Generative KI verändert, wie wir Software entwickeln – von einzelnen Code-Snippets bis zu vollständigen, agentengesteuerten Entwicklungsprozessen. In diesem dreitägigen Training lernst du, wie du diese Transformation für dein Team nutzbar machst.

Du lernst, KI-Assistenten und autonome Coding-Agenten gezielt einzusetzen: Von der intelligenten Anforderungsanalyse über die automatisierte Architekturgestaltung bis hin zu selbstständig arbeitenden Development-Agenten, die komplexe Features implementieren. Dabei behältst du stets die Kontrolle und verstehst, wo menschliche Expertise unverzichtbar bleibt.

Nach dem Training kannst du einschätzen, welche KI-Tools und -Ansätze für deine konkreten Herausforderungen passen. Du weißt, wie du schrittweise von einfacher Code-Completion zu fortgeschrittenen agentenbasierten Workflows übergehst.

Agenda

Einführung & Kontext
- Warum generative KI die Zukunft der Softwareentwicklung prägt
- KI-Konzepte: Tokens, Autoregression, Temperatur, Prompts, Kontext, Tools, Model Context Protocol, Memory
- Agenten vs. Assistenten
- Einführung in das agentische Arbeiten
Anforderungen
- KI-unterstützte Erstellung, Analyse und Verfeinerung von Anforderungen
- Kundenbedarfe automatisiert in strukturierte Anforderungen übersetzen
- Epics und User Stories aus natürlicher Sprache und multimodalen Inhalten generieren
- Einheitlich strukturierte Anforderungen mit Few-Shot-Prompts
- Prototypen mit Agenten ohne technischen Background erstellen
Architektur
- Systemarchitekturen mithilfe von KI-Agenten entwerfen
- KI-unterstützte Entscheidungsfindung und Dokumentation
- Qualitätsanforderungen aus Anforderungen und Stakeholder-Interviews ermitteln
- Widersprüche in Architektur mit KI-Agenten aufdecken
- Technische Schulden mit KI identifizieren und dokumentieren
- Abweichungen von der Ubiquitous Language mit KI identifizieren
Implementierung
- Effizienz von Code-Vervollständigung bis zur KI-gesteuerten Umsetzung kompletter Features steigern
- Kontext-Engineering zur Vergrößerung der von KI-Agenten umsetzbaren Aufgabenpakete
- Vibe Coding vs. Produktivcode mit KI-Agenten schreiben
- Anbindung von Dokumentation und Entwicklertools über MCP
- Feingranulare, erklärende Commits mit KI-Agenten erstellen
- Unterstützung bei API-Integration und Bibliotheksnutzung
- Testgetriebene agentische Entwicklung
- Codequalität erhöhen durch Refactorings und einheitliche Konzepte
- Legacy-Code schneller verstehen und modernisieren
- Multi-Agent-Workflows zur weiteren Effizienzsteigerung
Testen & Qualitätssicherung
- Nachträglicher Aufbau einer Test-Suite mithilfe von KI-Agenten
- Automatisierte Tests generieren: Unit-, Integrations- und End-to-End
- Synthetische Testdaten erstellen und Edge-Cases identifizieren
- KI-gestützte Reviews zur Codequalität, Security und Erfüllung der Anforderungen
- Einsatz von autonomen KI-Agenten zur Verbesserung der Qualität
CI/CD
- CI/CD-Pipelines mithilfe von KI-Agenten generieren
- Automatisierte Erstellung von Release Notes und Changelogs
- Generierung von Infrastructure as Code mit KI-Agenten
- Integration von KI-generierten Skripten in Pipelines
- Aufsetzen von Self-Healing-Pipelines und automatisierter Fehlerbehebung mithilfe von KI
Betrieb & Monitoring
- Priorisierung und Einschätzung von von Alerts
- Automatisiertes Bugfixing und Ticketmanagement
- Incident Management beschleunigen durch KI-basierte Root Cause Analysen
- Integration von KI-Agenten mit Observability-Stacks
- Formulierung von Abfragen in Observability Tools
- Aufsetzen von Dashboards und Metriken mit KI-Agenten

Zielgruppe

Softwareentwickler:innen, Architekt:innen, Enabling Teams

Unsere Trainer:innen: Michael van Engelshoven, Torben Keller, Marco Steinke, Roman Stranghöner, Ole Wendland

Lernziele

Du kannst generative KI gezielt in deinen Softwareentwicklungsprozess integrieren und verstehst, welche Mehrwerte sie in jeder Phase bietet.

Du bist in der Lage, Anforderungen effizienter zu analysieren, strukturieren und umzusetzen.

Du kannst durch den Einsatz generativer KI die Architekturentscheidungen optimieren und schneller treffen.

Du beherrschst den Einsatz von KI-Tools, um die Implementierung und Wartung deines Codes zu beschleunigen.

Du erkennst und adressierst Risiken und ethische Herausforderungen bei der Anwendung generativer KI.

Deine Trainer:innen

André Deuerling

INNOQ

Self-Contained Systems, Data Mesh, Domain-driven Design

Agentic Software Engineering

André Deuerling ist Senior Consultant bei INNOQ in Deutschland. Er ist Software-Entwickler mit Expertise in C++, Self-Contained Systems und einer Leidenschaft für die Entwicklung leistungsstarker Softwaresysteme. Zu seinen Interessen gehören Data Mesh und Domain-driven Design.

Joy Heron

INNOQ

Barrierefreiheit, Web-Entwicklung, Clojure

Accessibility und wie wir sie in IT erzielen
Agentic Software Engineering

Joy Heron ist Senior Consultant bei INNOQ. Ihr liegen Barrierefreiheit und die Entwicklung optimaler Nutzererlebnisse besonders am Herzen. Sie arbeitet über den gesamten Softwareentwicklungszyklus hinweg – von der Anforderungsanalyse bis zur Implementierung eleganter Lösungen sowohl im Frontend als auch im Backend. Ihre Expertise umfasst den Aufbau robuster Pattern Libraries, die Entwicklung wiederverwendbarer UI-Komponenten und die Bereitstellung von Webanwendungen mittels testgetriebener Entwicklung.

Marco Steinke

INNOQ

Softwarearchitektur, KI

Agentic Software Engineering

Marco Steinke ist Consultant bei INNOQ. Sein Schwerpunkt liegt in der Software-Architektur. Außerdem beschäftigt er sich mit künstlicher Intelligenz und dabei vor allem mit der Architektur und der Integration von KI-Systemen.

Michael van Engelshoven

INNOQ

Agentische Softwareentwicklung, Frontendarchitektur

Agentic Software Engineering

Michael van Engelshoven ist Senior Consultant bei INNOQ. Sein Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung moderner Webanwendungen mit einem klaren Fokus auf Frontend-Architekturen und zeitgemäßen Webtechnologien. Er legt großen Wert auf gut strukturierte Codebases, klare Architekturen und eine reibungslose Developer Experience – vom ersten Commit bis zur laufenden Anwendung. Außerdem beschäftigt er sich intensiv mit agentischer Softwareentwicklung und der Integration von KI-gestützten Assistenten in technische und organisatorische Prozesse. Dabei interessiert ihn besonders, wie solche Systeme Teams produktiv unterstützen und neue Möglichkeiten für Interaktion und Automatisierung eröffnen. Auch Themen rund um Git-Workflows und nachvollziehbare Commit-Historien liegen ihm am Herzen – weil saubere Zusammenarbeit schon bei der Versionskontrolle beginnt.

Ole Wendland

INNOQ

Nachhaltige, zukunftsorientierte Architektur; LLMs

Agentic Software Engineering

Ole ist Senior Consultant und Software Architekt bei INNOQ in der Schweiz. Mit seiner breiten Erfahrung in Software-Projekten verbindet er technische Expertise mit einem tiefen Verständnis für die Herausforderungen moderner Unternehmen. Sein Fokus liegt darauf, fachliche Anforderungen in nachhaltige, zukunftsorientierte Lösungen zu übersetzen. Als Allrounder fühlt sich Ole im gesamten Stack zu Hause und erweitert ständig sein Kompetenzspektrum. Neben seiner fundierten Backend- und Frontend-Erfahrung beschäftigt er sich intensiv mit Large Language Models (LLMs) und innovativen Einsatzmöglichkeiten von Foundation Models. Ole sieht in diesen Technologien großes Potenzial, um Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Wertschöpfungsmöglichkeiten für Kunden zu erschließen.

Roman Stranghöner

INNOQ

Konzeption und Umsetzung von digitalen Produkten

Agentic Software Engineering

Roman arbeitet als Senior Berater und Entwickler bei der INNOQ Deutschland. Sein Schwerpunkt liegt in der Konzeption und Umsetzung von digitalen Produkten in agilen, interdisziplinären Teams. Dazu arbeitet er gerne auf der Schnittstelle zwischen Produkt, Design und Technik und unterstützt Teams dabei, Produktvision, Geschäftsziele und Softwareentwicklung in Einklang mit den Bedürfnissen von Nutzern zu bringen.

Torben Keller

INNOQ

Agentic Software Engineering

Torben verfügt über mehrjährige Erfahrung in der Entwicklung, Wartung und im Betrieb von Anwendungen. Aktuell beschäftigt er sich vor allem mit dem Spring-Framework, Modulithen, dem Web-Framework Vue.js und Data Contracts.

Unsere Kund:innen sagen

Kein Sales-Pitch, sondern echte Learnings und praktische Erfahrungen, die uns bei der KI-Nutzung im Software Development Lifecycle wirklich weitergebracht haben.

Tobias Quelle CIO Brack Alltron AG