Computerprogramme verändern sich: 7 Erkenntnisse von der Konferenz AI Engineer Summit 2025

Das sind die wichtigsten Themen von der Konferenz AI Engineer Summit 2025. Wir erklären die neuen Entwicklungen bei Künstlicher Intelligenz. Dieser Text hilft Personen in leitenden Berufen bei wichtigen Entscheidungen.

Auf einen Blick

  • Gute Qualität und strenge Prüfungen sind sehr wichtig. So vermeiden Sie Fehler in Computerprogrammen von Künstlicher Intelligenz. Der Experte Swyx nennt das den Kampf gegen schlechte Arbeit.
  • Die Firma Anthropic nutzt einzelne Fähigkeiten. Man nennt diese Fähigkeiten Skills. Sie können diese Skills immer wieder verwenden und neu zusammenfügen.
  • Computerprogramme brauchen eine klare Ordnung. Nur so kann die Künstliche Intelligenz gut damit arbeiten. Fachleute nennen das Agent-Ready Codebases.
  • Die RPI-Methode hilft bei der Arbeit mit Künstlicher Intelligenz. Die Methode macht die Ergebnisse viel besser.

KI-Programme verändern unsere Arbeit sehr stark. KI bedeutet Künstliche Intelligenz. Wir schreiben Computerprogramme nicht nur schneller. Wir entwickeln Software auf eine völlig neue Art. Die Konferenz AI Engineer Summit 2025 zeigte genaue Pläne für diese Änderungen. Wir müssen gegen schlechte Computerprogramme ankämpfen. Und wir brauchen mitdenkende Systeme. Diese Systeme sollen Wünsche erkennen und nicht nur auf Befehle warten.

Für wen ist dieser Text?

Dieser Text ist für Chefs und Chefinnen in der Technik. Er ist auch für Entwickler und Entwicklerinnen. Der Text zeigt Ihnen die Zukunft. Sie erfahren hier wichtige Dinge. Wie verändern KI-Programme unsere Arbeit in den nächsten ein bis zwei Jahren? Wie verändern sie unsere Teams und unsere Qualität?

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Inhalt  


1. Kampf gegen schlechte Arbeit  

Swyx sagt:

Künstliche Intelligenz darf nicht ohne Kontrolle arbeiten. Wir brauchen unbedingt einen guten Plan und strenge Prüfungen. Nur so verhindern wir sehr viele schlechte Computerprogramme. Schlechte Programme stoppen nämlich neue Erfindungen.

Swyx hat die Konferenz organisiert. Er startete mit einem wichtigen Aufruf. Er nannte es den Kampf gegen schlechte Arbeit. Das ist keine Werbung. Das ist ein absolutes Muss für unser Überleben.

Das Problem  

Künstliche Intelligenz schreibt Computerprogramme sehr schnell. Menschen können diese Programme aber nicht so schnell prüfen. Das führt zu einem großen Problem. Die Programme wachsen viel zu schnell. Die Teams verstehen die Programme nicht mehr. Sie können Fehler nicht mehr gut finden.

Der große Unterschied zwischen Erstellung und Prüfung

Ein guter Ausweg  

GrundsatzWas das für Teams bedeutet
Qualität vor SchnelligkeitDie Struktur der Programme ist wichtiger als einzelne Zeichen.
Prüfung von Anfang anAutomatische Tests müssen vor der Freigabe stattfinden.
VerantwortungJeder Teil vom Programm braucht eine verantwortliche Person.

Was Sie tun können: Bauen Sie jetzt gute Systeme für Prüfungen. Teams brauchen automatische Tests für Programme von Künstlicher Intelligenz. Dann bleiben die Programme auch in Zukunft verständlich.


2. Skills statt Agenten  

Die Firma Anthropic zeigte eine neue Idee. Diese Idee verändert die Arbeit mit Künstlicher Intelligenz. Wir nutzen keine großen Einzelprogramme mehr. Wir nutzen lieber einzelne Bausteine. Diese Bausteine heißen Skills. Skill ist das englische Wort für Fähigkeit.

Ein gutes Beispiel  

Barry Zhang, Mahesh Murag und Caitlyn Les arbeiten bei Anthropic. Sie erklären die Änderung mit einem guten Vergleich:

  • Modell = der Motor. Das ist die reine Rechenkraft.
  • Laufzeit-Umgebung = das Betriebssystem. Das steuert alle Abläufe.
  • Skills = die Programme. Das sind die einzelnen Fähigkeiten.

Das bedeutet für Sie: Sie trainieren nicht für jede Aufgabe ein neues großes Programm. Sie bauen einzelne Skills. Sie können dieses Wissen immer wieder verwenden. Sie können die Skills leicht neu zusammensetzen.

Was Sie tun können: Suchen Sie nach Arbeitsschritten, die sich oft wiederholen. Machen Sie daraus einzelne Skills. Beginnen Sie früh damit. Dann sparen Sie in Zukunft viel Zeit.


3. Context Engineering  

Dex Horthy hielt einen Vortrag über genaue Arbeit. Wir dürfen bei KI-Programmen nicht nur raten und probieren. Wir brauchen eine sehr genaue Methode. Diese Methode heißt Context Engineering. Context Engineering sorgt für gleichbleibend gute Ergebnisse.

Die RPI-Methode  

Suchen

Das KI-Programm sucht nach wichtigen Informationen. Es liest wichtige Dateien und versteht das System. Es sucht in dieser Phase noch keine Lösungen.

Planen

Nach der Suche macht das Programm einen sehr genauen Plan. Der Plan enthält echte Dateinamen. Der Plan enthält Teile vom Programmcode. Der Plan zeigt auch einen Weg für Prüfungen.

Umsetzen

Das Programm setzt den Plan ganz genau um. Es gibt keine Änderungen mehr. Das Programm hat nur den Plan im Kopf und arbeitet sehr genau.

Wissen klein halten  

Das Geheimnis für den Erfolg ist: Geben Sie dem Programm immer nur wenig Informationen. Löschen Sie nach jeder Phase alte Informationen. Oder fassen Sie die Informationen kurz zusammen.

Ein guter Tipp

Nutzen Sie kleine Hilfsprogramme für das Lesen. Nutzen Sie diese Helfer auch für die Suche. Das Hauptprogramm hat dann weniger Informationen im Speicher. Das Programm erfindet dann weniger falsche Dinge. Die Ergebnisse werden viel besser.

ProblemGrundLösung
Falsche AntwortenZu viele InformationenAlte Informationen nach jeder Phase löschen
Wechselnde ErgebnisseUnklares ZielEinen genauen Plan vor der Arbeit machen
Langsame AntwortenUnwichtige InformationenKleine Helfer für die Suche nutzen

Was Sie tun können: Context Engineering ist eine wichtige Arbeitsweise. Führen Sie klare Phasen für Ihre KI-Programme ein. Dadurch bekommen Sie immer wieder sehr gute Ergebnisse.


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4. Ordnung im Code  

Eno Reyes arbeitet bei der Firma Factory. Er sagt: Wir müssen unsere Computerprogramme für die Künstliche Intelligenz vorbereiten. Wir brauchen sehr viele automatische Prüfungen. Nur so kann die Künstliche Intelligenz gut arbeiten.

Acht wichtige Punkte  

1. Klare Ziele

Sie müssen alle Wünsche und Regeln genau aufschreiben.

2. Prüfungen

Sie brauchen viele automatische Tests für die selbstständige Arbeit.

3. Gute Suche

Die KI-Programme müssen alles schnell und einfach finden können.

4. Kontrolle

Sie müssen die Arbeit der KI-Programme immer überwachen können.

5. Bereitstellung

Neue Programme müssen ganz automatisch fertiggestellt werden.

6. Technik

Wählen Sie Techniken, die gut mit KI-Programmen funktionieren.

7. Aufbau

Bauen Sie das System aus einzelnen Bausteinen auf.

8. Arbeitsplatz

Jeder muss die gleiche Arbeitsumgebung leicht aufbauen können.

Weiteres Training  

Will Hang und Cathy Zhou arbeiten bei der Firma OpenAI. Sie zeigten eine ganz neue Methode. Sie trainieren die KI-Programme direkt in der echten Arbeitsumgebung. Sie nutzen dafür echte Werkzeuge und direkte Rückmeldungen. Das Ziel ist: Das Training und die echte Arbeit sollen völlig gleich sein.

Diese Methode verbessert die Leistung der KI-Programme stark. Die Programme trainieren genau die Aufgaben für ihre spätere Arbeit. Sie können diese Aufgaben dann ganz alleine machen.

Was Sie tun können: Prüfen Sie Ihre Computerprogramme mit den 8 wichtigen Punkten. Jede Verbesserung bei den Prüfungen hilft sofort. Auch eine bessere Ordnung hilft. Die KI-Programme arbeiten dann viel besser.


5. Mitdenkende Agenten  

Kath Korevec arbeitet bei Google Labs. Sie zeigte eine völlig neue Idee. Bisher haben Systeme nur auf Befehle gewartet. In Zukunft werden Systeme mitdenken. Sie werden unsere Wünsche schon vorher erkennen.

Problem beim Wechseln  

Wir verlieren Zeit

Wir verlieren sehr viel Zeit durch ständige Wechsel. Wir wechseln oft zwischen verschiedenen Aufgaben und Werkzeugen. Dadurch verlieren wir bis zu 40 Prozent von unserer Arbeitszeit.

Eine neue Plattform  

Google möchte drei Teile in einem System verbinden:

Googles System für mitdenkende Hilfe

Zwei Arten der Arbeit  

FeatureAgenten auf BefehlMitdenkende Agenten
StartEin direkter BefehlErkennt unsere Wünsche
ArbeitsweiseMacht eine einzelne AufgabeArbeitet ständig im Hintergrund
Wechsel der AufgabeSorgt für StörungenVerhindert Störungen
Schwere AufgabenMenschen müssen alles steuernArbeitet ganz von alleine

Was Sie tun können: Suchen Sie nach Arbeitsabläufen in Ihrem Team. Welche Aufgaben wiederholen sich oft? Welche Aufgaben dauern sehr lange? Diese Aufgaben sind perfekt für mitdenkende KI-Programme.


6. Genaue KI-Arbeit  

Die mutige Behauptung von Steve Yegge

Steve Yegge sagt: Ab Januar dürfen Entwickler keine normalen Programme mehr für das Schreiben von Code nutzen. Wer das noch tut, ist ein schlechter Entwickler. Die Zeit der alten Schreibprogramme ist vorbei.

Weg zur genauen Arbeit  

Der Entwickler Kitze beschreibt eine wichtige Entwicklung. Er zeigt uns, wie wir besser mit KI-Programmen arbeiten:

FeatureNur Probieren (Vibe Coding)Genaue Arbeit (Vibe Engineering)
Art der ArbeitNur nach Gefühl und ProbierenNach festen Regeln und mit System
Wissen über KINur wenig WissenGutes Wissen über die Grenzen
Befehle schreibenVersuch und IrrtumMit Plan und allen Informationen
Qualität der ArbeitImmer wieder andersImmer gleich und sehr gut
Gut fürErste einfache VersucheDie echte Arbeit am Endprodukt

Software von allen  

Steve Yegge und Jean Kim zeigen die Folgen. Wir nutzen bald keine Schreibprogramme mehr für den Code. Wir sprechen stattdessen direkt mit vielen KI-Programmen gleichzeitig.

Von einem einzelnen Programm zu vielen Experten-Programmen

Die neue Wirklichkeit: Auch andere Mitarbeiter können nun neue Funktionen bauen. Zum Beispiel Mitarbeiter aus der Kundenhilfe oder aus dem Design. Das verändert unsere Teams komplett. Es verändert auch den ganzen Aufbau von Firmen.

Was Sie tun können: Schulen Sie Ihre Teams in der genauen Arbeit mit KI. Ihre Mitarbeiter müssen KI-Programme genau steuern können. Das wird in Zukunft die wichtigste Fähigkeit für alle sein.


7. Die Krise bei Software  

Jake Nations arbeitet bei der Firma Netflix. Er sprach eine wichtige Warnung aus. Er stimmt mit dem Experten Swyx überein. Schnelles Schreiben von Code ohne Plan ist gefährlich. Es führt nicht zu neuen Erfindungen. Es führt stattdessen zu einer großen Krise bei Software.

Warnende Zeichen  

  • Es gibt nicht zu wenig Software.
  • Aber die Software ist viel zu schwierig zu verstehen.
  • Die Pflege der Software kostet viel zu viel Zeit.
  • Das stoppt am Ende alle neuen Erfindungen.

Das passiert unweigerlich, wenn wir den Kampf gegen schlechte Arbeit verlieren.

Die wahre Leistung  

Eiso Kant arbeitet bei der Firma Poolside. Er zeigte die unglaublichen Fähigkeiten von modernen KI-Programmen. Ein System hat ein sehr schwieriges Computerprogramm ganz alleine übersetzt. Es hat den Code von der Sprache Ada in die Sprache Rust übertragen. Das braucht ein sehr tiefes Verständnis. Es erfordert auch sehr lange Arbeitswege.

Ein großer Schritt in der KI-Entwicklung

Solche Beispiele sind nicht nur tolle Technik. Sie sind echte Schritte in Richtung einer menschenähnlichen Künstlichen Intelligenz. Sie zeigen uns die Möglichkeiten. Es passiert Großartiges, wenn gute Qualität und selbstständige Arbeit zusammenkommen.

Was Sie tun können: Nehmen Sie diese Warnung sehr ernst. Der Code wird durch KI sehr schnell wachsen. Das ist keine Theorie, sondern eine echte Gefahr. Sie müssen bewusst etwas dagegen tun. Sonst wird dieses Chaos der Normalfall.


Zusammenfassung: Ihre nächsten Schritte  

Das können Sie sofort tun

  • Bauen Sie automatische Prüfungen für KI-Programme auf.
  • Führen Sie feste Regeln für die Arbeit mit KI ein.
  • Prüfen Sie Ihre Programme mit den 8 wichtigen Punkten.
  • Messen Sie die verlorene Zeit durch ständige Wechsel im Team.

Das müssen Sie planen

  • Planen Sie ein System aus wiederverwendbaren Bausteinen (Skills).
  • Schulen Sie Ihre Teams in der genauen Arbeit mit KI.
  • Nutzen Sie mitdenkende KI für Aufgaben mit vielen Wiederholungen.
  • Bereiten Sie Ihre Firma auf die neue Art der Entwicklung vor.

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Dieser Inhalt wurde teilweise mithilfe von KI erstellt.