Schwerpunktthema

Künstliche Intelligenz

Fachartikel, Podcasts, Vorträge und mehr zum Thema Künstliche Intelligenz.
Blog-Post

Beyond Claude & GPT

Ja, wir probieren auch gerne das neueste Frontier-Modell aus. Aber im Projektalltag zählt vor allem die Kontrolle über Kosten, Daten und Verfügbarkeit. Deshalb setzen wir zunehmend auf Open-Weights-Modelle mit quelloffenen Tools. So sieht unser Setup aus.

Blog-Post

Trust but Sandbox

Coding-Agents können inzwischen (fast) alles. Sie lesen und schreiben alle Dateien, auf die du Zugriff hast, sie können beliebige Befehle ausführen, übers Netzwerk kommunizieren, deine Umgebungsvariablen lesen und deinen Browser mit allen Cookies benutzen. Im Sinne eines agentischen Workflows - den Agenten möglichst autonom arbeiten zu lassen - ist das sogar erwünscht, denn genau das macht sie nützlich. Trotzdem sollten wir einen Weg finden, mehr Kontrolle darüber zu erlangen, was dort passiert.

Podcast

AI News #7

Eine Milliarde reicht nicht mehr. Fable, vier Tage und weg. Google finanziert auf Pump.

Fabian Walther
Ole Wendland
Podcast

Risikomanagement für Software-Architekt:innen

Von Vendor Lock-in bis KI-Systemen

Anja Kammer
Gerrit Beine
Podcast

Nebu: Self-made Souveränität

Ein Rezept zum DI.DAY

Gil Breth
Philipp Beyerlein
Podcast

AI News #6

DeepSeek macht den Preis kaputt. Anthropic greift nach der Billion. Drei KIs lösen ein 80-Jahre-Rätsel.

Fabian Walther
Ole Wendland
Podcast

Der mythische Bot-Monat – Teil 1

Brooks’ Thesen auf dem KI-Prüfstand

Sven Johann
Daniel Westheide
Gerrit Beine
Blog-Post

RAG und Fine-Tuning

Große Sprachmodelle (LLMs) liefern keine verlässlichen Ergebnisse. In der Praxis zeigt sich: Durch das Zusammenspiel von Retrieval Augmented Generation (RAG) und Fine-Tuning können sie stabiler werden. Dieser Beitrag zeigt, warum sich beide Ansätze ergänzen – und warum ein Feedback-Loop aus der Produktion entscheidend ist.

Podcast

AI News #5

Compute-Deal mit Beigeschmack. Cerebras feiert Börsenstart. Harness schlägt Modell.

Fabian Walther
Ole Wendland
Podcast

Von FOMO zu Fokus

Mit AI Opportunity Mapping KI-Potenziale systematisch identifizieren

Anja Kammer
Aminata Sidibe
Gil Breth
Podcast

AI News #4

Opus 4.7 und die Token-Frage. GPT 5.5 enttäuscht. Open Source rückt näher.

Fabian Walther
Ole Wendland
Podcast

KI Features für Jira Data Center

Ein Rezept ohne Atlassian Cloud

Gil Breth
Nicolas Inden
Podcast

AI News

Mythos unter Verschluss. US-Chip-Ban als Boomerang. Lokale KI für die Hosentasche.

Fabian Walther
Ole Wendland
Blog-Post

Warum sich Domänenwissen nicht extrahieren lässt

KI-Agenten versprechen, wochenlange Requirements-Workshops durch wenige Stunden strukturierter Interviews zu ersetzen. Das klingt überzeugend. Die Kognitionswissenschaft spricht dagegen.

Blog-Post

Gute Last, schlechte Last

Die versteckten Kosten von Spec-driven Development

Blog-Post

KI-Features für Jira Data Center – ohne Atlassian Cloud

Stell dir vor, nach jedem Kundenmeeting entstehen automatisch strukturierte Jira-Issues – einfach deine Notizen in eine KI kopieren und fertig. Atlassian bringt diese Magie bereits mit Jira Cloud: Sprachsuche, automatische Zusammenfassungen und Issue-Erstellung aus unstrukturierten Texten. Aber nicht jeder möchte in die Cloud. Viele setzen lieber auf das noch bis 2029 unterstützte Jira Data Center. In diesem Artikel zeigen wir, wie du dieselben Vorteile on-premise mit Jira Server und eigener KI bekommst: DSGVO-konform, Cloud-Act-sicher und ganz ohne Datenabfluss.

Podcast

AI News

3 Bit müssen reichen. Das CLI-Comeback. Anthropics Quellcode auf Abwegen.

Fabian Walther
Ole Wendland
Blog-Post

Über AI-Einsatz in verschiedenen Coding-Situationen

Meine Interpretationen zur Developer Productivity Study der Stanford University

Podcast

KI-Agenten einsperren

Sandboxen und Prompt Injection

Anja Kammer
Joy Heron
Blog-Post

REST ist das bessere MCP

Statt spezielle APIs zu nutzen, können Agenten bestehende Web-Anwendungen direkt bedienen. Sie nutzen somit wie Menschen die konsequenteste Umsetzung von Hypermedia und profitieren so von bereits vorhandenem Kontext, Validierung und Zugriffsrechten. Am Beispiel einer Reisekostenabrechnung zeige ich, wie Agenten damit komplexe, kontextabhängige Aufgaben automatisieren können – ohne dafür neue APIs implementieren zu müssen.

Blog-Post

Spec-Driven Development ist Domain-Driven Design für Ungeduldige

Warum BMAD dich nicht retten wird

Podcast

AI News

Wachstum bis zum Blackout. Das große Stühlerücken. Die Agents.md auf dem Prüfstand.

Fabian Walther
Ole Wendland
Blog-Post

Agenten gut, alles gut?

Softwareentwicklung besteht aus einer Aneinanderreihung von Kompromissen. Seit ich Systeme baue, gibt es immer diese Dinge, die man nicht macht, obwohl man sie eigentlich gern tun würde. Mit Agenten können wir jetzt plötzlich unsere Wünsche erfüllen und endlich alles umsetzen, was uns immer gefehlt hat. Spoiler: Das sollten wir aber nicht.

Blog-Post

Neuland reloaded
Blog-Post

Meine Coding-Agenten laufen jetzt sandboxed. Den Netzwerkzugriff habe ich unter Kontrolle.

Ich möchte, dass meine KI-Coding-Agents eigenständig arbeiten, aber ich will ihnen keinen uneingeschränkten Internetzugang geben. In diesem Beitrag beschreibe ich, wie ich den gesamten Netzwerkverkehr aus meiner Development-Sandbox über eine strikte Proxy-Allowlist geroutet habe, die nur eine kleine Menge ausdrücklich freigegebener Domains zulässt. Dieses Setup hat mir endlich genug Vertrauen gegeben, die Guardrails zu lockern, ohne ständig selbst in der Schleife bleiben zu müssen.

Blog-Post

Vom Vibe Coder zum Code Owner

KI-Agenten erzeugen in kürzester Zeit tausende Zeilen Code. Wer ihr Potenzial voll ausschöpfen will, kann nicht mehr jede Zeile reviewen – wird aber trotzdem für die Software verantwortlich sein. Wie übernimmt man Ownership für Code, den man nicht vollständig gelesen hat? Die Antwort liegt im Agent Harness: einem System aus deterministischen Checks, KI-Reviews und gezieltem menschlichem Review, das Qualität erzwingt statt erhofft.

Blog-Post

Spec-Driven Architecture: Wenn Agenten bauen, muss Architektur sprechen

SDD beschreibt, wie ein System entsteht. SDA beschreibt, wie Systeme zusammenhalten

Blog-Post

Unsichere KI-Assistenten dürfen nicht zur Normalität werden

KI-Assistenten wie OpenClaw versprechen Komfort, Autonomie und immer stärker personalisierte Unterstützung. Doch hinter diesem Versprechen steht eine Architektur, die private Daten, Internetzugang und den Umgang mit nicht vertrauenswürdigen Inhalten kombiniert. Genau diese Konstellation bildet die „Lethal Trifecta“ des Sicherheitsrisikos. Sandboxing und physische Isolation können den Schaden begrenzen, beheben aber nicht das grundlegende Problem. Mit jeder zusätzlichen Fähigkeit vergrößert sich der potenzielle Schadensradius. Dieser Beitrag ist ein Plädoyer dafür, das Tempo zu drosseln, vermeintliche Selbstverständlichkeiten zu hinterfragen und unsichere Architekturen nicht als Normalfall zu akzeptieren.

Blog-Post

Die persönliche KI ist schon da

Drei Wochen mit OpenClaw auf einem Raspberry Pi und ein Blick darauf, was auf die Softwarearchitektur zukommt.

Blog-Post

Fetch-Tools vs. Browser-Rendering in Agenten-Setups
Blog-Post

Ich habe meine KI-Agenten in eine Sandbox gesteckt. Du solltest das auch tun.

KI-Agenten sind mächtig, weil sie Programme mit der entsprechenden Berechtigung auf unseren Rechnern ausführen können. Genau diese Stärke macht uns aber auch angreifbar. Ein einziger Fehler oder eine Prompt-Injection reicht, um das ganze System zu kompromittieren.

Blog-Post

Von FOMO zu Fokus

KI steht auf jeder Agenda - doch wo fängt man an? Viele Unternehmen starten parallel mehrere KI-Initiativen, getrieben von der Angst, den Anschluss zu verpassen. Das Ergebnis: verzettelte Ressourcen, fehlende Priorisierung und unklarer Business-Impact. Das AI Opportunity Mapping schafft Abhilfe: Es führt systematisch von vagen KI-Visionen zu konkreten, priorisierten Use Cases mit echtem Geschäftsnutzen. In fünf Schritten entwickeln Teams strukturiert KI-Chancen und treffen fundierte Entscheidungen. Das Ergebnis: Fokus statt FOMO, Klarheit statt Aktionismus.

Blog-Post

Prompts als Programm in GPT-5

Das Ende des Geschreis

Blog-Post

Modern Legacy (dank KI)

Die Diskussion über Softwaremodernisierung wird derzeit stark von Lösungen rund um künstliche Intelligenz (KI) in der Softwareentwicklung geprägt. KI gestützte Code-Vervollständigung, Agentic Software Engineering und weitere Werkzeuge versprechen, Entwicklungsprozesse massiv zu beschleunigen. Der Gedanke liegt nahe, diese Werkzeuge direkt am bestehenden Code einzusetzen: Refactorings, Redokumentation oder sogar generierter Code für neue Funktionen in vorhandenen Legacy Systemen. Technisch ist hier bereits viel möglich und auch die Buzzword-Industrie ist hier wieder massiv unterwegs. Doch diese Code-nahen, KI-getriebenen Ansätze können für Unternehmen, die sich mit einem Dschungel aus Legacy Systemen auseinandersetzen, zu kurzsichtig sein. Eine Modernisierung, die von Anfang an nur auf Code zielt, führt schnell zu Modern Legacy: Systeme, die dank KI-Unterstützung technisch hochmodern und vorbildlich dokumentiert wirken, deren eigentlicher Zweck aber längst fragwürdig ist.

Blog-Post

Lokal denken, Vorsprung sichern: On-Premise-LLMs als strategischer Hebel

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Ihre Organisation hat KI-Tools in kritische Geschäftsprozesse integriert, Ihr Rechtsteam hat sorgfältig Datenverarbeitungsverträge geprüft, und Ihre IT-Abteilung hat Systeme so konfiguriert, dass sie DSGVO-Anforderungen erfüllen. Dann erlässt ein ausländisches Gericht eine Anordnung, die all diese Schutzmaßnahmen außer Kraft setzt und von Ihrem KI-Anbieter verlangt, Daten, die eigentlich gelöscht werden sollten – einschließlich potenziell sensibler Unternehmensinformationen, die von Ihren Mitarbeitern geteilt wurden – auf unbestimmte Zeit aufzubewahren.

Blog-Post

Software Analytics going crAIzy!

From analyzing problems in software systems to working solutions with AI

Blog-Post

Die Souveränitätslücke: Zwischen Tiananmen und Trump

Wir predigen Werte und Datenschutz, nutzen aber KI-Modelle, die entweder historische Massaker leugnen oder uns jederzeit den Stecker ziehen können. Ist das der Preis, den Europa für technologisches Versagen bei High Tech Infrastruktur zahlen muss?

Blog-Post

Schweizer Messer für Salesforce: LLM mit In-Memory-Datenbank

Large Language Models (LLMs) sind notorisch schlecht darin, Transformationen auf großen Datenmengen auszuführen, insbesondere Aggregationen, bei denen gerechnet werden muss - also alles, wo man in SQL zu GROUP BY oder ORDER BY greifen würde, zum Beispiel. Was machen wir aber, wenn wir umfangreiche Daten aus einem System beschaffen und im LLM verarbeiten wollen, aber nur eine API mit begrenzter Funktionalität zur Verfügung haben? In diesem Blogpost stelle ich eine mögliche Lösung vor, die ich erprobt habe.

Blog-Post

Von Datenfriedhöfen zu Wissenslandschaften

Europas digitaler Souveränitätsanspruch in der Praxis

Blog-Post

KI — Abseits der Buzzwords

Genervt vom KI-Hype? Geht mir genauso. Aber hinter all dem Gerede steckt auch etwas, das wirklich hilft – vor allem im Alltag von Entwickler:innen. Tools wie Claude Code nehmen einem lästige Routinearbeiten ab und schaffen Zeit für das, was eigentlich zählt: Probleme verstehen und gute Lösungen finden. Das ist keine Magie – es ist eine praktische Unterstützung, die Entwicklung beschleunigt, ohne unsere Kernkompetenzen zu ersetzen.

Blog-Post

Erst agil, dann agentisch

Agentische AI soll die Softwareentwicklung beschleunigen. Doch neue Technologien können ihre volle Wirkung nur entfalten wenn Organisationen ihre Struktur, Prozesse und Kultur anpassen. Die meisten Organisationen aber sind heute noch nicht in der Lage von schnellerer Softwareentwicklung wirklich zu profitieren. Voraussetzung dafür sind die Fähigkeiten, die durch die agile und DevOps-Bewegung geprägt wurden.

Blog-Post

Asset Administration Shell und Model Context Protocol

Freund oder Feind?

Blog-Post

Context Engineering

Have you ever wondered how chatbots, copilots, or virtual assistants seem to know just the right things to say — or sometimes, spectacularly fail? The difference often comes down to one crucial skill: context engineering.

Blog-Post

Plattformen für AI: Daten und APIs als digitales Fundament

Eine aktiv gemanagte Plattform von Daten und Diensten ist die Grundlage für agentenfähige Systeme. Nur wer Daten und Dienste gemeinsam zugänglich macht, schafft die nötige Basis für AI. Agenten brauchen klar beschriebene Datendienste – und eine Plattform, die diese zur Verfügung stellt.

Blog-Post

Das Versprechen der Agenten
Blog-Post

Macht die KI die Softwareentwicklung effizienter?

Millionen Zeilen Code für ein einfaches «Hallo Welt»? Dieser Post beschreibt, wie aufgeblähte Open-Source-Projekte unsere Softwareentwicklung verlangsamen und wie KI diesen Trend umkehren könnte. Ist unsere Software wirklich so effizient, wie wir wollen? Eine Analyse, die zum Nachdenken anregt.

Blog-Post

Agenten - Kreise - Firmen

In Teil 2 habe ich Ihnen versprochen, die probabilistische Weltsicht zu beleuchten, mit der Machine Learning Experten schon immer vertraut sind, und die uns allen mit agentischen KI-Systemen bevorsteht. Wir befassen uns damit, was genau in unserem Fall das Lernende System ist, welche neue Rolle dabei Menschen einnehmen, und wie die Vision des CEO von Microsoft Satya Nadella zur Firma der Zukunft aussieht.

Blog-Post

Wertschöpfung in Zeiten agentischer KI-Systeme
Blog-Post

Zu blöd für Vibe Coding?

Vibe Coding, also die Generierung von Code mit Hilfe von AI, gewinnt zunehmend an Popularität. Mit Claude Code hat Anthropic ein Tool entwickelt, welches mir zum ersten Mal das Gefühl gegeben hat, dass diese Art von Coding damit auch für mich funktionieren könnte. Ich hab’s ausprobiert, mit einer Problemstellung, die dafür wie gemacht zu sein schien. Lest nach, wie es mir dabei ergangen ist und welche Erkenntnisse ich gewonnen habe. Spoiler: es hat funktioniert, am Ende, irgendwie, aber war das noch Vibe Coding?

Blog-Post

Datensouveränität unterwegs: OpenWebUI trifft Ollama im VPN

In diesem Beitrag zeige ich, wie ich LLMs mit Ollama auf einem mobilen MacBook betreibe – und dank VPN und OpenWebUI von überall darauf zugreifen kann. Sicher, und selbst gehostet. Schritt für Schritt zum persönlichen KI-Setup – performant, privat und unterwegs verfügbar.

Podcast

MCP – Model Context Protocol

Der Universalstecker für KI-Modelle

Robert Glaser
Ole Wendland
Blog-Post

Beyond the hype: An engineer’s journey into ReBAC and AI with the Model Context Protocol

In this article, I share my experiences on my journey into the AI world. During this journey, we’ll build our own Model Context Protocol (MCP) Server using C Sharp, learn about access management with relationship based access control (ReBAC) on the way, and in the end I’ll provide my thoughts on the current state of AI and MCP, focusing on security and UX.

Blog-Post

Mit dem Model Context Protocol (MCP) standardisierte KI-Tools bauen

In diesem Artikel beschäftigen wir uns mit der Integration von Large Language Models und darauf aufbauenden Systemen. Das Schlagwort der letzten Zeit dazu lautet: Model Context Protocol (MCP).

Podcast

KI Agenten

Von Workflows zu autonomen Systemen

Robert Glaser
Ole Wendland
Blog-Post

RAG – Die Architektur zuverlässiger KI

Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme präzise, nachvollziehbar und stets auf dem neuesten Stand sind? Alle Large Language Models (LLMs) haben ein Cut-off-Datum, an dem ihr Weltwissen endet. Und über Unternehmensinterna wissen sie nichts. Dazu haben selbst die führenden Modelle noch Halluzinationsraten, die man nicht völlig ignorieren kann. Sie bieten aber gewaltiges Potenzial für Produktivität, Effizienz und Kreation. Retrieval-Augmented Generation (RAG) setzt genau hier an: LLMs werden durch gezielte Informationsbeschaffung erweitert.

Blog-Post

Podcasts transkribieren mit Large Language Models

Podcasts automatisch transkribieren zu lassen ist eine naheliegende Anwendung von multimodalen KI-Modellen, aber es lauern Tücken im Detail.

Blog-Post

Document Ingestion

Das Fundament eines RAG-Systems

Blog-Post

Retrieval-Augmented Generation

Was tun wir, wenn ein LLM-getriebenes System hochspezialisiertes Unternehmenswissen benötigt, das nicht im ursprünglichen Modell-Training enthalten war? Während LLMs ein enormes Potenzial besitzen, um auf Basis ihres umfassenden Wissensschatzes durch das Training generische Anfragen zu beantworten, zeigen sich ihre Schwächen, wenn es um aktuelle, spezialisierte oder verifizierte Informationen geht.

Podcast

DeepSeek R1

Ein Wal liegt am Strand

Robert Glaser
Ole Wendland
Blog-Post

LLMs mit Spring AI integrieren

Spring AI stellt sich vor

Blog-Post

Wenn das Weltbild wackelt

Large Language Models (LLMs) können sich wie Magie anfühlen. Wir beobachten sie und stellen uns vor, dass sie auf eine bestimmte Art funktionieren. Dann überrascht uns etwas, das alles entzaubert und unsere Vorstellung nachhaltig umkrempelt. In diesem Blogpost zeige ich Ihnen ein solches Erlebnis aus eigener Erfahrung und ich glaube, danach könnte sich Ihr Weltbild verändert haben.

Blog-Post

Besseres RAG mit hybrider Suche

Eine Komponente von RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist das Retrieval. In anderen Worten haben wir ein Suchproblem zu lösen. Wenn man Artikel über RAG liest, bekommt man den Eindruck, dass die Vektorsuche ein essentieller oder sogar der einzige Bestandteil sei. In diesem Blogpost sehen Sie, warum das nicht zum Ziel führt.

Blog-Post

Generative KI: Das Ende von „zu teuer“ in Unternehmenssoftware?

Features, die bisher außer Reichweite waren

Podcast

INNOQ Technology Day

Programm und Behind the Scenes

Sven Johann
André Deuerling
Isabel König-Wingen
Blog-Post

LLM-assisted Abbreviation Mining for Legacy Systems

This blog post shows the process of mining abbreviations and discovering first concepts a COBOL legacy mainframe codebase is made of with the help of Large Language Models. It uses Python, pandas and Claude 3.5 Sonnet to generate insights that can be gathered from such a simple thing like a list of files.

Blog-Post

Here’s All You Need To Know To Start Building With Generative AI
Blog-Post

Entwicklung eines Datenprodukts mit Databricks

Im modernen Data Engineering geht es v.a. um die Entwicklung modularer Datenprodukte. Dieser Artikel beschreibt die Vorteile von Modularität gegenüber monolithischen Datenpipelines und erklärt Schritt für Schritt, wie sich Datenprodukte mithilfe von Databricks entwickeln lassen – von der Definition eines Data Contracts über die Erstellung und Implementierung von Databricks Asset Bundles bis hin zur Einrichtung einer CI/CD-Pipeline und der Veröffentlichung von Metadaten.

Podcast

KI-unterstützte Entwicklung

ChatGPT im täglichen Einsatz

Anja Kammer
Isabel König-Wingen
Podcast

RAG

Abfragen und Bergen von Wissen

Robert Glaser
Ole Wendland
Podcast

Enterprise Search mit Vektordatenbanken

Was Vektordatenbanken anders machen als der Suchindex

Sven Johann
Marco Steinke
Podcast

AI Prompting

Kontext ist Gold

Robert Glaser
Anja Kammer
Blog-Post

Entwickeln mit ChatGPT

Wie KI meine Programmierarbeit revolutioniert

Blog-Post

Lokale LLMs mit Ollama und Spring AI nutzen

Egal, ob wir wollen oder nicht, um AI und speziell Large Language Models (LLM) kommen wir aktuell nicht herum. Mich schrecken solche Hypes zwar aus Reflex eher ab. Allerdings sieht es so aus, als würde von diesem Hype mehr bleiben als vom letzten, der Blockchain. Deshalb wollen wir uns in diesem Post einmal anschauen, wie man ein LLM lokal aufsetzen kann und dieses mittels Spring AI in eine Spring Boot-Anwendung einbinden kann.

Blog-Post

A natural language calculator

In my prior post I’ve written about how to run a chat with a large-language-model on your PC. This time I want to focus on scripting this with Node.js and letting the AI- and the «normal»-world interact with each other.

Podcast

Large Language Models

Verändern sie alles?

Stefan Tilkov
Marcel Weiß
Blog-Post

AI Tools im Geschäftsumfeld

Die Bedeutung von AI-Tools wächst derzeit in einem atemberaubenden Tempo und hat auch in der breiten Öffentlichkeit an Bedeutung gewonnen. Immer mehr Unternehmen und Organisationen setzen auf die Vorteile von Künstlichen Intelligenzen, um ihre Prozesse zu verbessern, ihre Produktivität zu steigern oder ihre Kundschaft besser zu bedienen. AI-Tools sind in der Lage, zuverlässig Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Prognosen zu treffen, die die menschliche Fähigkeiten stellenweise bereits übertreffen können. Dies macht sie zu einem wertvollen Werkzeug für die Optimierung von Geschäftsprozessen und für die Entwicklung innovativer Produkte und Dienstleistungen. Kein Wunder also, dass die Nachfrage nach AI-Tools in den letzten Jahren exponentiell gestiegen ist und weiterhin wachsen wird.

Podcast

Women in Tech: Larysa

Eine Frage des Outfits

Dr. Larysa Visengeriyeva
Stefanie Heinrich
Blog-Post

Einen KI-Chatbot auf dem eigenen PC laufen lassen
Blog-Post

How to use Apple Shortcuts to integrate GPT-4o in macOS and iOS

Apple Shortcuts is a powerful app that lets you create custom workflows with multiple steps using your apps and content. You can also use it to interact with web services and APIs, such as OpenAI’s Chat Completions API for GPT-4o, which can generate text completions for any prompt or task. Yup, the thing that’s behind ChatGPT.

Blog-Post

How AI will replace my job

In late 2022, I decided to try to use ChatGPT, an AI language processor, to do some of my daily software development work. Now, only a few weeks later, I am convinced AI might soon do most of my current work, at least measured by hours.

Blog-Post

KI-Systeme: MLOps, Model Governance und Explainable AI sichern robusten Einsatz
Blog-Post

Fairness und Künstliche Intelligenz

Klassisches Software-Testing lässt sich nicht ohne Weiteres auf KI übertragen. Model Governance und interne Audits sind nötig, um Fairness zu gewährleisten.

Blog-Post

Ethik und Künstliche Intelligenz

KI bahnt sich den Weg in viele Anwendungsbereiche. Jetzt ist es wichtig, dass das auch auf verantwortungsvolle, sichere und transparente Weise funktioniert. Die Regulierung von KI-Systemen ist ein rechtliches, gesellschaftliches und technisches Thema, das ein breites Bewusstsein erfordert und in den nächsten Jahren weiter an Relevanz gewinnen wird.

Blog-Post

MLOps und Model Governance
Blog-Post

Das Test-driven Development für eine Conversational AI

Anlässlich meines kürzlichen Wechsels vom Student zum Consultant schreibe ich in diesem zweiten Blogpost über die Thematik meiner Masterarbeit.

Blog-Post

Machine Learning Security – Teil 2

ML kommt immer mehr in sensiblen Entscheidungssystemen zum Einsatz - z.B. in autonomen Fahrzeugen, in der Gesundheitsdiagnostik oder der Kreditwürdigkeitsprüfung. Dies bringt nicht nur neue Möglichkeiten, sondern auch neue Schwachstellen mit sich, die gezielt von Angriffen ausgenutzt werden können. In Teil 2 dieser Artikelserie beschäftigen wir uns mit verschiedenen Angriffstypen in der ML-Security-Landschaft und den dazugehörigen Lösungsvorschlägen.

Blog-Post

Machine Learning Security – Teil 1

Eine neue Herausforderung

Security Podcast

Machine Learning Security

„Aus großer Kraft folgt große Verantwortung“

Simon Kölsch
Isabel Bär
Podcast

Technologiemonster

Welche Konsequenzen hat unser Handeln?

Robert Glaser
Lucas Dohmen
Blog-Post

Welche Spuren hinterlassen wir mit Technologie?

Was wir von Monstern über Verantwortung lernen können: INNOQ Digital Art Edition 02

Blog-Post

MLOps: You train it, you run it!

Data Science, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence haben in den letzten Jahren einen wahren Hype ausgelöst und viel Aufmerksamkeit in der Industrie bekommen. Man versucht mit Machine Learning Methoden entweder die Produktivität der Nutzer oder die Interaktivität der Applikation zu steigern. Zahlreiche Data Science Teams verbringen ihre Zeit damit Machine Learning Modelle zu trainieren. Allerdings beobachten wir zwei Arten von Problemen, die in der Praxis entstehen. Entweder schafft es die Mehrheit der ML Modelle nicht in ein Softwareprodukt eingebunden zu werden oder das Model Deployment nimmt zu viel Zeit in Anspruch.

Podcast

MLOps

Entwurf, Entwicklung, Betrieb

Robert Glaser
Dr. Larysa Visengeriyeva
Blog-Post

Machine Learning Daten in den Griff bekommen

Mehrdimensionale Arrays für Machine Learning

Blog-Post

Pragmatisch zum Praxiseinsatz von Machine Learning in der Cloud

Die Anzahl von Publikationen zu Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) oder Reinforcement Learning ist heutzutage gewaltig. Dabei widmen sich die meisten ausschließlich dem Training. Doch oft müssen Data Scientists auch beim Betrieb ihrer Modelle mitwirken. Dafür braucht es einen pragmatischen und unaufwändigen Weg.

Blog-Post

Handling German Text with torchtext

There is a growing list of tools that are ready to be used with non-English texts. We show common ways to integrate them in torchtext and use their language-specific options.

Blog-Post

Vorgehensweise für maschinelles Lernen als Orientierung

Werkzeugneutrale Einführung

Podcast

Deep Learning

Träumen Maschinen von elektrischen Daten?

Lucas Dohmen
Michael Perlin
Book

MLOps – Sustainable Development and Operation of Machine Learning Applications
Book

Canvas 101
Book

RAG: Retrieval Augmented Generation – The Architecture of Reliable AI
Book

RAG: Retrieval-Augmented Generation – Die Architektur zuverlässiger KI
Vortrag
Vortrag

Anforderungen und Architekturwissen für Coding Agents: zwischen Spec-Inflation und Vibe Coding

Software Architecture Summit Oktober 2026 / 10:00 - 13:00

Vortrag
Vortrag

AI Systems Architecture: Was zwischen Demo und Produktion passieren muss

Software Architecture Summit Oktober 2026 / 14:00 - 17:30

Vortrag
Vortrag

Agentic Software Modernization: Mit KI-Agenten Softwaresysteme erneuern (oder doch nicht?)

Software Architecture Summit Oktober 2026 / 10:00 - 13:00

Vortrag
Vortrag

Super sichere Software oder ultra unsicheres Slopaggedon? KI und die Software-Supply-Chain

heise devSec 2026 / 11:15 - 12:00

Vortrag
Vortrag

AI Systems Architecture: Was AI-Features produktionstauglich macht

BED Con / 09:00 - 10:00

Vortrag
Vortrag

Nur auf Sand gebaut? Sandboxing-Technologien im Vergleich

heise devSec 2026 / 10:30 - 11:15

Vortrag
Vortrag

Agentic Software Modernization: Back to the Roots - Legacy-Modernisierung mit AI Agents verantwortbar machen

Java Forum Stuttgart 2026 / 12:15 - 13:00

News

Neu im Canvas 101 Primer: Der AI Opportunity Canvas
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INNOQ Technology Day am 12. November 2026
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IT-Security bei INNOQ: Sichere Software beginnt mit durchdachter Architektur
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Neu: Agentic Engineering Accelerator Programm
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Jetzt anmelden: INNOQ Technology Day 2025
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Neues Training: Agentic Software Engineering
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INNOQ Fragezeit startet am 31. Juli
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INNOQ Technology Day am 20. November 2025
Case Study

Data Governance ohne Handbremse: Wie AI die Time-to-Value im Data Mesh beschleunigt

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Neues iSAQB®-Modul: Softwarearchitektur für KI-Systeme
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Neuer Primer: Retrieval-Augmented Generation (RAG)
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Antworten statt Suchergebnisse:
Sprengnetter erschließt Immobilienfachwissen mit generativer KI

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Jetzt anmelden: INNOQ Technology Day 2024
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INNOQ Technology Day am 5. Dezember 2024
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Now Live: The Women+ in Data and AI Festival Schedule
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Neues Training: GenAI für Entwickler:innen
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INNOQ launches Data and AI Consulting Services
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Neu bei INNOQ: Beratung und Entwicklung im Bereich Data und AI
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INNOQ Technology Day 2023 am 13. November
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Women+ in Data and AI Summer Festival 2024
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Technology Day 2023: am 13. November ist es wieder soweit!

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INNOQ Technology Briefing

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Women+ in Data and AI Summer Festival
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Neuer Primer: MLOps
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Neues Training: Domain-driven Design für Machine-Learning-Produkte
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SACAC optimiert den Angebotsprozess mit maßgeschneiderter Software-Lösung

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Case Study

Mit Machine Learning zu Wettbewerbsvorteilen bei der Angebotserstellung

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Training

Softwarearchitekturen für KI- und ML-Systeme entwerfen

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Termine & Details