INNOQ Technology Night (Köln): Big-Data-Architekturen und Datenprodukte 👉 21 May 18:30
Features per unit of time is not a meaningful metric. What counts is whether they satisfy a real user need and contribute to a desired outcome. Agentic development opens up the space to finally take that seriously.
AI agents promise to replace weeks of requirements workshops with hours of structured interviews. The pitch is compelling. The cognitive science is not.
More structure, more output, more exhaustion. Spec-driven development has helped me get better results from AI agents – and drained my energy in the process. About dead weight, false clarity, and hidden costs I didn’t plan for.
Was am Anfang gesagt wird oder zum Schluss hängen bleibt, prägt oft das gesamte Gespräch. Dieses Phänomen ist als Primacy-Recency-Effekt bekannt – und beeinflusst, wie wir Informationen aufnehmen, Gespräche bewerten und Entscheidungen treffen. Gerade in Meetings, Präsentationen oder Feedbacksituationen kann das entscheidend sein. Wer den Effekt kennt, kann ihn gezielt nutzen – zum Beispiel, um relevante Inhalte besser zu platzieren und Kommunikation wirksamer zu gestalten.
API Linting verbessert die Qualität einzelner APIs und hilft, Design-Standards in Organisationen zu etablieren und zu unterstützen. Spectral als das populärste Linting Tool hat eingebaut Regeln und unterstützt selbstgeschriebene Regeln. Vor allem in grösseren Organisationen hilft API Linting, Hilfestellung und Automatisierung beim API-Design zu unterstützen.
”We’ve found no use cases.” — No, you’ve got too many. Let’s take a look at how Generative AI will change business software beyond chatbots. What features might become possible that weren’t before, or were just too expensive?
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.
We, developers, often forget why we even exist. We quite often don’t remember that our purpose is not to write software, but to solve problems. Those come in different forms, but can be generalized as “we need to start doing this”, “we need to stop doing this” or “we need to do this differently”. Those “do” and “doing” are the key, whatever “this” is. It’s the behaviour our software exhibits that is most important, almost everything else is secondary.
Ging es in Teil 1 von „Innovation on Steroids” allgemein um die Innovationskraft von Machine Learning und die Identifizierung von ML Use Cases, beschäftigen wir uns im zweiten Teil mit der Frage, wie wir herausfinden, wo sich der Einsatz von ML/AI lohnt und wie wir danach strukturiert vorgehen.
Immer mehr Firmen setzen auf die Innovationskraft von Machine Learning und KI. Aber nicht jedes Problem lässt sich mit dem Einsatz von ML-Technologien lösen. Wie also kann man geeignete ML Use Cases identifizieren?
Evidenz aus Hirnstürmen? Und was haben Fische und Kartoffelknödel damit zu tun?
We’ve truly stretched the boundaries of what is possible on the web. However, to do this we’ve sacrificed semantic HTML and made our applications inaccessible to a huge amount of different users. Instead of breaking the foundation of the web, we should consider this as an opportunity: how can we implement applications in a way that works for any user who might come along and want to interact with it?
It does not always have to be a service mesh. Even microservices are not a good idea per se. For good decisions we have to get a deep understanding of the problem first.
Ein interaktives Software-Produkt ist immer nur so gut, wie es von dessen Nutzern wahrgenommen und erlebt wird. Heutzutage muss ein Software-Produkt für einen Nutzer einen Mehrwert bieten, der die Verwendung der Software rechtfertigt. Die Erwartungen und die darauf basierenden Anforderungen von Nutzern an ein Software-Produkt spielen hierbei eine entscheidende Rolle.
Software ist allumfassender Teil unseres Lebens – User Experience Design macht Nutzer zu dem allumfassenden Teil des System-Engineerings.
Um eine bestmögliche User Experience (UX) zu erreichen, ist es wichtig, die Grundlagen und Hilfsmittel dieses Bereichs zu kennen. Personas gelten als Hilfsmittel der UX und helfen Entwicklern sowie Designer, Produkte nutzerzentriert zu entwickeln.
Sie müssen Ihre Ideen verkaufen! Fördert dieses Motto eine gute Innovationskultur? Ich denke nicht.
Dieser Post gibt einen kurzen Überblick über die Begriffe Usability, User Experience, User-Centered Design und Human-Centered Design und grenzt diese gegeneinander ab.
“Knowledge Crunching” nennt Eric Evans die wichtigen Gespräche mit Domänenexperten, die in seinem Buch “Domain-driven Design” zu tieferem Verständnis der Fachdomäne führen sollen. In den letzten Jahren haben sich für diese Gespräche zwei moderne Workshopformate etabliert: “Event Storming” und “Domain Storytelling”.
Does innovation always come with the latest technology or can innovation even seem boring? A quick look at a story from my work as an IT consultant.
Wir verwenden den Begriff “Projekt” in der IT leider fälschlicherweise als Stellvertreter für Produkt oder System. Dabei sollten wir, insbesondere bei iterativ-inkrementeller Entwicklung, primär auf die entstehenden Ergebnisse, also das System, achten sowie auf dessen Geschäftswert, Qualität und Nützlichkeit. Der irrige Begriff Projekt lenkt davon ab.
Über die letzten Design Sprints hinweg haben wir immer wieder am technischen Setup für die Nutzer:innen-Interviews gedreht und optimiert. Dieser Post soll einen kurzen Überblick über unsere aktuell eingesetzten Tools geben.
Software ist mittlerweile in praktisch allen Wirtschaftsbereichen zentraler Teil der Wertschöpfung. Also sollte Software auch Innovationen ermöglichen. Die Frage ist, wie Software dazu beschaffen sein muss.
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