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Entwicklung & Code

So exakt, wie die Bahn pünktlich ist: Ansprüche deutscher Firmen an KI-Systeme


76 Prozent der Datenverantwortlichen aus deutschen Unternehmen haben im vergangenen Jahr geschäftliche Probleme oder Krisen durch KI-Halluzinationen oder ungenaue KI-Antworten erlebt. Dabei haben 56 Prozent ein gekauftes KI-Agenten-System wegen mangelhafter Performance aufgegeben. 78 Prozent glauben sogar, dass die Chefetage im Unternehmen die Genauigkeit der KI-Systeme überschätzen würde. In allen drei Bereichen liegen deutsche Unternehmen damit deutlich über dem internationalen Durchschnitt – der liegt bei 59 Prozent bei den Geschäftsproblemen, bei 45 Prozent bei den mangelhaften Systemen und 68 Prozent bei der CEO-Einschätzung der Genauigkeit.

Das geht aus einer Umfrage unter dem Titel Global AI Confessions des US-amerikanischen Marktforschungsunternehmens The Harris Poll hervor. Auftraggeber der Befragung ist Dataiku, ein Anbieter einer Plattform für KI- und ML-Dienste. In 812 Online-Interviews beantworteten 203 Datenverantwortliche aus den USA, 103 aus Deutschland, 103 aus Japan, 102 aus Großbritannien, 101 aus Frankreich, 100 aus den Vereinigten Arabischen Emiraten, 50 aus Singapur und 50 aus Südkorea die Fragen der Marktforscher. Alle Teilnehmer arbeiten für große Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als 1 Milliarde US-Dollar oder den regionalen Äquivalenten. Die Umfrageteilnehmer sind auf Vice-President-, Director-, Managing Director- oder C-Suite-Ebene in Daten-, Analytics- oder KI-relevanten Funktionen tätig.

Deutsche nehmen es nicht so genau

Von den deutschen Befragten verlangten nur vier Prozent eine Genauigkeit der Systeme von 95 bis 100 Prozent, international waren es 15 Prozent. 53 Prozent der Deutschen gaben sich mit weniger als 80 Prozent Genauigkeit bei KI-gestützten Entscheidungen zufrieden, bei einem internationalen Durchschnitt von 38 Prozent. Die Marktforscher sehen hier eine Verbindung zur deutschen Höchstrate der Projekte, die an geringer Qualität scheitern.

Knapp 60 Prozent der Befragten gaben weiterhin an, nur auf eine Katastrophe durch KI-Halluzinationen in geschäftskritischen Workflows zu warten. Ebenso viele fürchten finanzielle Risiken durch unkontrollierte API- und Service-Kosten durch KI-Agenten. Dabei verlangen nur 17 Prozent der deutschen Datenverantwortlichen eine vollständige End-to-End-Nachvollziehbarkeit von Multi-Agent-Workflows (global: 20 Prozent). 34 Prozent der Teilnehmer aus Deutschland gaben an, dass ihre Teams weniger als die Hälfte der KI-Entscheidungen im Sinne aktueller regulatorischer Auflagen nachverfolgen könnte. 58 Prozent hätten sogar KI-Agenten-Deployments wegen mangelnder Erklärbarkeit verzögert oder blockiert. Nur fünf Prozent der Gesamtzahl der international Befragten gab an, die Entscheidungen ihrer KI-Systeme zu 100 Prozent erfassen zu können.

Von den Deutschen befürchten 63 Prozent, dass Kunden Schäden durch ihre KI-Agenten entstehen könnten, während sogar 69 Prozent glauben, dass KI-Systeme ihren Mitarbeitern schaden könnten. Mögliche Security-Bedenken bespricht die Umfrage nicht weiter im Detail – erst kürzlich kam heraus, dass selbst der Branchenführer OpenAI nicht imstande ist, persönliche Daten aus E-Mails seiner Nutzer vor Angreifern zu schützen und die Kenntnis eines entsprechenden Exploits monatelang verschwieg.

Die Geschäftsführung überschätzt die Technik

In der Pressemitteilung zur Umfrage spricht Dataiku von einer „Kluft zwischen C-Suite-Erwartungen und technischer Realität“. Diese sei in Deutschland besonders ausgeprägt: Fast 80 Prozent der Datenverantwortlichen sei überzeugt, dass ihre Chefetage die Genauigkeit der KI-Systeme überschätzen würde. International lag dieser Eindruck bei 68 Prozent. 82 Prozent der Deutschen gaben an, dass die Geschäftsführung die Zeit und Schwierigkeiten, KI-Systeme zur Produktionsreife zu bringen, unterschätzt. Von den Befragten erwarten etwa 70 Prozent, dass ein CEO bis Ende 2026 aufgrund einer gescheiterten KI-Strategie oder einer KI-induzierten Krise entlassen wird. Im globalen Durchschnitt erwarten dies 56 Prozent der Befragten.

Eine ähnliche Umfrage unter CEOs aus dem März 2025 ergab, dass unter 100 deutschen CEOs ebenfalls knapp 70 Prozent mit Entlassungen wegen KI-Projekten rechnet. Aus der CEO-Umfrage ging außerdem hervor, dass 95 Prozent der deutschen Geschäftsführer den Eindruck haben, KI-Agenten könnten bei Geschäftsentscheidungen einen gleichwertigen oder besseren Rat geben als ein menschliches Vorstandsmitglied. 76 Prozent der Datenverantwortlichen teilen die Auffassung, dass KI-generierten Geschäftsempfehlungen in ihren Unternehmen mehr Gewicht zukommt als denen von menschlichen Mitarbeitenden. Auch hier ist Deutschland Umfrageführer, wobei der Durchschnitt bei 69 Prozent liegt.

Die Umfragen unter den CEOs und den Datenverantwortlichen finden sich hier und hier. Der Zugriff erfordert die Angabe einer E-Mail-Adresse.


(pst)



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Sulu 3.0: CMS mit neuem Content-Speicher und klarerer Architektur


Sulu 3.0 ist erschienen. Mit dem Release vollzieht das quelloffene Content-Management-System (CMS) laut Blogbeitrag eine größere technische Umstrukturierung. Statt auf das bislang genutzte PHPCR‑Repository setzt das Projekt künftig vollständig auf Doctrine ORM und JSON‑Felder – eine Entscheidung, die nicht nur die Performance heben, sondern auch die Einstiegshürde für Symfony‑Entwickler senken soll. Nach Angaben des Teams kamen rund 150.000 Zeilen Code neu hinzu, mehr als 265.000 wurden entfernt.

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Das Open-Source-CMS Sulu basiert auf dem PHP-Framework Symfony und dient als Headless‑ oder klassisches CMS für komplexe, mehrsprachige Webprojekte. Es richtet sich vor allem an Entwicklerinnen und Entwickler, die flexible Inhaltsmodelle mit vertrauten Symfony‑Werkzeugen umsetzen wollen. Für Symfony sind kürzlich die Versionen 7.4 und 8.0 erschienen.

Von PHPCR zu Doctrine ORM

Mit der Abkehr vom speicherintensiven PHPCR führt Sulu ein neues Modell zur Ablage von Inhalten ein: Seiten, Artikel oder Snippets werden jetzt als reguläre Doctrine‑Entitäten mit JSON‑Spalten verwaltet. Damit greifen Developer direkt auf bekannte Tools und SQL‑Abfragen zurück, statt eine eigene Query‑Sprache lernen zu müssen.

Das System nutzt sogenannte Dimensionen, um Sprach‑, Veröffentlichungs‑ und Versionszustände abzubilden. So lassen sich nicht übersetzbare Felder in mehreren Sprachvarianten weiterverwenden – ein Ansatz, der die vorherige, tiefer verschachtelte Struktur ersetzt und sich offenbar leichter debuggen lässt.

Bessere Performance und Vereinfachungen

Nach Angaben des Teams bringt der neue Speicheransatz spürbare Leistungsgewinne. Content‑Strukturen lassen sich nun direkt in der Datenbank nachvollziehen, während Konfigurationsdaten weiterhin als XML im Repository bleiben.

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Auch das Update der PHP-Bibliothek Flysystem auf Version 3 soll zur Vereinfachung der Handhabung von Mediendateien beitragen. Diese können künftig über eine einheitliche Schnittstelle auf unterschiedlichen Backends abgelegt werden, beispielsweise auf Amazon S3, Microsoft Azure, WebDAV oder Dropbox.

Entfall der Elasticsearch‑Pflicht für Artikel

Neben der Speicherarchitektur wurde das Artikel‑Bundle neu geschrieben. Es lässt sich nun ohne die Suchmaschine und das Analytic-Tool Elasticsearch betreiben, wodurch kleineren Projekten die Installation eines separaten Suchdienstes erspart bleiben soll. Für große Installationen bleibt die Option durch ein ergänzendes Bundle erhalten, das Elasticsearch wieder einbindet.

Ebenfalls neu ist SEAL, der Search Engine Abstraction Layer. Er bündelt Anbindungen an Suchsysteme wie Loupe, Meilisearch, Solr oder Elasticsearch hinter einer gemeinsamen API. Standardmäßig kommt Loupe zum Einsatz – eine SQLite‑basierte, PHP‑interne Lösung, die für mittlere Datenmengen ausreichend schnell arbeitet.

Migration und Unterstützung

Sulu liefert ein eigenes Tool, um vorhandene PHPCR‑Daten zu konvertieren. Das Migration‑Bundle überführt Seiten, Artikel, Snippets und URLs in die neue Speicherstruktur und protokolliert detailliert, wo gegebenenfalls Nacharbeit nötig ist.

Wer die Umstellung nicht allein durchführen möchte, kann laut Entwicklerteam auf Community‑Hilfe via Slack und GitHub oder auf professionelle Unterstützung zurückgreifen. Weitere Informationen zur Hilfe sowie zum Release finden sich im Blogbeitrag.

Weiterer Fahrplan

Mit Version 3.0 endet die Pflege für Sulu 1.6, während Sulu 2.6 als LTS-Version (Long-term Support) erhalten bleibt. Die neue Architektur soll künftige Funktionen erleichtern und das CMS langfristig wartbarer machen. Näheres zum Release und zum CMS auch auf GitHub.


(mdo)



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Entwicklung & Code

Drupal Canvas: Visueller Page Builder für Drupal veröffentlicht


Drupal hat mit Canvas einen visuellen Page Builder veröffentlicht, der die Erstellung individueller Websites ohne umfangreiche Programmierkenntnisse ermöglichen soll. Das Werkzeug richtet sich an Site-Builder und Content-Teams, die bisher zwischen vorgefertigten Templates und aufwendiger individueller Entwicklung wählen mussten.

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Weniger komplizierte Technik für Anwender

Als Open-Source-CMS kommt Drupal zwar bei vielen Organisationen zum Einsatz, die Flexibilität des Systems erforderte jedoch bislang einiges an technischem Know-how. Wie Produktleiter Lauri Timmanee im Drupal-Blog erklärt, existiere in Drupal ein Trade-off: „Entweder man ist gezwungen, eine Art Cookie-Cutter-Website zu erstellen, oder man muss komplexen Code schreiben. Wir wollen diesen Trade-off aufbrechen, indem wir bessere Werkzeuge bereitstellen, damit man tatsächlich Websites erstellen kann, die auf die eigene Marke zugeschnitten sind, ohne komplexen Code kennen zu müssen.“

Drupal Canvas 1.0 basiert auf einem React-Frontend, das mit den Core-APIs von Drupal integriert ist. Die Hauptfunktionen umfassen komponentenbasiertes visuelles Page Building mit einem Drag-and-Drop-Interface, In-Browser-Code-Komponenten zum Hinzufügen neuer Bausteine sowie die Option, mehrere Seiten vor der Veröffentlichung zu erstellen und mit mehrstufigem Undo in der Vorschau zu betrachten. Das System soll Entwicklern mehr Zeit für tiefgreifende technische Arbeiten verschaffen, während nicht-technische Nutzer eigenständiger arbeiten können.

Canvas ist als Community-getriebenes Projekt angelegt, laut Drupal-Roadmap sollen künftig möglichst alle Module im kommenden Drupal CMS 2.0 mit Canvas kompatibel sein. Die Entwickler stellen eine Demo-Installation auf GitHub bereit und sammeln Feedback über den dedizierten Slack-Channel #drupal-canvas. Das Projekt positioniert sich damit in Konkurrenz zu etablierten Page Buildern wie WordPress Gutenberg oder Elementor, setzt aber auf die Stärken von Drupal in Enterprise-Umgebungen.

Ausblick auf Drupal CMS 2.0

Drupal CMS ist eine vorkonfigurierte Distribution auf Basis von Drupal Core, die für schnelle Website-Erstellung mit vorgefertigten Modulen und Workflows optimiert ist, während Drupal Core die minimale, flexible Grundlage für Entwickler bietet. Inzwischen steht Drupal CMS kurz vor der Veröffentlichung der Version 2.0, die laut mehreren Drupal-Experten einen großen Entwicklungssprung für Webentwickler und Nutzer bringen soll. Die neue Generation der Software soll eine verbesserte Performance, modernisierte Benutzeroberfläche und vereinfachte Integrationsmöglichkeiten für KI-gestützte Tools bieten.

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Neben den technischen Verbesserungen soll Drupal CMS 2.0 besonderen Wert auf Barrierefreiheit, Sicherheit und modulare Erweiterbarkeit legen. Durch ein überarbeitetes Framework und optimierte Workflows sollen Entwickler Projekte schneller umsetzen können, während Redakteure von einer klareren Struktur und KI-gestützten Funktionen wie Content-Generierung und SEO-Optimierung profitieren sollen. Das offizielle Release ist aktuell für das erste Quartal 2026 anvisiert, ursprünglich war es für den Oktober 2025 geplant.


(fo)



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Open-Source-Toolkit: KI-Unternehmen Anthropic übernimmt Bun


Bun wurde von Anthropic übernommen, wie der Bun-Erfinder Jarred Sumner auf dem Bun-Blog mitteilt. Das JavaScript-Toolkit, bestehend aus Runtime, Bundler, Test Runner und Paketmanager, soll die Infrastruktur für Anthropics KI-Coding-Technologien Claude Code und Claude Agent SDK sowie künftige KI-Coding-Projekte darstellen.

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Bun bleibt Open Source

Laut Sumners Ausführungen wird Bun auch weiterhin Open Source und MIT-lizenziert bleiben. Auch soll das gleiche Team wie bisher an Bun arbeiten und die Entwicklung weiter öffentlich auf GitHub stattfinden. Die Roadmap soll den Fokus auf Performance und Node.js-Kompatibilität beibehalten – und darauf, Node.js als die standardmäßige serverseitige Runtime für JavaScript zu ersetzen.




(Bild: jaboy/123rf.com)

Die enterJS 2026 wird am 16. und 17. Juni in Mannheim stattfinden. Das Programm wird sich rund um JavaScript und TypeScript, Frameworks, Tools und Bibliotheken, Security, UX und mehr drehen. Vergünstigte Blind-Bird-Tickets sind bis zum Programmstart erhältlich.

Bun erschien erstmals im Juli 2022 und verfolgte bereits damals das Ziel, ein „Drop-in“-Ersatz für Node.js zu werden. Schon innerhalb der ersten Woche erzielte das Projekt 20.000 GitHub-Sterne, wie sich der Bun-Erfinder zurückerinnert. Inzwischen ist die Zahl auf über 83.000 Sterne angestiegen und präsentiert sich seit Version 1.3 als Full‑Stack-JavaScript-Runtime.

Übernahme durch Anthropic

Anthropics Claude Code, ein agentisches KI-Coding-Tool, läuft mit Bun, und bereits während der letzten Monate hat das Bun-Team die Issues des Claude-Code-Teams mit Priorität bearbeitet. Nach Gesprächen mit Anthropic folgt jetzt die Übernahme von Bun, das selbst keine Einnahmen hatte: Anthropic kauft Bun als essenzielle Infrastruktur für Claude Code, die Toolsammlung Claude Agent SDK und zukünftige KI-Coding-Produkte.

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Wie Sumner betont, soll dieser Schritt Bun zu langfristiger Stabilität verhelfen. Außerdem will man nun zusätzliche Software Engineers einstellen. Laut Sumner passen die beiden Seiten auf natürliche Weise zusammen, denn: „Bun begann mit einem Fokus darauf, Developer schneller zu machen. KI-Coding-Tools tun etwas Ähnliches.“


(mai)



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