to shape GenAI Teammates, explore our BPM 2026 paper on "Using Process Mining to Generate AI Agents from Software Engineering Process Records": https://doi.org/10.48550/arXiv.2607.04948 

Tutorial zu "AI-Assisted Business Process Monitoring" auf der BPM 2025 Konferenz

Folien: PDF

Tutorial Summary: PDF, Erschienen in: A. Senderovich, C. Cabanillas, I. Vanderfeesten, H. A. Reijers: Business Process Management, 23rd International Conference, BPM 2025, Seville, Spain, August 31 – September 5, 2025, Proceedings, Springer, LNCS, pp. xxv-xxviii; https://doi.org/10.1007/978-3-032-02867-9

Foto und Umfrageergebnisse des Tutorials:

Pics vom Tutorial

Seminar Adaptive Systeme im SoSe 2025

Organisatorisches

  • Die Anmeldung zum Seminar ist geschlossen!
  • Weitere Infos auch im LSF
  • Das Seminar wird gemeinsam betreut mit Prof. Dr. Andreas Vogelsang (zum SoSe an der UDE)

Thema: "Generative KI im Software Engineering"

Das Seminar beschäftigt sich mit dem Einsatz generativer KI entlang des Software-Lebenszyklus. Generative KI gewinnt zunehmend an Bedeutung, vor allem durch immer leistungsfähigere Large Language Models (LLMs) wie z.B. ChatGPT, Gemini, Claude, etc. 

Der mögliche Einsatz generativer KI im SE ist im Folgenden an einer erweiterten Variante des DevOps-Modells illustriert.

Basierend auf Ihrem Interesse und eventuellem Vorwissen (aus andere Vorlesungen etc.) wählen Sie einen konkreten Anwendungsbereich als Thema für Ihr Seminar.

Dev-Ops-Adapt Life-cycle und möglicher Einsatz von GenAI

Anwendungsbereiche für generative KI im DevOpsAdapt-Software-Lebenszyklus [Bildquelle]

Aufbau der Seminararbeit

Ihre Seminararbeit umfasst die folgenden wesentlichen Teile:

  • T1: Grundlagen und Vorgehensweise
  • T2: State of the Art
  • T3: Praktisches Beispiel
  • T4: Kritische Diskussion

Ablauf des Seminars

Das Seminar ist entlang der folgenden Meilensteine / Termine strukturiert:

  • Einführungsveranstaltung
  • Themenwunsch 
  • Workshop „Wissenschaftliches Arbeiten“ (Teil 1: Recherche & Schreiben)
  • Teil T1 der Arbeit an Betreuer für Feedback
  • Teile T2 und T3 an Betreuer für Feedback
  • Workshop „Wissenschaftliches Arbeiten“ (Teil 2: Präsentieren)
  • Präsentation zu den Teilen T1 – T3
  • Abschlusspräsentation (mit Fokus auf Teil T4)
  • Finale Abgabe der Arbeit

Fragen

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Studium

 

About

Andreas ist außerplanmäßiger Professor in der Abteilung für Software Engineering der Fakultät für Informatik der Universität Duisburg-Essen und Vorstandsmitglied von paluno, dem Ruhr Institute for Software Technology. 

In seiner Forschung beschäftigt sich Andreas mit der Entwicklung adaptiver Systeme. Sein aktueller Fokus liegt auf dem Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) für adaptive Software und adaptive Geschäftsprozesse (siehe auch unter Veröffentlichungen). 

Andreas ist aktiv in europäischen Informatik-Gremien. Insbesondere war er stellvertretender Vorsitzender des Steuerkreises der Europäischen Technologie Plattform NESSI (The Networked European Software and Services Initiative), stellvertretender Generalsekretär der BDVA (Big Data Value Association), sowie External Advisor im Architecture Committee von AI4Europe (der EU AI On-Demand Platform).

Andreas hat über 10 EU-geförderte Forschungsprojekte für die UDE eingeworben. Neben der Mitbeantragung der Projekte war er mehrfach Koordinator der Projektanträge und hatte wesentliche Leitungsrollen in den Projekten inne. Hervorzuheben sind seine Rollen als technischer Architekt von FIspace (Future Internet Collaboration in Agri-Food and Transport) und RestAssured (Secure Data Processing in the Cloud), sowie technischer Koordinator von FInest (Future Internet enabled Optimisation of Transport Networks) und TransformingTransport (Big Data Value in Mobility and Logistics; Projekt-Video).

   AM

 

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