Vom Prompt zum Produkt: Softwaresysteme mit generativer KI entwickeln (NEU)

Generative KI verändert die professionelle Softwareentwicklung. Moderne Coding-Agenten unterstützen nicht mehr nur beim Schreiben einzelner Codezeilen, sondern entlang des gesamten Prozesses: Sie helfen, Anforderungen zu definieren und in Spezifikationen und Tests zu überführen, durchdringen bestehende Codebasen, implementieren Funktionen direkt in der Codebasis und reagieren selbstständig auf Rückmeldungen aus CI/CD-Pipelines und dem laufenden Betrieb. So lassen sich Entwicklungszyklen verkürzen und Qualität früh absichern.

In diesem Seminar lernen Sie, wie aus einer Idee Schritt für Schritt ein getestetes, wartbares Softwaresystem entsteht - von guten Prompts über Spezifikation und Tests bis zur Umsetzung mit Coding-Agenten direkt in der Codebasis.

Seminarinhalt auf einen Blick

• Vom punktuellen KI-Einsatz zur systematischen Entwicklung mit Coding-Agenten
  
• Prompts professionell formulieren und KI-Ergebnisse verlässlich prüfen
  
• Von Anforderungen über Spezifikation und Tests zum lauffähigen Code (Spec-driven Development)
  
• Coding-Agenten einrichten, per Model Context Protocol (MCP) erweitern und firmeneigene Daten anbinden
  
• Hands-on: praxisnaher Webservice - exemplarisch in C#, methodisch auf andere Sprachen übertragbar
  
• Qualität sichern: Tests, Nachvollziehbarkeit, Reviews und CI/CD
  
• Infrastructure as Code, Dokumentation und Auslieferung mit KI erzeugen
  
• Agentengestützte Entwicklung im Team skalieren
  

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage,

• Prompts systematisch mit Rolle, Kontext, Randbedingungen und Beispielen aufzubauen
  
• Coding-Agenten auszuwählen, in der Entwicklungsumgebung einzurichten und sicher einzusetzen
  
• Agenten per MCP zu erweitern und firmeneigene Daten agentisch nutzbar zu machen
  
• Anforderungen in Spezifikationen, Akzeptanzkriterien und Testpläne zu übersetzen
  
• Anwendungscode in Schichten strukturiert und überprüfbar generieren zu lassen - vom einzelnen Baustein bis zu großen Codemengen
  
• KI-Modelle aufgabenbezogen auszuwählen, in der Cloud oder lokal zu betreiben und anzubinden
  
• Nachvollziehbarkeit von der Anforderung über den Test bis zur Implementierung sicherzustellen
  
• Code durch Reviews, Model Checking und CI/CD abzusichern
  
• agentengestützte Entwicklung im Team mit messbarem Effekt auf Qualität und Tempo zu skalieren
  

• Fach- und Führungskräfte, Projektleiter:innen und Mitarbeitende mit technischer Verantwortung und IT-Spezialisten
  
• Softwareentwicklerinnen und -entwickler in C#, C++, Java, Python und weiteren Sprachen sowie Softwarearchitektinnen und -architekten
  
• Verantwortliche für CI/CD, DevOps, Qualitätssicherung und Testautomatisierung
  
• Technische Entscheiderinnen und Entscheider, die generative KI strategisch und sicher integrieren möchten
  
• Teilnehmer:innen aus den Branchen Automotive, Maschinenbau, Medizintechnik, IT, Energietechnik, Telekommunikation