Die Software-Entwicklung wandelt sich vom Schreiben zum Orchestrieren. Wir geben einen Einblick in den KI-Einsatz bei Heisenware: Die Kombination aus strategischem Sparring mit Chat-Modellen (Google Gemini) und integrierter Code-Generierung in der IDE (Cursor).

Die Erkenntnis: Wer KI nutzt, schreibt weniger Code, muss aber tiefer verstehen. Die Verantwortung verschiebt sich massiv auf Review und Architektur. Seniorität und Erfahrung werden zur entscheidenden Instanz, um die Geschwindigkeit der KI mit der nötigen Qualitätssicherung zu verbinden und „Halluzinationen“ zu verhindern.

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"Die IT blockiert." – Dieser Satz ist oft das Ende für schnelle Digitalisierungsprojekte in der Fabrik. Der vermeintliche Zielkonflikt zwischen IT (Sicherheit, Stabilität) und OT (Produktion, Geschwindigkeit) ist jedoch ein Missverständnis. Letztlich wollen beide den Erfolg des Unternehmens.

Das wahre Problem ist nicht ob On-Prem, sondern wie.

"On-Premise" – also Software, die lokal in der Fabrik läuft – ist kein altes Eisen, sondern oft die einzige Lösung. Und wir reden hier nicht von altbackenen Desktop-Anwendungen, sondern davon, moderne Web-Software sicher in die Werkshalle zu bringen. In dieser Folge zeigen wir, wie man es richtig macht.

Wir erklären, wie moderne Softwareanbieter die Nachteile von On-Prem (z.B. komplexe Updates, Sicherheit) mit cleveren Methoden von vornherein auflösen. Der Schlüssel liegt in "Bundles" (z.B. mit Docker), die Installationen und Updates radikal vereinfachen, indem sie alle Abhängigkeiten kappen.

Außerdem geben wir Software-Anbietern einen klaren Tipp: Echte On-Prem-Fähigkeit erfordert eine bewusste Architektur. Man kann nur Komponenten nutzen, die man selbst hosten kann. Das kostet anfangs mehr Zeit, ist aber in der Industrie die Voraussetzung für skalierbaren Erfolg.

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Machine Learning (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) werden oft synonym verwendet, sind aber nicht dasselbe. Man kann es sich wie Matroschka-Puppen vorstellen: KI ist die äußerste Puppe, die große Vision einer denkenden Maschine. Machine Learning ist die Puppe darin – der erfolgreichste Ansatz, bei dem die Maschine nicht programmiert wird, sondern selbst aus Daten lernt. Deep Learning ist der innerste Kern, die mächtigste ML-Technik hinter den aktuellen Durchbrüchen.

Diese Ideen sind nicht neu. Nach der "Geburt" in den 1950ern und einem langen "KI-Winter" kam der "Big Bang" um 2012: Erst das Zusammentreffen von Big Data, schnellen Gaming-Grafikkarten (GPUs) und reiferen Algorithmen machte die heutigen Erfolge möglich.

Im Kern gibt es drei Lernmethoden: Beim Überwachten Lernen (Supervised) trainiert man das Modell mit einem "Spickzettel", also gelabelten Daten (z.B. Spam-Mails). Diese Labels werden oft von einer riesigen, unsichtbaren Industrie von menschlichen KI-Trainern erstellt. Beim Unüberwachten Lernen (Unsupervised) agiert das Modell wie ein Detektiv, der ohne Spickzettel Muster in chaotischen Daten finden muss (z.B. Kundengruppen). Beim Bestärkenden Lernen (Reinforcement) lernt ein Agent wie ein Hund durch Belohnung und Bestrafung (z.B. eine KI, die lernt, Go zu spielen).

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