artiso TECH TALK – AI Grand Prix
Deep Dive
Datum: Mittwoch, 07. Oktober 2026
(ACHTUNG NEUER TERIN)
Uhrzeit: 16:00 Uhr
Grand Prix der KI-Copiloten – Runde 3 von 4
2026 ist das Jahr von Agentic AI. KI-Assistenten für die Softwareentwicklung drängen im Wochentakt auf den Markt – eingebettet in die IDE oder als CLI-Tool. Der Hype ist groß, die Versprechen sind größer. Doch was davon hält auf der Strecke?
Quereinstieg möglich:
Wer die ersten Runden verpasst hat, bekommt mit der Anmeldung zur Runde 3 eine Zusammenfassung der bisherigen Ergebnisse!
Darum geht es in unserer vierteiligen Vortragsserie – unserem Grand Prix in vier Runden:
Runde 1 – Übersicht: Claude Code, GitHub Copilot, Codex – drei KI-Copiloten im direkten Vergleich – (war 22. April 2026)
Runde 2 – Prozess: Wie verändert KI die Softwareentwicklung konkret? (21. Juli 2026)
Runde 3 – Deep Dive: Code-AI-Agents unter der Lupe 
Runde 4 – Automatisierung: Entwicklungsaufgaben mit KI-Agenten automatisieren
07.10.2026 (ACHTUNG NEUER TERMIN)
Runde 3 – Motorhaube auf: Wo muss man genauer hinschauen
Die ersten Runden sind gefahren, die ersten Erfahrungen gemacht. Jetzt geht es um die Feinabstimmung – denn die besten Rundenzeiten entstehen im Detail. Deshalb öffnen wir in Runde 3 die Motorhaube und schauen genauer hin.
Gemeinsam mit den Teilnehmenden haben wir herausgearbeitet, wo sich ein echter Deep-Dive lohnt: in Teil-Prozessen wie dem Requirements Engineering. Denn genau hier entscheidet sich oft, ob die KI später auf der Geraden beschleunigt oder in der Kurve ausbremst.
Die Leitfrage bleibt dabei immer dieselbe: Wo sitzen die Performance-Killer – und was bringt den echten Performance-Boost?
Wir freuen uns auf eine neue Runde mit tiefen Einblicken, offenem Austausch und konkreten Ansätzen für die Optimierung Ihrer Entwicklungsprozesse. Boxenstopp vorbei – Motorhaube auf!
Warum dabei sein?
Erhalten Sie als Entwickler, Vibe-Coder und KI-Interessierter wertvolle Tipps und Einblicke in die nächsten Entwicklungsschritte moderner KI-Anwendungen. Lernen Sie aus erster Hand, wie Sie reproduzierbar hochwertigen Code effizient und zukunftssicher erstellen – praxisnah, direkt umsetzbar und mit echtem Mehrwert für Ihr Unternehmen.
Review Runde 2 – Optimierung der Rundenzeiten: Wo und wie der KI-Copilot den Softwareentwicklungsprozess verändert
Volle Boxengasse, klare Ansage: In Runde 2 drehte sich alles um die KI-Copiloten – Claude Code, GitHub Copilot, Codex – und die Frage, was passiert, nachdem die KI den Code geschrieben hat.
Denn eines wurde schnell klar: Wie im Motorsport entscheidet nicht allein die Leistung auf der Strecke. Rennen werden in der Boxengasse gewonnen – durch präzise Abläufe, schnelle Anpassungen und das perfekte Zusammenspiel aus Strategie, Technik und Teamwork. Die Copiloten liefern heute enorme Geschwindigkeit bei der Entwicklung, doch Architektur, Testing, Deployment und Qualitätssicherung müssen mithalten. Genau dort setzte die Diskussion an.
Statt nur auf die Tools selbst zu blicken, nahmen wir den gesamten Entwicklungsprozess unter die Lupe. Wo beschleunigen KI-Copiloten wirklich? Wo entstehen neue Risiken? Und wie verändern sich Zusammenarbeit, Verantwortung und Qualitätsstandards im Alltag? Die Teilnehmenden brachten reale Projekterfahrungen ein, teilten neue Workflow-Ansätze und diskutierten offen, wie Teams ihre Entwicklung so aufstellen, dass KI nicht nur Tempo bringt, sondern nachhaltigen Mehrwert schafft.
Für Entwickler, Vibe-Coder und KI-Interessierte gab es dabei jede Menge praxisnahe Tipps und Einblicke in die nächsten Entwicklungsschritte moderner KI-Anwendungen – direkt umsetzbar und mit echtem Mehrwert fürs eigene Unternehmen. Am Ende stand die zentrale Erkenntnis: Reproduzierbar hochwertigen Code effizient und zukunftssicher zu erstellen, ist heute weniger eine Frage der PS auf der Strecke als der Abstimmung in der Box.
Ein gelungener Boxenstopp – wir freuen uns auf die nächste Runde.
Review Runde 1: Drei KI-Copiloten, eine Strecke: Claude Code, GitHub Copilot und Codex im direkten Vergleich.
Alle drei haben den Anspruch, echte Entwicklungsarbeit zu übernehmen. Und das ist längst keine Zukunftsmusik mehr. Mit den aktuellen Tools lassen sich heute schon komplette Features umsetzen, bestehende Systeme umbauen und komplexe Probleme strukturiert angehen.
Die Frage ist nicht mehr, ob das funktioniert, sondern wie gut.
Wir setzen die Tools auf realistische Aufgaben aus dem Projektalltag an. Feature-Implementierung, Refactoring, Debugging und der Umgang mit gewachsenem Code. Dabei zeigt sich schnell, dass die Unterschiede im Detail liegen. Manche Tools sind stark im schnellen Einstieg, andere kommen besser mit Kontext klar oder halten länger konsistent durch.
Am Ende geht es nicht darum, einen Sieger zu küren. Spannender ist die Frage, welches Tool in welcher Situation wirklich einen Unterschied macht und wie man sie so einsetzt, dass sie echten Mehrwert liefern.
Die Ergebnisse waren nicht in allen Punkten eindeutig – dafür aber umso praxisnäher. Über 50 Teilnehmer diskutierten bis spät in den Abend, welche Konsequenzen sich daraus für den Entwicklungsalltag ergeben und wie Unternehmen sich jetzt sinnvoll für die KI-gestützte Softwareentwicklung aufstellen sollten. Gerade die unterschiedlichen Einschätzungen und Erfahrungen machten den Austausch besonders wertvoll. Das durchweg positive Feedback zeigte, dass der direkte Vergleich der Tools vielen Teilnehmern geholfen hat, Chancen und Grenzen besser einzuordnen.
Marco Sauter
Tobias Appel
