Blog

KI in der Softwareentwicklung: wo LLMs wirklich tragen, wie ein sicherer Review- und Test-Workflow aussieht und welche Fähigkeiten im Team bleiben.

KI-Agenten im Alltag: vier Anwendungsbereiche für E-Mails, Entwürfe, Verträge und Gesprächstraining — mit Prompt-Bausteinen und klaren Grenzen.

Programmieren lernen trotz KI lohnt sich: Warum Problemzerlegung, Codeverständnis und Testen wichtiger werden – und wie KI beim Lernen wirklich hilft.

AI Coding Operating Model: Wie Organisationen KI-Coding steuern, wenn 100 Entwickler schneller liefern — Autonomie, Quality Gates, Kennzahlen.

Geisteswissenschaften machen KI-Einsatz belastbar: Warum Interpretation, Ethik und klare Kommunikation über den Wert von KI-Antworten entscheiden.

Llama.cpp vs. vLLM im Vergleich: Wann Consumer-Hardware reicht und wann ein GPU-Server nötig ist — Quantisierung, GGUF, Continuous Batching, KV-Cache.