AI
Wir glauben daran, dass AI einen deutlich höheren Kundennutzen erlaubt, wenn man sie richtig einsetzt!
Hier findest du:
Aktuellste Beiträge
-
Die Desk Tax ist ein Mythos
230 verschenkte Stunden, jammert das Internet. Drei Instanzen parallel, Weekly-Limit am Mittwoch durch, jammert die andere Hälfte des Internets. Beide reden über dasselbe Tool. Eine Replik auf die „Desk Tax“ – plus die Erkenntnis, dass alle Lösungen dafür Relay-Services sind, die dir genau null zusätzliche Tokens schenken.
-
Mutation Testing bei KI-Agenten: Wer hält das Schloss?
Ein grüner Haken ist eine Behauptung, kein Beweis. Hatten wir jetzt schon ein paar Mal. Weil 100 % Testabdeckung klingt auch nur so lange beeindruckend, bis man merkt, dass auch ein Test, der nichts prüft, grün durchläuft. Also werfen wir mal einen Blick darauf, was Mutation Testing zeigt (und Coverage verschweigt).
-
Drei Agenten für den Product Owner
Recherche, Stories, technische Planung: Drei spezialisierte KI-Agenten in Claude Code nehmen mir als Product Owner die Fleißarbeit ab – und zeigen zugleich, wo die KI an ihre Grenzen stößt. Ein ehrlicher Werkstattbericht über Effizienz, Quality Gates und die Frage, wohin die gesparte Zeit eigentlich wandert.
Weitere Beiträge
-
The Illusion of Non-Thinking
Eine Einschätzung zu Apples Paper «The Illusion of Thinking». Ist es nun eine Entwarnung für den Arbeitsmarkt oder nicht?
-
AI Data Pipelines 2025
LLMs zu trainieren erfordert viele Daten. Doch woher nehmen? Und wie verarbeiten? Wir sollten uns ansehen, wie eine AI Data Pipeline im Jahr 2025 aussehen könnte.
-
Datenarchitekturen als Fundament für AI-gestützte Systeme
AI-gestützte Systeme in Unternehmen stellen einen Paradigmenwechsel im Umgang mit Daten dar. Also: Anschnallen; wir sehen uns an, wofür sich welche Datenarchitektur eignet.
-
Software-Modernisierung neu gedacht: Wie AI-Agenten Modernisierungsprojekte zum Erfolg führen
AI-Assistenten wie Claude und Tools wie Continue bieten neue Ansätze in der Softwaremodernisierung. Ich zeige dir, wie sie dich unterstützen können – und worauf du achten solltest.
-
AI-Agenten mit Page-Rank-Technologie skalieren
Pregel wurde von Google entwickelt und unter anderem zur Implementierung des PageRank eingesetzt. Was hat das mit AI-Agenten zu tun?
-
Data Mesh: Die Grundlage für erfolgreiche Agentic Meshes
Daten müssen nicht nur effizient genutzt werden, sondern auch zugänglich, sicher und flexibel bereitgestellt werden. Hier kommt Data Mesh ins Spiel.
