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Tiefgehende technische Artikel von unserem Team. Kein Buzzword-Bingo, nur Substanz.
Wenn ein Modell den Großteil des Codes schreibt, verschiebt sich der Engpass vom Schreiben zum Lesen. Die entscheidende Ingenieursfähigkeit der nächsten Jahre ist nicht, Code zu produzieren, sondern fremden Code schnell und gnadenlos zu prüfen. Warum Code Review zur Kerndisziplin wird – und wie man sie aufbaut.
Open-Weight-Modelle haben den Abstand zur Spitze drastisch verkürzt. Damit stellt sich eine Frage neu, die lange entschieden schien: Wann lohnt es sich, ein Modell selbst zu betreiben, statt eine fremde API anzurufen? Ein nüchterner Entscheidungsrahmen jenseits der Ideologie.
Drei Leute mit KI-Werkzeugen liefern heute, wofür vor fünf Jahren eine ganze Abteilung nötig war. Nicht die Tools allein verschieben sich, sondern die Ökonomie der Teamgröße. Warum die nächste Welle der Produktivität nicht aus mehr Personal kommt – sondern aus weniger.
Ein KI-Feature, das sich im Demo gut anfühlt, sagt nichts über seine Qualität in Produktion aus. Ohne Evals – systematische, wiederholbare Messung der Modellausgaben – fliegt jedes Team blind. Warum Evaluation-Driven Development über Erfolg und Scheitern von KI-Produkten entscheidet.
Ein KI-Feature zu bauen ist heute billig. Es bei jedem Nutzer, jeden Tag laufen zu lassen, ist es nicht. Wer die Kosten pro Anfrage nicht versteht, baut Produkte mit negativer Marge – und merkt es erst, wenn die Rechnung kommt. Ein nüchterner Blick auf die Ökonomie hinter jedem Token.
Sobald eine Anwendung ein Sprachmodell mit Daten aus der Außenwelt füttert, öffnet sich eine Angriffsfläche, die klassische Sicherheitskonzepte nicht kennen: Anweisungen, versteckt in scheinbar harmlosen Inhalten. Warum Prompt Injection das hartnäckigste ungelöste Sicherheitsproblem der KI-Ära ist – und wie man das Risiko eingrenzt.
Viele SaaS-Tools sind nichts als eine hübsche Oberfläche über einer API, die man ohnehin schon bezahlt. Ihr Geschäftsmodell stand und fiel mit den Kosten für den Glue-Code dazwischen. Genau diese Kosten lässt KI gerade kollabieren – und legt offen, welche Abos reine Mittelsmänner sind.
Mit Version 7.0 integriert WordPress Gemini, Claude und ChatGPT direkt ins System. Das soll das CMS zukunftsfähig machen – und besiegelt mittelfristig das Ende von Plugins und Themes. Nur löst es das eigentliche Problem nicht: die technologische Rückständigkeit bleibt.
Time-to-Market war die zentrale Geschwindigkeitsmetrik der letzten Dekade. Sie wird abgelöst – von einer KPI, die weiter vorne im Wertstrom ansetzt und viel präziser misst, ob ein Unternehmen handlungsfähig ist.
Zehn Jahre lang galt: Niemand baut mehr eigene Backoffice-Tools, das macht Enterprise-SaaS. Dieses Dogma kippt – und zwar aus drei sehr handfesten Gründen.
Make oder Buy galt jahrzehntelang als binäre Entscheidung. Die spannendste Software-Strategie der Gegenwart ist beides gleichzeitig: gekaufte Plattform plus eigene Schicht obendrauf.
Daten waren jahrelang ein Buzzword in Strategiepapieren. Mit KI sind sie zur härtesten Währung im Wettbewerb geworden – und die meisten Unternehmen geben sie gerade fahrlässig aus der Hand.
Jahrzehntelang war Eigenentwicklung Luxus und Standardsoftware Pflicht. Mit KI dreht sich das Verhältnis um – und plötzlich wird Software zum Hebel, der Unternehmen tatsächlich unterscheidet.
Mit Kontextfenstern von einer Million Tokens hieß es 2025, RAG sei tot. Das stimmt nicht – aber das klassische RAG-Rezept funktioniert auch nicht mehr. Eine Bestandsaufnahme der Retrieval-Patterns, die heute tatsächlich tragen.
Prompt Engineering war 2023 das Buzzword der Stunde. Drei Jahre später beschreibt der Begriff kaum noch, was Teams tatsächlich tun. Der eigentliche Hebel liegt im gesamten Kontextfenster – nicht im Prompt selbst.
Pro-Nutzer-Lizenzen waren das Fundament der gesamten SaaS-Industrie. Mit KI ergibt das Modell keinen Sinn mehr – und die ersten Anbieter merken es bereits.
KI-Agenten, die Webseiten lesen, Formulare ausfüllen und ganze Workflows im Browser durchklicken, sind 2026 produktionsreif geworden – jedenfalls für die richtigen Anwendungsfälle. Was funktioniert, was nicht, und wo die Fallen liegen.
Der EU AI Act ist seit Februar 2026 für Hochrisiko-Systeme scharfgeschaltet. Viele Unternehmen unterschätzen, was das konkret bedeutet – und überschätzen, was sie selbst betrifft.
Alle reden von autonomen KI-Agenten. Aber was passiert, wenn man sie tatsächlich in Produktivsysteme einbaut? Ein ehrlicher Blick auf das, was funktioniert – und was noch reines Marketing ist.
Legacy-Code kostet nicht nur Entwicklerzeit. Er bremst Produktentwicklung, vertreibt Talente und macht jedes neue Feature zum Risiko. Eine ehrliche Rechnung.
Eine hübsche UI um ChatGPT bauen und 29 Euro im Monat verlangen – das funktioniert nicht mehr. Warum KI-Wrapper kein Geschäftsmodell sind und was stattdessen funktioniert.
Bereits 4 % aller GitHub-Commits stammen von Claude Code – bis Ende 2026 sollen es über 20 % sein. Was das für Entwickler, Agenturen und die Zukunft der Softwareentwicklung bedeutet.
Die meisten Teams bauen erst die App, dann die API. Das ist rückwärts. API-First Design dreht den Prozess um – mit massiven Vorteilen für Parallelisierung, Qualität und Zukunftssicherheit.
Jedes Entwicklerteam kennt technische Schulden. Aber die wenigsten haben eine Strategie, sie systematisch abzubauen. Wir zeigen einen Ansatz, der in der Praxis funktioniert.
Programmieren durch natürliche Sprache statt Syntax. Vibe Coding ist mehr als ein Trend – es ist ein Paradigmenwechsel, der die Grenze zwischen Entwicklern und Nicht-Entwicklern auflöst.
Perl, Delphi, ColdFusion – der Friedhof der Programmiersprachen wächst. Was bestimmt, ob eine Sprache überlebt? Und welche heute populären Sprachen werden in zehn Jahren irrelevant sein?
MCP ist der neue Standard, mit dem KI-Modelle auf externe Tools und Datenquellen zugreifen. Wir zeigen, wie man MCP Server baut, wann sie sinnvoll sind – und wann man sie besser lässt.
Wir haben beide KI-Coding-Tools in realen Projekten eingesetzt – vom Refactoring über Bugfixing bis zur Feature-Entwicklung. Hier ist, was wirklich funktioniert und was nicht.
43% des Webs laufen auf WordPress – und genau das ist das Problem. Warum das CMS der 2000er in einer Welt von Headless, Edge und KI-generierten Seiten keinen Platz mehr hat.
Seat-basierte Preismodelle, Feature-Gating und aufgeblähte Dashboards – das klassische SaaS-Playbook funktioniert nicht mehr. KI ersetzt ganze Produktkategorien schneller, als Gründer pivoten können.