SE Live 2026 – 19./20. März 2026

Trotz der beeindruckenden Fortschritte im Bereich generativer KI für die Softwareentwicklung bleibt die präzise Erfassung und Spezifikation von Anforderungen die zentrale Herausforderung. Während KI-Systeme zunehmend die Implementierung übernehmen können, erfordert die Transformation von Kundenbedürfnissen in eindeutige, maschinenverwertbare Spezifikationen weiterhin menschliche Expertise und systematische Methoden. Im Rahmen dieses Vortrags wird anhand einer Live-Demonstration gezeigt, wie moderne KI-Werkzeuge bei entsprechend strukturierter Anforderungsdefinition innerhalb eines Arbeitstages von der initialen Kundenanforderung zu einer funktionsfähigen Softwarelösung führen können. Die Demonstration umfasst dabei sowohl die automatisierte Codegenerierung als auch die typischerweise erforderlichen Nachbesserungsschritte, wodurch ein realistisches Bild der aktuellen Möglichkeiten und Grenzen vermittelt wird.

Hans Egermeier studierte Allgemeinen Maschinenbau und promovierte im Fachbereich Produktionstechnik an der Technischen Universität München (TUM). 2009 übernahm er die Leitung der Business Unit Automation Software bei Bernecker + Rainer Industrie-Elektronik (B&R). Seit 2017 berät und unterstützt er mit seiner Firma, der talsen team GmbH, Industrieunternehmen in den Bereichen agile Softwareentwicklung und dem effektiven Einsatz von KI. Darüber hinaus entwickelt das talsen team Lösungen von Embedded Software bis hin zu reinen Cloud-Anwendungen sowie KI-Applikationen – vom Chatbot bis hin zur tiefen Integration und Automatisierung von Unternehmensprozessen mittels generativer KI und KI-Agenten.

Armin Amon ist Chief Software Architect bei mgm technology partners gmbh und arbeitet seit über 20 Jahren als Architekt und Projektleiter in großen Java Projekten. Sein Schwerpunkt liegt dabei auf der Konzeption und Durchführung der Migration von veralteten Technologien oder monolithischen Anwendungen auf moderne, modulare Java EE Architekturen im agilen SW-Entwicklungsprozess. Armin Amon hat sich besonders auf die Modularisierung und eine schrittweise Migration spezialisiert. Bei modernen Anwendungen setzt er vorwiegend auf Java EE basierte self contained services und ein komponentenbasiertes UI mit React.

Wir müssen immer mehr Funktionalität in immer kürzerer Zeit testen, da erfolgreiche Software mit jeder neuen Version wächst, während sich die Release-Zyklen immer weiter verkürzen. Viele Teams, mit denen wir arbeiten, haben Tausende oder sogar Hunderttausende von Tests in verschiedenen Phasen und Stufen des Testprozesses. Meistens sind es viel zu viele Tests, um sie für jedes Release vollständig auszuführen, von der CI ganz zu schweigen. Daher müssen wir zwangsläufig eine Auswahl treffen. Aber wie wählen wir die Tests am besten aus? Welche Tests werden mit minimalem Aufwand und innerhalb der verfügbaren Zeit die meisten Fehler finden?

Ich habe mich in den letzten zehn Jahren mit dieser Fragestellung beschäftigt. Anfangs mit Ansätzen aus dem Forschungsbereich Testfallselektion und -priorisierung, später mit AI-basierten Techniken.
Unser Team hat diese Ansätze, sowohl mit als auch ohne AI, in unserem eigenen Entwicklungsprozessen und in Zusammenarbeit mit Kunden-Teams implementiert und getestet. In diesem Vortrag stelle ich unsere Misserfolge und Erfolge vor und zeige, welcher Ansatz in welchem Kontext am besten funktioniert.

Dr. Elmar Jürgens hat über statische Codeanalyse promoviert und für seine Doktorarbeit den Software-Engineering-Preis der Ernst Denert-Stiftung erhalten. Er ist Mitgründer der CQSE GmbH und begleitet seit zehn Jahren Teams bei der Verbesserung ihrer Qualitätssicherungs- und Testprozesse. Jürgens spricht regelmäßig auf Forschungs- und Industriekonferenzen und wurde für seine Vorträge mehrfach ausgezeichnet. Elmar Jürgens wurde 2015 zum Junior Fellow der Gesellschaft für Informatik ernannt und 2024 mit den Deutschen Preis für Software Qualität ausgezeichnet.

KI prägt unsere Gesellschaft momentan mehr als jede andere Technologie. Der AI-Act ist ein Versuch, die Entwicklung und anschließende Nutzung dieser Technologie in Bahnen zu lenken, die unseren europäischen Werten entsprechen. Wichtige Bestimmungen des AI-Acts, wie jene zu verbotenen KI-Systemen oder Regelungen für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck gelten bereits. Ab Anfang August 2026 gelten sodann auch die meisten Regelungen für Hochrisiko-KI-Systeme.

Gerade für Personen, die Software entwickeln, ist die Kenntnis des AI-Acts und der mit diesem zusammenhängenden Regelungen essenziell. Nur so können zukunftsträchtige Applikationen entwickelt und Strafen bzw. Klagen verhindert werden. Der Aufwand zur Herstellung rechtlicher Compliance kann dabei deutlich reduziert werden, wenn in Softwareprojekten bereits früh auf die Erfüllung rechtlicher Anforderungen geachtet wird.

Der Vortrag stellt dar, was das Recht unter KI versteht, welche Rollen der AI-Act kennt und welche Pflichten diese erfüllen müssen. Schwerpunktmäßig wird dabei auf die Notwendigkeit einer angemessenen Dokumentation eingegangen, um zu veranschaulichen, welche Risiken sich bei der Entwicklung oder auch bloß bei der Nutzung/Einbindung von KI-Systemen ergeben können, wenn unbekannt ist, mit welchen (bzw. wessen) Daten KI trainiert wurde. In diesem Zusammenhang wird auch auf mit dem AI-Act untrennbar verbundene Regelungen aus dem Datenschutz- und Urheberrecht eingegangen.

Michael Löffler ist Informatiker und studiert Rechtswissenschaften. An Österreichs AI-Factory AI:AT koordiniert er die Themen Recht, Ethik und Regulation. Seit mehr als 17 Jahren beschäftigt er sich mit Themen an der Schnittstelle zwischen Technologie und Recht. In dieser Zeit war er für renommierte Rechtsanwaltskanzleien tätig, war Datenschutzbeauftragter und Chief Information Security Officer des AIT Austrian Institute of Technology und forschte zu digitalen Grundrechten. Er publiziert laufend zu datenschutzrechtlichen Fragenstellungen und wirkt an der Ausbildung von Datenschutzbeauftragten mit.

Die Gestaltung digital souveräner Infrastrukturen und Clouds in Unternehmen und öffentlichen Institutionen ist ein wichtiger Schritt zur Erreichung digitaler Souveränität. Dies kann nur gelingen, wenn das Betreiben digitaler Infrastrukturen nicht monopolistischen Tech-Unternehmen überlassen wird, deren Praktiken intransparent und umstritten sind. Auf Open-Source-Software und offenen Standards basierende Systeme werden daher von vielen als wichtige Grundlage für digitale Souveränität gesehen, da sie transparent und überprüfbar, gestaltbar und ersetzbar sind.

In diesem Beitrag wird es darum gehen, wie die Kompetenzen zur Entwicklung solcher Systeme in der Informatiklehre und insbesondere im Software Engineering vermittelt werden können.

Prof. Dr. Ulrike Erb war bis März 2024 Informatik-Professorin an der Hochschule Bremerhaven mit dem Schwerpunkt Software Engineering. Zusammen mit einigen ihrer Informatik-Kolleg:innen führt sie weiterhin Projekte und Veranstaltungen zu den Themenbereichen Nachhaltigkeit in der IT und Digitale Souveränität durch. Sie engagiert sich außerdem im FIfF e.V. sowie in der GI-Fachgruppe Frauen und Informatik, wo sie u.a. in der Redaktion des Magazins ‚Frauen machen Informatik‘ dieser Fachgruppe mitarbeitet.
Homepage: https://informatik.hs-bremerhaven.de/uerb/

Prof. Dr.-Ing. Karin Vosseberg ist seit 2009 Professorin in den Studiengängen Informatik und Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Bremerhaven. Ihr Schwerpunkt ist Software Engineering mit dem Fokus auf Qualität von Software. Ihr besonderes Interesse gilt der Frage, wie können Nachhaltigkeit und digitale Souveränität als nichtfunktionale Qualitätskriterien in der Softwareentwicklung verankert werden. Neben dem Engagement in der GI-Fachgruppe Frauen und Informatik und dem FifF ist sie Vizepräsidentin im ASQF.
Homepage: https://informatik.hs-bremerhaven.de/kvosseberg/

Die nächste Entwicklungsstufe von GenAI-Assistenten führt weg vom einzelnen Agenten hin zu kooperierenden Systemen von Agenten. Multiagentensysteme ermöglichen es, komplexe Aufgaben in kleinere Einheiten zu zerlegen, unterschiedliche Rollen und Fähigkeiten abzubilden und so flexiblere, robustere und skalierbare Lösungen zu schaffen.

Doch die Einführung solcher Systeme ist mehr als eine technische Herausforderung – sie ist ein Katalysator für AI Transformationen. Wenn Agenten mit Menschen als Teams zusammenarbeiten, verändern sich auch die Prozesse, Aufgaben und Organisationsstrukturen in Unternehmen. Der Vortrag beleuchtet daher sowohl Architekturprinzipien und Koordinationsmechanismen als auch die Implikationen für Projektrollen und die organisatorische Einbettung.

Anhand eines konkreten Praxisbeispiels wird gezeigt, wie Agenten Schritt für Schritt in den produktiven Einsatz überführt werden können – und welche Rolle sie als Treiber einer umfassenderen AI Transformation spielen.

Silvia Moga ist studierte Informatikerin sowie Software- und AI-Architektin bei der iteratec GmbH. Seit über 15 Jahren begleitet sie Unternehmen bei der Entwicklung komplexer Softwaresysteme. In den vergangenen Jahren liegt ihr Schwerpunkt auf dem Einsatz generativer KI in der Praxis – von der Anforderungsanalyse über Softwarearchitektur bis hin zur Qualitätssicherung – und sie unterstützt Unternehmen bei ihrer AI Transformation von der Experimentierphase bis hin zum produktiven Business Impact.

Endri is currently a Lecturer at TU Wien, for ML Systems and Operations. He also heads the AI Software Platform for the Austrian AI Factory project, and is in addition a cofounder of Deepentix, a graph AI platform for enterprises. Endri is a recent transplant in Vienna, and in his prior roles and experience he held technical leadership positions for large ML divisions and AI platforms, as Principal Architect, Distinguished Fellow and ML Architect in Silicon Valley within companies such as Salesforce, Playstation, Autodesk, Indeed etc., where some of the first variants of trusted ML training and inference systems for very large scale were designed. His interests are in controllable, safe and highly scalable AI, SLM-s, low code and democratized AI, as well as graph AI.

Zurzeit scheint es selbstverständlich, dass mit generativer KI simuliert wird, auf Seiten des Programms würde ein Ich mit bestimmten Charaktereigenschaften an einer Kommunikation beteiligt sein. In mancherlei Hinsicht ist dies sicherlich von Vorteil. Neben den Vorteilen bringt dies jedoch auch mit sich, dass mit KI einerseits überzogene Erwartungen und andererseits unbegründete Ängste verbunden werden. Mein Vortrag wird sich mit den persönlichen, gesellschaftlichen und philosophischen Aspekten, die damit zusammenhängen, befassen. Ich will darüber hinaus zur Diskussion stellen, dort, wo es für den Anwendungszweck nicht nötig ist, "charakterlose" KI zu entwickeln.

Anne Siegetsleitner ist Professorin für Praktische Philosophie an der Universität Innsbruck. Sie beschäftigt sich seit dreißig Jahren mit ethischen und weiteren philosophischen Fragen, die Informations- und Kommunikationstechnologien aufwerfen. Die Themen reichen hierbei vom Schutz von Privatheit über Ethik und KI in der Medizin oder der Polizeiarbeit bis hin zu Liebe und Sexrobotern. Copilot behauptet, Siegetsleitner bringe nicht nur akademische Tiefe mit, sondern auch die Fähigkeit, komplexe ethische Fragen verständlich und praxisnah zu vermitteln.

In Zeiten zunehmender Cloud-Abhängigkeit steht die Softwareentwicklung vor der Herausforderung, Innovation mit Datenschutz und digitaler Souveränität zu vereinbaren. Dieser Vortrag zeigt einen praxisbewährten Open-Source-KI-Stack der Landeshauptstadt München, der genau diese Balance durch einheitlichen, regulierbaren und vendor-unabhängigen Umgang mit Sprachmodellen ermöglicht.

Mit diesem rein open-source-basierten Ansatz wird der Zugriff auf Sprachmodelle standardisiert und Observability für Nachverfolgbarkeit implementiert, während Agenten-Orchestrierung, Dokumentenverarbeitung und datenschutzkonforme Suche nahtlos kombiniert werden – bei voller Flexibilität für austauschbare Cloud-Modelle. Confidential Computing adressiert DSGVO-Herausforderungen durch verschlüsselte Datenverarbeitung ohne Anbieterzugriff und stärkt so die digitale Souveränität.

Erfahren Sie produktive Erkenntnisse, Herausforderungen und konkrete Empfehlungen für skalierbare, sichere KI-Lösungen.

René Zarwel ist als Software Architect und Team-Lead bei IT@M, dem kommunalen IT-Dienstleister der Landeshauptstadt München, tätig. Er setzt sich im Competence Center für Software-Engineering für die kontinuierliche Verbesserung der Developer Experience im gesamten Unternehmen ein. Dazu koordiniert er die Entwicklung einer internen Developer Plattform und begleitet abteilungsübergreifend die Umsetzung von anspruchsvollen und zeitgemäßen Webanwendungen.