Entwicklung & Technik · Softwarearchitektur

KI-Schulungen für Softwarearchitekt:innen

Wenn KI-Agenten große Teile des Codes schreiben, wird Architektur wichtiger, nicht unwichtiger: Klare Modulgrenzen, dokumentierte Entscheidungen und überprüfbare Qualitätsziele sind der Rahmen, in dem generierter Code konsistent bleibt. Gleichzeitig unterstützen KI-Assistenten Architekt:innen direkt, etwa beim Analysieren bestehender Codebasen, beim Erstellen von C4-Diagrammen, beim Formulieren von Architecture Decision Records und beim Abwägen von Alternativen anhand von Qualitätsattributen. Fitness Functions und Architekturtests lassen sich generieren und in Pipelines verankern. Im Kurs lernen Sie, KI als Sparringspartner für Architekturentscheidungen einzusetzen, Architekturwissen so aufzubereiten, dass Coding-Agenten es zuverlässig befolgen, und Erosion in schnell wachsenden Codebasen frühzeitig zu erkennen.

Für wen ist das Training?

  • Softwarearchitekt:innen und Solution Architects
  • Enterprise-Architekt:innen mit Bezug zur Anwendungsentwicklung
  • Senior Developer und Tech Leads mit Architekturverantwortung
  • Platform- und Cloud-Architekt:innen
  • Verantwortliche für Architektur-Governance und Review-Boards

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Architekturdokumentation veraltet schnell und weicht vom tatsächlichen Code ab
  • Entscheidungen werden mündlich getroffen und ihr Kontext geht verloren
  • Schleichende Architekturerosion durch zyklische Abhängigkeiten und verletzte Schichtgrenzen
  • KI-generierter Code ignoriert ohne klare Vorgaben etablierte Muster und Konventionen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Architektur-Entscheidungen dokumentieren

Diskussionen, Meeting-Notizen und Pull Requests in strukturierte Architecture Decision Records mit Kontext, betrachteten Optionen, Entscheidung und Konsequenzen überführen und konsistent im Repository ablegen. Verwandte Entscheidungen werden automatisch verlinkt.

Bestandsarchitektur rekonstruieren

Bestehende Codebasen analysieren, Module, Abhängigkeiten und Schnittstellen herausarbeiten und daraus aktuelle C4-Diagramme als Diagrams-as-Code mit PlantUML, Mermaid oder Structurizr erzeugen. Die Diagramme lassen sich bei jedem Build automatisch aktualisieren.

Alternativen bewerten

Architekturoptionen wie modularer Monolith, Microservices oder ereignisgetriebene Integration anhand von Qualitätsszenarien, Kosten und Teamstruktur gegenüberstellen und Trade-offs nach ATAM-Prinzipien sichtbar machen. Das Ergebnis dient als fundierte Entscheidungsvorlage.

Fitness Functions generieren

Architekturregeln wie Schichtzugriffe, verbotene Abhängigkeiten oder Namenskonventionen als automatisierte Tests mit ArchUnit, dependency-cruiser oder ähnlichen Werkzeugen formulieren und in die CI-Pipeline integrieren. Verstöße brechen den Build mit klarer Meldung ab.

Leitplanken für Coding-Agenten

Architekturprinzipien, Modulgrenzen und Muster in Regeldateien und Kontextdokumenten so beschreiben, dass KI-Agenten sie bei der Codegenerierung zuverlässig befolgen, und Abweichungen im Review erkennen. So bleibt generierter Code strukturell konsistent.

Domänen schneiden

Aus Event-Storming-Ergebnissen und Fachbeschreibungen Bounded Contexts, Aggregate und Context Maps nach Domain-Driven Design ableiten und als Grundlage für Team- und Service-Zuschnitte nutzen. Offene Fragen werden dabei explizit markiert.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

ADR-Assistent

Ein Kommandozeilenwerkzeug, das aus Stichpunkten einen vollständigen ADR nach Vorlage erstellt, verwandte Entscheidungen verlinkt und einen Index im Repository aktualisiert.

Abhängigkeitsvisualisierung

Ein Skript, das Importbeziehungen einer Codebasis auswertet, Zyklen und Schichtverletzungen markiert und ein interaktives Diagramm im Browser erzeugt. Kritische Hotspots werden farblich hervorgehoben.

Architektur-Q&A über Repos

Eine kleine Anwendung, die ADRs, Diagramme und Code indexiert und Fragen zur Architektur mit Verweis auf die jeweiligen Quellen beantwortet.

Alle 10 Kurse für Softwarearchitekt:innen

Vibe & Agentic Coding (10)

Datenschutz & Compliance

Architekturunterlagen beschreiben oft sicherheitsrelevante Details wie Netzwerkzonen und Datenflüsse: Sie lernen, welche Informationen an KI-Dienste gegeben werden dürfen, wie Sie Lizenzrisiken eingesetzter Komponenten bewerten und wie Architekturentscheidungen Anforderungen aus DSGVO, NIS2 und Cyber Resilience Act nachvollziehbar abbilden.

Voraussetzungen

Sie verfügen über mehrjährige Entwicklungserfahrung und haben bereits Architekturentscheidungen in größeren Softwaresystemen getroffen oder begleitet.

Häufige Fragen

Kann KI Architekturentscheidungen treffen?

KI ist ein starker Sparringspartner: Sie liefert Optionen, benennt Trade-offs, findet Lücken in der Argumentation und dokumentiert Entscheidungen strukturiert. Die Verantwortung bleibt jedoch bei Menschen, weil Architektur von Unternehmenskontext, Teamfähigkeiten, Budget und Risikobereitschaft abhängt. Im Kurs lernen Sie, KI so einzusetzen, dass Entscheidungen besser begründet und schneller getroffen werden.

Wie verhindern wir, dass KI-Agenten die Architektur aufweichen?

Durch ein Zusammenspiel aus klarem Kontext und automatischer Prüfung: Regeldateien und ADRs beschreiben Modulgrenzen und Muster, Fitness Functions und Architekturtests in der CI verhindern Verstöße, und Reviews achten gezielt auf strukturelle Änderungen. So wird Architektur von einer Dokumentation zu einer überprüfbaren Leitplanke für Menschen und Agenten gleichermaßen.

Unverbindlich anfragen

Wir melden uns innerhalb eines Werktags mit Terminbestätigung oder Alternativvorschlag.

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