KI-Einstieg für Softwareentwickler (m/w/n) – von der Theorie zur echten Anwendung

Ziel des Workshops

Entwickler verstehen, wie KI ihre Arbeit ergänzt – nicht ersetzt.

Wir zeigen, wie sich Large Language Models (LLMs), Frameworks und Automatisierungstools in reale Entwicklungsprozesse integrieren lassen, ohne Chaos, Overhead oder Datenschutzprobleme zu erzeugen.

Ergebnis: Die Teilnehmer können KI-Tools kritisch einordnen, produktiv einsetzen und für ihr Unternehmen belastbare Standards entwickeln.

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Ablauf & Methodik

Der Workshop erstreckt sich über 2 Tage (je 9:00–17:00 Uhr) und ist praxisorientiert aufgebaut.

Jeder Abschnitt kombiniert kurze Theorie-Impulse mit Hands-on-Übungen, in denen die Teilnehmenden reale KI-Tools und Workflows direkt ausprobieren.

Wir arbeiten mit:

  • Live-Demos aus echten Projekten

  • Gruppenübungen zur Entwicklung eigener Mini-Prototypen

  • Diskussionsrunden zu Chancen, Risiken und Best Practices

Der Workshop kann remote oder vor Ort in Köln stattfinden.

Auf Wunsch bieten wir Inhouse-Formate, die speziell auf eure Systeme, Teams und Prozesse zugeschnitten sind.

Fördermöglichkeiten

Viele unserer Workshops und Beratungen sind grundsätzlich förderfähig – je nach Programm und Unternehmensgröße.

Wir beraten dich individuell, welche Förderoptionen aktuell passen und wie der Antrag gestellt werden kann.

Tag 1 – Grundlagen & Anwendung im Developer-Alltag

Modul 1: KI verstehen, ohne Hype

  • Was KI wirklich ist (und was nicht)

  • Unterschiede: Machine Learning, LLMs, Generative KI

  • Grenzen & Risiken: Halluzinationen, Bias, Fehlinterpretationen

  • Datenschutz & DSGVO in der Entwicklungspraxis

Modul 2: KI in der Softwareentwicklung heute

  • LLMs als Werkzeuge: GitHub Copilot, ChatGPT, Cursor, Codeium

  • KI in Testautomatisierung, Debugging und Dokumentation

  • Praktische Übung: Prompts und Evaluierung von Outputs (Codequalität, Robustheit, Verständlichkeit)

Modul 3: Integration in reale Entwicklungsumgebungen

  • APIs & Frameworks (OpenAI, Ollama, LM Studio, LangChain)

  • Lokale vs. Cloud-Modelle – was wann sinnvoll ist

  • Beispiel: lokales Whisper + Llama3 für Dev-Support

Tag 2 – Aufbau eigener KI-Workflows & Unternehmensintegration

Modul 4: Architektur & Governance

  • Wie man KI-Tools orchestriert (nicht Tool-Wildwuchs betreibt)

  • Rollen & Verantwortlichkeiten: Prompt Owner, Reviewer, Risk Owner

  • KI-Policies im Unternehmen: Logging, Monitoring, Versionierung von Prompts

Modul 5: Hands-on Projektarbeit

  • Aufbau eines Mini-Agenten (z. B. für automatisierte Tests oder Ticketanalyse)

  • Integration über API & n8n

  • Datenschutzkonforme Speicherung & Evaluierung

Modul 6: Zukunft & Rollenbilder

  • Wie sich Entwicklerrollen verändern (Prompt Engineer, ML Integrator, AI Architect)

  • Chancen für Spezialisierung und interne Wissensführung

 

Zielgruppe

Softwareentwickler, DevOps-Engineers, QA-Tester, technische Projektleiter.

Grundverständnis in API-Nutzung und Skripting empfohlen.

Trainer

  • Andreas Mautz – Wirtschaftsinformatik, E-Commerce/KI-Architekt & DevOps

  • Mone Wildenberg – Wirtschaftsrechtlerin & zertifizierte AI-Leadership-Expertin

Theorie trifft operative Erfahrung – praxisnah, neutral, umsetzbar.

Warum mit WilMa Digital

Wir kombinieren technische Exzellenz mit betriebswirtschaftlichem Denken.

  • 15 + Jahre Erfahrung in E-Commerce, Datenarchitektur und Automatisierung

  • Business-Perspektive: Mone Wildenberg – Wirtschaftsrecht & zertifizierte AI-Leadership-Expertin

  • Technische Tiefe: Andreas Mautz – Wirtschaftsinformatik, E-Commerce/KI-Architekt & DevOps

  • Neutralität: Keine Tool-Provision, keine Herstellerbindung

  • Klartext statt Hype: Wir zeigen, was sich lohnt – und was nicht

Dein Nutzen

  • Du lernst, KI in realen Entwicklungsumgebungen produktiv zu nutzen

  • Du erkennst Chancen & Grenzen – nicht nur Buzzwords

  • Du entwickelst konkrete Prototypen und Workflows, die sich ins eigene System integrieren lassen

  • Du bekommst Best Practices aus echten WilMa-Projekten – kein Laborwissen