Analysen, Methodische Notizen und Beobachtungen aus unseren Mandaten und der laufenden Forschung an der Hochschule München.
Warum das die falsche Frage ist, wenn man Softwaregeschäftsmodelle bewerten will.
Sichtbare KI-Funktionen sind kein Beleg für Zukunftsfähigkeit. AI-ER trennt den Veränderungsdruck auf das Geschäftsmodell von der Fähigkeit, damit umzugehen - zwei Dimensionen, die nicht in einen Score gehören.
Warum Verantwortung zum eigentlichen Wert professioneller Softwareentwicklung wird.
Generative KI beseitigt den Engpass professioneller Softwareentwicklung nicht - sie verlagert ihn. Über Software Health, Cognitive Debt, Intent Debt und das künftige Wertversprechen von Softwareentwicklungsunternehmen.
Ein pragmatischer Weg zu agentischen Entwicklungsprozessen.
Vom Werkzeug zur Transformation: wie Unternehmen von AI-assisted über AI-integrated zu AI-driven Software Development gelangen - mit Harness, Governance und kontrolliert agentischen Workflows.
Über die Grenzen der Automatisierung und das Jevons-Paradoxon.
Generative KI macht Softwareentwickler:innen nicht überflüssig - sie verändert ihr Aufgaben- und Kompetenzprofil. Über essenzielle und akzidentielle Komplexität, Verantwortung für KI-generierten Code und das Jevons-Paradoxon als ökonomischen Erklärungsansatz.