Lernziele

Was dich erwartet

Verstehen, wie LLMs arbeiten: was daraus für Codequalität folgt und wo die Grenzen liegen.
Die vier Coding-Ansätze unterscheiden: AI-assisted, Vibe, Spec und Agentic.
Den Werkzeug-Zoo einordnen: Assistants, KI-Editoren, App-Builder, autonome Agents, MCP.
Kosten und API-Key-Management realistisch einschätzen, bevor die Rechnung überrascht.
Recht und Compliance sicher einordnen: EU AI Act, DSGVO, Urheberrecht, IP.
KI über den ganzen Lebenszyklus einsetzen: von Requirements über UX/UI bis Qualitätssicherung.
Claude Code im Projektalltag beherrschen: Agents, Skills, Rules, MCP, Context, Plan Mode.
Einschätzen, was KI im Bestand leistet: von der grünen Wiese bis zur Migration gewachsener Systeme.

Trainer:innen

Wer dich begleitet

Jens Trompeter

Geschäftsführer & Gründer

Agile Coach und Geschäftsführer, begleitet Mittelstand und Konzerne bei der Digitalisierung. Berät Organisationen dazu, wo KI sinnvoll ansetzt und wo nicht.

Michael Kloss

Partner & Prokurist

Arbeitet seit 2006 mit agilen Methoden und verbessert mit Teams die tägliche Zusammenarbeit. Probiert neue KI-Werkzeuge selbst aus, bevor er sie empfiehlt.

Marko Vetter

Business Development · Senior Softwarearchitekt

Kommt aus Softwarearchitektur, Produktverantwortung und der Führung von Teams. Verfolgt, wie KI-Agenten Entwicklung verändern, samt Chancen und Grenzen.

Boris Holzer

Senior Software Architekt

Arbeitet als Engineer, Architekt, Product Owner und Team Lead, von Solo-Projekten bis SAFe. Entwickelt täglich mit KI-Agenten und schärft daran den Prozess.

Termine

Nächste Durchführungen

Aktuell führen wir das Training auf Anfrage durch, gern auch als Inhouse-Termin für euer Team.

Es sind noch keine offenen Termine veröffentlicht. Meld dich, wenn ihr das Training für euer Team anfragen wollt. Präsenz im Conciso WORKGARDEN in Dortmund oder bei euch vor Ort.

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Inhalte & Voraussetzungen

Worum es geht

Du kennst die Situation: Der Vorschlag aus dem Editor sieht gut aus, er kompiliert, er läuft. Im Review fällt dann auf, dass die Hälfte nicht zur Architektur passt. KI schreibt heute Code in beachtlichem Tempo. Die Arbeit verlagert sich damit auf die Fragen danach: Passt das ins System? Versteht es in einem Jahr noch jemand? Und wo lohnt sich der Einsatz überhaupt? An diesem Tag klären wir das für euren Alltag.

Conciso-Kollege präsentiert im Workshop vor einem Whiteboard voller Haftnotizen

Vom Modell zum Vorgehen

Wir fangen bei der Mechanik an. Wie kommt ein Sprachmodell zu seinem Vorschlag? Warum klingt es auch dann überzeugend, wenn es falsch liegt? Wer das versteht, liest Reviews anders und testet gezielter.

Danach sortieren wir vier Arbeitsweisen, die im Alltag oft durcheinandergehen. AI-assisted Coding ist Assistenz im Editor. Vibe Coding ist schnelles Ausprobieren. Spec-Driven Development beginnt mit der Spezifikation. Beim Agentic Coding übernehmen Agenten mehrstufige Aufgaben. Jede Arbeitsweise hat ihren Platz. Teuer wird es, wenn man sie verwechselt.

Werkzeuge, Kosten und Recht

Der Markt ist unübersichtlich, also sortieren wir ihn: Assistants, KI-Editoren, App-Builder, autonome Agents und MCP als Verbindung zu euren eigenen Systemen.

Dazu die Fragen, die im Projekt schnell konkret werden. Was kostet der Einsatz? Wie verwaltet ihr API-Keys und Zugriffe? Was ist rechtlich erlaubt? EU AI Act, DSGVO, Urheberrecht und der Schutz eures Codes kommen so zur Sprache, dass du danach weißt, worauf du achten musst.

KI in allen Disziplinen und im Bestand

Softwareentwicklung ist mehr als Code schreiben. Wir gehen die Disziplinen durch: Requirements, UX/UI, Implementierung, Qualitätssicherung. Jedes Mal mit derselben Frage: Wo entlastet KI wirklich, und wo macht sie zusätzliche Arbeit?

Dann arbeiten wir live mit Claude Code. Agents, Skills, Rules, MCP, Context und Plan Mode werden zu deinem neuen Handwerkszeug. Zum Schluss schauen wir auf echte Vorhaben: neu gebaut, gewachsen gewartet, migriert. Und darauf, wie sich Prozesse, Rollen und Verantwortung dabei ändern. Du gehst mit einem klaren Bild, wo KI bei euch ansetzt und was der nächste Schritt ist.

Für wen das Training ist

Entwickler:innen, Architekt:innen und technische Leads, die KI mehr als nur ausprobieren wollen. Und Entscheider:innen, die den Rahmen dafür setzen. Vorkenntnisse in KI-Werkzeugen brauchst du nicht. Erfahrung in der Softwareentwicklung ist hilfreich, weil wir mit Beispielen aus echten Projekten arbeiten.

Passt das zu euch? Zum Termin