Wenn Menschen und künstliche Intelligenz zusammenarbeiten…

Human-AI-Collaboration

Kann KI sich selbst kontrollieren? Ein neues Konzept zeigt, dass wir auf Logik statt auf „Vibes“ setzen müssen. Entdecke, wie klare Regeln die Zuverlässigkeit von KI revolutionieren können.

Weniger  „Vibes“: Warum wir KI nicht mit noch mehr KI kontrollieren können

KI-Agenten verändern die Softwareentwicklung radikal. Wie verändern sie die Rollen im Team und die Qualität der Arbeit? Finde heraus, was hinter den Zahlen steckt!

Wie Agentic Coding die Arbeit von Entwickler*innen verändert

Du bist überzeugt, dass deine KI-Strategie klar ist? Eine aktuelle Studie zeigt eine alarmierende Kluft zwischen Führungskräften und Mitarbeitenden. Was kannst du tun, um diese Diskrepanz zu schließen?

Die KI-Kluft: Warum Führungskräfte ihre Mitarbeitenden verlieren

KI als Partner – aber nicht menschlich. Was passiert, wenn wir ihre Andersartigkeit anerkennen? Lass uns die Vielfalt der Fähigkeiten entdecken und den Dialog neu gestalten.

Diversität nutzen: Warum KI nicht menschenähnlich sein muss

KI-Automatisierung lockt, doch sie birgt Fallen. Wie orchestrierst du den Agenten als echten Partner, um Tempo und Qualität in deiner Arbeit zu vereinen?

Co‑Intelligence: Das richtige Zusammenspiel von Mensch und Agent

Stell dir vor, Technologie denkt für dich. Der Unterschied zwischen Werkzeug, Assistent und Agent zeigt, wie sich die Interaktion mit KI massiv verändert. Bist du bereit, deine Ziele einfach vorzugeben und den Rest der Technik zu überlassen?

Vom Werkzeug zum Partner

Einblicke in eine neue Zusammenarbeit von Menschen und KI - Eine fiktive Geschichte

Sarah, Lisa, Thomas und die KI-Agenten

KI-Agenten übernehmen zunehmend Aufgaben in unseren Teams. Doch wie gestalten wir die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine, damit sie sich ergänzen statt behindern?

Was ist Human-AI-Collaboration?

KI verändert die Arbeitswelt radikal. Wie bleibst du relevant und führst dein Team in diesem neuen Zeitalter? Metakognition könnte der Schlüssel sein!

“Human-in-the-Lead” - Metakognition als grundlegende  menschliche Schlüsselkompetenz für Führungskräfte im KI-Zeitalter

Du weißt, dass KI dir im Führungsalltag helfen könnte, aber was hindert dich daran? Entdecke, wie maßgeschneiderte KI-Sidekicks deine Herausforderungen lösen und dir mehr Zeit für das Wesentliche schenken können.

Warum die meisten Führungskräfte KI nicht nutzen – und wie sich das ändern lässt

KI ist überall, doch wie bewertest du die Ergebnisse wirklich? Es geht nicht nur um "gut", sondern um "gut genug". Stelle die richtigen Fragen, bevor du veröffentlichst!

Ist es gut? Die eine Frage, die beim KI-Einsatz entscheidend ist!

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Über Human-AI-Collaboration

Kernthesen zu Agentic Coding und seiner Auswirkung auf Entwickler*innen

1. Produktivitätssteigerung durch Agentic Coding: Die Einführung von Agentic Coding bei Cursor hat zu einem Anstieg von 39 % bei Code-Merges geführt, ohne dass die Qualität der Software beeinträchtigt wurde. Die Anzahl der Bugs ist gesunken, und die Teams haben weiterhin umfassende Aufgaben bearbeitet.

2. Rollenveränderung in der Softwareentwicklung: Entwicklerinnen wandeln sich von reinen „Codeproduzentinnen“ hin zu Architektinnen, Entscheiderinnen und Qualitätsinstanzen. Die KI übernimmt operative Aufgaben, was den Fokus auf Architektur und langfristige Wartbarkeit verschiebt.

3. Veränderung der Zusammenarbeit: Mit einem KI-Agenten im Team verändert sich die Dynamik der Zusammenarbeit. Senior-Entwicklerinnen werden mehr zu Coaches, während Junior-Entwicklerinnen schneller produktiv werden, da Routinearbeiten vom Agenten übernommen werden.

4. Neuorientierung bei Planung und Schätzung: Die klassische Messung der Velocity muss überdacht werden, da die erhöhte Produktivität ohne Qualitätsverlust neue Maßstäbe für die Planung setzt.

5. Verantwortung bleibt menschlich: Trotz der Unterstützung durch die KI bleibt die Verantwortung für Entscheidungen und die Qualität der Arbeit beim menschlichen Team. Co-Intelligence bedeutet, dass die Teams weiterhin die ethischen Implikationen ihrer Arbeit überwachen.

6. Fragen zur Implementierung von Agentic Coding: Teams sollten sich fragen, wo sie Routinearbeit im Code haben, wie sie die Qualität sicherstellen und welche Rolle der KI-Agent spielen soll – als schneller Autocomplete oder als echter Co-Entwickler.

7. Neues Denken in der Softwareentwicklung: Die Einführung von Agentic Coding erfordert ein Umdenken in Bezug auf Zusammenarbeit, Rollen und Verantwortlichkeiten, um das volle Potenzial der Co-Intelligence auszuschöpfen.