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 Die vier Realitäten der KI-gestützten Softwareentwicklungvon In KI-gestützter Entwicklung existieren mindestens vier unterschiedliche, oft divergierende Bilder davon, was die Software ist, sein soll und wie sie funktioniert. Woher kommen die Divergenzen? Und: gibt es eine Lösung? 
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 Agentengestützte Modernisierung 2025von in AIDie Integration von KI in Unternehmensprozesse scheitert häufig an einem fundamentalen Problem: Bestandssysteme sind nicht für die Interaktion mit KI-Agenten ausgelegt. Wir stellen unseren Ansatz vor. 
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 Codequalität im Zeitalter von AI-Codingvon AI-Coding beschleunigt vieles, aber bleibt dabei die Codequalität auf der Strecke? Werfen wir ein Blick in eine mögliche Toolbox … 
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 Python Magic Methods: Zaubere mächtige Klassen – elegant und intuitivvon in DevelopmentPython Developer, die Wert auf mächtige, intuitive und dabei gleichzeitig elegante Klassen legen, kommen um Magic Methods nicht herum. Wir zeigen, wie’s geht. 
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 Zu menschlich für die KI? Warum wir das Developerportal jetzt neu denken müssen.von Developerportale wurden für Menschen gemacht – nicht für Maschinen. Wer KI-Agenten optimal nutzen will, muss Infrastruktur neu denken – kontextgetrieben, vernetzbar, maschinenlesbar. 
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 The Illusion of Non-Thinkingvon in AIEine 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 2025LLMs 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 SystemeAI-gestützte Systeme in Unternehmen stellen einen Paradigmenwechsel im Umgang mit Daten dar. Also: Anschnallen; wir sehen uns an, wofür sich welche Datenarchitektur eignet. 
