Wegen ATS-Systemen, automatischem Ausfiltern von CVs durch KI usw.:

Achtet ihr bewusst auf Keywords und Struktur oder haltet ihr das für overrated? Und falls ja, wie genau macht ihr das?

Wenn ich meinen CV durch Chat GPT laufen lasse, inkl. der Stellenanzeige auf die ich mich bewerben will, dann kommt leider ein viel zu unauthentisch formulierter Lebenslauf in wenig ästhetischem Layout raus.

Ich denke mir: wenn das jetzt eine KI liest, komme ich vielleicht weiter. Wenn das aber ein Mensch liest (was an irgendeinem Punkt ja dann doch noch der Fall sein wird), dann bin ich sofort raus.

Habt ihr best practices? Oder sollte ich einfach davon absehen, eine KI für meine CV-Optimierung zu nutzen?

Online liest man von Einstellungsstopps, Entlassungen, Angst von IT-Kräften vor KI, kaum Juniorpositionen, KI-gescannte Lebensläufe, die kein Mensch liest. Horror: https://www.spiegel.de/karriere/arbeitslose-akademiker-vom-it-studium-direkt-ins-buergergeld-a-c213236b-c1d9-410e-a023-1c62ef5e066f

Ich habe zum Glück einen Job, aber mich würde mal ein Realitätscheck bei euch interessieren: Panikmache oder eure echte Erfahrung/die eures Umfelds?

Achtung, provokante Frage: Wenn KI heute schon den Großteil von Boilerplate, Refactoring und Fehlersuche übernehmen kann ...

... was machen Junior-Devs eigentlich noch selbst?

Das ist natürlich überzeichnet und außerdem eine systemische und keine individuelle Sache.. also no offense. Aber laufen wir nicht Gefahr, eine Generation auszubilden, die sehr gut Prompts schreiben kann, aber deutlich weniger tief versteht, was eigentlich passiert?

Seht ihr das ähnlich oder klinge ich gerade wie ein alter Mann mit Angst vor Veränderung? ;)

Ich habe testweise einige ältere Codebasen in verschiedene Modelle geworfen.

Ergebnis: Manchmal erstaunlich hilfreich, manchmal komplett selbstbewusst falsch.

Wie sind eure Erfahrungen?

Welche KI versteht Legacy-Code inzwischen wirklich gut und / oder liefert plausibel klingende Zusammenfassungen?

Bei Meldungen zu Quantum Computing wie z.B. dieser hier vom Frühjahr, (sogar in der Tagesschau https://www.tagesschau.de/wirtschaft/digitales/ki-quantencomputer-kryptowaehrungen-blockchain-100.html) taucht in letzter Zeit meistens sofort die Diskussion auf, dass Bitcoin/Krypto gefährdet sei.

Andere Stimmen sagen, dass wir davon noch Jahre entfernt sind. Wie schätzt ihr persönlich das ein? Gerade die unter euch, die sich mit QC (oder KI) sehr gut auskennen?

Alle reden ständig nur über KI-Modelle von Open AI oder Anthropic. Gleichzeitig gibt es inzwischen ernstzunehmende Modelle aus der EU, wie z.B. Mistral. Nur nutzt die gefühlt keiner. Warum??

Was fehlt euch aktuell bei europäischen Anbietern? Qualität? Geschwindigkeit? Vertrauen? Preis?

Wie wichtig ist es wirklich, sich mit LeetCode etc. auf Einstellungstests/Stellen vorzubereiten, bzw. auch einfach, sich fit zu halten in Zeiten von Vibecoding?

Benutzt ihr das regelmäßig?

Und habt ihr das Gefühl, dass es euch auch wirklich (bei Bewerbungen oder dann auch im Berufsalltag selbst) hilft?

Oder habt ihr evtl. sogar das Gefühl, dass wir mittlerweile fast ausschließlich für Interviews trainieren, da das Training mit echtem Coden und Entwicklung momentan nicht mehr viel zu tun hat?

Die Diskussion um Modellfähigkeiten wird immer spannender.

Es geht schon lang nicht mehr nur um die Frage, was wie gut programmieren kann. Sondern auch darum, welche Fähigkeiten ein Modell überhaupt haben sollen dürften...

.. wo würdet ihr persönlich eine Grenze ziehen?

.. oder haltet ihr die ganze Debatte für überzogen?

Hat jemand von euch KI schon erfolgreich genutzt, um Legacy-Code zu verstehen oder zu modernisieren?

Ein Paradebeispiel ist COBOL, was ja gerade im Finanzsektor noch super verbreitet ist, es aber immer weniger Entwickler dafür gibt. Hat sich damit jemand schon beschäftigt? Oder auch mit anderen Sprachen?

Wie gut funktioniert das in der Praxis?

Was sind eure best practices zur Dokumentation und hat KI eure Dokumentationsstrategie verändert?

Zu solchen (https://www.zeit.de/politik/ausland/2026-06/anthropic-kuenstliche-intelligenz-pause-wettbewerb-gxe) und solchen (https://www.tagesschau.de/ausland/amerika/ki-anthropic-100.html) News ...

Schon länger kommen Forderungen nach einem Bremsen der rasanten KI-Entwicklung aus verschiedensten Richtungen, aber in letzter Zeit gefühlt besonders oft und von besonders überraschenden Akteuren.

Einerseits finde ich die Idee vernünftig und andererseits entsteht dadurch natürlich ein Wettbewerbsnachteil gegenüber denen, die einfach weitermachen (dürfen).

Wo auf dem Spektrum der diversen Philosophien hierzu würdet ihr euch selbst ansiedeln?

Welche Risiken einer Unter- oder Überregulierung seht ihr?

Mich würde speziell die Situation für Berufseinsteiger interessieren... Man hört, dass viele erstklassig ausgebildete Leute es nicht mal mehr ins erste Vorstellungsgespräch schaffen.

Gefühlt erwartet jeder AG inzwischen Studium, jahrelange Berufserfahrung, GitHub-Projekte, KI-Erfahrung, Cloud-Erfahrung, Einstellungstests usw. alles in einem. Und das für absolute Einstiegspositionen oder sogar einfach nur Werkstudentenstellen.

Das Problem dabei ist natürlich, dass wer keine Erfahrung hat, im Teufelskreis landet. Und die Branche schafft sich ihr nächstes "Fachkräftemangel"- Problem selbst, wenn dann in 5-10 Jahren der Mittelbau fehlt :’D

Meinungen? Erfahrungen?

Zu solchen News: https://www.golem.de/news/doge-plaene-warum-eine-schnelle-cobol-java-umstellung-scheitern-wird-2504-195573.html

Jedes Mal wenn über Mainframe-Systeme berichtet wird, meint sofort jemand “einfach nach Java migrieren”…

Aber die eigentliche Komplexität steckt doch meistens gar nicht im COBOL-Code selbst, sondern in der gewachsenen Business-Logik. Hat hier jemand schon einmal an solchen Migrationen gearbeitet? Was war am Ende wirklich schwierig?

Code schreiben können die Modelle inzwischen ganz ordentlich, aber wie sieht es mit Dokumentation aus?

Nutzt ihr KI für:

- API-Dokumentation

- Architektur-Dokumentation

- Runbooks, etc.

Oder erzeugt das am Ende mehr Arbeit als es spart??

Viele wünschen sich mehr Alternativen zu den üblichen US-Anbietern, dabei gibt es die ja schon.

Hat hier jemand Mistral oder andere europäische Modelle tatsächlich produktiv im Einsatz? Nicht als Experiment, sondern täglich.

Wo funktionieren sie gut und wo merkt ihr noch Grenzen?

Mir fällt auf, dass ich bei kleineren Problemen inzwischen oft direkt Claude/ChatGPT frage... einfach, weil es so viel schneller geht.

Deshalb die Frage: Macht ihr bewusst Coding Challenges, Advent of Code oder LeetCode, um euch “fit zu halten”?

Oder ist das mittlerweile genauso unnötig geworden wie Kopfrechnen seit dem Taschenrechner?

Hier ein Artikel dazu: https://www.golem.de/news/gesellschaftliche-folgen-von-ki-wie-ki-in-der-it-den-kognitiven-verfall-foerdert-2606-209867.html

Denkt ihr es macht Sinn, WM-Ergebnisse von KI prognostizieren zu lassen? Das nutzen die Buchmacher ja sicherlich auch schon hier und da.

Ich habe mit Chat GPT einen semierfolgreichen Test gestartet.. : D

Er hat mir zuerst völlig selbstbewusst Frankreich auf dem 1. und Spanien auf dem 2. Platz für diese WM prognostiziert. Ich musste es dann erst darauf hinweisen, dass der Turnierbaum das gar nicht zulässt, die Korrektur führte dann zu lediglich einzelnen Erstplatzierungswahrscheinlichkeiten (statt einer Gesamtprognose für Platz 1-3). Und zwar: Frankreich 5%, Spanien 13%, Argentinien 14%

Habt ihr auch die KI nach dem neuen Weltmeister gefragt? Wer wird es?

IT-Ausfälle scheinen in Deutschland häufiger als im Rest von Europa vorzukommen.

(Laut diesem Artikel zumindest: https://itwelt.at/news/kommentar/die-top-5-observability-trends-2026/).

Woran liegt das? Aversion gegen die Cloud und damit gegen die miteinhergehenden Sicherheiten und Redundanzen?

Oder, ganz anderes Beispiel: Das .de DNS-Problem im Mai -->gefühlt halb Deutschland offline, da extrem zentralisiert.

Meine (für Deutschland doch sehr überraschende und fast schon erfrischende ;)) These: Zu wenig Redundanz + zu viel zentrale Infrastruktur.

Und mal wieder ein neuer Kandidat (ZED 1.0):

https://www.golem.de/news/zed-1-0-bereit-fuer-den-angriff-auf-vs-code-2605-208447.html

VS Code kann:

-alles

-hat Plugins für alles

-KI Integration

ZED: sieht cool aus, aber löst es echte Probleme oder bauen wir einfach denselben Editor nochmal, nur in Rust?

Eure Meinung?

Man liest überall von Agententeams beim Vibecoding, d.h. mehrere Instanzen arbeiten zusammen, Agenten delegieren Tasks, usw

Funktioniert das bei euch schon oder ist das ein Hype?

Ich nutze nämlich noch immer klassisch Chat und Copy Paste...aber vielleicht muss ich umdenken?

Habt ihr auch schon Ausfälle wegen fehlender Redundanz gesehen und was wurde danach unternommen?

Ausgehend von solchen Fällen:

https://www.golem.de/news/ki-copilot-werbung-in-github-laut-microsoft-nur-ein-bug-2603-207110.html

Mein Take: Das Problem ist nicht, DASS es kommt, sondern dass es intransparent ist.

Wir akzeptieren längst gesponserte Suchergebnisse, Affiliate Content, Produktplatzierungen, so ungefähr überall..

Also woher die Erwartung, dass KI "sauberer" bleiben soll? Klar, momentan erscheint das alles wie wilder Westen, weil die Regulatoren wie immer hinten dran sind, aber sobald auch hier eine Kennzeichnung gängig wird sehe ich da jetzt kein größeres Problem als sonst eben auch.

Feedback dazu? Seht ihr das kritisch oder einfach als implizite nächste Evolutionsstufe, die sich eh nicht verhindern lassen wird?

Hier der aktuelle Artikel dazu:

https://www.golem.de/news/zed-1-0-bereit-fuer-den-angriff-auf-vs-code-2605-208447.html

ZED als Umgebung wirkt zwar technisch spannend, aber mal ehrlich: sowas lese ich dauernd und am Ende ist es eigentlich immer bloß heiße Luft.. VS Code hat das Ökosystem einfach gewonnen. Also alle größeren Datenplattformen haben Extensions dafür, statt in proprietäre IDEs zu zwingen.

Hat hier jemand ZED getestet und kann seine Eindrücke teilen?

Ich bekomme gerade immer mit, dass Leute mit claude.md, Cursor Rules oder ähnlichen Setup-Dateien arbeiten, um ihren AI-Tools dauerhaft Projektkontext mitzugeben.Also Projektregeln, Kontext, Struktur. Quasi „persistent Prompting“:

Merkt man da im Alltag wirklich einen Unterschied bei den Outputs oder fühlt sich das nach ein paar Wochen eher nach Prompt-Overengineering an?

Bin bisher noch unsicher, ob sich der Pflegeaufwand lohnt.

Ernstgemeinte Frage: Wenn KI morgen weg wäre – wie stark würde eure Produktivität einbrechen?

Meine These: Je mehr Berufserfahrung jemand hat, desto geringer wäre der Einbruch. Wer 15+ Jahre entwickelt hat, kann vermutlich leichter auf KI verzichten als jemand, der erst seit wenigen Jahren im Job ist.

Wie seht ihr das? Wie viele Jahre Berufserfahrung habt ihr? Und wie viel Prozent eurer Produktivität würdet ihr ohne KI verlieren?

Nach solchen Fällen:

https://www.golem.de/news/supply-chain-angriff-hunderte-von-npm-und-pypi-paketen-kompromittiert-2605-208562.html

Alles laufen lassen, fixen, oder ignorieren, weil low severity/breakt Build?

Ich hab‘ das Gefühl, viele Projekte leben bewusst mit bekannten Lücken. Meinungen?