Professional Agentic Engineering
Wo stehst Du gerade in Deiner Agentic Engineering Journey? Egal ob Du gerade erst anfängst oder dein Rollout noch nicht läuft wie gewünscht, wir haben das passende Format für Dich.

Nur die Spitze des Eisbergs
Es braucht immer noch die gleichen Erfolgsfaktoren wie früher, aber kombiniert mit den Technologien der Zukunft.
Das ändert auch die Art, wie wir arbeiten.
Wo hängt Dein Team?

Startschwierigkeiten
Hol Dir den Kickstart, den Du brauchst!

Einführung stockt
Bring Deine Teams auf das nächste Level!
Echte Team-Capabilities statt isolierter Experimente
Selbstsichere Teams
Engineers wissen, wo Agents echten Mehrwert liefern, und wie sie die Kontrolle behalten.
Verlässliche Lieferqualität
Gemeinsamer Kontext, Leitplanken und Feedback-Schleifen machen Ergebnisse planbar.
Belastbare Erkenntnisse
Fortschritt wird in eurer Umgebung gemessen und in wiederverwendbare Praktiken übersetzt.
15+
200+
KEINE
Agentic Engineering Bootcamp
Agentic Engineering 3-Month Leap
Analyse
Audi beschleunigt Software-Entwicklung mit KI-Agenten
Wie Comsysto Reply die "Used Car Platform" von Audi mit einem maßgeschneiderten KI-Multi-Agenten-System weiterentwickelt hat – für schnellere Feature-Entwicklung und weniger Routineaufgaben im gesamten Software-Lebenszyklus.
Frisch aus der Praxis
KI kann mehr Code schreiben, ersetzt aber nicht die menschliche Arbeit, Probleme richtig einzuordnen, Abwägungen zu treffen und Verantwortung für Ergebnisse zu übernehmen. Dieser Artikel ordnet die Debatte neu ein. Kurz: Mit schnellerer Umsetzung wird gutes Engineering-Urteilsvermögen noch wertvoller.
Mit zunehmender Komplexität der KI-gestützten Arbeit können Prompts allein Absicht und Kontext verlieren. Dieser Artikel zeigt, wie leichtgewichtige Spezifikationen Menschen, Agents und Umsetzung auf eine gemeinsame Grundlage stellen. Kurz: Klare, langlebige Specs machen KI-gestützte Entwicklung abgestimmter, überprüfbarer und verlässlicher.
Können LLM-basierte Coding Agents die Modernisierung von Altsystemen erleichtern? Diese Shopware-Fallstudie vergleicht Claude Code und OpenAI Codex bei Systemanalyse, Dokumentation und Onboarding. Kurz: Sie beschleunigen das Verständnis unbekannter Codebasen deutlich, erfordern aber weiterhin fachliche Prüfung.
KI beschleunigt die Umsetzung – doch Teams verlieren weiterhin Zeit, wenn sie das Falsche bauen. Dieser Artikel zeigt, wie sich der Engpass zu Discovery, Problemverständnis und Produktentscheidungen verlagert. Kurz: Geschwindigkeit schafft nur dann Wert, wenn klar ist, was gebaut werden soll und warum.
Bereit für den ersten Schritt?
Ob Bootcamp oder 3-Month Leap – gemeinsam finden wir das Format, das am besten zu Deinem Team passt!




