Wer Copilot oder Cursor nutzt, erlebt oft ein Déjà-vu: KI liefert Code, der exakt den Vorgaben entspricht, aber fachlich, architektonisch und betrieblich nicht sinnvoll ist. Dieses Muster kenne ich seit 20 Jahren aus dem Management verteilter Teams und Offshore-Setups.
In diesem Vortrag zeige ich: KI-Integration ist kein Tool-Problem, sondern eine Frage der Kontextsteuerung. Ich übertrage meine Lessons Learned aus Managed Development auf LLMs und fokussiere mich auf drei kritische Blind Spots:
- Fachliche Präzision
- Architektur/NFRs
- Operational Readiness
Mein Plädoyer: Software-Architektur braucht in Zeiten von GenAI eine Renaissance – als Leitplanke für produktionsreifen Code
- Teilnehmer sollten Erfahrung in professioneller Softwareentwicklung oder Architektur haben.
- Erste Versuche mit KI-Tools wie Copilot oder Cursor helfen, die beschriebenen Schmerzpunkte nachzuvollziehen.
- Grundlegendes Verständnis von Software-Lebenszyklen und Architekturvorgaben (NFRs) ist von Vorteil.
- Transfer: Du erkennst, warum GenAI-Probleme (Halluzinationen, Architektur-Erosion) bekannte Muster aus der Führung verteilter Teams sind.
- Methodik: Ich zeige dir, wie du Fachlichkeit, NFRs und Ops-Constraints als „Leitplanken“ für die KI etablierst, damit der Code produktionsreif wird.
- Rollenbild: Du lernst, wie du dich vom Coder zum „Technical Lead“ deiner KI entwickelst und deine Expertise für Steuerung und Qualitätssicherung aufbaust.