Software entwickeln mit Codex, ChatGPT und KI: Praxisleitfaden für Entwickler

Softwareentwicklung mit KI

Wenn Du mich vor wenigen Jahren gefragt hättest, wie Softwareentwicklung in zehn Jahren aussehen wird, hätte ich vermutlich über neue Programmiersprachen, bessere Frameworks oder leistungsfähigere Entwicklungsumgebungen gesprochen. Heute würde meine Antwort völlig anders ausfallen. Die größte Veränderung findet nicht bei den Werkzeugen statt, sondern bei der Art und Weise, wie wir als Entwickler denken und arbeiten.

Während ich diese Zeilen schreibe, arbeite ich selbst an einem neuen Softwaresystem. Dabei nutze ich seit einigen Wochen intensiv moderne KI-Werkzeuge wie Codex und andere Sprachmodelle. Anfangs war ich neugierig, inzwischen bin ich vor allem beeindruckt. Nicht deshalb, weil die KI plötzlich alles alleine erledigt, sondern weil sie bestimmte Aufgaben erstaunlich gut übernimmt und dadurch neue Arbeitsweisen ermöglicht.

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Wie künstliche Intelligenz die Softwareentwicklung und FileMaker verändert

KI-Evolution bei der Entwicklung von FileMaker Datenbanken

Wer derzeit durch Nachrichtenportale, soziale Netzwerke oder Business-Plattformen scrollt, bekommt schnell den Eindruck, dass künstliche Intelligenz praktisch über Nacht die gesamte Arbeitswelt verändert. Fast täglich erscheinen neue Werkzeuge, neue Sprachmodelle oder neue Versprechen. Texte werden automatisch geschrieben, Bilder generiert, Videos erstellt und Software teilweise bereits per Spracheingabe vorbereitet.

Für viele Unternehmen entsteht dadurch eine merkwürdige Mischung aus Neugier und Druck. Denn natürlich möchte niemand den Anschluss verpassen. Gleichzeitig wissen viele Unternehmer, Selbstständige und Entwickler noch gar nicht genau, welche dieser Technologien langfristig wirklich relevant bleiben werden. Genau darin liegt derzeit vermutlich die eigentliche Besonderheit der aktuellen KI-Phase: Fast jeder spürt, dass sich etwas verändert – aber kaum jemand kann im Moment wirklich zuverlässig einschätzen, wie schnell und in welche Richtung.

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Vom ChatGPT-Datenexport zur eigenen Wissens-KI: Schritt-für-Schritt mit Ollama und Qdrant

Der Weg zum eigenen KI-Gedächtnis

Im ersten Teil dieser Artikelserie haben wir gesehen, dass der ChatGPT-Datenexport weit mehr ist als nur eine technische Funktion. In Deinen exportierten Daten steckt eine Sammlung aus Gedanken, Ideen, Analysen und Gesprächen, die sich über längere Zeit angesammelt haben. Doch solange diese Daten nur als Archiv auf der Festplatte liegen, bleiben sie genau das: ein Archiv. Der entscheidende Schritt besteht darin, diese Informationen wieder nutzbar zu machen. Genau hier beginnt der Aufbau einer persönlichen Wissens-KI.

Die Idee ist eigentlich erstaunlich einfach: Eine KI soll nicht nur mit allgemeinem Wissen arbeiten, sondern auch auf Deine eigenen Daten zugreifen können. Sie soll frühere Gespräche durchsuchen, passende Inhalte finden und diese in neue Antworten einbeziehen. Damit wird aus einer gewöhnlichen KI eine Art digitales Gedächtnis. Dies ist der zweite Teil der Artikelserie, in dem es nun um die Praxis geht.

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ChatGPT-Datenexport erklärt: Wie Deine KI-Chats zu einem persönlichen Wissenssystem werden

ChatGPT Datenexport

Wenn Du regelmäßig mit einer KI arbeitest, dann kennst Du das wahrscheinlich: Ein Gedanke führt zum nächsten. Du stellst eine Frage, bekommst eine Antwort, formulierst nach, entwickelst eine Idee weiter. Aus einer kurzen Frage entsteht plötzlich ein längerer Dialog. Manchmal entstehen daraus sogar ganze Projekte.

Doch die meisten dieser Gespräche verschwinden wieder. Sie liegen irgendwo in der Chatliste, rutschen nach unten und geraten mit der Zeit in Vergessenheit. Genau hier liegt eine der großen Besonderheiten moderner KI-Systeme: Während frühere Gespräche mit Kollegen, Freunden oder Beratern nur in unserer Erinnerung existierten, bleiben KI-Dialoge vollständig erhalten.

Das bedeutet etwas Entscheidendes: Mit jeder Unterhaltung entsteht ein digitales Archiv Deines Denkens. Dies ist der erste Teil einer kleinen Artikelserie, mit der Du Deine Chat-Historie aus ChatGPT exportieren und als persönlichen Wissensschatz mit Deinem lokalen KI-System effektiv nutzen kannst.

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Digitales Eigentum erklärt – So entstehen nachhaltige Online-Vermögenswerte

Was ist Digitales Eigentum

Eigentum war über Jahrhunderte hinweg etwas sehr Konkretes. Man konnte es anfassen, betreten oder in die Hand nehmen. Ein Haus, ein Stück Land, eine Werkstatt, Bücher im Regal oder Werkzeuge in der Schublade – all das waren Dinge, die eindeutig zugeordnet werden konnten. Sie gehörten jemandem, waren sichtbar vorhanden und blieben in der Regel auch dann bestehen, wenn sich politische, wirtschaftliche oder gesellschaftliche Umstände änderten.

Dieser Artikel erläutert, was digitales Eigentum ist, welche Formen es gibt und wie man gerade im heutigen KI-Zeitalter digitales Eigentum aufbauen kann.

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CLOUD-Act, Datenhoheit und die Schweiz: Ein Wendepunkt für europäische IT-Strategien?

Was bedeutet die Schweizer Cloud-Resolution für Europa

In der Schweiz ist Mitte November etwas passiert, das in dieser Form kaum jemand erwartet hat: Die Datenschutzbeauftragten des Landes haben eine klare, beinahe schon historische Resolution verabschiedet. Die Botschaft dahinter ist einfach – und gleichzeitig hoch brisant: Behörden sollen ihre sensibelsten Daten nicht mehr bedenkenlos in internationale Cloud-Dienste wie Microsoft 365 auslagern. Warum das?

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LoRA-Training: Wie FileMaker 2025 das Feintuning großer Sprachmodelle vereinfacht

LoRA Fine tuning - FileMaker 2025

Die Welt der künstlichen Intelligenz ist in Bewegung. Neue Modelle, neue Methoden und vor allem neue Möglichkeiten entstehen heute fast wöchentlich – und dennoch bleibt eine Erkenntnis konstant: Nicht jede technische Neuerung führt automatisch zu einem besseren Alltag. Vieles bleibt experimentell, komplex oder schlicht zu aufwendig für den produktiven Einsatz. Besonders deutlich zeigt sich das beim sogenannten Feintuning großer Sprachmodelle – einer Methode, um generative KI auf eigene Inhalte, Begriffe und Tonalitäten zu spezialisieren.

Ich habe diesen Prozess in den letzten Monaten intensiv begleitet – erst in klassischer Form, mit Python, Terminal, Fehlermeldungen und nervenaufreibenden Setup-Schleifen. Und dann: mit FileMaker 2025. Ein Schritt, der mich überrascht hat – weil er nicht laut, aber klar war. Und weil er gezeigt hat, dass es auch anders geht.

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Elektronische Rechnungen im Mittelstand: XRechnung, ZUGFeRD und ERP im Überblick

Übersicht zur Pflicht elektronischer Rechnungen

Deutschland hat die E-Rechnung nicht über Nacht erfunden – sie ist Ergebnis jahrelanger Normierungsarbeit (EN 16931), Bundes- und Länderverordnungen (B2G) und nun, über das Wachstumschancengesetz, der schrittweisen Ausweitung in den B2B-Alltag. Seit 1. Januar 2025 gilt eine neue gesetzliche Ausgangslage: Eine „elektronische Rechnung“ ist nur dann eine E-Rechnung, wenn sie strukturiert und maschinenlesbar ist – reine PDF-Anhänge per E-Mail sind nach der Definition keine E-Rechnung mehr. Das klingt technisch, hat aber betriebliche Folgen vom Rechnungseingang über die Buchhaltung bis zur Archivierung.

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