Insights.
Notizen aus der Praxis.
Analysen, Methodische Notizen und Beobachtungen aus unseren Mandaten und der laufenden Forschung an der Hochschule München.
AI Exposure und AI Resilience
Eine zweidimensionale Bewertungslogik für Software und softwarebasierte Geschäftsmodelle
Wie AI-ER Veränderungsdruck, Anpassungsfähigkeit und die Qualität der Evidenz in einem nachvollziehbaren Unternehmensprofil zusammenführt.
SBOM-basierte Dependency-Analyse für Smart Devices im Kontext des CRA
Kurzfassung der methodischen und regulatorischen Einordnung
Wie aus einer SBOM ein kontinuierlicher, nachvollziehbarer und regulatorisch nutzbarer Prozess für Vulnerability-Management und CRA-Reporting wird.
Nutzt das Unternehmen schon KI?
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.
Wenn KI Software schreibt.
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.
AI-driven Software Development.
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.
Macht generative KI Softwareentwickler:innen überflüssig?
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.