Software Architecture Summit 2025

Vom 24. bis zum 26. Oktober 2025 findet der Software Architecture Summit in München statt. Der Software Architecture Summit ist für alle Softwarearchitekten, Senior-Entwickler und IT-Projektleiter, die sich weiterentwickeln wollen. In verschiedenen Workshops haben die Teilnehmerinnen und Teilnehmer die Möglichkeit zusammen mit hochkarätigen Architektur-Experten detailliertes Wissen zu erlangen.

Holiday Inn München
Inselkammerstraße 7-9
82008 Unterhaching
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Künstliche Intelligenz: Der Softwarearchitekt der Zukunft?

Am Mittwoch den 26. März 2025, 09:00 - 09:45 Uhr.

Beschreibung:

Wie heißt es so schön? Nicht die KI wird dir den Job nehmen, sondern diejenigen, die verstehen, wie man sie nutzt. Übertragen auf das Berufsbild der Softwarearchitekt:innen bedeutet dies, sinnvolle KI-Szenarien zu entwickeln, die uns dabei unterstützen, unsere Arbeitsweise als Architekt:innen und die von uns zu fällenden Architekturentscheidungen zu verbessern. Leichter gesagt als getan. Denn dazu gilt es zunächst einmal die Möglichkeiten und Grenzen von KI zu verstehen und das, was uns als Mensch grundlegend von ihr unterscheidet. Was kann die KI bereits heute leisten und was eher nicht? Welche KI-basierten Tools können uns bei der Architekturarbeit unterstützen? Inwieweit sind die Ergebnisse der KI dabei belastbar und vertrauenswürdig? Und last but not least die alles entscheidende Frage: Liefern wir Menschen am Ende überhaupt noch den entscheidenden Mehrwert? Mit all diesen Fragen hat sich Lars in den vergangenen Monaten in seiner Rolle als Softwarearchitekt eingehend beschäftigt und dabei interessante Erkenntnisse gewonnen.

Generative AI: vom Prototypen zum produktiven Einsatz

Workshop am Mittwoch den 26. März 2025, 10:00 - 13:00 Uhr.

Beschreibung:

Zugegeben, wir stehen noch ganz am Anfang in der Evaluierung der Möglichkeiten generativer KI. Es zeichnet sich aber bereits heute ab, dass die Anforderungen an den produktiven Einsatz etliche neue Herausforderungen mit sich bringen wird, für die es entsprechende Patterns und Architekturansätze zu entwickeln gilt.An einem praktischen Beispiel werden wir Schritt für Schritt einen LLM-basierten AI-Service aufbauen, mit dessen Hilfe die eigenen Wissensbasis gezielt abgefragt werden kann (Retrieval-Augmented Generation aka RAG). In jedem dieser Schritte werden wir ein wenig professioneller und begegnen dabei neuen Herausforderungen, die es zu lösen gilt. Am Ende steht ein „production ready“ AI-Service, der in die eigene Landschaft eingebunden werden kann.

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