KI-Implementierung mit den Disziplinen, die KI nicht ersetzt
Was KI-gestützte Teams, die tatsächlich liefern, von den anderen unterscheidet – Spec-Denken, Test-Design, kritisches Review von generiertem Code, architektonische Leitplanken – sind genau die Dinge, die KI Ihnen nicht abnimmt. “Prompting” steht erstaunlicherweise gar nicht auf der Liste. Unser KI-Implementierungs-Portfolio vermittelt diese vier Disziplinen und die Werkzeuge, mit denen Sie sie dirigieren.
Die Werkzeug-Seite umfasst praxisorientierte Trainings zu Claude Code, Cursor, GitHub Copilot und JetBrains Junie – vom eintägigen Fast-Track bis zum dreitägigen Applied Workshop auf Ihrem eigenen Stack. Die Methoden-Seite deckt TDD mit KI als Implementierer ab (das Sicherheitsnetz, das Sie jetzt brauchen, da KI Spec-Lücken nicht meldet, sondern stillschweigend füllt), Spec-Driven Development als tragendes Gerüst über dem ganzen Stack – ob mit Spec Kit, Kiro, Claude Superpowers oder ganz ohne Framework –, KI-Software-Architektur und die Disziplinen, aus denen aus beeindruckenden Demos verlässliche Ergebnisse werden.
Im Kern geht es uns nicht um ein bestimmtes Werkzeug oder Framework, sondern um die Denkweisen darunter. Wer die Methoden beherrscht, kann jedes der entstehenden Frameworks souverän auf das eigene Problem anwenden – und ist nicht an eines gebunden, das in zwei Jahren wieder vom Markt verschwunden sein kann.
Ein Muster aus unseren eigenen Buchungen: Entwickler buchen einen eintägigen Tool-Einstieg, setzen damit Code in Produktion und kommen zwei Wochen später für “TDD mit KI” und “SDD mit KI” zurück, sobald die fehlende Ebene darüber zu drücken beginnt. Wer den Weg gleich vorgezeichnet sehen will, fängt mit dem Lernpfad KI-gestützte Softwareentwicklung an. Für eingebettete oder sicherheitskritische Arbeit kuratiert die Embedded-AI-Schule die Kurse, die Echtzeit-Anforderungen, Hardware und Konsequenzen ernst nehmen.