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AI

332 Inhalte
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Large Language Models stellen Tester vor besondere Herausforderung, denn LLMs sind keine klassische Software im herkömmlichen Sinn. Sie liefern keine strikt deterministischen Antworten, sondern generieren Wahrscheinlichkeiten in Textform. Gleicher Input kann unterschiedliche Outputs erzeugen. Antworten können korrekt, teilweise korrekt, stilistisch überzeugend, aber faktisch falsch sein. Genau hie..
Large Language Models testen mit EVALs – Qualität messbar machen
Software wird durch KI überflüssig – diese steile These macht derzeit die Runde in der Finanzwelt und vernichtet nebenbei gigantische Börsenwerte. Gemeint ist damit der neue Hype um Vibe Coding und Agentic AI: autonome KI-Agenten, die Software selbstständig generieren, kombinieren, bedienen und so menschliche Arbeit gänzlich überflüssig machen. Doch bevor wir Software schon wieder einmal zu Grabe ..
„Die Berichte über meinen Tod sind stark übertrieben“
Das Schwerpunktthema der Ausgabe des IT Spektrum 3/26 fragt: „Souverän! Aber wie?“ Für Softwarearchitekten im öffentlichen Sektor ist dies keine philosophische, sondern eine existenzielle Frage. Wir standen vor dem Dilemma, eine hochmoderne KI-Lösung für das komplexe Sozialrecht zu entwickeln, die zwingend auf Hyperscaler-Technologie angewiesen ist, während unsere Kunden – Behörden und Berufsgehei..
Ein Erfahrungsbericht über den architektonischen Spagat zwischen generativer KI (RAG) und digitaler Souveränität am Beispiel einer KI-basierten Lösung
Der KI-Einsatz zur Verknüpfung relevanter Informationen ist herausfordernd, wenn Daten über interne und externe Quellen verteilt liegen, verschiedene Identity Provider (IdP) und Authentifizierungsverfahren genutzt werden und es spezifische Sicherheitsvorgaben zu beachten gilt. Dem Variantenreichtum können IT-Architekten mit dem Token-Exchange-Lösungsansatz sicher und wirtschaftlich begegnen.
Token Exchange als Katalysator der KI-Wertschöpfung