Berater Blog

Insights zu KI, Software Architektur und Umsetzung

Zwischen Business-Anforderung, Architektur und Delivery entsteht die eigentliche Komplexität moderner Softwareprojekte. Dieser Blog liefert Einblicke, Methoden und Erfahrungen aus genau diesem Spannungsfeld – mit Fokus auf skalierbare Architekturen, effektive Zusammenarbeit und den produktiven Einsatz von KI in der Entwicklung

Warum KI für gute Entwickler erst der Anfang ist

| Autor: Florian Kittel

Ich dachte meine beste Zeit als Entwickler ist vorbei. Dann passierte das:

Vor einigen Jahren saß ich mit meinen damaligen Kollegen in den Büroräumen meines Kunden. Die Rechner liefen noch bis tief in die Abendstunden. Leere Kaffeetassen stapelten sich auf den Schreibtischen. Die Flure waren längst verlassen, alle anderen schon gegangen. Vor uns lag eine Vision, die weit mehr war als nur Software. Es ging um eine außergewöhnliche Angular-Komponentenbibliothek, die wir gemeinsam mit vielen Entwicklern geschaffen hatten – und aus der nun die wohl innovativste Low-Code-Plattform ihrer Zeit entstehen sollte.

In Wahrheit ging es etwas Größeres: um jene seltenen Momente, in denen Menschen vom selben Feuer erfasst werden und Gedanken schneller durch den Raum jagen als Worte ihnen folgen können.

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Von der Idee zur Architektur: Wie eine KI-Softwareplattform entsteht

| Autor: Florian Kittel

Nachdem in den ersten beiden Artikeln dieser Serie zunächst die relevanten Problemfelder identifiziert und anschließend wirtschaftlich sinnvolle Lösungsansätze abgeleitet wurden, stellt sich nun die entscheidende Frage:

Wie werden diese Entscheidungen in eine tragfähige, langfristig nutzbare Systemarchitektur überführt?

Denn genau hier scheitern viele Initiativen. Nicht an Ideen. Nicht an Technologie. Sondern daran, dass Lösungen isoliert entstehen – ohne ein gemeinsames architektonisches Fundament.

KI wird dann zu einer Sammlung einzelner Features. Ein Chatbot hier, ein Modell dort, ein Prototyp in einem Fachbereich. Was fehlt, ist ein strukturiertes System, das diese Fähigkeiten integriert, steuert und langfristig weiterentwickelbar macht.

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Für welche Probleme im Unternehmen ist KI die Lösung – und für welche nicht?

| Autor: Florian Kittel

Nachdem im ersten Artikel dieser Serie eine strukturierte Problem-Landkarte durch die AI Opportunity Map entstanden ist, stehen viele Unternehmen vor der nächsten entscheidenden Frage:

Welche dieser Probleme sollten wir überhaupt mit KI lösen – und welche nicht?

Genau an dieser Stelle entstehen die meisten Fehlentscheidungen. Denn sobald KI als Option im Raum steht, neigen Organisationen dazu, komplexe Lösungen zu bevorzugen – selbst dann, wenn einfachere Ansätze schneller, günstiger und stabiler wären. Das Ergebnis sind Projekte mit hohem Aufwand, aber geringem Nutzen.

Dieser Artikel liefert eine klare Entscheidungslogik. Nicht als Sammlung von Optionen, sondern als belastbare Denkstruktur für reale Systeme.

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KI im Unternehmen: Wo anfangen, wenn alles gleichzeitig nach Verbesserung ruft?

| Autor: Florian Kittel

Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren einen enormen Sprung in die öffentliche Wahrnehmung gemacht. Chatbots schreiben Texte, generative Modelle erzeugen Bilder und nahezu jede Softwareplattform integriert inzwischen irgendeine Form von "AI Feature". Für viele Unternehmen wirkt das zunächst beeindruckend – gleichzeitig aber auch irritierend.

Denn während die Technologie im Mainstream angekommen ist, bleibt eine zentrale Frage in vielen Organisationen unbeantwortet:

Wo genau sollten wir überhaupt anfangen?

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KI frisst Software – oder beginnt gerade eine neue Evolutionsstufe?

| Autor: Florian Kittel

„KI frisst Software“ ist die zugespitzte Weiterentwicklung von Marc Andreessen’ berühmter These „Software is eating the world“. Der Tenor: Klassische Softwareprodukte – Masken, Menüs, CRUD-Anwendungen – werden durch generative KI und agentenbasierte Systeme ersetzt. Interfaces verschwinden, Prozesse werden dialogbasiert, Fachlogik wird dynamisch generiert statt statisch implementiert.

Die zugrunde liegende Beobachtung ist real: Large Language Models, Copilots und autonome Agenten verschieben die Wertschöpfung von fest codierten Workflows hin zu adaptiven, kontextgetriebenen Systemen.

Aber: Es handelt sich weniger um eine Disruption im Sinne einer Auslöschung – sondern um eine Evolution der Softwarearchitektur und der Art, wie wir Systeme bauen und nutzen.

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