KI in der Softwareentwicklung
Von Code-Assistenz bis Agentic Coding: wie Entwicklungsteams KI produktiv, sicher und nachvollziehbar einsetzen.
Jede:r Teilnehmende erhält eine dokumentierte Schulungsbestätigung mit Lernzielen, Umfang und Inhalten — verwendbar als Nachweis gegenüber Aufsichtsbehörden. Schwerpunkt dieses Seminars: Technisch.
👥 Für wen ist dieses Seminar?
- › Softwareentwicklerinnen (Junior bis Senior)
- › DevOps- und Platform-Engineers
- › Tech Leads und Software-Architektinnen
- › QA-Engineers und Test-Automation-Spezialistinnen
🎯 Lernziele
- Sie setzen KI-Code-Assistenten effektiv in ihrem Alltag ein und vermeiden typische Fallen.
- Sie verstehen Architektur und Grenzen aktueller Sprachmodelle aus Entwicklersicht.
- Sie reviewen KI-generierten Code systematisch — Sicherheit, Wartbarkeit, Tests.
- Sie bauen eigene Agenten und Pipelines für wiederkehrende Entwicklungsaufgaben.
- Sie integrieren lokale LLMs in Ihre Toolchain (Souveränität, Datenschutz).
- Sie bewerten Lizenz-, Urheberrechts- und Compliance-Implikationen von KI-Code.
Inhalte
Der rote Faden dieses Seminars — konkret, in der Reihenfolge der Durchführung.
- 01 LLMs aus Entwicklersicht: Tokenisierung, Kontextfenster, Embeddings, RAG.
- 02 Code-Assistenz produktiv: Autocomplete, Chat-Workflows, Test-Generierung, Refactoring.
- 03 Prompt-Engineering für Code: System-Prompts, Few-Shot, Tool-Use, Structured Output.
- 04 Review-Praxis: Wie man KI-Code auf Security, Wartbarkeit, Testabdeckung prüft.
- 05 Agentic Coding: Multi-Step-Agenten mit Tool-Zugriff — Chancen und Kontrolle.
- 06 Eigene Agents bauen: Planner-Executor-Muster, Sandbox, Fehlertoleranz.
- 07 RAG-Pipelines über eigene Codebasen und Dokumentation.
- 08 Lokale LLMs auf eigener GPU-Infrastruktur: Modellwahl, Quantisierung, Serving.
- 09 MLOps-Grundlagen: Evaluation, Monitoring, A/B-Testing, Drift-Detection.
- 10 Lizenzen, Urheberrecht, Training auf öffentlichem Code — was das für Ihr Produkt heißt.
- 11 Hands-on-Projekte: Teilnehmende bauen Agenten an realen Aufgaben.
- 12 Security: Prompt Injection, Secret-Leakage, Supply-Chain-Risiken.
Warum dieses Seminar
KI ist in Entwicklungsteams bereits angekommen — aber meist in Form individueller Experimente. Senior-Entwickler:innen nutzen sie produktiv, Junior-Entwickler:innen generieren damit Code, den sie nicht reviewen können, und Tech Leads haben kaum Governance dafür.
S5 liefert eine gemeinsame Basis für Ihr Entwicklungsteam: Architektur, Patterns, Review-Praxis, Governance — und zeigt, wie Sie KI-Assistenz vom Hype zum nachvollziehbaren Produktivitätshebel machen.
Was das Seminar besonders macht
- Hands-on auf eigener GPU-Infrastruktur — keine Black-Box-Cloud-Demos.
- Agentic Coding konkret: Planner, Executor, Tool-Use, Sandbox — statt Buzzword-Bingo.
- Review-Praxis: Wir schauen KI-Code gezielt auf Schwachstellen an.
- Souveränität: Wir zeigen, wann und wie lokale LLMs Sinn ergeben.
Voraussetzungen
- Mindestens 1 Jahr Erfahrung in einer Hochsprache (Python, TypeScript, Java, Go o.ä.)
- Eigener Laptop mit SSH-Client für den GPU-Zugang
Compliance-Nachweis
Dokumentierter Art. 4 Kompetenznachweis mit technischer Tiefe — geeignet als Qualifikationsnachweis für Entwicklungsteams in regulierten Branchen.
Passende Add-ons
Modulare Ergänzungen, die auf dieses Seminar aufsetzen und den Nutzen verlängern.
Hands-on mit lokalen LLMs auf eigener GPU-Infrastruktur.
Branchenspezifische Prompt-Sammlung als Kurs-Bonus.
Dieses Seminar als Inhouse-Format
Wir führen KI in der Softwareentwicklung gern vor Ort oder remote für Ihr Team durch — inkl. branchenspezifischer Fallstudien und QCG-Förderberatung. Ideal ab 6 Teilnehmenden.
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