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Blog

AI Product Engineering

OpenClaw hat vielen gezeigt, dass AI mehr kann als chatten. Sie kann echte Arbeit übernehmen. Warum hat sich dann kaum ein Unternehmen OpenClaw einfach installiert? Eben: Ein Agent, der echte Arbeit übernimmt, ist zwar mächtig, aber auch unglaublich gefährlich. Wie man trotzdem agentische AI-Features verantwortbar in Unternehmenssoftware einbaut, ist Thema dieser Reihe zu AI Product Engineering.

Perspektivwechsel als Methode

Die erste Idee sieht immer gut aus, bis jemand aus einem anderen Blickwinkel draufschaut. Ob beim Familienmenü, beim Gebäude oder beim Softwaresystem: Erst ein bewusster Perspektivwechsel zeigt das, was eine einzelne Sicht ausblendet. Anhand eines sommerlichen Familienessens und eines Ausflugs in die Gebäudearchitektur zeige ich, warum Sichten weit mehr sind als Dokumentation, nämlich ein Werkzeug zum Entwerfen und Entscheiden. Daneben stelle ich einige Sichten vor, die sich im Software-Engineering (und mit arc42) bewährt haben.

Jev und System One Models: wie Formulare und UIs intelligent werden können

50 Jahre Kohäsion - und immer noch unklar?

Vor mehr als einem halben Jahrhundert wurden die Konzepte Kopplung und Kohäsion in die Softwarearchitektur eingeführt. Seither hat sich „Kopplung verringern, Kohäsion erhöhen" zu einem grundlegenden Leitsatz für das Design von Softwaresystemen entwickelt. Trotzdem gehen die Meinungen, was genau unter Kohäsion zu verstehen ist und wozu das Konzept gut ist, oft noch auseinander.

Die verschobene Komplexität: Von Wasserfall über Agile zu KI

Softwareprojekte waren schon immer komplex, aber die Komplexität hat sich immer weiter verschoben: von Projektmanagement ins Team, von dort weiter zu einzelnen Entwickler:innen. KI beschleunigt diese Verschiebung dramatisch. Ein Blick durch die Cynefin-Brille zeigt ein Muster, das sich wiederholt und gerade eskaliert. Die Folge: ein massiv gestiegener Mental Load bei Entwickler:innen und die Frage, wie wir mit dieser Last künftig umgehen wollen.

Die neue Ökonomie der Softwareentwicklung

Statt mit KI den Durchsatz zu maximieren, sollten wir in Softwarequalität investieren

Warum 75 Dollar Tokens so viel Wert stiften können

75 Dollar Tokenkosten kaufen manchmal die Arbeit einer Woche oder mehr. Was das ökonomisch bedeutet und warum Unternehmen daraus oft den falschen Schluss ziehen.

Statische Seiten ohne Big-Tech-Hosting

Wer eine statische Website betreibt, denkt selten zweimal über das Hosting nach. GitHub Pages funktioniert, kostet nichts, und der Code liegt sowieso schon dort. Aber «funktioniert» und «souverän» sind zwei verschiedene Dinge. Dieses Rezept zeigt, wie man mit statichost.eu plus Codefloe oder Codeberg einen Stack aufbaut, der genauso komfortabel ist, aber in europäischer Hand liegt, Besucherdaten transparent behandelt und nicht von einer transatlantischen Rechtsgrundlage abhängt, die gerade ins Wanken gerät.

Das Daten Dilemma, Teil 2

Ein Minimum Viable Data Mesh in vier Schichten

Das Daten Dilemma, Teil 1

Wenn KI-Agenten im Unternehmen scheitern, liegt das selten am Modell. Das eigentliche Problem sind die Daten: Semantik, Qualität und Kontext stehen nirgends, sie stecken in den Köpfen der Fachexperten. Data Mesh adressiert genau dieses Problem, überfordert viele mittelständische Unternehmen aber organisatorisch. Dieser erste Teil beschreibt, warum das so ist, und leitet daraus ein Minimum Viable Data Mesh ab. Der zweite Teil zeigt die Umsetzung in vier Schichten.

Wie schult man ein Thema, das sich im Wochentakt ändert?

Seit einem Jahr schulen wir Entwicklungsteams darin, KI-Agenten über den gesamten Softwareentwicklungsprozess hinweg einzusetzen. 47 Trainings mit über 500 Teilnehmer:innen sind seitdem zusammengekommen. Wir erzählen, mit welchen Zielen Unternehmen zu uns kommen, was unser Training auszeichnet, welche Momente unseren Trainer:innen in Erinnerung geblieben sind und warum die eigentliche Arbeit nach dem Training beginnt.

Indecent Exposure

Deine SPA-API zeigt zu viel

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.

Hör auf, Bearer Tokens wie Haustürschlüssel zu benutzen

Du hast eine API gebaut. Du hast sie mit OAuth 2.0 geschützt. Du nutzt JWTs. Du fühlst dich sicher. Bist du nicht.

Alternativen zu KI aus den USA

Warum steigende KI-Kosten und Sorgen um digitale Souveränität mich über Claude und GPT hinausblicken lassen

Was ECST-Events, Domain Events und ECST wirklich sind

„ECST-Event", „Domain Event", „ECST" – diese Begriffe fallen in fast jeder Diskussion über Event-Driven Architecture und Domain Driven Design. Erstaunlich oft haben in der Praxis verschiedene Leute ein unterschiedliches Verständnis davon.

Schneller ist nicht besser: Über Experimentierkultur und ihre Kosten

Schneller experimentieren klingt nach einem klaren Vorteil. Aber Experimentierkultur ist kein universelles Paradigma. Sie ist ein Produkt eines sehr spezifischen Kontexts. Und die Menschen, die die Kosten schlechter Produktentwicklung am stärksten tragen, tauchen in keinem Experiment auf.

OpenProject: Eine Alternative zu Jira?

Das Agentic Trio

Das Product Trio trennte Discovery von Delivery, weil Delivery ein größeres Team brauchte. Agentic Development hebt diese Einschränkung auf. Damit verändert sich, wie ein Product Team aussehen kann.

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.

Die 1%-Methode für Code und Architektur: Modernisierung als Gewohnheit

Den Raum nutzen, nicht die Tretmühle optimieren

Features pro Zeiteinheit ist keine sinnvolle Metrik. Was zählt ist ob sie ein echtes Nutzerbedürfnis befriedigen und zu einem gewünschten Outcome beitragen. Agentische Entwicklung eröffnet den Raum das endlich ernst zu nehmen.

Die unterschätzte Hälfte der Datenstrategie

Eine moderne Datenarchitektur ist unerlässlich, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Sie ermöglicht fundierte Entscheidungen und eine datengetriebene Entwicklung auf allen Ebenen – von strategischen Weichenstellungen bis hin zur Priorisierung von Features und Entscheidungen über den Eigenbau oder die Fremdbeschaffung. Die Fähigkeit, Daten zu erheben, zu verstehen und entsprechend zu handeln, ist keine Option mehr. Viele Unternehmen erkennen dies und investieren in Data-Mesh-Initiativen und ähnliche Ansätze. Mithilfe moderner Infrastruktur und Self-Service-Plattformen streben sie eine Demokratisierung der Unternehmensdaten an. Doch diese Plattformen bleiben regelmäßig hinter ihrem Potenzial zurück, da den Menschen oft das Wissen fehlt, wie sie mit Daten arbeiten sollen und welchen Nutzen sie daraus ziehen können. Für eine erfolgreiche Datenstrategie muss sich das ändern. Lasst uns über Data Literacy sprechen.

Nebu: Self-made Souveränität

Wie ich mit agentischer Entwicklung einen Enterprise-Chat-Server baue, den es so nicht gibt.

Accidental Complexity in the Heart of Software

Domain-Driven Design wurde in den letzten zehn Jahren zum Mainstream – parallel zu einer Welle von Digitalisierungs- und Modernisierungsprojekten. Das ist kein Zufall. Und es erklärt, warum so viele dieser Projekte nicht liefern, was sie versprechen.