Wenn eine Maschine jede Faktenfrage in Sekunden beantwortet, verschiebt sich, was Menschen lernen müssen. Die estnische Bildungsministerin Kristina Kallas stellt dazu in einem TEDx-Vortrag die Frage: „When AI Knows Everything, What Should Humans Learn?“
Die Antwort liegt weniger im Wissen selbst als in dem, was man damit anfängt: verstehen, bauen, prüfen, erklären, mit anderen zusammenarbeiten. Das Nachschlagen übernimmt die Maschine – das Denken nicht.
Kinder – und Studierende gleichermaßen – brauchen vor allem:
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LLMs sind in vielen Teams angekommen: Entwickler*Innen nutzen Claude Code, CoPilot oder Codex, im Support helfen Modelle bei der Eingangsbehandlung und dem Formulieren von Antworten, und an einigen Stellen übernehmen automatisierte Agenten eigenständig Aufgaben wie Monitoring oder Ticket-Sortierung. Allerdings läuft bei vielen Unternehmen die Adoption von LLM-basierten Werkzeugen schneller, als die interne Governance sich anpassen kann. Eine der grundlegenden Fragen ist oft: Wo werden die LLM-Kosten eigentlich genau verursacht?
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Genau an dieser Stelle gewinnt die Rolle Forward Deployed Engineer (FDE) zunehmend an Bedeutung.
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Das Ministerium des Inneren, für Digitalisierung und Kommunen Baden-Württemberg wollte seine Architekturaktivitäten stärker strukturieren und an die strategischen Leitlinien des Landes anpassen.
Die zunehmende Digitalisierung, Anforderungen aus der VwV-IT, der Cloud-Strategie sowie die große Anzahl an parallel laufenden Projekten verdeutlichten:
Erforderlich sind klar definierte Architekturprozesse, ein konsistentes und indivdualisiertes Metamodell, sowie eine bessere Integration in die bestehenden IT- und Projektprozesse.
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