Neue Spielregeln. Neue Risiken.
Neue Chancen.
GenAI verändert unseren Umgang mit Software von Grund auf: Einerseits eröffnet die Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten, uns allen völlig neue Potenziale für intelligente Lösungen: Plötzlich können Systeme mehrdeutige Anfragen eigenständig interpretieren oder in unstrukturierten Datenmengen relevante Muster erkennen. Andererseits schafft der Wechsel von regelbasierten zu nicht-deterministischen Systemen neue Herausforderungen für die Softwareentwicklung:
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Wie verschieben sich Anforderungen und fachliche Führung, wenn Unschärfe klare Regeln als Herzstück der Lösung ersetzt?
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Wie stellen wir die Qualität von Antworten sicher, wenn diese sich aus nicht-deterministischen Systemen speisen, und wie finden wir die richtige Balance zwischen Kontrolle und Flexibilität?
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Wie testen wir nicht-deterministische KI-Systeme und stellen die Einhaltung von Sicherheitsanforderungen sicher, wenn Antworten variieren?
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Wie bauen wir Architekturen, die so flexibel sind, dass sie mit diesen Entwicklungen Schritt halten?
- Wie adressieren wir Subjektivität und emotionale Wirkung LLM-basierter Applikationen, und was bedeutet dies für die Organisationen und die Arbeit der Zukunft?
Aufbauend auf zahlreichen GenAI-Kundenprojekten bündeln unsere KI-Expert:innen ihre Erkenntnisse in einem Buch. Es liefert Antworten für die Softwareentwicklung im KI-Zeitalter und stellt die zentrale Frage: Wann ist es gut genug?
Über das Buch
„When is it good enough?“, beleuchtet die disruptiven Veränderungen durch GenAI in der Softwareentwicklung, wenn regelbasierte Mechanismen durch nicht-deterministische Systeme ersetzt werden – und was es braucht, damit GenAI-basierte Softwarelösungen in der Praxis echte Wirkung entfalten. Das Buch bietet vielfältige Perspektiven auf die Erschaffung und die Nutzung von digitalen Lösungen im GenAI-Zeitalter und zeigt, wie Organisationen zu erfolgreichen Gestaltern generativer KI werden.
Über die Autoren
Tessa Pfattheicher
Als Director AI Transformation bei iteratec verantwortet sie die strategische und praktische Begleitung von Unternehmen ins KI-Zeitalter. Die studierte Informatikerin bringt langjährige Erfahrung aus Softwareentwicklung, Architektur und Management ein, um technische Möglichkeiten sinnvoll mit den strategischen Zielen und Werten von Organisationen zu verbinden.
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Dr. Tehseen Rug
Der Solutions Lead AI & Data Analytics bei iteratec, promoviert am Max-Planck-Institut in theoretischer Physik, vereint wissenschaftliche Tiefe mit praxiserprobtem Technologieeinsatz. Er leitet die Entwicklung innovativer KI-Anwendungen und verfügt über Expertise von Data Science bis zur Integration generativer KI in Softwaresysteme.
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Dr. Felix Böhmer
Leitet als Director AI & Data Analytics das Team, das sich um die Wertschöpfung aus Daten und um die passgenaue Anwendung von KI für die Kunden von iteratec kümmert. Der promovierte Physiker (TUM, CERN, HISKP) vereint wissenschaftliche Expertise mit umfassender praktischer Erfahrung in Data Science, KI und IT-Projekten auf operativer sowie strategischer Ebene.
LinkedIn | E-MailDive in: 5 Erkenntnisse zu Softwareprojekten im Zeitalter von GenAI
Die Gestaltung von Software im Zeitalter generativer KI verlangt neue Perspektiven auf Qualität, Rolle, Verantwortung und Sprache. Die Thesen aus dem Buch verstehen sich als Beitrag zu dieser Diskussion mit dem Ziel, Begriffe zu klären, Denkansätze bereitzustellen und praktische Orientierung zu geben.
Unschärfe als Normalfall
Generative Systeme operieren probabilistisch. Ihre Antworten sind nicht deterministisch reproduzierbar, sondern durch Wahrscheinlichkeiten, Sprachkontext und situative Varianz geprägt. Das führt zu einer Verschiebung: Statt klarer „richtig/falsch“-Bewertungen müssen Unsicherheiten eingeordnet, erklärt und gestaltet werden.
Qualität ist mehrdimensional
Klassische Qualitätsmerkmale wie Korrektheit und Robustheit bleiben relevant, reichen aber nicht aus. Ergänzend rücken Aspekte wie sprachliche Wirkung, Anschlussfähigkeit, Erwartungssteuerung und Transparenz in den Vordergrund. Qualität wird damit kontextabhängig und dynamisch.
Neue Rollen, veränderte Verantwortlichkeiten
Fachrollen verändern sich. Product Owner müssen mit Unsicherheit umgehen, UX-Design wird zu Verhaltensgestaltung, Architekturen werden dialogfähig. Verantwortung wird verteilt – zwischen Mensch, System und unterstützenden Agenten. Entscheidungen entstehen zunehmend im Zusammenspiel, nicht allein im Entwurf.
Sprache wird zur Schnittstelle
Natürliche Sprache ist nicht nur ein neues Interface, sondern ein zentrales Gestaltungselement. Sie beeinflusst nicht nur die Nutzung, sondern auch die Struktur von Systemen, die Erwartungen an Qualität und die Form der Zusammenarbeit im Team.
Beobachtung statt Kontrolle
Der Anspruch vollständiger Kontrolle tritt in den Hintergrund. Stattdessen werden Methoden benötigt, die auf Beobachtung, Wirkungsanalyse und Nachjustierung setzen. Das betrifft sowohl technische Evaluationsverfahren (z. B. mit Bewertung durch Sprachmodelle) als auch organisatorische Praktiken.
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Vertiefen Sie Ihr Wissen und erhalten Sie neue Perspektiven und Denkanstöße mit unserem weiterführenden Angebot.
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Sie möchten die Kernthesen des Buches vertiefen und konkrete Impulse für die Zukunftsfähigkeit Ihres Unternehmens gewinnen? Nutzen Sie die Gelegenheit für einen direkten, inspirierenden Dialog mit den Autor:innen. Wir bieten Ihnen einen praxisorientierten Austausch rund um KI-Transformation, in dem wir die spezifischen Potentiale und Herausforderungen in Ihrem Unternehmen beleuchten.
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