Large Language Models (LLM)

Agentic AI: Multiagent Systems in the Age of Generative AI

2025 is anticipated to be the year of Agents (or Agentic AI). In this article, our expert Dr. Julien Siebert explains what agents and multi-agent systems (MAS) are, provides a brief overview of the history of MAS and Agent Oriented…

KI in der Softwarearchitektur: Wie LLMs die Qualitätssicherung automatisieren

Generative KI ist in der Codierung bereits Standard. Doch welchen Nutzen bieten Large Language Models (LLMs) tatsächlich? Das haben wir uns genauer für Architekturarbeiten angesehen. Der Einsatz von LLMs bei Architekturaufgaben ist vielversprechend, unsere Ergebnisse zeigten jedoch auch noch offene…

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…