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Der Agent übernimmt den Betrieb

Cronjobs und CI-Pipelines arbeiten seit Jahren mit weitreichenden Rechten auf unseren Servern, und kaum jemand denkt darüber nach. Ein KI-Agent ist anders, weil er selbst entscheidet, wie er ein Problem löst. Dieser Artikel zeigt, wie man einem Agenten Zugang zu Servern gibt, ohne die Kontrolle abzugeben.

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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.

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Perspektivwechsel als Methode

Sichten als methodisches Werkzeug

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

System One Models wählen ihre Antwort aus einer Liste vorgegebener Optionen, liefern eine Wahrscheinlichkeit mit und brauchen dafür nur wenige hundert Millisekunden. Mit Jev hat TypeSafe AI die erste Umsetzung vorgestellt, und interessant wird sie vor allem dort, wo Sprachmodelle bisher zu langsam waren: im Eingabefeld und in der Ergebnisliste, also überall, wo jemand auf die Antwort wartet.

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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.

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Die verschobene Komplexität: Von Wasserfall über Agile zu KI

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Die neue Ökonomie der Softwareentwicklung

KI hat die Zeit, die wir zum Entwickeln von Software brauchen, drastisch verkürzt. Das heißt aber nicht, dass wir einfach mehr Features liefern sollten. Die Produktivitätsgewinne durch Coding Agents sind eine Gelegenheit, neu darüber nachzudenken, wie wir unsere Entwicklungszeit investieren. Statt technische Schulden immer schneller anzuhäufen, können wir KI nutzen, um sauberere Abstraktionen zu bauen, die Wartbarkeit zu verbessern und unsere Codebasis besser zu hinterlassen, als wir sie vorgefunden haben. Dieser Artikel zeigt, wie KI das klassische Projektmanagement-Dreieck verändert hat und warum Qualität zu unserem neuen Wettbewerbsvorteil werden sollte.

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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.

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Statische Seiten ohne Big-Tech-Hosting

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Das Daten Dilemma, Teil 2

Der erste Teil hat gezeigt, warum Agenten an undokumentierter Datensemantik scheitern und warum Data Mesh für viele mittelständische Unternehmen keine realistische Antwort ist. Dieser zweite Teil wird konkret: ein Minimum Viable Data Mesh in vier Schichten, vom ehrlichen Inventory über kuratierte Views mit ODCS-Contracts bis zum Agentenzugriff via MCP. Als durchgängiges Beispiel dient ein Einkaufsagent, der Lieferanten vergleicht und Preishistorien auswertet.

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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.

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Indecent Exposure

Deine SPA-API zeigt zu viel

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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.

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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.

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Hör auf, Bearer Tokens wie Haustürschlüssel zu benutzen

DPoP mit Heimdall

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Alternativen zu KI aus den USA

Claude und GPT haben die Art, wie ich Software schreibe, grundlegend verändert. Doch ich fühle mich zunehmend unwohl angesichts steigender Kosten, des Vendor-Lock-ins und unserer wachsenden Abhängigkeit von einer Handvoll US-Anbieter. Nachdem ich lokale Modelle und in Europa gehostete Open-Weights-Alternativen ausprobiert habe, war ich überrascht: Einige weniger bekannte Modelle können bereits einen großen Teil meiner täglichen Arbeit abdecken.

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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.

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Schneller ist nicht besser: Über Experimentierkultur und ihre Kosten

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OpenProject: Eine Alternative zu Jira?

Mein Kollege Nicolas Inden zeigte in seinem Artikel "Jira Data Center mit KI-Features nutzen“, wie man eine selbst betriebene Jira-Instanz mit einem KI-Modell verbindet. Ein Punkt sticht dabei heraus: Atlassian unterstützt Jira Data Center nur noch bis Anfang 2029. Danach endet der Support. Der Verkauf von Datacenter-Lizenzen an Neukund:innen wurde sogar schon Ende März 2026 eingestellt. Was tun wir also, wenn wir nach 2029 nicht in die Jira Cloud zurückkehren wollen bzw. uns jetzt schon von Jira lösen wollen?

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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.

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RAG und Fine-Tuning

Gemeinsam stark

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

„Wir wollen ja modernisieren, aber das Tagesgeschäft kommt immer dazwischen." Diesen Satz höre ich in Kundengesprächen jede Woche. Das Problem ist nicht der Wille, sondern die Vorstellung, dass Modernisierung ein Projekt sei. In diesem Beitrag zeige ich, warum kontinuierliche Modernisierung als tägliche Team-Gewohnheit funktioniert, wo individuelle Vorsätze scheitern und wie zehn Minuten am Tag über Monate eine Architektur entstehen lassen, die ein Big-Bang-Projekt nie hinbekäme.

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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.

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Die unterschätzte Hälfte der Datenstrategie

Warum Data Literacy über Erfolg oder Misserfolg datenproduktorientierter Architekturen entscheidet

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Nebu: Self-made Souveränität

Open-Source-Alternativen zu Slack gibt es viele. Echte Souveränität liefert keine davon. Community Editions sind bewusst so reduziert, dass kein Unternehmen sie produktiv einsetzen kann, und Enterprise-Features stecken hinter kommerziellen Lizenzen. Dieser Artikel zeigt, warum „selber bauen” heute keine Utopie mehr ist, sondern eine realistische Option für jeden, der eine Produktvision und etwas Do-it-yourself-Mut mitbringt.