Software-Architektur im Zeitalter von AI-Assisted Coding

AI-Assisted Coding verspricht schnellere Entwicklung, mehr Produktivität und effizientere Wartung bestehender Systeme. Doch in der Praxis zeigt sich: KI funktioniert nur so gut wie die Architektur, auf die sie trifft.

Warum liefern Coding Assistants in modernen Systemen präzise Ergebnisse – und scheitern in gewachsenen Legacy-Systemen oft an unklaren Strukturen, impliziten Abhängigkeiten und semantischem Chaos?

Dieses Whitepaper zeigt, warum saubere Software-Architektur heute nicht mehr nur ein Qualitätsmerkmal für Entwickler ist, sondern zur entscheidenden Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von KI wird. Erfahren Sie:

• warum Architektur die Nutzbarkeit von KI direkt bestimmt
• weshalb große LLMs schlechte Strukturen nicht „wegskalieren“ können
• wie modulare Systeme AI-Consumable werden
• wie Unternehmen Legacy-Systeme für AI-Assisted Coding fit machen
• warum Domain-Driven Design und klare Modulgrenzen zum Wettbewerbsvorteil werden

Autor: Dr. Sönke Magnussen

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