Klassische Anwendungen werden zum deterministischen Kern, auf dem Agents und Menschen arbeiten: API und MCP zuerst, UI on demand, Erfassen durch Finden ersetzen. Mit Belege-Agent und HourPay als Beispielen.
Wie weit kommt ein KI-Agent im eigenen Betrieb, und was muss vorher stehen? Gateway, Policies, externe Secrets und zwei Fehler, die wehgetan hätten.
Ein autonomer KI-Agent sollte ein kleines, echt nützliches Werkzeug von Anfang bis Ende bauen. Drei Aufgaben, drei Läufe, und eine klare Lektion darüber, wo die Schleife die Arbeit trägt und wo trotzdem ein Mensch die Richtung vorgeben muss.
Die halbe Branche sagt: schreib keine Prompts mehr, schreib Loops. Nach zwei Wochen am eigenen Code weiß ich: Der Loop ist der billige Teil. Die echte Arbeit sind die Verifier. Und warum Coding der einfache Fall ist.
Seit ein paar Wochen verschiebt sich etwas in meinem Alltag mit Coding-Agenten. Ein paar ehrliche Gedanken zu Loop Engineering – über Token-Kosten, Steuerbarkeit und warum das Handwerk gerade wichtiger wird, nicht unwichtiger.
AI ist vielerorts zur Voraussetzung geworden statt zum Ergebnis einer Überlegung. Über vibe coding, Wildwuchs in großen Organisationen und die Frage, die zu selten fällt: brauchen wir das wirklich?
Der EU AI Act betrifft nicht nur Tech-Konzerne. Was kleine und mittlere Unternehmen in Österreich, Deutschland und der Schweiz konkret tun müssen, und was sie lassen können.
Spezifikationen sind keine Bürokratie. Sie sind das effektivste Werkzeug, um Software zu bauen, die tut, was sie soll, besonders in Zeiten von KI-generiertem Code.
Programmieren ist Code-Produktion. Entwickeln ist Systemdenken plus Verantwortung. Im Zeitalter von KI ist dieser Unterschied wichtiger denn je.