Blog »
AI
Wir glauben daran, dass AI einen deutlich höheren Kundennutzen erlaubt, wenn man sie richtig einsetzt!
Hier findest du:
Aktuellste Beiträge
-
Ich bin Product Owner. Ich schreibe keinen Code. Ich baue trotzdem meine Werkzeuge selbst.
Jeder Product Owner kennt diesen Moment: Etwas nervt seit Monaten, und die einzige Reaktion ist es, ein Ticket zu erstellen. Sechs Monate später sieht das bei mir anders aus … ein Rückblick mit Zahlen, Fehlschlägen und der Frage, ob das überhaupt erlaubt ist.
-
Der erste KI-Anwendungsfall muss billig scheitern dürfen
Die stärksten KI-Agenten lösen Aufgaben, für die ein Profi zwölf Stunden braucht, aber nur in jedem zweiten Fall. Wer vier von fünf Ergebnissen richtig braucht, kann ihnen Aufgaben von gut einer Stunde übergeben. Was daraus für deine Agentenprojekte folgt und welches Bauteil die Differenz trägt.
-
Der Agile Change Manager: Ein neuer Name für eine alte Aufgabe
„Scrum Master“ konkurriert inzwischen mit Software, die Zeremonien automatisiert moderiert. Wie wäre es mit einer Alternative: der Agile Change Manager? Fünf konkrete Aufgaben, klare Grenzen dessen, was die Rolle nicht übernimmt, und was sich parallel für Product Owner verschiebt.
Beim Abspielen verbindet sich Ihr Browser mit YouTube. Google erhält dabei Ihre IP-Adresse und kann Informationen (z. B. Cookies) auf Ihrem Gerät speichern. Wenn Sie die Seite neu laden, wird die Einbindung wieder entfernt. Bereits übermittelte Daten und gesetzte Cookies bleiben davon unberührt.
Weitere Beiträge
-
Ein Zimmer pro Agent
Montags zwei Agenten angeworfen, beide im selben Verzeichnis: fünf Minuten später sind die Tests rot und keiner weiß, wer schuld war. Git Worktrees geben jedem Agenten sein eigenes Zimmer. Schauen wir uns einmal an, wie du die Baustelle einrichtest und welche Fallen dabei still zuschnappen.
-
KI-Rollouts scheitern selten an der Technik
Die Integration läuft, die Zugänge sind verteilt, die Einführungsveranstaltung war gut besucht. Sechs Wochen später arbeitet ein kleiner Teil der vorgesehenen Gruppe mit dem Assistenten, alle anderen machen weiter wie vorher. Der Reflex lautet: mehr schulen. Warum das an der Sache vorbeigeht und was tatsächlich fehlt.
-
Deine Agenten liefern in Stunden. Deine Organisation entscheidet einmal im Quartal.
Agentische Systeme verkürzen den Weg von der Idee zur lauffähigen Variante auf Stunden. Bei den Nutzern kommt davon wenig an, solange Review, Freigabe und Portfolioplanung im alten Takt laufen. Warum das keine Werkzeugfrage ist, sondern eine Frage der Entscheidungswege.
-
Die agile Transformation war nur der Tutorial-Level
Die agile Transformation hatte Scrum, Kanban und ein klares Ziel als Sicherheitsnetz. Für die KI-Einführung fehlt dieses Netz … und selbst das Ziel ist unklar. Teil 1 der Serie zeigt, warum diesmal niemand „das schon mal gemacht hat“, und was das für alle bedeutet, die mit KI arbeiten sollen.
-
Tutorial: Durchgesetzt schlägt versprochen
Tests grün, Pull Request offen, und du liest trotzdem jede Zeile. Bisher hat diese Serie erklärt, woran das liegt. Diesmal wird gebaut: ein System, das die triviale Änderung ohne dich durchwinkt und dir genau die vorlegt, bei denen ein Mensch gebraucht wird. Mit Repo, Konfiguration und den Fehlern aus dem Piloten. Das Referenz-Walkthrough zur Serie…
-
Was vom Programmieren übrig blieb
Zwei Lager, ein Käfig: Wer das Tippen liebt, trauert zurecht. Aber die Pipeline fragt nie, wer den Code geschrieben hat, nur ob er hält. Ein Essay über Verlust, Handwerk und einen gemeinsamen Treffpunkt.