Wie wir KI nutzen, um bessere Ergebnisse schneller zu liefern
Jurij Befus · ERGON Datenprojekte GmbH
Vibe Coding = Code generieren lassen, ohne ihn zu verstehen. „Es funktioniert“ ≠ „Es ist gut“
Besonders in business-kritischen Anwendungen ist technisches Verständnis unverzichtbar — KI allein reicht nicht.
„Baue mir eine API“ → keine Auth, kein
Rate-Limiting, kein Error-Handling
OpenAPI-Spec, Auth-Strategie, Versionierung →
skalierbar & integrationsfähig
„Zeig mir die Daten“ → keine
Caching-Strategie, keine Zugriffskontrolle
Datenmodell, Rollen-Konzept, Echtzeitfähigkeit →
performant & sicher
„Migriere das nach Azure“ → kein
Rollback-Plan, keine Validierung
Zero-Downtime-Strategie, Compliance-Checks →
risikominimiert & nachvollziehbar
„Verarbeite diese CSVs“ → keine
Fehlerbehandlung, kein Audit-Trail
Validierungsregeln, Idempotenz, Schema-Evolution →
zuverlässig & wartbar
Gleiche Tools, völlig andere Ergebnisse — der Unterschied ist die Erfahrung hinter dem Prompt.
Klare Anforderungen, Architektur-Blueprint, maschinenlesbare Specs.
KI-gestützte Implementierung basierend auf Spezifikation.
Unit-, Integration- & E2E-Tests. Manuelle Prüfung.
Linting, Security-Scans, Abhängigkeitsprüfung.
Menschliche Kontrolle, Architektur- & Qualitätsprüfung.
Wie nutzt ihr KI? Was sind eure Erfahrungen &
Herausforderungen?
Ob Austausch oder Rückfragen — kommt auf uns zu!