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Entwicklung & Code

KI-Überblick 8: Buzzwords entzaubert – was hinter den Schlagworten steckt


Kaum ein anderes Technologiethema ist so reich an Schlagworten wie Künstliche Intelligenz (KI). Präsentationen und Pressemitteilungen sind voll von Begriffen, die oft beeindruckend klingen, aber selten selbsterklärend sind. Wer die Konzepte dahinter nicht kennt, kann leicht falsche Erwartungen entwickeln – sowohl in Richtung übertriebener Hoffnung als auch ungerechtfertigter Skepsis.


the next big thing – Golo Roden

the next big thing – Golo Roden

Golo Roden ist Gründer und CTO von the native web GmbH. Er beschäftigt sich mit der Konzeption und Entwicklung von Web- und Cloud-Anwendungen sowie -APIs, mit einem Schwerpunkt auf Event-getriebenen und Service-basierten verteilten Architekturen. Sein Leitsatz lautet, dass Softwareentwicklung kein Selbstzweck ist, sondern immer einer zugrundeliegenden Fachlichkeit folgen muss.

In diesem Beitrag sehe ich mir daher einige typische Buzzwords an und erkläre, was sich tatsächlich dahinter verbirgt.

Große Sprachmodelle wie GPT werden nicht nur als Texterzeuger genutzt, sondern zunehmend auch als Bewertungsinstanz. Dabei wird ein LLM gebeten, die Ausgabe eines anderen Modells zu prüfen – etwa nach Korrektheit, Lesbarkeit oder Relevanz.


Chatbot steht auf Smartphone

Chatbot steht auf Smartphone

(Bild: Golden Sikorka/Shutterstock)

Die Online-Konferenz LLMs im Unternehmen am 29. Oktober zeigt, wie man das passende Modell auswählt, die Infrastruktur aufbaut und die Sicherheit im Griff behält. Außerdem gibt der Thementag von iX und dpunkt.verlag einen Ausblick auf Liquid Foundation Models als nächste Generation von LLMs.

In der Praxis bedeutet das: Modell A erzeugt einen Text, Modell B bewertet ihn anhand von Kriterien und vergibt beispielsweise eine Punktzahl oder wählt die bessere von zwei Antworten aus.

Diese Vorgehensweise ist technisch unspektakulär. Sie funktioniert nur, weil Sprachmodelle gelernt haben, Textqualität und inhaltliche Konsistenz nach menschlichen Maßstäben zu imitieren. Ein echtes Verständnis oder eine objektive Prüfung entstehen dabei nicht.

Few-Shot Learning

Dieser Begriff beschreibt die Fähigkeit eines Modells, aus wenigen Beispielen zu lernen oder Aufgaben mit nur sehr wenigen Demonstrationen zu lösen.

Ein Anwendungsfall: Sie geben einem LLM drei kurze Beispiele für Fragen und die dazugehörigen Antworten. Anschließend kann das Modell ähnliche Fragen beantworten, ohne dass es auf genau diese Aufgabe trainiert wurde.

Few-Shot Learning ist möglich, weil große Sprachmodelle in ihrem Training extrem viele Muster gesehen haben. Sie generalisieren diese Muster auf neue Aufgaben – aber sie lernen nicht im klassischen Sinn „on the fly“. Es handelt sich um Musteranpassung, nicht um aktives Lernen.

Embeddings sind nichts anderes als numerische Vektoren, die die Bedeutung von Wörtern, Sätzen oder Dokumenten in einem kontinuierlichen Raum repräsentieren.

Zwei Texte mit ähnlicher Bedeutung haben ähnliche Embedding-Vektoren. Dadurch lassen sich Aufgaben wie semantische Suche oder Clustering effizient lösen.

In der Praxis werden Embeddings häufig genutzt, um Datenbanken mit Bedeutungsräumen zu verbinden. Eine Suchanfrage wird in denselben Vektorraum übersetzt, und die nächstgelegenen Punkte sind die inhaltlich passendsten Ergebnisse.

Wichtig ist: Embeddings verstehen Inhalte nicht. Sie kodieren lediglich statistische Ähnlichkeit.

Unter „Automated Machine Learning“ versteht man Werkzeuge, die Teile des ML-Workflows automatisieren – etwa Feature-Auswahl, Modellwahl oder Hyperparameteroptimierung.

AutoML kann die Einstiegshürde für Unternehmen senken und ist für Standardaufgaben nützlich. Allerdings ersetzt es kein tiefes Verständnis von Daten und Methoden. In komplexen oder kritischen Projekten müssen Entwicklerinnen und Entwickler weiterhin die Verantwortung für Modellwahl, Datenqualität und Validierung übernehmen.

Der Begriff „Halluzination“ beschreibt ein Verhalten von LLMs, bei dem sie plausible, aber falsche Informationen erzeugen.

Das passiert, weil das Modell nur Wahrscheinlichkeiten für Wortfolgen berechnet, nicht die Wahrheit kennt. Wenn die wahrscheinlichste Fortsetzung in den Trainingsdaten zwar typisch, aber sachlich falsch ist, entsteht eine Halluzination.

Dieses Phänomen ist keine Ausnahme, sondern eine direkte Folge der Funktionsweise von Sprachmodellen. Es macht klar, dass solche Systeme ohne zusätzliche Validierung nicht als verlässliche Wissensquelle taugen.

Als „Generative AI“ bezeichnet man Systeme, die neue Inhalte erzeugen, statt nur bestehende zu klassifizieren oder zu analysieren. Dazu gehören:

  • Text (LLMs, Chatbots),
  • Bilder (Stable Diffusion, DALL-E),
  • Audio und Musik sowie
  • Videos und 3D-Modelle.

Der Begriff klingt oft nach Kreativität, ist aber im Kern statistische Musterfortsetzung: Modelle kombinieren Gelerntes zu neuen Ausgaben.

Bekannte Prinzipien

Buzzwords klingen oft nach radikal neuen Fähigkeiten, sind jedoch fast immer auf bekannte Prinzipien zurückzuführen. Wer die Konzepte dahinter versteht, kann Marketingaussagen realistisch einordnen und erkennt schneller, ob ein Hype Substanz hat.

In der nächsten und letzten Folge dieser Serie ziehe ich ein Fazit und gebe Hinweise, wie Sie das erworbene Wissen praktisch nutzen können – sei es für fundierte Entscheidungen, bessere Kommunikation mit Fachabteilungen oder die Bewertung von KI-Projekten.


(rme)



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Entwicklung & Code

Angular 21 vollzieht den Abschied von zone.js


Angular 21 ist erschienen. Die neue Hauptversion des Webframeworks bietet experimentelle Signal Forms, eine Developer-Preview für Angular Aria für barrierefreie Headless-Komponenten und weitere Neuerungen. Die Bibliothek zone.js ist zugunsten der Zoneless Change Detection in neuen Angular-Anwendungen nicht mehr enthalten.

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enterJS 2026 in Mannheim

enterJS 2026 in Mannheim

(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.

Barrierefreie Komponenten dank Angular Aria

Als Developer-Preview ist Angular Aria enthalten. Diese Bibliothek für gängige UI-Pattern legt den Fokus auf Accessibility – für barrierefreie Headless-Komponenten gemäß der Webstandard-Suite WAI-ARIA (Web Accessibility Initiative – Accessible Rich Internet Applications) des World Wide Web Consortium (W3C).

Derzeit umfasst Angular Aria ein Set aus acht UI-Pattern – Accordion, Combobox, Grid, Listbox, Menu, Tabs, Toolbar und Tree – mit 13 Komponenten. Diese sind nicht gestylt und lassen sich nach Belieben mit eigenen Styles versehen.

Angular Aria lässt sich mit npm i @angular/aria installieren. Für dieses neue Feature steht ein Guide bereit, der Codebeispiele für alle Komponenten, Skins zum Ausprobieren und weitere Informationen enthält.

Experimentelle Signal Forms

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Angular-Entwickler können nun Signal Forms ausprobieren, eine experimentelle Bibliothek für das Verwalten von Form-State auf Basis der reaktiven Signals. Sie soll sowohl eine gute Developer Experience als auch vollständige Typsicherheit für den Zugriff auf Formularfelder ermöglichen und zentraler, Schema-basierter Validationslogik folgen.

Für den Einsatz der experimentellen Signal Forms halten der entsprechende Guide und die Dokumentation alle Details bereit.

Abschied von zone.js und Begrüßung von Vitest

Vitest ist in Angular 21 zum Standard-Test-Runner gewählt worden. Das gilt für neue Projekte, während die bisher genutzten Technologien Karma und Jasmine weiterhin vollständigen Support durch das Angular-Team genießen, sodass Entwicklerinnen und Entwickler noch nicht zu Vitest migrieren müssen. Wer es allerdings testen möchte, kann die experimentelle Migration durchführen.

Und schließlich verabschiedet sich Angular 21 endgültig von zone.js – ein Prozess, der sich schon seit Angular 18 abzeichnete. Die eigenständige Bibliothek zone.js, die von Beginn an in Angular zum Einsatz kam, ist nun nicht mehr standardmäßig enthalten. Neue Angular-Anwendungen nutzen demnach das Zoneless-Verfahren, während für bestehende Anwendungen eine Migrationsanleitung zur Verfügung steht.

Die Zoneless Change Detection bietet laut dem Angular-Team zahlreiche Vorteile: verbesserte Core Web Vitals, natives async/await, Ökosystem-Kompatibilität, verringerte Bundle-Größe, vereinfachtes Debugging und eine verbesserte Kontrolle. Dennoch habe zone.js eine wichtige Rolle bei der Gestaltung von Angular gespielt, hebt das Entwicklungsteam hervor.

Weitere Informationen zu den Updates in Angular 21 hält der Angular-Blog bereit.


(mai)



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Entwicklung & Code

software-architektur.tv: Digitale Souveränität in der Softwarearchitektur


Digitale Souveränität ist aktuell ein sehr heiß diskutiertes Thema und im Mainstream der Gesellschaft angekommen. In dieser Episode spricht Eberhard Wolff mit Sven Müller über den Einfluss von digitaler Souveränität auf Softwarearchitektur. Ziel ist es, die digitale Handlungsfähigkeit unserer Organisationen zu stärken. Aspekte sind nicht nur die häufig genannte Unabhängigkeit von US-Cloud-Anbietern, sondern vor allem gezielte Make-or-buy-Enscheidungen, der Einsatz von offenen Standards oder Open Source nicht nur zum Sparen von Lizenzkosten.

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Sven Müller ist Softwareentwickler, -architekt und Berater bei synyx. Seine Leidenschaft gilt der modernen agilen Softwareentwicklung an der Schnittstelle zwischen Fachbereich, Entwicklung, Anwender und Betrieb, die am Ende einen echten Mehrwert fürs Unternehmen schafft.

Lisa Maria Schäfer malt dieses Mal keine Sketchnotes.

Livestream am 21. November

Die Ausstrahlung findet am Freitag, 21. November 2025, live von 13 bis 14 Uhr statt. Die Folge steht im Anschluss als Aufzeichnung bereit. Während des Livestreams können Interessierte Fragen via Twitch-Chat, YouTube-Chat oder anonym über das Formular auf der Videocast-Seite einbringen.

software-architektur.tv ist ein Videocast von Eberhard Wolff, Blogger sowie Podcaster auf iX und bekannter Softwarearchitekt, der als Head of Architecture bei SWAGLab arbeitet. Zum Team gehören außerdem Lisa Maria Schäfer (Socreatory) und Ralf D. Müller (DB Systel). Seit Juni 2020 sind über 250 Folgen entstanden, die unterschiedliche Bereiche der Softwarearchitektur beleuchten – mal mit Gästen, mal Wolff, Schäfer oder Müller solo. Seit mittlerweile mehr als zwei Jahren bindet iX (heise Developer) die über YouTube gestreamten Episoden im Online-Channel ein, sodass Zuschauer dem Videocast aus den Heise Medien heraus folgen können.

Weitere Informationen zur Folge finden sich auf der Videocast-Seite.

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(mdo)



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Entwicklung & Code

Stack Overflow: Kuratierte Knowledge Base für KI-Agenten im Unternehmen


Das Entwicklerforum Stack Overflow stellt ein Knowledge-Base-Tool für Unternehmen vor. Es verbindet kuratiertes Wissen mit KI-Unterstützung und Microsoft-365-Anbindung. So soll es als zuverlässiger Informations-Pool im Unternehmen dienen.

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Stack Internal soll das verteilte Wissen im Unternehmen in einer einheitlichen, von Menschen geprüften Basis zusammenführen, die den Qualitätsansprüchen und Compliance-Regeln der Firma entspricht. KI kommt beim Zusammenstellen der Informationen aus Quellen wie Confluence oder Teams zum Einsatz. Die Maschine klassifiziert die Daten beim Einlesen und präsentiert sie den menschlichen Prüferinnen und Prüfern in sortierter und vorbewerteter Form. Die Kuratoren korrigieren die Vorschläge und geben sie frei.

Enge Verknüpfung mit Microsoft 365

Die Inhalte von Stack Internal dienen einerseits als Basis für den KI-Chat in Microsoft-Tools, also Office 365, Teams und dem Coding-Copiloten für Entwicklerinnen und Entwickler. Ein MCP-Server ermöglicht andererseits die Anbindung an weitere GenAI-Modelle und Agenten. Umgekehrt sollen Interaktionen mit der Knowledge Base das Wissen darin verbessern und erweitern. Auf welche Art das geschehen soll, erklärt der Anbieter nicht.

Stack Internal ist eine Weiterentwicklung von Stack Overflow for Teams und läuft auf Azure. Es gibt Cloud- und On-Premises-Varianten, darunter eine kostenlose für bis zu fünfzig Mitglieder.

Stack Overflow macht mit Stack Internal aus der Not eine Tugend: Gestartet als Forum für Entwicklerinnen und Entwickler, war Stack Overflow mit der Verbreitung von Coding-Assistenten zu einer reinen Trainingsfundgrube für KI-Modelle abgesunken. Dass solide Trainingsdaten aber einen Wert eigener Art darstellen, vermarktet der Anbieter Stack Exchange nun.


(who)



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