Large Language Models (LLM)

No-Code und Low-Code: Chancen für die digitale Souveränität in der Verwaltung

No-Code, Low-Code und Vibe Coding versprechen eine Demokratisierung der Softwareentwicklung. Für Kommunen eröffnen diese Ansätze neue Wege, den digitalen Wandel trotz Fachkräftemangel aktiv zu gestalten. Erfahren Sie, wie diese Technologien die öffentliche Verwaltung effizienter und unabhängiger machen. Im vorherigen Beitrag…

Low-Code, No-Code und Vibe Coding im Vergleich

Die Softwareentwicklung durchläuft eine historische Phase der Automatisierung, die den Zugang zur Anwendungsentwicklung revolutioniert. Insbesondere die Digitalisierung in Kommunen und der Öffentlichen Verwaltung wird durch strukturelle Defizite und Fachkräftemangel ausgebremst. No-Code, Low-Code und das KI-gestützte Vibe Coding können neue Möglichkeiten…

Vibe Coding verstehen: Definition, Potenziale und Risiken des KI-Trends

In der sich rasant wandelnden Welt der Softwareentwicklung gewinnt ein neuer Trend spürbar an Aufmerksamkeit: Vibe Coding. Dies ist kein weiteres Framework oder eine etablierte Methodik, sondern ein paradigmatischer Wandel in der Art, wie wir Software konzipieren und implementieren. Entwicklerinnen…

KI-Coding: Effiziente Softwareentwicklung mit AI Coding Assistant

KI-Coding, also der Einsatz von Künstlicher Intelligenz zur Codegenerierung, gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Softwareentwicklung [1]. So versprechen AI Coding Assistants (deutsch: KI-Coding-Assistenten), Entwicklerinnen und Entwickler bei Routineaufgaben zu entlasten, Code zu generieren und Entwicklungsprozesse zu beschleunigen. Dabei unterscheiden…

Mehr als Chatbots: Chancen durch LLMs im Gesundheitswesen

Das deutsche Gesundheitswesen steht vor vielfältigen Herausforderungen: Immer mehr Patient*innen treffen auf einen zunehmenden Fachkräftemangel, während Diagnostik und Therapie komplexer werden. Die Vielzahl, häufig unstrukturierter, Informationen ist für Behandelnde kaum noch überschaubar. Gleichzeitig sollen die Patientensicherheit gestärkt, der Kostendruck bewältigt…

Agentic AI – Multi-Agenten-Systeme im Zeitalter generativer KI

Der Hype um generative KI ist enorm, aber die wahre Transformation beginnt, wenn diese Modelle lernen, autonom zu agieren und miteinander zu kommunizieren. Genau hier setzt der Trend Agentic AI ein, der die Grenzen dessen verschiebt, was autonome, agentenbasierte KI…

Entwicklung generativer KI-Anwendungen: Anwendungsfälle, Herausforderungen und wesentliche Kompetenzen

Die rasante Entwicklung generativer Künstlicher Intelligenz, insbesondere großer Sprach- und multimodaler Modelle, eröffnet neue Möglichkeiten in verschiedensten Anwendungsbereichen – von der Softwareentwicklung über das Wissensmanagement bis hin zur industriellen Produktion. KI-Anwendungen können dabei helfen, Prozesse zu optimieren und innovative Lösungen…

Software Testing: Using Large Language Models to save effort for test case derivation from safety requirements

The verification and validation of software components are based on extensive testing. The required test cases to enable testing are derived from the specified requirements, which are then executed, and the results are compared with the acceptance criteria of the…

Generative AI in Software Engineering: Scenarios and Challenges Ahead

Is generative AI disrupting software engineering? And what will software engineering look like in the era of generative AI? In this blog post, two of our experts attempt to answer these questions. Artikel in Deutsch lesen: Generative KI im Software…

Potenzial von KI in Unternehmen: Ist ein LLM der Hammer für alle Schrauben?

In Episode 33 des MORGEN DENKER Podcasts diskutierten unsere Experten (Andreas Jedlitschka, Julien Siebert und Thorsten Honroth) das Thema LLM. Der Titel des Podcasts: »LLM: der Hammer für alle Schrauben?«. So humorvoll dieser Podcast-Titel auch klingen mag, offenbart er eine…