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Rückblick: iSYS veranstaltet Event „KI als Gamechanger“
Über 50 Teilnehmende fanden sich in den Räumen der Hochschule München ein, um an unserer Veranstaltung “KI als Gamechanger“ teilzunehmen. Im Rahmen des Events diskutierten wir zusammen mit ausgewählten Partnerunternehmen über die Fortschritte in der Softwareentwicklung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.
Neben iSYS trat auch IAMLIS (Institut für maschinelles Lernen und intelligente Systeme) der Hochschule München als Veranstalter auf. IAMLIS bündelt im Rahmen der Digitalisierungsstrategie der Hochschule München Kompetenzen des maschinellen Lernens und intelligenter Systeme und ermöglicht somit die interdisziplinäre Forschung an neuartigen Anwendungen und Verfahren.
Ablauf der Veranstaltung:
Zunächst begrüßte Prof. Dr. Peter Mandl (Mitglied und stellvertretender wissenschaftlicher Leiter von IAMLIS) das Publikum und sprach über den aktuellen Stand der Forschung im Bereich ‚KI und Softwareentwicklung‘. Er sprach über die rasanten Fortschritte, die der Einsatz von KI bei der Entwicklung von Code möglich macht, warnte jedoch auch davor, „blind“ auf die noch relativ jungen technologischen Möglichkeiten zu vertrauen. So sei KI aktuell noch nicht in der Lage, erfahrene Entwickler:innen vollständig zu ersetzen.
Im Anschluss stellte Prof. Dr. Mandl das Rahmenprogramm mit Networking und Buffet vor und gab den Startschuss für den ersten von insgesamt vier Fachvorträge.
Vortrag 1: Dosenöffner für die KI? Szenarien für Softwareentwickler (Ulrich Mayring | iSYS Software GmbH)
In seiner Präsentation „Dosenöffner für die KI? Szenarien für Softwareentwickler“ gab Ulrich Mayring einen praxisorientierten Rückblick auf zentrale KI-Trends im Softwareumfeld. Er eröffnete mit einer pragmatischen Definition von Künstlicher Intelligenz als Systeme, die durch maschinelles Lernen auf großen Datenmengen trainiert wurden – stets verbunden mit einer gewissen Black-Box-Logik. Im ersten Szenario beschrieb er, wie KI zunehmend zur Standardkomponente wird, was vor allem in der Softwarearchitektur zu mehr Komplexität und wachsender Nachfrage nach qualifizierten Entwicklern führte. Das zweite Szenario zeigte, wie KI – etwa in Form von Copiloten – unterstützend beim Coding eingesetzt wird, jedoch klare Grenzen hat, insbesondere bei komplexem Kontext und tiefem Verständnis. Im dritten Szenario stellte er dar, wie Unternehmen damit beginnen, KI als strategischen Wettbewerbsvorteil zu begreifen, beispielsweise durch Inhouse-Lösungen, die Datenschutz, Kontextsensitivität und rechtliche Sicherheit besser abbilden. Insgesamt kam er zum Fazit, dass die wahre Herausforderung nicht in der Disruption liegt, sondern in der klugen Integration und Nutzung durch menschliche „Superhelden“ – also erfahrene Entwickler mit KI-Kompetenz.
Vortrag 2: KI in der Produktentwicklung – wie Künstliche Intelligenz die Arbeit von Product Ownern verändert (Lutz Malburg | Novatec Consulting GmbH)
In seiner Präsentation „KI in der Produktentwicklung – wie Künstliche Intelligenz die Arbeit von Product Ownern verändert“ zeigte Lutz Malburg auf, wie sich die Rolle von Product Ownern durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz spürbar verändert hat. Er beschrieb, wie strategische Entscheidungen zunehmend datenbasiert getroffen werden und KI-gestützte Tools wie Jira AI oder Azure DevOps Copilot alltägliche Arbeitsprozesse unterstützen. Aufgaben wie Backlog-Pflege, Risikoanalysen oder Testszenarien können automatisiert werden, wodurch sich die Qualität und Geschwindigkeit in der Produktentwicklung erhöht. Gleichzeitig wies Malburg auf zentrale Risiken hin: etwa das Übervertrauen in KI-Ergebnisse, das Vernachlässigen von Domainwissen oder rechtliche Fallstricke beim Umgang mit sensiblen Daten. Er betonte, dass erfolgreiche Nutzung eine klare KI-Strategie, rechtliche Absicherung sowie kontinuierliche Weiterbildung und Prompt-Kompetenz erfordere. Sein Fazit lautete: KI ersetze keine Product Owner, sondern ermögliche neue, effizientere Arbeitsweisen – wer KI jedoch ignoriere, vergebe künftig wertvolle Wettbewerbsvorteile.
Vortrag 3: RAG in Azure: Architektur, Chancen und Herausforderungen (Patrick Thiel | doubleSlash Net-Business GmbH)
In der Präsentation „RAG in Azure: Architektur, Chancen und Herausforderungen“ beleuchtete Patrick Thiel das Konzept der Retrieval-Augmented Generation (RAG) als Antwort auf die zentrale Frage: „Warum sollte eine KI raten, wenn sie nachlesen kann?“ Er erklärte, wie sich durch die Kombination von Information Retrieval und Textgenerierung präzisere und kontextbezogene Antworten erzeugen lassen, ohne große Kontextmengen manuell mitzuführen. Als größte Herausforderung stellt sich dabei die Relevanz und Auswahl der Daten heraus: Irrelevante Informationen führen messbar zu schlechteren Ergebnissen, während sauber strukturierte „Chunks“ die Antwortqualität deutlich verbessern. Thiel zeigte die typische Azure-Architektur eines RAG-Systems und erläuterte Vorteile wie Aktualisierbarkeit, Nachvollziehbarkeit und geringeren Tokenverbrauch – aber auch den hohen Aufwand für Infrastruktur, Datenschutz und Datenqualität. Er stellte verschiedene Anwendungsfälle vor, darunter Kundensupport, Onboarding und technische Assistenz, sowie übergreifende Einsatzbereiche in Forschung, Marketing und Management. Abschließend plädierte er für den gezielten Einsatz von RAG-Systemen als Game Changer, insbesondere in wissensintensiven und datensensiblen Umgebungen.
Vortrag 4: KI gegen Hate Speech: Wie Hassrede mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz bekämpft wird (Jan Vellmer | Hochschule München / IAMLIS)
In seiner Präsentation „KI gegen Hate Speech: Wie Hassrede mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz bekämpft wird“ stellte Jan Vellmer die KI-basierte Moderationslösung DToxify vor. Er zeigte, wie toxische Inhalte auf Plattformen automatisiert erkannt werden können – nicht nur anhand einzelner Aussagen, sondern auch im Kontext eskalierender Online-Diskussionen. Das System kombiniert klassische Textklassifikation mit regelbasierten Filtern und bezieht aktuelle Nachrichtenereignisse ein, um kulturell und situativ sensible Bewertungen zu ermöglichen. Vellmer betonte, dass Unternehmen im B2B-Bereich besonders klare Anforderungen an Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Datenschutz stellen, was bei der technischen Umsetzung mitgedacht werden müsse. Neben technischen Herausforderungen wurde auch die ethische Verantwortung thematisiert: von Bias-Vermeidung über rechtliche Absicherung bis hin zur Frage, wie man mit KI einen inklusiveren digitalen Raum schaffen könne. Ziel von DToxify ist es, das Internet von morgen in eine Community zu verwandeln, die allen Menschen respektvolle Teilhabe ermöglicht – unterstützt durch verantwortungsvoll eingesetzte KI.
Podiumsdiskussion: „Mensch vs. Maschine: wer entwickelt in Zukunft unsere Software?“
Zum Abschluss des Fachtags moderierte Dr. Martin Häusl (Geschäftsführer IAMLIS) eine Podiumsdiskussion mit sämtlichen Vortragenden. Im Zentrum standen zentrale Fragen zur Rolle von KI in der Softwareentwicklung – ergänzt durch Fragen aus dem Publikum.
Zum Einstieg wurde der aktuelle Stand der KI-Nutzung diskutiert. Alle Teilnehmenden waren sich einig, dass KI-Tools wie Copilots oder RAG-Modelle bereits im Einsatz sind, jedoch selten vollständig integriert – oft fehlten noch Prozesse und klare Zuständigkeiten. Im nächsten Block stand die Frage im Raum, ob KI den Menschen ersetzt. Die Antwort lautete klar: nein. KI automatisiere zwar Routinetätigkeiten, der Mensch bleibe aber für Kontext, Verantwortung und kritisches Denken unverzichtbar. Auch das Thema Wartbarkeit von KI-Code wurde angesprochen. Die Runde betonte, dass klassische Prinzipien wie Dokumentation, Testbarkeit und saubere Architektur auch für KI-generierten Code gelten müssten – Wartbarkeit sei kein Selbstläufer. Zum Abschluss ging es um Kostenmodelle: KI könne Effizienz bringen, verursache aber auch neue Aufwände – etwa für Infrastruktur, Qualitätssicherung und Governance. Einfache Gleichungen wie „KI spart Zeit = spart Geld“ griffen dabei zu kurz.
Die Diskussion war interaktiv, lebendig und machte deutlich: KI verändert die Softwareentwicklung – aber nicht ohne neue Anforderungen an Teams, Prozesse und Verantwortung.