Wie wir KI nutzen, um bessere Ergebnisse schneller zu liefern
Jurij Befus · ERGON Datenprojekte GmbH
Vibe Coding hat seinen Platz — die spannende Frage ist nicht ob, sondern wann und wofür.
„Verbinde meine Webseite mit meinen Daten“
→ keine Auth, kein
Rate-Limiting
Schnittstellenbeschreibung (OpenAPI), Auth-Strategie,
Versionierung
→
skalierbar & integrationsfähig
„Visualisiere meine Daten“
→ Algorithmen
unspezifiziert, keine Caching-Strategie, keine
Zugriffskontrolle
Validierte KPIs, Datenmodell, Rollen-Konzept,
Echtzeitfähigkeit
→
performant, sicher & vertrauenswürdig
„Löse diese Access-Anwendung durch eine WebApp ab“
→ versteckte
Geschäftslogik und Compliance-Pflichten werden
übersehen
Compliance- und Datenanalyse vorab, wiederholbare
Migration mit Rollback, getesteter Cutover
→
planbar & freigabefähig
„Verarbeite diese CSVs“
→ keine
Fehlerbehandlung, kein Audit-Trail
Validierungsregeln, sichere Wiederholbarkeit, robust
gegen Format-Änderungen
→
zuverlässig & wartbar
Gleiche Tools, völlig andere Ergebnisse — der Unterschied ist die Erfahrung hinter dem Prompt.
Verantwortung lässt sich nicht an KI delegieren!
Spezifikation steuert. KI generiert. Experten und dedizierte Werkzeuge prüfen.
Detaillierte technische und fachliche Anforderungen in Form eines KI-tauglichen Dokuments.
KI-gestützte Implementierung basierend auf Spezifikation.
Unit-, Integration- & E2E-Tests. Manuelle Prüfung.
Linting, Security-Scans, Abhängigkeitsprüfung.
KI-gestützte Kontrolle, menschliche Kontrolle, Architektur- & Qualitätsprüfung.
Jeder Schritt ist klar verantwortet — KI ist im Werkzeugkasten, nicht am Steuer.
Operativer Geschäftsbetrieb des Kunden — von Auftrag bis Auslieferung.
Eigenständige Module mit eigener Domäne, Logik und Verantwortlichkeit.
Tief eingebettet in eine komplexe IT-Landschaft beim Kunden.
Kein Prototyp, kein Wegwerf-Projekt — Fehler haben echte Konsequenzen.
Das Geflecht aus Menschen, das zu jedem Inkrement beiträgt — Code ist nur ein Bruchteil davon.
50+ Beteiligte
Dedizierte BA-Power
5 in Kern-Entwicklung · 13 gesamt
KI beschleunigt Code — aber jede Zeile lebt in einem dichten Geflecht aus Anforderungen, Entscheidungen und Verantwortlichkeiten.
Seit 14 Monaten KI-gestützt entwickelt — Umfang und Komplexität in Zahlen.
Screens / Ansichten
API-Endpunkte
über 24 Controller
Versionierte Files
in 575 Verzeichnissen
Unit- & Integration-Tests
Code-Verteilung nach Bereich
Zum Vergleich: etwa die Größenordnung der ursprünglichen Twitter-Codebasis aus den frühen Jahren (~2008).
Gemergte Pull Requests und abgeschlossene Arbeitspakete eines KI-gestützten Kundenprojekts.
Mär 25 (vor Sprint 0) und Mai 26 (Sprint 20 noch aktiv) sind ausgeblendet.
Der Schwerpunkt eines Features verschiebt sich — weg von der Implementierung, hin zur Qualitätssicherung. Die Gesamtdauer sinkt spürbar.
Teamübergreifend und über hunderte Dateien hinweg.
Den richtigen Ausschnitt eines großen Moduls bereitstellen.
Vertikal geschnittene, domänenorientierte Architektur mit starker Kapselung, plus iterative Kontext-Destillation.
Damit KI uns wirklich Zeit spart, muss sie eigenständig iterieren können — befähigt und eingegrenzt zugleich.
Responsible-AI-Prozess + Sandboxing, Versionierungs-Hygiene und deterministische Tools für autonomes Arbeiten.
Neue Arbeitsweisen brauchen Mitstreiter:innen — Menschen begleiten und Vertrauen in den Prozess aufbauen.
Arbeitsprozesse & Verantwortlichkeiten neu denken · mitnehmen statt erzwingen · Qualität beweisen.
Strukturierter Code wird wichtiger denn je.
Der Code kommt von der KI — die Struktur aus Erfahrung.
Die Branche muss reagieren.
Aus unserer Sicht besteht eine echte Reaktionsnotwendigkeit — verantwortungsvoll, nicht reflexartig.
Mehr zu tun denn je. KI als Skill-Multiplikator, nicht als Rivalen.
Mehr als das blinde Erstellen von Quellcode — wir verstehen, beraten, tragen Verantwortung.
Wie nutzt ihr KI? Was sind eure Erfahrungen &
Herausforderungen?
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