AI

Java entwickelt sich zur bevorzugten Sprache für KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld. Technische Schulden können eine Anwendung jedoch daran hindern, KI vollständig zu nutzen oder von ihr zu profitieren. Gleichzeitig erhöhen End-of-Support-Termine den Handlungsdruck. Höchste Zeit also, die Modernisierung strategisch anzugehen.

Java-Entwickler stehen vor der Frage, wie sie KI-Agenten mit bewährten Vorgehensweisen produktionsreif bauen können. Spring AI und Amazon Bedrock AgentCore liefern die Antwort: von @RestController zu @AgentCoreInvocation – mit integrierter Skalierung, Sicherheit und Memory. Dieser Artikel zeigt den Weg vom Prototyp zum skalierbaren Enterprise-Agenten.

Viele Unternehmen verfügen über unvollständige Prozessdokumentationen, manuelle Analysen und eine überwiegend reaktive Risikobewertung. Dadurch fehlen Transparenz, belastbare Entscheidungsgrundlagen und eine kontinuierliche Optimierung der Prozesslandschaft. Mit steigender Komplexität und regulatorischen Anforderungen stoßen klassische Methoden des Prozessmanagements zunehmend an ihre Grenzen. Der..

Die Bereitstellung von Testdaten stellt eine besondere Herausforderung beim Testen von Softwaresystemen dar. Durch den Einsatz von GenAI lassen sich Testdaten effizient und automatisiert erzeugen. Mit geeigneten Bedingungen werden besondere Anforderungen wie Verteilungshäufigkeit oder Plausibilität der Daten erfüllt. Der Artikel stellt ausgewählte Möglichkeiten exemplarisch dar.

Einige Product Owner verbringen 70 Prozent ihrer Zeit mit administrativen Tasks statt strategischer Produktarbeit. Agile Frameworks haben die ursprünglich integrierte Rolle fragmentiert. KI-Agenten automatisieren Dokumentationsaufgaben und ermöglichen die Rückkehr zur strategischen Product-Manager-Rolle. Product Owner entwickeln sich zu strategischen Produktarchitekten.