Development

Dieser Artikel teilt Erfahrungen bei der Entwicklung generativer KI-Anwendungen, wobei der Schwerpunkt auf den aufgetretenen Herausforderungen und einem praktischen Leitfaden für Praktiker liegt.

Zweifelsohne realisieren viele Unternehmen durch den großflächigen Einsatz von Cloud-Plattformen immense Mehrwerte, die auch die meisten hartnäckigen Kritiker mittlerweile überzeugt haben: schnellere Time-to-Market, verbesserte Skalierbarkeit, geringere Infrastrukturkosten, erhöhte Sicherheitsstandards. Gleichzeitig ist "die Cloud" aber natürlich kein Allheilmittel für sämtliche Probleme..

Large Language Models (LLMs) bieten immense Chancen, doch ihr Potenzial birgt auch erhebliche Risiken. Durch Missbrauch der vielseitigen Möglichkeiten entstehen neuartige Bedrohungen. Mithilfe bewährter Methoden wie den OWASP Top 10 for LLMs und Threat Modeling analysieren wir die Risiken. Im zweiten Artikelteil liefern wir konkrete Schutzvorschläge – individuell angepasst an den Anwendungsfall.

Künstliche Intelligenz (KI) prägt die Softwareentwicklung durch beschleunigte Prozesse und automatisierte Aufgaben wie Codegenerierung und Testen. Trotz ihrer Stärken ersetzt KI nicht die Expertise von erfahrenen Entwicklern. Menschliche Kontrolle sowie strategisches Denken bleiben unerlässlich. Abstrahierung kann hier Abhilfe schaffen: Modellgetriebene Ansätze, kombiniert mit KI, ermöglichen präz..

Bereits heute kann KI ein mächtiges Tool in der Softwareentwicklung sein. Wir sehen die Stärken generativer KI vor allem als Co-Piloten. Wer nun abseits von Enterprise-Lösungen, Bezahlmodellen und mangelnder Kontrolle eine KI-Assistenz einsetzen will, kann durch Open-Source-Technologie zum Ziel kommen. Der Artikel zeigt die wichtigsten Kriterien für einen individuellen KI-Co-Piloten und eine beisp..