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AI
Wir glauben daran, dass AI einen deutlich höheren Kundennutzen erlaubt, wenn man sie richtig einsetzt!
Hier findest du:
Aktuellste Beiträge
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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.
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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…
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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.
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The Illusion of Non-Thinking
Eine Einschätzung zu Apples Paper «The Illusion of Thinking». Ist es nun eine Entwarnung für den Arbeitsmarkt oder nicht?
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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.
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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.
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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.
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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?
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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.