KI ohne FOMO: Wie du mit dem AI Information Overload umgehst
Marco Paga spricht in Episode 71 des SoftwerkerCast mit Bertram Vogel von codecentric über die schnelllebige Welt der KI. Dabei diskutieren Marco und Bertram, wie man mit den vielen Veränderungen im Hinblick auf AI Schritt hält und wie man mit dem „Information Overload“ bestmöglich umgeht.
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Data Product Canvas: Framework, Anwendung & Vorteile erklärt
Marco Paga spricht in Episode 70 des SoftwerkerCast mit Daniel Engelhardt von codecentric über den Data Product Canvas (DPC). Dabei diskutieren Marco und Daniel, wie das Framework funktioniert, wie es sich in der Praxis anwenden lässt und wie man eine Datenstrategie mit System entwickelt.✍️ Shownotes:https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/mit-applied-data-products-zum-datengetriebenen-unternehmenhttps://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/when-business-meets-technology-vom-datenprodukt-zur-datenarchitektur-mit-domain-driven-design🦾 In unserem Wissens-Hub teilen wir Praxiserfahrungen aus erster Hand, bringen die Tech-Szene zusammen und finden Lösungen für individuelle Herausforderungen 👇🧑💻 Webinare: https://www.codecentric.de/wissens-hub/webinare🗓️ Events: https://www.codecentric.de/wissens-hub/events🌐 Blog: https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog📰 Softwerker Magazin: https://www.codecentric.de/wissens-hub/softwerker📍 Kapitelmarken:00:00 – Intro & Begrüßung03:26 – Wie ist ein Daten-Produkt definiert?06:06 – Was ist der Data Product Canvas (DPC)?09:43 – Wo kommen Daten her?15:50 – Organisatorische Fragen bezüglich DPC29:30 – DPC & Compliance32:39 – Use Cases für DPC & Datenstrategie34:43 – Lösungen durch DPC & Ausblick#Data #DataStrategy #Software
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Model Context Protocol: Wie kann MCP den Arbeitsalltag automatisieren?
Marco Paga spricht in Episode 69 des SoftwerkerCast mit Benjamin Font Pera von codecentric über MCP. Dabei diskutieren Marco und Benjamin, wie das Protokoll funktioniert, wie es sich in der Praxis integrieren lässt und welche Vorteile es bringt.✍️ Shownotes:https://github.com/modelcontextprotocol🦾 In unserem Wissens-Hub teilen wir Praxiserfahrungen aus erster Hand, bringen die Tech-Szene zusammen und finden Lösungen für individuelle Herausforderungen 👇🧑💻 Webinare: https://www.codecentric.de/wissens-hub/webinare🗓️ Events: https://www.codecentric.de/wissens-hub/events🌐 Blog: https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog📰 Softwerker Magazin: https://www.codecentric.de/wissens-hub/softwerker📍 Kapitelmarken:00:00 – Intro & Begrüßung00:53 – Was ist MCP?04:01 – Aufbau & Usecases16:36 – Ausblick20:01 – MCP Server im Fokus: Usecases & Funktionen28:32 – Schritte zur Implementierung#MCP#AgenticAI#KI
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RAG Assistant
Marco Paga spricht in Episode 68 des SoftwerkerCast mit Daniel Engelhardt (Software Engineer & Developer bei codecentric) über sein Projekt mit generativer KI: RAG Assistant ist ein Assistenzsystem, das Mitarbeiter bei der Einarbeitung unterstützt und komplexe Prozesse vereinfacht.🦾 In unserem Wissens-Hub teilen wir Praxiserfahrungen aus erster Hand, bringen die Tech-Szene zusammen und finden Lösungen für individuelle Herausforderungen 👇🧑💻 Webinare: https://www.codecentric.de/wissens-hub/webinare🗓️ Events: https://www.codecentric.de/wissens-hub/events🌐 Blog: https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog📰 Softwerker Magazin: https://www.codecentric.de/wissens-hub/softwerker📍 Kapitelmarken:00:00 – Intro, Begrüßung & Vorstellung des Podcasts00:21 – Thema der Episode: RAG Systeme und Engineering00:30 – Vorstellung von Daniel & seinem beruflichen Hintergrund01:02 – Daniels aktuelles Projekt: RAG Assistenzsystem mit generativer KI02:12 – Ausgangsproblem: Komplexe Einarbeitung von Mitarbeitern03:04 – Idee & Lösung: Ein Assistenzsystem zur Vereinfachung von Prozessen18:55 – Benutzerinteraktion, Feedback & Herausforderungen im System19:50 – Umgang mit Halluzinationen & Verbesserung durch Feedback20:54 – Abschluss & Reflexion über Dokumenten- und Prozessaktualisierung30:36 – Fazit, Ausblick & Hinweise auf weitere Podcast-Folgen#Softwareentwicklung#GenerativeAI#RAGSysteme#Engineering#Podcast
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AI Agents & LLMs: Use Cases, Praxiserfahrungen und Ausblick
In dieser Episode spricht Marco mit Daniel, Software Developer bei codecentric, über KI-Agenten und deren Use Cases. Dabei erklärt Daniel, was AI Agents überhaupt sind, wie sie funktionieren und gibt Einblicke in die Praxisanwendung.🦾 In unserem Wissens-Hub teilen wir Praxiserfahrungen aus erster Hand, bringen die Tech-Szene zusammen und finden Lösungen für individuelle Herausforderungen 👇🧑💻 Webinare: https://www.codecentric.de/wissens-hub/webinare🗓️ Events: https://www.codecentric.de/wissens-hub/events🌐 Blog: https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog📰 Softwerker Magazin: https://www.codecentric.de/wissens-hub/softwerker📍 Kapitelmarken:00:00 – Intro & Begrüßung00:18 – Vorstellung Daniel01:20 – Was sind AI Agents & wie unterscheiden sie sich von LLMs?07:22 – Aufbau von AI Agents & Multi-Agenten-Systemen13:19 – AI Agents Beispiel17:10 – Limitierungen bei LLMs & AI Agents20:13 – Wie arbeitet man mit LLMs & AI Agents als Entwickler*in?22:29 – Zukunft von LLMs & AI Agents29:02 – Die wichtigsten Learnings & Praxisansätze#KünstlicheIntelligenz #ArtificialIntelligence#AIAgents#KIAgenten
Über SoftwerkerCast – der IT-Podcast von Techies für Techies
Der SoftwerkerCast, unser regelmäßiges Podcast-Format, präsentiert euch Wissen und Impulse zum Reinhören und Nachhören. Wie auch bei den anderen Softwerker-Formaten erwartet euch im SoftwerkerCast das volle Themenspektrum aus der bunten Welt der Softwareentwicklung und nebenan: von A wie APM bis Z wie Zero Downtime, erweitert um Themen die Euch als Menschen weiter bringen.
Das SoftwerkerCast-Team:
Marco Paga, Maximilian Mayer: Moderation & Redaktion
Nick Prosch: Audio Post-Production
SoftwerkerCast bei codecentric: https://www.codecentric.de/wissens-hub/softwerker/softwerkercast
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