SoftwerkerCast

Viele Unternehmen verlassen sich noch immer auf reaktive Sicherheitsstrategien: Budgets werden nach Bauchgefühl verteilt, Schwachstellen bleiben unerkannt und der tatsächliche Schutz ist nur schwer messbar.

Im neuen SoftwerkerCast sprechen Marco Paga und Timo Sablowski, IT-Security-Experte bei codecentric, was der Ansatz Threat-Informed Defense bedeutet und wie Unternehmen davon profitieren können.

Mit Threat-Informed Defense kannst du deine Sicherheitsmaßnahmen gezielt an den Methoden echter Angreifende ausrichten, Bedrohungen frühzeitig erkennen und deine Verteidigung proaktiv stärken.

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Marco Paga spricht in Episode 71 des SoftwerkerCast mit Bertram Vogel von codecentric über die schnelllebige Welt der KI. Dabei diskutieren Marco und Bertram, wie man mit den vielen Veränderungen im Hinblick auf AI Schritt hält und wie man mit dem „Information Overload“ bestmöglich umgeht.

Marco Paga spricht in Episode 70 des SoftwerkerCast mit Daniel Engelhardt von codecentric über den Data Product Canvas (DPC). Dabei diskutieren Marco und Daniel, wie das Framework funktioniert, wie es sich in der Praxis anwenden lässt und wie man eine Datenstrategie mit System entwickelt.

✍️ Shownotes:

https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/mit-applied-data-products-zum-datengetriebenen-unternehmen

https://www.codecentric.de/wissens-hub/blog/when-business-meets-technology-vom-datenprodukt-zur-datenarchitektur-mit-domain-driven-design⁠

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro & Begrüßung

03:26 – Wie ist ein Daten-Produkt definiert?

06:06 – Was ist der Data Product Canvas (DPC)?

09:43 – Wo kommen Daten her?

15:50 – Organisatorische Fragen bezüglich DPC

29:30 – DPC & Compliance

32:39 – Use Cases für DPC & Datenstrategie

34:43 – Lösungen durch DPC & Ausblick

#Data #DataStrategy #Software

Marco Paga spricht in Episode 69 des SoftwerkerCast mit Benjamin Font Pera von codecentric über MCP. Dabei diskutieren Marco und Benjamin, wie das Protokoll funktioniert, wie es sich in der Praxis integrieren lässt und welche Vorteile es bringt.

✍️ Shownotes:

https://github.com/modelcontextprotocol

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro & Begrüßung

00:53 – Was ist MCP?

04:01 – Aufbau & Usecases

16:36 – Ausblick

20:01 – MCP Server im Fokus: Usecases & Funktionen

28:32 – Schritte zur Implementierung

#MCP

#AgenticAI

#KI

Marco Paga spricht in Episode 68 des SoftwerkerCast mit Daniel Engelhardt (Software Engineer & Developer bei codecentric) über sein Projekt mit generativer KI: RAG Assistant ist ein Assistenzsystem, das Mitarbeiter bei der Einarbeitung unterstützt und komplexe Prozesse vereinfacht.

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro, Begrüßung & Vorstellung des Podcasts
00:21 – Thema der Episode: RAG Systeme und Engineering
00:30 – Vorstellung von Daniel & seinem beruflichen Hintergrund
01:02 – Daniels aktuelles Projekt: RAG Assistenzsystem mit generativer KI
02:12 – Ausgangsproblem: Komplexe Einarbeitung von Mitarbeitern
03:04 – Idee & Lösung: Ein Assistenzsystem zur Vereinfachung von Prozessen
18:55 – Benutzerinteraktion, Feedback & Herausforderungen im System
19:50 – Umgang mit Halluzinationen & Verbesserung durch Feedback
20:54 – Abschluss & Reflexion über Dokumenten- und Prozessaktualisierung
30:36 – Fazit, Ausblick & Hinweise auf weitere Podcast-Folgen

#Softwareentwicklung

#GenerativeAI

#RAGSysteme

#Engineering

#Podcast

In dieser Episode spricht Marco mit Daniel, Software Developer bei codecentric, über KI-Agenten und deren Use Cases. Dabei erklärt Daniel, was AI Agents überhaupt sind, wie sie funktionieren und gibt Einblicke in die Praxisanwendung.

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro & Begrüßung

00:18 – Vorstellung Daniel

01:20 – Was sind AI Agents & wie unterscheiden sie sich von LLMs?

07:22 – Aufbau von AI Agents & Multi-Agenten-Systemen

13:19 – AI Agents Beispiel

17:10 – Limitierungen bei LLMs & AI Agents

20:13 – Wie arbeitet man mit LLMs & AI Agents als Entwickler*in?

22:29 – Zukunft von LLMs & AI Agents

29:02 – Die wichtigsten Learnings & Praxisansätze

#KünstlicheIntelligenz

#ArtificialIntelligence

#AIAgents

#KIAgenten

In dieser Episode spricht Marco mit Benjamin, Head of AI, Data & Architecture bei ⁨ROSEN⁩, über Safety und Trustworthiness von KI. Dabei gibt Ben spannende Einblicke in die Praxis eines globalen Unternehmens, das AI einsetzt, um die Sicherheit und Integrität von Industrieanlagen zu gewährleisten.

🔗 Links zur Folge:

https://t3n.de/news/indiana-jones-methode-forscher-ki-1674694/

https://github.com/rosen-group

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro & Begrüßung

00:20 – Vorstellung Benjamin & ROSEN

07:12 – Daten, KI & Machine Learning bei ROSEN

11:20 – Was versteht man unter AI Safety & Trustworthiness?

12:22 – AI Safety: Praxisbeispiel

19:44 – AI Trustworthiness: Praxisbeispiel

22:08 – Bedeutung von AI Safety & Trustworthiness bei ROSEN

29:43 – AI & Machine Learning früher und heute

#KünstlicheIntelligenz

#ArtificialIntelligence

#AISafety

#AITrust

🇪🇺 In dieser Episode spricht Marco mit Edwin, Geschäftsführer der CloudAboutNow GmbH, über den EU AI Act und die damit verbundenen Auswirkungen auf Unternehmen. Edwin erklärt, warum heute so gut wie kein Unternehmen die KI-Verordnung ignorieren kann, was bereits jetzt für Betroffene verpflichtend ist und welche „goldenen Regeln“ in der Praxis helfen können.

🔗 Links zur Folge:

https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Umsetzungsleitfaden-zur-KI-Verordnung-EU-2024-1689

https://www.kivo-kompetenz.de/

https://www.linkedin.com/in/edwinrad/

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro & Begrüßung

00:50 – KI-Verordnung & Pflichten

03:30 – Fallstricke der KI-Verordnung

04:27 – Unterschiedliche Rollen in der KI-Verordnung

11:12 – Risikoklassen der KI-Systeme

20:34 – KI-Nutzung in Unternehmen & Schulungspflicht

26:05 – Gefahren & Ethik

29:58 – „Goldene Regeln“ für die Praxis

Künstliche Intelligenz

Artificial Intelligence

KI-Gesetz

Regulierung

Dieser Podcast stellt keine Rechtsberatung dar.

🤖 In dieser Episode spricht Marco mit Omar, Head of Data & Artificial Intelligence bei Tchibo, über den Weg der KI-Transformation im Unternehmen – von den ersten Use Cases bis zur Implementierung einer Gen‑AI‑Tool Suite. Omar teilt, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit, kontinuierlicher Know‑how-Aufbau und der Umgang mit Rückschlägen den Erfolg sichern. Außerdem erklärt er, wie Datenmanagement und Feedbacksysteme helfen, AI-Anwendungen kontinuierlich zu verbessern.

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📍 Kapitelmarken:

00:00 – Intro & Begrüßung

00:30 – Vorstellung von Omar & Hintergrund

00:48 – Umgang mit AI im Unternehmen

02:53 – Einstieg in Generative AI & Ideation

05:05 – Teamwork & erste Use Cases

08:21 – POC-Falle & Enterprise-Herausforderungen

11:32 – Aufbau von Know-how & Zusammenarbeit

15:45 – Lessons Learned

17:39 – Skalierung in großen Unternehmen

19:30 – Gen‑AI‑Tool Suite & Customer Voice

26:20 – Datenmanagement & Pre‑Processing

29:57 – Feedback, Weiterentwicklung & Ausblick

Künstliche Intelligenz

Generative AI

Digital Transformation

Enterprise AI

TechPodcast

AI Innovation

In dieser Episode diskutieren Marco und Verena das zentrale Thema der Frauenförderung in der IT. Verena, als erste weibliche Vorständin der codecentric AG, berichtet von ihren persönlichen Erfahrungen, den Herausforderungen in männerdominierten Branchen und den vielfältigen Initiativen – von Recruiting über flexible Arbeitsmodelle bis hin zu MINT‑Förderprogrammen – die für mehr Diversität und Inklusion sorgen.

0:06 – Begrüßung & Vorstellung
1:26 – Frauenförderung in der IT
2:45 – Gründung der Initiative et kzentrik
3:25 – Initiativen & Maßnahmen (Recruiting, Retain, Empower, Network)
5:00 – Außendarstellung & Recruiting
7:30 – Familienfreundlichkeit & Work-Life-Balance
9:46 – Mentoring & Netzwerkveranstaltungen
14:38 – Weltfrauentag & Diversität
17:04 – MINT‑Förderung & Bildung
24:03 – Vereinbarkeit: Beruf, Familie & Reisen
31:03 – Firmenvision, Management & Abschluss

#FrauenInIT#Diversity#WomenInTech#Karriere#inklusion