DOAG VOICES

Various Experts & Special Interested IT-People

Die DOAG ist ein IT-Verein mit rund 6000 Mitgliedern in Deutschland, Österreich und der Schweiz. Ihr Hauptsitz ist in Berlin.  Die DOAG publiziert 4x Mal im Jahr zwei Magazine – die Red Stack, mit einem Oracle Schwerpunkt, und die Java aktuell, die sich mehr an Entwickler richtet. Daneben betreibt sie eine Website und diverse Event-Seiten zu den mehrmals im Jahr stattfindenden Schwerpunkt-Konferenzen. Darüber hinaus gibt es diverse Regionalgruppen und eine Vielzahl an themenbezogenen Communities.  Zu zahlreichen IT-Themen – Cloud, Development, KI u.v.a.m. – bietet die DOAG kostenlose Newsletter an. Auf den gängigen Social-Media-Plattformen ist die DOAG ebenso zu finden – von Linked In über YouTube bis zu Bluesky, X u.a. https://www.doag.org/ Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

  1. DOAG VOICES Future AI – Souveräne KI aus Deutschland: Wie DeutschlandGPT Datenschutz, Innovation und Alltag verbindet

    1D AGO

    DOAG VOICES Future AI – Souveräne KI aus Deutschland: Wie DeutschlandGPT Datenschutz, Innovation und Alltag verbindet

    Künstliche Intelligenz ist im Alltag angekommen — doch zwischen Innovation und europäischem Datenschutz bestehen weiterhin Spannungsfelder. In dieser Folge von DOAG VOICES FutureAI spricht Host Dave König mit Leonhard Benkert, CEO von DeutschlandGPT, über den Aufbau einer leistungsfähigen und zugleich datenschutzkonformen KI-Plattform aus Deutschland. Benkerts Hintergrund in der Bildungssoftware zeigt, warum Datenschutz und sensible Daten von Beginn an eine zentrale Rolle spielten. Viele Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen: Sie wollen KI nutzen, ohne die Kontrolle über ihre Daten zu verlieren. Dabei ist nicht die Technik das größte Hindernis, sondern die tatsächliche Nutzung im Arbeitsalltag. Fehlende Akzeptanz führt häufig dazu, dass erste KI-Projekte scheitern und neu gestartet werden müssen. DeutschlandGPT setzt deshalb auf eine Architektur, die Datenhaltung in Deutschland mit leistungsfähigen internationalen Modellen verbindet. Ziel ist eine Balance zwischen Qualität, Sicherheit und Nutzerfreundlichkeit. Gleichzeitig verfolgt die Plattform einen offenen Ansatz mit mehreren integrierten Modellen und Schnittstellen, um Unternehmen flexibel zu halten. Die Folge zeigt: Entscheidend für den Erfolg von KI sind weniger Modelle als Vertrauen, Integration in bestehende Prozesse und echte Nutzbarkeit. Wer verstehen möchte, wie souveräne KI-Lösungen in Europa entstehen können, erhält hier fundierte Einblicke und praxisnahe Perspektiven. ––– Kapitelübersicht 00:00–00:16 — Intro Musikalischer Auftakt und Begrüßung zur Folge. 00:16–04:58 — Vom Informatiker zum KI-Unternehmer Leonhard Benkert schildert seinen Weg von der Technik über Produktmanagement bis zur Arbeit an KI-Lernsoftware. 04:58–12:30 — Bildungssoftware als Ursprung von DeutschlandGPT Warum Datenschutz in Schulen und Behörden die Grundlage für eine sichere KI-Plattform bildete. 12:42–19:46 — Die Idee hinter DeutschlandGPT Wie Anfragen aus dem Mittelstand den Anstoß gaben, eine eigene KI-Lösung zu entwickeln. 19:52–24:04 — Feature-Strategie und Wettbewerb mit US-Anbietern Welche Funktionen Unternehmen wirklich brauchen — und warum Nutzerfreundlichkeit entscheidend ist. 24:04–29:12 — Spiel: Tech or Myth? Das Quizformat zu absurden oder überraschenden Tech-Ideen — inklusive warmer Abluft und bedruckbarer Kartoffeln. 29:24–38:07 — Warum KI-Projekte in Unternehmen scheitern Akzeptanzprobleme, Schatten-IT und die Bedeutung echter Integration in Arbeitsprozesse. 38:13–44:53 — Datenschutzarchitektur und Modellvielfalt Wie Datenhaltung in Deutschland und internationale KI-Modelle kombiniert werden. 45:01–52:00 — API, Integrationen und Entwickler-Use-Cases Wie Unternehmen eigene Anwendungen und Agenten auf Basis der Plattform bauen können. 52:15–55:50 — Spiel: Fakt oder Fiktion Ein humorvoller Faktencheck zu kuriosen Startup-Geschichten. 55:50–56:06 — Outro Abschluss der Folge und musikalischer Ausklang. ––– Die Top 3 Learnings dieser Episode: 1. Nutzerakzeptanz ist wichtiger als die reine Modellleistung. 2. Datenschutzkonforme KI erfordert Architektur — nicht nur Regeln. 3. Offene Plattformen erhöhen die Chance, dass Unternehmen KI wirklich einsetzen. --- Mehr über Leonhard Benkert: https://www.linkedin.com/in/leonhardbenkert/ --- Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de --- Mehr über die DOAG: https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | 12. & 13. März | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ DOAG 2026 Datenbank mit Cloud Infrastructure | 18. - 19. Mai | Heide Park Soltau https://datenbank.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ --- Den von Leonhard Benkert im Podcast besprochenen "Prompt-Optimierer" gibt es hier: https://www.deutschlandgpt.de/prompten-wie-ein-profi Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    56 min
  2. DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Mirko Seifert

    FEB 17

    DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Mirko Seifert

    Warum gute Anforderungen wichtiger sind als perfekte Modelle — und weshalb KI eher fragt als ersetzt. Künstliche Intelligenz verspricht enorme Produktivitätsschübe in der Softwareentwicklung — doch viele Probleme entstehen lange vor dem ersten Code. In dieser Folge spricht Host Dave König mit Unternehmer und Softwarearchitekt Mirko Seifert darüber, warum unklare Anforderungen, überladene Backlogs und falsche Prioritäten oft die eigentlichen Projektkiller sind — und wie KI hier sinnvoll unterstützen kann. Seifert erzählt von seinem Weg vom C64-Programmierer über die Forschung zu domänenspezifischen Sprachen bis zum Gründer zweier Tech-Firmen mit der Mission, bessere Software zu ermöglichen. Im Zentrum steht sein KI-gestütztes Tool, das Anforderungen nicht einfach generiert, sondern im Interview-Modus hinterfragt. „Selbst sehr intelligente Menschen vergessen Dinge — eine KI, die nachfragt, verändert Denkprozesse“, so Seifert. Gemeinsam diskutieren die beiden, ob KI Product Owner ersetzen kann, warum Jira trotz Kritik dominiert und weshalb Microservices im Zeitalter großer Sprachmodelle neue Vorteile haben könnten. Auch Architektur-Trends zwischen Monolith-Renaissance und Serverless-Vision sowie die wachsende Komplexität moderner Systeme stehen im Fokus. Ein besonderes Highlight ist das Spiel „Tech-or-Myth?“, bei dem zwei KI-generierte Geschichten gegeneinander antreten — eine wahr, eine erfunden. Dabei zeigt sich, wie schwer Realität und plausibel klingende Fiktion inzwischen zu unterscheiden sind. Diese Episode ist kein KI-Hype, sondern ein ehrlicher Blick darauf, wie Technologie Arbeit verändert, ohne sie automatisch zu vereinfachen. ––– Kapitelübersicht: 00:00 – Intro DOAG VOICES FutureAI 00:16 – Vom C64 zur KI-Firma Seiferts Weg vom frühen Programmieren über Forschung bis zur Gründung von Beratungs- und Produktfirmen. 07:56 – Warum Anforderungen scheitern User Stories, Konflikte zwischen Fachbereichen und Entwicklung sowie typische Probleme im Requirements Engineering. 12:35 – KI im Interview-Modus Wie gezielte Rückfragen durch KI bessere Anforderungen ermöglichen und Denkprozesse erweitern. 18:18 – Kontext statt Halluzinationen Warum Projektwissen aus Tickets, Code und Dokumentation entscheidend für sinnvolle KI-Ergebnisse ist. 24:21 – Tech-or-Myth? – Das Spiel Zwei KI-Geschichten treten gegeneinander an — und zeigen, wie plausibel Fiktion wirken kann. 28:30 – Kann KI Product Owner ersetzen? Warum Priorisierung und Verantwortung weiterhin menschliche Aufgaben bleiben. 35:14 – Architektur neu gedacht Monolith, Microservices und Serverless im Spannungsfeld moderner Softwareentwicklung. 41:53 – Komplexität und DevOps-Realität Warum Infrastruktur und Teamrollen immer anspruchsvoller werden. 48:36 – Legacy vs. Greenfield Unterschiedliche Herausforderungen bei neuen Systemen und gewachsenen Codebasen. 51:24 – Outro DOAG VOICES FutureAI ––– Die Top 3 Learnings dieser Episode: 1. KI verbessert Anforderungen vor allem durch Fragen — nicht durch fertige Antworten. 2. Softwareprobleme sind häufig organisatorisch, nicht technisch. 3. Architekturentscheidungen müssen künftig auch KI-Nutzbarkeit berücksichtigen. ––– Mehr über Mirko Seifert: https://www.linkedin.com/in/mirko-seifert/ --- Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de --- Mehr über die DOAG: https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | 12. & 13. März | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ DOAG 2026 Datenbank mit Cloud Infrastructure | 18. - 19. Mai | Heide Park Soltau https://datenbank.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ ––– Ein ganz besonderer Dank von Mirko Seifert geht an das ganze Team, das "hinter der Kamera" die lustig-spannenden Clips mit großem Erfolg realisiert. Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    52 min
  3. DOAG VOICES DevLand – mit Dave König, Vanessa Schmitz und Markus Bernhart

    FEB 10

    DOAG VOICES DevLand – mit Dave König, Vanessa Schmitz und Markus Bernhart

    Low-Code und No-Code sind längst kein Nischenthema mehr. In dieser DOAG-VOICES-Folge sprechen Dave König, Markus Bernhart und Vanessa Schmitz darüber, wie sich Softwareentwicklung aktuell neu erfindet – zwischen klassischen Pro-Code-Stacks, Citizen Developern, Plattformdenken und dem wachsenden Einfluss von KI. Markus Bernhart erklärt, warum Low-Code nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung moderner Softwareentwicklung verstanden werden muss. Plattformen wie Mendix, OutSystems, Camunda oder Oracle APEX zeigen, dass deklarative und konfigurationsbasierte Ansätze heute produktionsreif sind – auch im Enterprise- und Behördenumfeld. Gleichzeitig wird deutlich: Governance, Security und klare Rollenmodelle bleiben unverzichtbar. Vanessa Schmitz gibt Einblicke in die Arbeit der Low-Code-Association und erläutert, warum gerade öffentliche Verwaltung, Mittelstand und Enterprise-IT von strukturiertem Low-Code-Einsatz profitieren können. Ziel ist nicht Schatten-IT, sondern kontrollierte, skalierbare Entwicklung mit klaren Leitplanken. Ein zentrales Thema ist das Zusammenspiel von Low-Code und KI. Vibe-Coding, Prompt-basierte Entwicklung und agentische Systeme eröffnen neue Möglichkeiten, werfen aber auch Fragen nach Wartbarkeit, Versionierung und Enterprise-Tauglichkeit auf. Die Diskussion zeigt: KI wird Low-Code nicht ersetzen, sondern verstärken. Abgerundet wird die Folge durch das Spiel „Tech- oder Myth-Facts?“, persönliche Einblicke und einen Blick auf die Zukunft der Softwareentwicklung zwischen Plattformen, Automatisierung und neuen Entwicklerrollen. ––– Kapitelübersicht: 00:00 • Intro Willkommen bei DOAG VOICES DevLand 00:30 • Vorstellung der Gäste Markus Bernhart und Vanessa Schmitz über ihre Rollen und Hintergründe. 03:19 • Was bedeutet Low-Code heute? Definitionen, Marktbewegungen und warum Abgrenzung immer schwieriger wird. 09:56 • Citizen Developer & neue Rollenbilder Zwischen Fachbereich, IT und professioneller Entwicklung. 15:34 • Governance, Security & Plattformdenken Warum Low-Code klare Regeln braucht – und sie liefern kann. 22:24 • Tech- oder Myth-Facts? Skurrile Tech-Geschichten zwischen Wahrheit und Legende. 26:44 • Low-Code trifft KI & Vibe-Coding Chancen, Grenzen und reale Enterprise-Erfahrungen. 35:04 • Die Low-Code-Association Ziele, Community-Arbeit und warum Vernetzung entscheidend ist. 43:40 • Outro ––– Die Top 3 Learnings dieser Episode: 1. Low-Code ist keine Abkürzung, sondern eine moderne Form von Softwareengineering. 2. Citizen Developer brauchen Governance – Plattformen liefern dafür die Basis. 3. KI und Vibe-Coding entfalten ihren Mehrwert erst in Kombination mit Low-Code-Ansätzen. ––– Mehr über Markus Bernhart: https://www.linkedin.com/in/bernhart/ ––– Mehr über Vanessa Schmitz: https://www.linkedin.com/in/vanessa-schmitz-1b1bb3a2/ ––– Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de ––– Mehr über die DOAG: https://www.doag.org ––– Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | 12. & 13. März | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ DOAG 2026 Datenbank mit Cloud Infrastructure | 18. - 19. Mai | Heide Park Soltau https://datenbank.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ ––– Das Gespräch entstand während der großen Konferenzwoche der DOAG – mit vier Events vom 17. bis 21. November 2025 – im Nürnberger Kongresszentrum. Sämtliche Sessions der dort Vortragenden sind nachträglich mit einem entsprechenden On-demand-Ticket zum jeweiligen Event nachträglich aufrufbar. --- Das im Podcast besprochen Buch der Low-Code Association "Paradigmenwechsel Low-Code: Softwareentwicklung (fast) ohne Programmierung (KI – Best Practice in Industrie, Dienstleistung und Verwaltung)" (herausgegeben 2025) ist über den Buchhandel und bei vielen Online-Portalen erhältlich, z.B. Amazon: https://amzn.eu/d/09XaTmLY Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    44 min
  4. DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Dr. Benjamin Linnik

    FEB 3

    DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Dr. Benjamin Linnik

    Künstliche Intelligenz wird oft als monolithische Lösung verstanden – dabei zeigt diese Folge eindrucksvoll, warum genau das zum Scheitern vieler Projekte führt. Host Dave König spricht mit Dr. Benjamin Linnik, promovierter Physiker und AI Tech Lead, über den realistischen Einsatz von KI in Unternehmen, die Rolle klassischer Data-Science-Methoden und warum technologische Demut heute wichtiger ist als jedes Buzzword. Ausgehend von Linniks Physik-Hintergrund wird deutlich: Modelle sind nie endgültig. Erkenntnisse sind immer vorläufig – genau wie KI-Systeme, die modular, austauschbar und anpassbar bleiben müssen. Statt teurem Fine-Tuning großer Sprachmodelle plädiert Linnik für pragmatische Ansätze wie Prompt-Engineering, Guardrails, RAG-Systeme und zunehmend MCP-basierte Schnittstellen. Im Fokus stehen Enterprise-Use-Cases wie Homologation, Regulierung und Wissensmanagement. Die Diskussion zeigt, warum nicht jedes Problem ein LLM braucht und weshalb einfache statistische Verfahren oft robuster, günstiger und besser wartbar sind. Gleichzeitig geht es um KI-Agenten, Automatisierungspotenziale und die Frage, wie Unternehmen ihre Fachlichkeit bewahren, ohne sich in technischer Komplexität zu verlieren. Abgerundet wird die Folge durch eine kritische Einordnung des EU AI Acts, Energie- und Nachhaltigkeitsaspekte moderner Rechenzentren sowie ein unterhaltsames Tech-O-Myth-Fact-Spiel, das die Grenzen zwischen Realität und KI-Halluzination sichtbar macht. ––– Kapitelübersicht: 0:00 – 0:16 Intro 0:16 – 4:21 • Vom Physiker zum AI Tech Lead Dr. Benjamin Linnik erklärt, warum ein Physikstudium kein Umweg, sondern eine ideale Grundlage für moderne KI- und Data-Science-Projekte ist. 4:34 – 12:36 • Physik, Modelle und datengetriebene Entscheidungen Warum datengetriebene Unternehmen im Kern wie physikalische Systeme funktionieren – und was Mathematik über Geschäftsprozesse verrät. 12:42 – 24:03 • Warum KI-Systeme nie statisch sein dürfen Ein Plädoyer für modulare, austauschbare Architekturen in einer Welt, in der sich Modelle schneller verändern als Organisationsstrukturen. 24:09 – 32:58 • Fine-Tuning, Prompting und Guardrails Weshalb teures Fine-Tuning oft die falsche Wahl ist und wie sich KI-Systeme durch kluges Prompting und Absicherung robuster betreiben lassen. 33:10 – 37:06 • Fachlichkeit, RAG und Enterprise-Use-Cases Wie Unternehmen Fachwissen nutzbar machen, ohne eigene Modelle zu trainieren – und warum RAG ein pragmatischer Zwischenschritt ist. 37:18 – 47:56 • KI-Agenten, MCP und lebende Systeme Von doppelter Datenhaltung zu agentischen Schnittstellen: Warum MCP klassische RAG-Architekturen ablöst und Systeme „lebendig“ macht. 48:11 – 54:03 • Tech-O-Myth-Facts & Energiefragen Ein spielerischer Realitätscheck zu KI-Mythen – inklusive überraschender Einblicke in Energieverbrauch, Rechenzentren und Nachhaltigkeit. 54:10 – 56:24 • EU AI Act, Ethik & Verantwortung Zwischen Regulierung und Innovation: Warum gute Gesetze Ziele definieren sollten – und nicht technische Lösungen vorschreiben. 56:24 – 56:44 Outro ––– Die Top 3 Learnings dieser Episode: 1. Nicht jedes Problem braucht ein LLM – oft reichen robuste Data-Science-Methoden. 2. KI-Systeme müssen modular, austauschbar und auf schnellen Wandel ausgelegt sein. 3. Regulierung sollte Ziele definieren, nicht Innovation technisch festschreiben. ––– Mehr über Dr.Benjamin Linnik: https://www.linkedin.com/in/benny587268/ --- Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de --- Mehr über die DOAG: https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | 12. & 13. März | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ DOAG 2026 Datenbank mit Cloud Infrastructure | 18. - 19. Mai | Heide Park Soltau https://datenbank.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    57 min
  5. DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Dr. Melanie Sigl

    JAN 27

    DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Dr. Melanie Sigl

    Künstliche Intelligenz ist allgegenwärtig – doch der erfolgreiche Einsatz beginnt nicht mit dem Training eines Modells, sondern mit der richtigen Auswahl. In dieser Folge von DOAG VOICES FutureAI spricht Host Dave König mit Dr. Melanie Sigl über genau diese oft unterschätzte Herausforderung. Ausgangspunkt ist ihre Dissertation zu Transfer Learning auf multivariaten Zeitreihen – ein Thema mit hoher Relevanz für industrielle Anwendungen und Predictive Maintenance. Dr. Sigl erläutert, warum vortrainierte Modelle nicht automatisch gute Ergebnisse liefern und weshalb die Ähnlichkeit zwischen Datensätzen entscheidend ist. Anhand praxisnaher Beispiele zeigt sie, wo klassische Distanzmaße an ihre Grenzen stoßen und wie Methoden wie Dynamic Time Warping helfen, Zeitreihen sinnvoll vergleichbar zu machen. Darauf aufbauend geht es um Learning-to-Rank-Ansätze wie RankNet, mit denen sich Modelle systematisch bewerten lassen – statt Entscheidungen nach Bauchgefühl oder reiner Hardware-Verfügbarkeit zu treffen. Das für Auflockerung sorgende Spiel "Tech or Myth Facts?" zeigt erneut eindrucksvoll, wie schnell technologische Entwicklungen mystifiziert werden – und wie wichtig ein nüchterner Blick auf Fakten bleibt. Abseits der Forschung beleuchtet die Folge die Realität von KI-Projekten: Cloud-Infrastrukturen, Cloud-native Services, souveräne Alternativen, On-Prem-Betrieb und die Herausforderungen beim Übergang in den produktiven Einsatz. Dr. Sigl macht deutlich, dass technologische Exzellenz allein nicht ausreicht – entscheidend sind Wirtschaftlichkeit, Akzeptanz und ein realistischer Blick darauf, wann KI sinnvoll ist und wann klassische Verfahren genügen. --- Kapitelübersicht: 00:00 – 00:16 | Intro Begrüßung, Vorstellung und Einordnung der Edition FutureAI. 00:16 – 03:10 | Persönlicher Hintergrund Vorstellung von Dr. Melanie B. Sigl, Werdegang zwischen Beratung, Forschung und Führung. 03:10 – 07:10 | Dissertation & Motivation Transfer Learning auf multivariaten Zeitreihen und zentrale Forschungsfragen. 07:10 – 11:45 | Modellauswahl statt Modellbau Warum vortrainierte Modelle sinnvoll sind – und ihre Auswahl oft komplexer ist als ihr Training. 11:45 – 14:09 | Ähnlichkeit von Zeitreihen Dynamic Time Warping als Methode zur Vergleichbarkeit komplexer Zeitverläufe. 14:09 – 16:56 | Tech or Myth Facts? KI-Mythen, Tech-Anekdoten und der Umgang mit technologischem Fortschritt. 16:56 – 22:50 | Learning to Rank & RankNet Systematische Modellbewertung jenseits klassischer Distanzmaße. 22:50 – 28:10 | Predictive Maintenance Industrielle KI-Anwendungsfälle und vorausschauende Wartung. 28:10 – 33:45 | Cloud & Souveränität Cloud-native Services, hybride Szenarien und On-Prem-Alternativen. 33:45 – 39:20 | KI produktiv bringen Change-Management, Akzeptanz und typische Stolpersteine. 39:20 – 42:16 | Karriere & Lernen Persönliche Einblicke, lebenslanges Lernen und Open Source. 42:16 – 42:36 | Outro Abschluss und Verabschiedung. --- Die Top 3 Learnings dieser Folge: 1. Die Wahl des richtigen KI-Modells ist entscheidender als dessen Training. Datensatz-Ähnlichkeit und Kontext bestimmen den Erfolg von Transfer Learning. 2. Systematische Bewertungsverfahren schlagen Bauchgefühl. Learning-to-Rank-Ansätze wie RankNet ermöglichen fundierte Modellentscheidungen. 3. KI-Erfolg ist kein reines Technikthema. Wirtschaftlichkeit, Akzeptanz und organisatorische Einbindung sind zentral für den produktiven Einsatz. --- Mehr über Dr. Melanie Sigl: https://www.linkedin.com/in/melanie-sigl/ --- Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de --- Mehr über die DOAG: https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | 12. & 13. März | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    43 min
  6. DOAG VOICES DevLand – mit André Sept, Bernhard Findeiss und Jonas Janz

    JAN 20

    DOAG VOICES DevLand – mit André Sept, Bernhard Findeiss und Jonas Janz

    In dieser Folge von DOAG VOICES stellen André Sept, Jonas Janz und Bernhard Findeiss ein neues Konferenzformat vor: DevLand. Die Veranstaltung versteht sich als Plattform für moderne Softwareentwicklung – von Cloud-Architektur über KI-gestützte Entwicklung bis hin zu Daten, Karriere und strategischen C-Level-Perspektiven. Die drei sprechen über die Entstehung der DevLand, ihre inhaltliche Ausrichtung und darüber, warum klassische Fokus-Konferenzen heute nicht mehr ausreichen. DevLand bringt Professionals, Entscheider und Entscheiderinnen und Thought Leader zusammen – auf Augenhöhe und mit einem ganzheitlichen Blick auf Technologie, Organisation und Menschen. Im Mittelpunkt der DevLand stehen sechs Themenwelten: Architecture Avenue, AI Valley, Cloud Cliffs, Data Docks, Career Coast sowie ein eigener C-Level-Track. Besonderes Highlight ist eine AI-gestützte Vibe-Coding-Challenge, bei der Software ausschließlich per KI entsteht. Zudem geht es um Cloud-Souveränität, neue Architekturmuster, datengetriebene Geschäftsmodelle und persönliche Weiterentwicklung. Abgerundet wird das Festival durch interaktive Formate, Networking-Erlebnisse im Europa-Park und prominente DevLand Pioneers wie John Romero. Ein Ausblick auf kommende Podcast-Folgen rund um die DevLand beschließt diese Episode. --- Kapitelübersicht 00:00 – Intro & Begrüßung Musikalisches Intro und Einstieg in DOAG VOICES sowie die neue DevLand-Podcast-Reihe. 00:20 – Vorstellung der Hosts und Gäste André Sept, Jonas Janz und Bernhard Findeiss stellen sich und ihren Hintergrund vor. 01:30 – Die Idee hinter DevLand Warum mit DevLand ein neues Konferenzformat ins Leben gerufen wurde. 03:10 – Zielgruppen und Anspruch der Konferenz Für wen DevLand gedacht ist und welche Rolle Community, Professionals und C-Level spielen. 04:40 – DevLand als Brücke zwischen Strategie und Technik Wie DevLand strategische Entscheider und technische Umsetzer zusammenbringt. 06:00 – Themenwelten im Überblick Einführung in die verschiedenen Tracks und den ganzheitlichen Ansatz der Konferenz. 07:20 – Architecture Avenue: IT-Architektur im Wandel Cloud, KI und Daten als Treiber moderner Software- und Systemarchitektur. 09:00 – AI Valley: Vibe-Coding und KI-Experimente Die Vibe-Coding-Challenge und die Frage, wie KI Softwareentwicklung verändert. 11:10 – Cloud Cliffs: Cloud 2026 und darüber hinaus Cloud-Souveränität, neue Services und Betrieb moderner Cloud-Plattformen. 13:10 – Data Docks: Daten als strategische Ressource Daten als Grundlage neuer Geschäftsmodelle und organisationaler Entscheidungen. 15:20 – Career Coast: Sichtbarkeit und persönliche Entwicklung Karrierewege, LinkedIn, Corporate Influencing und Lernen in der IT-Branche. 17:10 – Networking, Europa-Park und besondere Formate Warum Erlebnis, Austausch und Location ein zentraler Bestandteil von DevLand sind. 18:30 – DevLand Pioneers und prominente Speaker Besondere Gäste wie John Romero und ihr Beitrag zum Konferenzkonzept. Einladung zur DevLand 2026 im Europa-Park Rust. 19:30 – Verabschiedung und Outro --- Die Top 3 Learnings dieser Folge: 1. Moderne Developer-Konferenzen müssen Technik, Strategie und Menschen zusammenbringen. 2. KI verändert nicht nur Tools, sondern auch Rollen, Karrieren und Geschäftsmodelle. 3. Austausch auf Augenhöhe zwischen Community und Entscheider:innen wird zum Erfolgsfaktor. --- Mehr über André Sept: https://www.linkedin.com/in/andr%C3%A9-sept-63983433/ Mehr über Bernhard Findeiss: https://www.linkedin.com/in/bernhardfindeiss/ Mehr über Jonas Janz: https://www.linkedin.com/in/jonas-janz/ --- Mehr über die DOAG: https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | 12. & 13. März | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | 18. - 20. Mai | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | 19. - 22. Mai | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    20 min
  7. DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Benedikt Backhaus

    JAN 20

    DOAG VOICES FutureAI – mit Dave König und Benedikt Backhaus

    Künstliche Intelligenz ist längst im Arbeitsalltag angekommen – doch zwischen technologischen Möglichkeiten und realem Mehrwert klafft oft eine große Lücke. In dieser Folge von DOAG VOICES spricht Host Dave König mit Benedikt Backhaus darüber, wie KI sinnvoll, verantwortungsvoll und wirksam in Organisationen eingesetzt werden kann. Im Mittelpunkt steht dabei nicht die nächste Modellgeneration, sondern die Frage, wie Menschen befähigt werden, KI als Werkzeug zu verstehen und anzuwenden. Das Gespräch beleuchtet, warum viele KI-Initiativen an überzogenen Erwartungen scheitern und weshalb erfolgreiche Projekte fast immer bei konkreten Anwendungsfällen beginnen. Benedikt Backhaus plädiert für ein breites KI-Enablement in Fachabteilungen und zeigt auf, wie Low-Code- und No-Code-Ansätze den Zugang zu KI erleichtern können. Gleichzeitig geht es um ethische Verantwortung, Datenschutz, Transparenz und die Grenzen automatisierter Entscheidungen. Besondere Aufmerksamkeit erhält der Abschnitt "Tech- or Myth-Facts?". Die Folge macht deutlich, dass KI kein Ersatz für menschliche Urteilskraft ist, sondern ein Werkzeug, das klare Leitplanken braucht – technisch, organisatorisch und gesellschaftlich. --- Kapitelübersicht 00:00 – 01:05 | Intro Begrüßung, Einordnung der Folge und Vorstellung des Gastes. 01:05 – 06:15 | Hintergrund & Motivation Benedikt Backhaus über seinen Weg zur KI, erste Berührungspunkte und warum ihn das Thema Enablement besonders beschäftigt. 06:15 – 11:10 | KI-Hype und falsche Erwartungen Warum viele Organisationen bei KI scheitern, wenn sie mit Technologie statt mit Problemen beginnen. 11:10 – 16:40 | Enablement statt Experteninsel KI als Werkzeug für Fachabteilungen: Lernen, Ausprobieren und Verantwortung übernehmen statt Abhängigkeit von Spezialisten. 16:40 – 20:46 | Low-Code, No-Code und Praxisnähe Wie vereinfachte Zugänge zu KI neue Zielgruppen erreichen – und wo dennoch Grenzen bleiben. 20:46 – 25:10 | Tech or Myth – welche Story stimmt? Zwei Geschichten werden vorgestellt, von denen nur eine real ist: – Beispiel 1: Ein scheinbar plausibler KI-Einsatz in einem sensiblen gesellschaftlichen Kontext. – Beispiel 2: Ein reales Szenario, in dem algorithmische bzw. KI-gestützte Entscheidungen eingesetzt werden. Der Abschnitt zeigt eindrücklich, wie glaubwürdig KI-generierte Inhalte wirken können und warum kritisches Hinterfragen unverzichtbar ist. 25:10 – 30:40 | Einordnung der Mythen Diskussion darüber, warum KI weder objektiv noch neutral ist und weshalb Kontext, Datenbasis und Zielsetzung entscheidend sind. 30:40 – 36:30 | Verantwortung, Ethik und Regulierung Bias, Transparenz, DSGVO und die Rolle des Menschen bei KI-gestützten Entscheidungen. 36:30 – 42:10 | KI in Verwaltung und Gesellschaft Chancen und Risiken von KI im Sozialstaat, in Behörden und bei sensiblen Entscheidungen. 42:10 – 45:30 | Ausblick: Was jetzt wichtig ist Was Organisationen konkret tun können, um KI nachhaltig, sinnvoll und verantwortungsvoll einzusetzen. 45:30 – 46:34 | Outro Zusammenfassung der Kernaussagen und Verabschiedung --- Die Top 3 Learnings dieser Episode: 1. Erfolgreicher KI-Einsatz beginnt nicht bei Technologie, sondern bei klaren, nachvollziehbaren Anwendungsfällen. 2. KI entfaltet ihren Nutzen nur dann, wenn Menschen befähigt werden, sie zu verstehen, kritisch zu hinterfragen und sinnvoll einzusetzen. 3. Ethik, Datenschutz und Verantwortung sind keine optionalen Ergänzungen, sondern zentrale Voraussetzungen für nachhaltige KI-Lösungen. --- Mehr über Benedikt Backhaus: https://www.linkedin.com/in/benediktbackhaus/ --- Mehr über die DOAG: https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ --- Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    47 min
  8. DOAG VOICES People – mit Dave König und Dr. Jürgen Baier

    JAN 13

    DOAG VOICES People – mit Dave König und Dr. Jürgen Baier

    In dieser Folge von DOAG VOICES People spricht Host Dave König mit Dr. Jürgen Baier, isento GmbH, über Menschen, Motivation und Verantwortung in der IT. Nach einer kurzen Vorstellung steigt Dr. Baier direkt mit seinem persönlichen Werdegang ein. Er beschreibt, wie Erfahrungen aus Informatik, Forschung und Unternehmertum seinen Blick auf Organisationen geprägt haben. Schnell wird deutlich, dass Technologie für ihn kein Selbstzweck ist, sondern immer im Kontext von Menschen, Zusammenarbeit und Unternehmenskultur betrachtet werden muss. Gemeinsam diskutieren die beiden, warum Motivation keine Nebensache ist, weshalb Führung heute vor allem Orientierung geben muss und welche Missverständnisse rund um Agilität, New Work und moderne Arbeitsmodelle weiterhin bestehen. Dabei geht es weniger um Methoden als um Haltung, Verantwortung und Vertrauen. Die Folge richtet sich an IT-Verantwortliche, Führungskräfte und alle, die sich mit Organisationsentwicklung, moderner Arbeitskultur und dem Zusammenspiel von Mensch und Technologie beschäftigen. --- Kapitelübersicht: 00:25 – 03:10 • Persönlicher Werdegang Nach einer sehr knappen Vorstellung schildert Dr. Jürgen Baier zentrale Stationen seines beruflichen Weges. 03:10 – 09:22 • Informatik, Forschung und Unternehmertum Wie akademische Laufbahn und frühe Praxiserfahrungen sein Organisationsverständnis geprägt haben. 09:22 – 15:24 • Motivation als Grundlage guter IT-Arbeit Warum Motivation kein „Soft-Thema“, sondern Voraussetzung für nachhaltige IT ist. 15:24 – 19:42 • Führung heute Vertrauen, Verantwortung und Orientierung statt klassischer Kontrolle. 19:42 – 23:26 • Agilität und New Work Warum populäre Konzepte häufig missverstanden werden. 23:26 – 29:55 • Organisationen als soziale Systeme Unternehmen werden nicht als Maschinen, sondern als soziale Gefüge betrachtet. Veränderung beginnt beim Menschen – nicht bei Methoden oder Tools. 29:55 – 34:24 • Tech or Myth Facts Zwei IT-Geschichten – eine davon ist falsch. 34:24 – 41:35 • Verantwortung von IT in Organisation und Gesellschaft Das Gespräch weitet sich auf ethische, gesellschaftliche und nachhaltige Aspekte moderner IT-Arbeit aus. 41:35 – 52:26 • Zusammenarbeit, Kommunikation und Konfliktfähigkeit Warum Konflikte produktiv sein können und weshalb offene Kommunikation ein zentraler Erfolgsfaktor für leistungsfähige Teams ist. 52:26 – 57:58 • Remote Work, Vertrauen und Leistungsverständnis Einordnung hybrider Arbeitsmodelle und der Frage, wie Leistung jenseits von Präsenz sinnvoll bewertet werden kann. 57:58 – 1:08:03 • Lernfähigkeit als Zukunftskompetenz von Organisationen Warum kontinuierliches Lernen, Anpassungsfähigkeit und Reflexion entscheidend für langfristige Organisationsentwicklung sind. 1:08:03 – 1:15:31 • Persönliche Haltung, Fazit und Ausblick Dr. Baier formuliert seine persönliche Haltung zu Verantwortung, Sinn und Zukunft der IT-Arbeit. Abschließend fassen beide die zentralen Gedanken der Folge zusammen. --- Die 3 Top Learnings dieser Episode: 1. Nachhaltige IT-Arbeit entsteht nicht durch Technologie allein, sondern durch Menschen, die Verantwortung übernehmen können. 2. Motivation, Vertrauen und Kultur lassen sich nicht verordnen, sondern müssen bewusst ermöglicht werden. 3. Führung in der IT bedeutet heute vor allem Orientierung zu geben, statt Kontrolle auszuüben. --- Mehr über Dr. Jürgen Baier: https://www.linkedin.com/in/dr-j%C3%BCrgen-baier-581741237 --- Mehr über die DOAG: Kostenlose Angebote wie DOAG.tv, WebSessions, Newsletter, Regionalgruppen, Communities und ein großes Zeitschriftenarchiv. https://www.doag.org --- Anstehende DOAG-Konferenzen: DevLand 2026 | Europa-Park Rust https://www.devland.eu/de/ APEX connect 2026 | Heide Park Soltau https://apex.doag.org/de/home/ CloudLand 2026 | Heide Park Soltau https://www.cloudland.org/de/home/ --- Mehr über Dave König aka Frickeldave: https://frickeldave.de Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

    1h 16m

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