Die nächste Generation von KI braucht weibliche Vorbilder: Mehr Frauen, mehr Perspektiven: bessere KI.
Für die Entwicklung von KI brauchen wir nicht nur technologische Exzellenz. Wir brauchen unterschiedliche Perspektiven, Erfahrungen und Denkweisen. Deshalb sollten wir viel stärker darüber sprechen, welches Potenzial bereits vorhanden ist.
Es gibt heute unzählige hochqualifizierte Frauen in Unternehmen, Wissenschaft, Technologie und Management. Frauen, die komplexe Herausforderungen lösen, Innovationen vorantreiben und Verantwortung übernehmen. Genau diese Kompetenzen werden auch im KI-Zeitalter gebraucht. Gleichzeitig können erfolgreiche Frauen in der Technologiebranche eine wichtige Rolle übernehmen: als Vorbilder für die nächste Generation. Denn Sichtbarkeit schafft Möglichkeiten.
Wenn junge Frauen sehen, dass andere Frauen Unternehmen gründen, KI-Projekte leiten, technologische Innovationen entwickeln oder Führungsverantwortung übernehmen, werden diese Wege greifbar und erreichbar.
Die Zukunft der KI sollte nicht von wenigen gestaltet werden.
Sie sollte von den besten Talenten gestaltet werden und zwar unabhängig von Geschlecht, Herkunft oder Hintergrund. Und dafür brauchen wir mehr Frauen, die ihre Expertise einbringen, Verantwortung übernehmen und die Entwicklung dieser Technologien aktiv mitgestalten.
KI wird von Menschen entwickelt. Und genau deshalb ist Vielfalt kein Nice-to-have. Sie ist ein Erfolgsfaktor.
Unterschiedliche Erfahrungen führen zu anderen Fragen.
Andere Fragen führen zu besseren Lösungen.
Und bessere Lösungen führen zu besserer Technologie.
Wenn die Systeme der Zukunft von einer zu homogenen Gruppe entwickelt werden, entstehen blinde Flecken. Deshalb braucht KI mehr Frauen. Die Zukunft der KI wird nicht von einer kleinen Gruppe von Technologieexperten gestaltet. Sie wird von Menschen gestaltet, die bereit sind zu lernen, Verantwortung zu übernehmen und neue Perspektiven einzubringen.
Wie können wir aus eurer Sicht mehr Frauen für KI und Technologie begeistern?
Du möchtest sehen, wie KI in der Qualitätssicherung konkret unterstützen kann? Unsere Demo zeigt praxisnah, wie aus strukturierten Anforderungen bessere Tests und klarere Prozesse entstehen.
Die meisten Diskussionen über KI drehen sich aktuell um Modelle, Agenten, Automatisierung und Produktivität.
Doch die eigentliche Frage lautet längst nicht mehr Was kann KI, sondern Darf sie das, und können wir es nachweisen?
Mit dem EU AI Act hat Europa erstmals einen verbindlichen Rechtsrahmen für Künstliche Intelligenz geschaffen. Damit wird KI von einem reinen Innovationsthema zunehmend zu einem Governance-, Risiko- und Compliance-Thema.
Was ist der AI Act?
Der AI Act ist die weltweit erste umfassende Regulierung für Künstliche Intelligenz.
Er verfolgt einen risikobasierten Ansatz:
Je höher das Risiko eines KI-Systems für Menschen, Sicherheit oder Grundrechte, desto umfangreicher werden die regulatorischen Anforderungen.
Dabei unterscheidet der AI Act grundsätzlich vier Risikoklassen:
1. Unzulässiges Risiko: bestimmte KI-Anwendungen werden vollständig verboten.
Beispiele:
Social Scoring
manipulative KI-Systeme
bestimmte Formen biometrischer Überwachung
2. Hochrisiko-KI: Hier gelten umfangreiche technische, organisatorische und dokumentarische Anforderungen.
Beispiele:
Recruiting
Personalentscheidungen
Kreditvergaben
kritische Infrastruktur
Gesundheitswesen
Bildungssysteme
öffentliche Verwaltung
Für diese Systeme sind unter anderem Risikomanagement, Daten-Governance, technische Dokumentation, Logging, Transparenz, Human Oversight und Cybersecurity verpflichtend.
3. Begrenztes Risiko
Hier stehen Transparenzpflichten im Mittelpunkt: Nutzer müssen beispielsweise erkennen können, dass sie mit einer KI interagieren.
Dazu gehören unter anderem:
Chatbots
bestimmte generative KI-Anwendungen.
4. Minimales Risiko
Viele heutige KI-Anwendungen fallen aktuell in diese Kategorie und unterliegen nur wenigen zusätzlichen regulatorischen Anforderungen.
Warum Agentensysteme den AI Act besonders relevant machen
Mit Agentic AI verändert sich die Diskussion grundlegend. Ein moderner KI-Agent beantwortet nicht nur Fragen.
Ein moderner KI-Agent:
plant Aufgaben
trifft Entscheidungen
ruft Systeme auf
verarbeitet Daten
nutzt externe Tools
führt Aktionen aus
arbeitet teilweise autonom
Genau dadurch entstehen neue regulatorische Anforderungen.
Die entscheidenden Fragen lauten dann:
Wer hat den Agenten beauftragt?
Welcher Agent hat gehandelt?
Welche Daten wurden verwendet?
Welche Systeme wurden angesprochen?
Warum wurde eine Entscheidung getroffen?
Kann das Verhalten später nachvollzogen werden?
Wer trägt die Verantwortung?
Viele Unternehmen können diese Fragen heute nicht eindeutig beantworten. Und genau dort beginnt das eigentliche Governance-Problem. Viele Organisationen betrachten Compliance noch immer als nachgelagerte Aufgabe.
Zuerst wird ein Agent gebaut. Danach wird versucht, Governance „irgendwie anzubauen“.
In der Praxis funktioniert das selten, weil Anforderungen wie:
Auditability
Logging
Traceability
Human Oversight
Identity Management
Berechtigungskonzepte
Risikomanagement
keine Zusatzfunktionen sind, sondern müssen sie Teil der Architektur sein.
Was der AI Act konkret fordert
Insbesondere für risikorelevante Systeme nennt der AI Act zentrale Anforderungen:
Transparenz. Systeme müssen nachvollziehbar dokumentiert sein. Nutzer müssen verstehen können, wie das System eingesetzt werden soll und welche Grenzen bestehen.
Logging & Record Keeping: Automatisch erzeugte Logs und Aufzeichnungen müssen verfügbar sein, damit Entscheidungen später nachvollzogen werden können.
Human Oversight: Menschen müssen die Möglichkeit haben, KI-Systeme zu überwachen, einzugreifen oder Entscheidungen zu überprüfen.
Daten- und Governance-Anforderungen: Die Qualität, Herkunft und Verwaltung der Daten muss dokumentiert und kontrollierbar sein.
Accuracy, Robustness & Cybersecurity: KI-Systeme müssen robust, sicher und gegen Manipulation geschützt sein.
Unsere Perspektive bei galaniprojects GmbH
Bei Galaniprojects entwickeln wir Agentensysteme auf Basis moderner Microsoft-Agentic-Frameworks.
Für uns beginnt ein produktiver KI-Agent nicht bei der Modellintegration: er beginnt bei Governance.
Deshalb integrieren wir bereits auf Architekturebene:
Auditability
Logging
Tracking
Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen
Rollen- und Berechtigungskonzepte
Human-in-the-Loop-Mechanismen
Monitoring und Governance
Transparente Dokumentation von Agentenaktionen
Denn die wichtigste Frage eines Auditors wird zukünftig nicht sein:
„Welches Modell wurde verwendet?“
Sondern:
„Können Sie jede relevante Entscheidung dieses Agenten nachvollziehen und erklären?“
Fazit
Der AI Act ist kein Innovationshemmnis.
Er ist der Übergang von experimenteller KI zu professionell betriebenen KI-Systemen.
Die Unternehmen, die heute Governance, Transparenz und Verantwortlichkeit in ihre Agentenarchitekturen integrieren, werden morgen nicht nur regulatorisch besser aufgestellt sein. Sie werden vor allem das schaffen, was für KI langfristig entscheidend ist:
Vertrauen
Und genau dieses Vertrauen wird zum wichtigsten Wettbewerbsvorteil im Zeitalter autonomer Agentensysteme.
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Du möchtest sehen, wie KI in der Qualitätssicherung konkret unterstützen kann? Unsere Demo zeigt praxisnah, wie aus strukturierten Anforderungen bessere Tests und klarere Prozesse entstehen.
Vor etwa 24 Monaten haben wir bei galaniprojects begonnen, KI intensiver in unsere tägliche Arbeit zu integrieren. Anfangs war unser Ziel klar und pragmatisch: Wir wollten unsere internen Prozesse in der Softwareentwicklung und im Testing effizienter machen.
Damals ging es nicht darum, neue Produkte zu bauen oder einem Trend zu folgen.
Wir wollten konkrete operative Probleme lösen:
steigende Komplexität in Entwicklungsprojekten,
hoher manueller Aufwand im Testing,
langsame Dokumentationsprozesse,
und immer mehr Druck auf Geschwindigkeit und Qualität.
Was daraus entstanden ist, hat unser Unternehmen nachhaltig verändert. Die Transformation begann in der Softwareentwicklung und im Testing
Unsere ersten KI-Lösungen entstanden direkt aus unserem eigenen Arbeitsalltag.
Wir entwickelten interne KI-Agenten zur Unterstützung unserer Teams — zunächst als Werkzeuge für:
automatisierte GUI-Tests,
Generierung von Testfällen,
Unterstützung bei DevOps- und CI/CD-Prozessen,
sowie automatisierte Dokumentation.
Die ersten Ergebnisse waren überraschend deutlich: Viele repetitive Aufgaben konnten beschleunigt oder vollständig automatisiert werden. Gleichzeitig konnten sich unsere Teams stärker auf Architektur, Qualität, Problemlösung und Kundenanforderungen konzentrieren.
Besonders im Bereich Testing und Softwareentwicklung hat KI unsere Arbeitsweise fundamental verändert: Nicht nur die Geschwindigkeit hat sich erhöht — auch die Art, wie wir Software entwickeln, testen und dokumentieren, verändert sich gerade grundlegend. Und durch die
KI verändert nicht nur Prozesse — sondern ganze Rollenbilder
Mit der Einführung von KI verändert sich auch die Rolle von Entwicklern, Test Engineers und Führungskräften.
Standardaufgaben werden zunehmend automatisiert. Dafür werden Fähigkeiten wie:
technisches Verständnis,
Architekturdenken,
Kommunikation,
Qualitätsbewusstsein,
und strategische Entscheidungsfähigkeit
immer wichtiger.
Wir erleben aktuell, dass KI nicht einfach „Arbeit ersetzt“. KI verschiebt den Fokus auf anspruchsvollere, kreativere und stärker verantwortungsorientierte Tätigkeiten.
Aus internen Lösungen wurden Produkte
Ein spannender Effekt entstand fast nebenbei: Die KI-Lösungen, die wir ursprünglich nur für uns selbst entwickelt hatten, erzeugten auch bei Kunden großes Interesse.
Denn viele Unternehmen stehen heute vor denselben Herausforderungen:
steigende Entwicklungskosten,
Fachkräftemangel,
hoher Testaufwand,
komplexe Systemlandschaften,
und wachsender Druck auf Geschwindigkeit und Qualität.
So wurden aus internen Tools schrittweise echte Produkte und Services.
Heute unterstützen wir Kunden unter anderem mit:
KI-Agenten für automatisiertes Testing,
KI-gestützten DevOps- und CI/CD-Prozessen,
sowie automatisierter technischer Dokumentation.
Der entscheidende Unterschied dabei: Unsere Lösungen entstanden nicht theoretisch „auf dem Papier“, sondern aus realer operativer Erfahrung im eigenen Unternehmen.
Die nächste Transformation beginnt jetzt im Management
Nach Softwareentwicklung und Testing erleben wir aktuell die nächste große Veränderung innerhalb unseres Unternehmens: KI beginnt nun auch die Arbeitsweise unserer Management- und Delivery-Teams grundlegend zu verändern — insbesondere im Bereich Product Owner, Scrum Master und Projektleitung.
Informationsverarbeitung, Priorisierung, Wissensmanagement, Projektsteuerung und Entscheidungsprozesse werden sich in den kommenden Jahren massiv weiterentwickeln.
Damit stehen Unternehmen vor einer neuen Herausforderung: Es reicht nicht mehr aus, nur neue Technologien einzuführen. Organisationen müssen beginnen, Prozesse, Zusammenarbeit und Führungsrollen neu zu denken.
Gerade agile Rollen werden sich stark verändern, weg von administrativer Koordination, hin zu stärker strategischer, kommunikativer und entscheidungsorientierter Arbeit.
Unser Fazit nach 24 Monaten KI-Transformation
KI ist für uns kein Zukunftsthema mehr. Sie ist bereits Teil unseres operativen Alltags geworden.
Im Jahr 2026 erleben wir einen massiven Qualitätssprung bei KI-Systemen und den daraus generierten Ergebnissen. Diese Entwicklung beschleunigt unsere Transformation zusätzlich und eröffnet neue Möglichkeiten zur weiteren Optimierung unserer Prozesse, Produkte und Arbeitsweisen.
Und die wichtigste Erkenntnis aus den vergangenen Monaten lautet: Die größten Potenziale entstehen nicht durch einzelne Tools — sondern dann, wenn Unternehmen beginnen, ihre Arbeitsweise grundlegend neu zu denken.
Die Transformation hat gerade erst begonnen.
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Du möchtest sehen, wie KI in der Qualitätssicherung konkret unterstützen kann? Unsere Demo zeigt praxisnah, wie aus strukturierten Anforderungen bessere Tests und klarere Prozesse entstehen.
Softwareentwicklung verändert sich gerade grundlegend. Künstliche Intelligenz unterstützt Teams heute bereits beim Schreiben von Code, beim Erzeugen von Tests, bei der Analyse von Anforderungen und bei der Qualitätssicherung. Viele Diskussionen drehen sich deshalb um die Frage, wie schnell KI Software entwickeln kann.
Aus unserer Sicht greift diese Frage jedoch zu kurz.
Die eigentliche Herausforderung liegt nicht darin, Tickets schneller zu schreiben oder Code schneller zu erzeugen. Die zentrale Frage lautet vielmehr: Wie schaffen wir genügend Klarheit, Kontext und Qualität, damit Menschen und KI sinnvoll zusammenarbeiten können?
Denn KI-Systeme sind nur so gut wie die Informationen, mit denen sie arbeiten. Unklare Anforderungen, widersprüchliche Akzeptanzkriterien oder fehlender fachlicher Kontext führen nicht automatisch zu besseren Ergebnissen, nur weil KI eingesetzt wird. Im Gegenteil: Schlechte Prozesse werden durch KI nicht gelöst, sondern häufig nur schneller und größer skaliert.
Oder anders gesagt:
KI ersetzt keine schlechten Prozesse. KI skaliert sie.
Warum Anforderungen im KI-Zeitalter eine neue Bedeutung bekommen
Klassische User Stories wurden ursprünglich entwickelt, um Anforderungen zwischen Business, Product Ownern und Entwicklungsteams besser kommunizierbar zu machen. Sie sollten helfen, fachliche Bedürfnisse verständlich zu formulieren, Prioritäten sichtbar zu machen und eine gemeinsame Gesprächsgrundlage zu schaffen.
Im klassischen agilen Verständnis waren User Stories also vor allem ein Kommunikationswerkzeug zwischen Menschen.
Doch genau das verändert sich gerade.
Heute werden Anforderungen nicht mehr ausschließlich von Menschen gelesen und interpretiert. Zunehmend arbeiten auch technische Systeme mit diesen Informationen.
Dazu gehören unter anderem:
KI-Agenten
Testautomationen
QA-Prozesse
Analyse- und Validierungsmodelle
Dokumentationssysteme
CI/CD-nahe Prüfmechanismen
Damit verändern sich die Anforderungen an Anforderungen selbst.
Eine User Story muss künftig nicht nur für Menschen verständlich sein. Sie muss auch ausreichend strukturiert, eindeutig und kontextreich sein, damit KI-Systeme sie sinnvoll verarbeiten können.
Von menschenlesbaren zu KI-lesbaren Anforderungen
In vielen Organisationen sind Anforderungen heute noch stark textbasiert, uneinheitlich formuliert und abhängig vom Erfahrungswissen einzelner Personen. Das funktioniert oft so lange, wie erfahrene Teams eng zusammenarbeiten und fehlende Informationen im Gespräch ergänzen können.
Sobald jedoch KI-Agenten, automatisierte Qualitätssicherung oder modellgestützte Analyseprozesse eingebunden werden, reichen implizites Wissen und unstrukturierte Formulierungen nicht mehr aus.
KI benötigt Klarheit.
Das bedeutet nicht, dass jede Anforderung überformalisiert werden muss. Aber es bedeutet, dass zentrale Informationen erkennbar, konsistent und maschinenverarbeitbar beschrieben sein sollten.
Dazu gehören zum Beispiel:
das eigentliche fachliche Ziel
der betroffene Nutzer oder Prozess
der erwartete Nutzen
klare Akzeptanzkriterien
relevante Abhängigkeiten
fachliche Regeln und Randbedingungen
Daten- und Systembezüge
nachvollziehbare Qualitätsanforderungen
Je besser diese Informationen strukturiert sind, desto besser können Menschen, KI-Agenten und automatisierte QA-Prozesse darauf aufbauen.
Geschwindigkeit ist nicht das eigentliche Problem
Viele Unternehmen betrachten KI zunächst als Mittel zur Beschleunigung. Anforderungen sollen schneller geschrieben, Tickets schneller erzeugt und Tests schneller abgeleitet werden.
Das ist nachvollziehbar, aber nur ein Teil des Potenzials.
Denn Geschwindigkeit allein erzeugt noch keine Qualität.
Wenn unklare Anforderungen schneller in Tickets umgewandelt werden, entstehen nicht automatisch bessere Softwareprodukte. Wenn Akzeptanzkriterien automatisch generiert werden, aber der fachliche Kontext fehlt, entstehen möglicherweise Tests, die formal korrekt wirken, aber am eigentlichen Ziel vorbeigehen.
Der entscheidende Mehrwert entsteht deshalb nicht durch reine Automatisierung, sondern durch die Kombination aus:
fachlicher Struktur
Kontextverständnis
Qualitätsprüfung
Nachvollziehbarkeit
kontinuierlicher Validierung
Genau hier liegt aus unserer Sicht ein zentraler Hebel für moderne Softwarequalität.
Der User Story Agent als Teil der SQF KI Plattform
Als Teil unserer SQF KI Plattform entwickeln wir spezialisierte KI-Agenten für intelligente Software-Qualitätssicherung und strukturierte Anforderungsprozesse.
Ein zentraler Bestandteil ist dabei unser User Story Agent.
Der User Story Agent unterstützt Teams dabei, Anforderungen nicht nur schneller, sondern vor allem konsistenter, klarer und qualitätsorientierter aufzubereiten. Ziel ist es, eine bessere Grundlage für Entwicklung, Testing und QA zu schaffen.
Der Agent unterstützt unter anderem dabei:
Anforderungen konsistenter zu formulieren
strukturierte User Stories zu erzeugen
Akzeptanzkriterien intelligent abzuleiten
fachliche Lücken sichtbar zu machen
Prozessabhängigkeiten zu erkennen
Widersprüche und Unklarheiten zu identifizieren
die Grundlage für Testfälle und QA-Prozesse zu verbessern
Dabei geht es nicht darum, den Menschen aus dem Anforderungsprozess zu entfernen. Im Gegenteil: KI soll Teams dabei unterstützen, bessere Entscheidungen zu treffen, blinde Flecken früher zu erkennen und Anforderungen systematischer zu verbessern.
Gute Anforderungen sind die Grundlage für gute Tests
Ein besonders wichtiger Aspekt ist die Verbindung zwischen Requirements Engineering und Qualitätssicherung.
In vielen Projekten werden Anforderungen, Testfälle und Qualitätskriterien noch zu stark getrennt betrachtet. Anforderungen entstehen im Product- oder Fachbereich, Tests später im QA- oder Entwicklungsteam. Dadurch gehen Informationen verloren, Interpretationen unterscheiden sich und Qualitätsprobleme werden oft erst spät sichtbar.
KI-lesbare Anforderungen können hier eine Brücke schlagen.
Wenn User Stories klar strukturiert sind und Akzeptanzkriterien sauber beschrieben werden, lassen sich daraus deutlich besser ableiten:
fachliche Testfälle
Grenzfälle
Negativszenarien
Testdatenbedarfe
Automatisierungspotenziale
Risiken und Abhängigkeiten
Validierungsregeln
Damit wird die User Story nicht nur ein Planungselement, sondern ein zentraler Ausgangspunkt für Qualitätssicherung.
Kontext wird zum entscheidenden Qualitätsfaktor
Die Zukunft erfolgreicher Softwareentwicklung wird nicht allein davon abhängen, wie schnell KI Code erzeugen kann.
Viel wichtiger wird sein, wie gut Unternehmen in der Lage sind, Kontext, Fachlichkeit, Qualität und Nachvollziehbarkeit systematisch zu strukturieren.
Denn KI kann nur dann sinnvoll unterstützen, wenn sie versteht, worauf es fachlich ankommt. Dazu braucht sie nicht nur einzelne Tickets, sondern Zusammenhänge:
Welche Geschäftsprozesse sind betroffen?
Welche Systeme sind beteiligt?
Welche Regeln gelten?
Welche Abhängigkeiten bestehen?
Welche Qualitätsziele sind relevant?
Welche Risiken müssen geprüft werden?
Welche Entscheidungen wurden bereits getroffen?
Ohne diesen Kontext bleibt KI-Unterstützung oberflächlich. Mit gut strukturiertem Kontext kann sie jedoch zu einem echten Qualitätshebel werden.
Werden klassische User Stories wichtiger oder verschwinden sie?
Eine spannende Frage ist, ob klassische User Stories im KI-Zeitalter wichtiger werden oder ob sie langfristig durch dynamische, KI-gesteuerte Anforderungsmodelle ersetzt werden.
Unsere Einschätzung: Kurz- und mittelfristig werden User Stories eher wichtiger als unwichtiger.
Allerdings verändert sich ihre Rolle.
Sie sind nicht mehr nur ein einfaches Format nach dem Muster „Als Nutzer möchte ich …, damit …“. Sie werden zunehmend zu einem strukturierten Informationsobjekt, das fachliche Ziele, Akzeptanzkriterien, Qualitätsregeln, Prozessbezüge und Testgrundlagen miteinander verbindet.
Langfristig ist gut vorstellbar, dass sich Anforderungen stärker in Richtung dynamischer Modelle entwickeln. Diese könnten sich aus Prozessinformationen, Stakeholder-Feedback, Systemdaten, Architekturkontext und Qualitätsmetriken zusammensetzen.
Aber auch dann bleibt der Kern gleich: Gute Software braucht gute Anforderungen. Nur die Form dieser Anforderungen wird sich weiterentwickeln.
Fazit: KI macht Requirements Engineering nicht überflüssig – sondern wichtiger
KI wird Softwareentwicklung verändern. Sie wird viele Tätigkeiten beschleunigen, automatisieren und neu organisieren. Doch gerade deshalb steigt die Bedeutung guter Anforderungen.
Denn wenn KI-Agenten, Testautomationen und QA-Prozesse auf Anforderungen aufbauen, müssen diese Anforderungen klar, strukturiert und nachvollziehbar sein.
Die entscheidende Frage lautet daher nicht nur:
Wie nutzen wir KI, um schneller zu werden?
Sondern vielmehr:
Wie schaffen wir die fachliche und strukturelle Qualität, damit KI überhaupt sinnvoll arbeiten kann?
Für uns ist klar: Gute, strukturierte und KI-lesbare Anforderungen werden zu einem zentralen Erfolgsfaktor moderner Softwareentwicklung.
Denn am Ende gilt:
Je besser der Kontext, desto besser die KI-Unterstützung. Je klarer die Anforderungen, desto besser die Qualität. Und je strukturierter der Prozess, desto größer der Nutzen von KI.
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Neugierig geworden? Entdecke in unserer Demo, wie wir unsere KI-Software-Qualitätssicherung auf das nächste Level heben – effizienter, intelligenter und flexibler.
Generative KI verändert aktuell die Art, wie Software entsteht: Code, Tests, Dokumentationen und ganze Prozesse werden zunehmend automatisiert. Die Geschwindigkeit ist beeindruckend.
Doch genau darin liegt auch ein reales Risiko, dass Menschen verlieren schrittweise das tiefe Verständnis für Systeme, Entscheidungen und Zusammenhänge.
Besonders kritisch wird das in Bereichen wie:
ERP
Manufacturing
QA
Architektur
kritischen Business-Prozessen
komplexen Unternehmenssystemen
Denn dort reicht „funktioniert irgendwie“ nicht aus.
Ich glaube nicht, dass KI Menschen „dumm“ macht. Aber KI verändert fundamental, welche Kompetenzen und Fähigkeiten künftig entscheidend werden.
Früher war für einen Software Entwickler wichtig:
Syntax kennen
viel auswendig wissen
manuell implementieren
Mit der Ki wird zunehmend wichtiger:
Systeme verstehen
Ergebnisse bewerten
Risiken erkennen
Qualität absichern
Kontext interpretieren
gute Fragen stellen
Die eigentliche Gefahr ist deshalb nicht, dass die KI den Code schreibt, sondern dass niemand die Entscheidungen dahinter versteht.
Das betrifft nicht nur Entwickler, sondern genauso:
Fachbereiche
QA
Architektur
Product Owner -Produktmanagement
Management
Der Begriff „Cognitive Surrender“ beschreibt dieses Risiko sehr gut:Geschwindigkeit ohne Verständnis wird gefährlich. Menschen akzeptieren AI-Ergebnisse immer häufiger, ohne sie wirklich zu hinterfragen.
Gerade in komplexen Unternehmenssystemen kann das langfristig zu:
technischer Schuld
Kontrollverlust
schlechter Architektur
fehlerhaften Entscheidungen
und steigenden Risiken führen.
Was wirklich hilft ist:
aktive Einbindung
Kompetenzaufbau
Transparenz
nachvollziehbare Prozesse
Wichtig ist: Die KI unterstützt bei repetitiven und komplexen Aufgaben, und nicht die KI macht jetzt alles.
Wir sollen alle das Verständnis unserer Mitarbeiter aktiv einfordern
Zum Beispiel durch:
verpflichtende Reviews
dokumentierte Entscheidungslogiken
erklärbare Prozesse
nachvollziehbare Testfälle
Architekturbegründungen
Die Verantwortung bleibt weiterhin beim Menschen. Menschen müssen:
validieren
priorisieren
freigeben
interpretieren
Gerade im ERP- und Enterprise-Umfeld ist das entscheidend..
Viele Unternehmen leben heute von implizitem Wissen. KI sollte dieses Wissen:
strukturieren
dokumentieren
skalierbar machen
aber nicht ersetzen.
Die wertvollsten Menschen werden künftig nicht diejenigen sein, die am schnellsten tippen.
Sondern diejenigen, die:
Systeme wirklich verstehen
Risiken erkennen
Business-Kontext interpretieren
KI intelligent steuern können
Und genau darin liegt aus meiner Sicht die Zukunft sinnvoller Enterprise-AI: Geschwindigkeit, Kontrolle und Verständnis zusammenzubringen.
Genau deshalb achten wir aktuell auch bei unseren SQF KI-Agenten für Software-Qualitätssicherung sehr stark darauf, dass AI nicht nur Geschwindigkeit erzeugt, sondern nachvollziehbare Prozesse, strukturierte Akzeptanzkriterien und kontrollierbare Testlogiken unterstützt.
Denn gerade im Enterprise- und ERP-Umfeld wird langfristig nicht die schnellste KI gewinnen, sondern die vertrauenswürdigste.
Wie seht ihr das? Beschleunigt KI aktuell vor allem die Produktivität, oder riskieren wir langfristig einen Verlust von Verständnis und Systemkompetenz?
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Du möchtest sehen, wie KI in der Qualitätssicherung konkret unterstützen kann? Unsere Demo zeigt praxisnah, wie aus strukturierten Anforderungen bessere Tests und klarere Prozesse entstehen.
KI verändert DevOps grundlegend — nicht nur durch Automatisierung, sondern durch kontinuierliche Optimierung von Qualität, Geschwindigkeit und Nachvollziehbarkeit.
Ein KI-gestützter DevOps-Prozess ermöglicht:
automatisierte Fehlererkennung in Echtzeit
Ursachenanalysen innerhalb von Sekunden
intelligente Korrekturvorschläge
kontinuierliche Überwachung von Infrastruktur und Deployments
adaptive Optimierung von Pipelines.
Der eigentliche Mehrwert entsteht jedoch nicht allein durch die KI selbst.
Wichitg sind:
klare Rules
definierte Skills und Agentenfähigkeiten
robuste Guardrails
nachvollziehbare Entscheidungslogiken
und Human-in-the-Loop-Kontrolle.
Die Zukunft von DevOps mit KI liegt deshalb nicht in „vollständig autonomer KI“, sondern in intelligent orchestrierten Systemen, in denen Menschen und KI zusammenarbeiten.
Die KI übernimmt:
repetitive Analysen,
Monitoring,
Incident Detection,
Pattern Recognition,
und Teile der Fehlerbehebung.
Der Mensch ist verantwortlich für:
Architekturentscheidungen
Priorisierung
Sicherheitsfreigaben
Governance
und strategische Kontrolle.
Unser wichtigste Erkenntnis:
KI ersetzt DevOps-Teams nicht.
Sie verändert ihre Rolle — von operativer Fehlerbehebung hin zu Steuerung, Governance und intelligenter Systemorchestrierung.
Wir haben genau so eine intelligente und kontrollierte KI-Lösung für moderne DevOps- und Agenten-Infrastrukturen entwickelt.
Wenn Sie Ihre Prozesse skalieren, automatisieren und gleichzeitig sicher und nachvollziehbar gestalten möchten, sprechen Sie uns gerne an.
Unser Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5 setzt neue Maßstäbe im Bereich automatisierter Software-Qualitätssicherung mit KI Agenten – Ein Teil unserer SQF Lösung.
Mit der neuen Version ist unser Agent jetzt noch präziser und leistungsfähiger: Er analysiert automatisch die gesamte Infor LN Dokumentation sowie die Applikationslogik durch intelligentes Crawling — und generiert daraus vollständig automatisierte Testfälle.
Was bisher Monate manueller Arbeit bedeutete, kann nun innerhalb weniger Tage umgesetzt werden.
Die Vorteile:
Automatische Erstellung von Testfällen
Höhere Testabdeckung
Schnellere Qualitätssicherung
Massive Zeit- und Kostenersparnis
Reduzierung manueller Fehlerquellen
Gerade bei komplexen ERP-Landschaften wie Infor LN ist die Erstellung und Pflege von Testfällen traditionell extrem aufwendig. Unser AI-basierter Crawler Agent transformiert diesen Prozess grundlegend.
Die Zukunft von ERP-Testing ist automatisiert, intelligent und skalierbar. Selbstverständlich ist der Agent auch für andere Software Systeme einsetzbar.
Am 20. Und 21. April fand im Düsseldorf die InforLN (@Infor) User Group Tagung statt, bei der ich galaniprojects GmbH repräsentieren durfte. Mein Talk über das KI Software Quality Framework von galaniprojects hatte eine super Resonanz und wir haben eine Menge neue Interessenten gefunden. Ich möchte mich den Organisatoren von Infor und unserem Partner TCI – Transformation Consulting International für den tollen Event bedanken. Es war wirklich wunderbar!
Was passiert, wenn Künstliche Intelligenz nicht nur reagiert, sondern strukturiert denkt? Wenn Aufgaben nicht einzeln abgearbeitet werden, sondern als Teil eines größeren Zusammenhangs?
Die Website sqf-agents.ai öffnet einen Ausblick auf agentenbasierte KI-Systeme, in denen spezialisierte Einheiten gemeinsam an komplexen Herausforderungen arbeiten. Nicht als isolierte Modelle, sondern als koordiniertes System mit klaren Rollen, Zielorientierung und Feedback-Schleifen.
Dabei geht es weniger um Features als um einen Perspektivwechsel: KI nicht als Tool, sondern als dynamisches Zusammenspiel intelligenter Agenten, das sich flexibel an Anforderungen anpasst und neue Formen der Zusammenarbeit ermöglicht.
Screenshot sqf-agents.ai
Die Website versteht sich als Einladung zum Gespräch. Wer tiefer eintauchen möchte, konkrete Anwendungsfälle sehen oder verstehen will, wie SQF-Agents in der Praxis eingesetzt werden können, ist eingeladen, eine persönliche Demo anzufordern.
Das Internet war immer eine Beziehungsgeschichte zwischen Menschen und Information. In den letzten 30 Jahren hat sich diese Beziehung dreimal spürbar verändert.
PC-Web: „Ich suche, klicke, lese.“
Stell dir das frühe Web wie ein digitales Telefonbuch vor. Webseiten waren statisch, Infos kamen von wenigen zentralen Anbietern. Du hast etwas gesucht, auf Links geklickt und Texte gelesen.
Beispiel: „Öffnungszeiten Bürgeramt“ googeln, drei Seiten öffnen, Telefonnummer raussuchen, selbst anrufen.
Zusammengefasst
Gut daran: klar und übersichtlich
Weniger gut: langsam – du musstest vieles selbst zusammensuchen
Wie wurde Erfolg gemessen? Wie oft Leute klickten (Klickrate) und was ein Klick kostete.
Mobile Web: „Ich scrolle, mir wird geliefert.“
Mit Social Media, Kurzvideos und Bewertungen ist die Menge an Inhalten explodiert. Nicht mehr du suchst – Algorithmen empfehlen dir, was „passen könnte“.
Beispiel: Du öffnest eine App, sie zeigt dir Clips, Produkte und Beiträge – alles kuratiert für dich. Nützlich, aber nicht zwingend zielführend.
Zusammengefasst
Gut daran: bequem und du entdeckst viel
Weniger gut: du verbringst schnell viel Zeit mit Scrollen, ohne konkretes Ergebnis
Wie wurde Erfolg gemessen? Wie lange du dranbleibst (Watchtime, Verweildauer)
Agentic Web: „Ich sage, was ich will – ein Agent erledigt es.“
Jetzt kommt die dritte Phase. KI-Agenten werden zu aktiven Helfern. Statt nur Texte zu zeigen, erledigen sie Aufgaben: Sie holen Infos, kombinieren sie und führen Schritte aus – mit deiner Zustimmung.
Beispiel: „Erneuere meinen Reisepass.“ Der Agent findet das richtige Amt, füllt Formulare vor, schlägt Termine vor, erinnert an Fotos – und dokumentiert, was er getan hat.
Zusammengefasst
Gut daran: du beschreibst das Ziel und der Agent übernimmt den Weg
Wichtig: du behältst die Kontrolle – der Agent erklärt seinen Plan und fragt nach Freigaben
Was heißt das für dich konkret?
Weniger Tab-Chaos, mehr Ergebnisse Statt fünf Artikeln und drei Vergleichsseiten bekommst du einen fertigen Vorschlag – mit Begründung und Belegen.
Mehr „Bitte prüfen & bestätigen“ Gute Agenten sind transparent: „Ich würde Schritt A, dann B machen. Einverstanden?“ Du siehst die Schritte und kannst jederzeit stoppen.
Bessere Zeitnutzung Erfolg misst sich nicht mehr an Klicks, sondern daran, ob deine Aufgabe erledigt wurde, wie schnell und wie zuverlässig.
Und für Unternehmen?
Für Unternehmen bedeutet der Wandel hin zum Agentic Web vor allem eines, weg vom bloßen Informieren, hin zur tatsächlichen Erledigung. Statt Nutzer:innen mit Inhalten allein zu lassen, sollten Angebote konkrete Hilfe liefern – etwa Termine direkt buchen, Widerrufe vorbereiten oder Rückgaben anstoßen.
Damit das verlässlich funktioniert, brauchen Agenten klare Spielregeln, Budget- und Datenzugriffsgrenzen, transparente Protokolle und nachvollziehbare Schritte, sodass jederzeit ersichtlich ist, was passiert ist.
Der beste Einstieg ist pragmatisch, mit einem kleinen, nützlichen Use-Case beginnen – zum Beispiel „Rechnung herunterladen“ oder „Retoure anmelden“ – diesen sauber umsetzen, messen, verbessern und erst dann weitere Aufgaben hinzufügen. So entsteht Schritt für Schritt ein Service, der nicht nur informiert, sondern messbar Arbeit abnimmt.
Wie du heute schon profitierst
Um heute schon vom Agentic Web zu profitieren, formuliere deine Ziele so konkret wie möglich. Statt „Ich brauche einen Termin“ sagst du zum Beispiel: „Buche mir am Freitag zwischen 9 und 12 Uhr einen Termin im Bezirksamt X.“ Je genauer dein Wunsch, desto gezielter kann der Agent handeln und desto weniger Nachfragen entstehen.
Setze außerdem klare Grenzen. Lege ein Budget fest und bestimme, worüber der Agent dich vorab informieren soll: „Gib maximal 30 € aus und frag vor jeder Zahlung nach.“ So behältst du die Kontrolle und verhinderst Überraschungen.
Prüfe das Ergebnis und lass dir kurz erklären, warum der Agent diesen Weg gewählt hat. Eine transparente Begründung („Schritt A, dann B – weil…“) zeigt dir, dass sinnvoll geplant wurde und hilft dir, Vertrauen in die Arbeitsweise des Agents aufzubauen.
Gib am Ende Feedback – freundlich, aber konkret. Hinweise wie „Das war zu langsam“, „zu teuer“ oder „die Erklärung war unklar“ sind wertvoll. Der Agent (und das dahinterliegende System) kann daraus lernen, damit die nächste Aufgabe schneller, günstiger und verständlicher erledigt wird.
Melde dich bei uns um mehr zu erfahren
Neugierig geworden? Entdecke was wir mit KI-Agenten vorhaben und wie wir unsere KI-Software-Qualitätssicherung verbessern – effizienter, intelligenter und flexibler werden.
