Architektur-Punsch

Wenn die alte Welt bricht - Architekturarbeit in Zeiten von Regulierung und rasantem Wandel
Ulrich Lehner (LVM Versicherung)

Es braucht dieser Tage nicht immer KI, um die gewohnte Welt aus den Angeln zu heben. Als Architekt:innen bewegen wir uns ständig in einem Spannungsfeld aus fachlichen Anforderungen, Qualitätskriterien, Wirtschaftlichkeit, Außeneinflüssen, Prozessen und vor allem Menschen. Gerade in den vergangenen Jahren, ja teilweise sogar Monaten, hat sich die Geschwindigkeit der IT-Welt so drastisch erhöht und damit die Spannungen zwischen diesen Feldern so zugenommen, dass auch die bisher gut funktionierende Entwicklungswelt des LVM darauf angepasst werden muss. Es wirkt ein stetig zunehmenden Veränderungsdruck von außen auf das Unternehmen ein. Hier haben insbesondere die Entwicklungen im Bereich der IT-Security die Notwendigkeit einer Anpassung auf die aktuelle Situation deutlich vor Augen geführt. Darüber hinaus unterliegen sämtliche Finanzunternehmen wie Banken und Versicherungen den Vorgaben aus dem Digital Operational Resilience Act, kurz DORA. Der LVM hat für sich erkannt, dass nun viele bisher etablierte Aspekte wie bspw. Prozesse oder Automatisierungen sehr umfassend und teilweise von Grund auf neu gedacht werden müssen. Der Vortrag gibt einen Überblick über diese Themen und skizziert erste Lösungsansätze.

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Der Kontext entscheidet - Kontextmanagement, Harness Development und die Grenzen von MCP
Niklas Trentmann (embarc)

Ein Senior Developer ohne Kontext ist plötzlich nur noch jemand, der viele Programmiersprachen kennt. Trotzdem erwarten wir von AI-Systemen regelmäßig, dass sie ohne Erfahrung, Fachwissen und Einordnung die richtigen Entscheidungen treffen. Dabei kann ein LLM (Large Language Model) nur mit dem arbeiten, was im Harness verfügbar ist. Dieser Vortrag zeigt, worauf es beim Kontextmanagement und Harness Development ankommt, wie ihr einer AI Wissen und Arbeitsweisen zugänglich macht und wo die Grenzen von MCP (Model Context Protocol) liegen.

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Architekturdokumentation nach dem AI-Hype: Eine Standortbestimmung
Stefan Zörner (embarc)

Architekturdokumentation hat vieles gesehen: UML, Wikis, arc42, Docs-as-Code, C4 ... Nun also GenAI. Texte und Diagramme generieren ist kein Problem. Aber wollen wir wirklich die Dokumentationswelt der 2000er nachbilden, wenn Softwareentwicklung heute anders funktioniert? Ich zeige an Beispielen, was beim Erstellen, Aktualisieren und im Review schon gut funktioniert, und wo es enttäuschend oder sogar gefährlich wird. Und wir diskutieren: Wenn Maschinen Dokumentation auch lesen, was dokumentieren wir dann noch für Menschen, und in welcher Form?

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Agent allein zu Haus? Leitplanken statt Kontrollverlust
Michael Rabe (Continental Reifen) Roman Hecht (Continental Reifen)

Coding Agents schreiben erstaunlich schnell Code – kennen aber weder die Architekturprinzipien noch die Sicherheitsvorgaben und Arbeitsweisen eines Unternehmens. Dieses Wissen bleibt häufig über Dokumentationen, Tools und Köpfe verteilt. Mitarbeitende müssen deshalb bei jeder Aufgabe selbst daran denken, dem Agenten den richtigen Kontext zu geben und das Ergebnis anschließend umfassend zu kontrollieren. Damit droht KI die kognitive Last nicht zu reduzieren, sondern lediglich zu verlagern. Gleichzeitig können sich Fehler, Regelverstöße und ungeeignete Lösungen durch die höhere Entwicklungsgeschwindigkeit schneller verbreiten. Der Vortrag zeigt, warum vertrauenswürdiger KI-Einsatz einen gemeinsamen Rahmen aus Unternehmenswissen, klaren Leitplanken und systematischer Verifikation benötigt – und wie daraus echte Entlastung statt zusätzlicher Unsicherheit entstehen kann.

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KI kann Diagramme. Kann sie auch Architektur?
Falk Sippach (embarc)

Mit Docs- und Diagrams-as-Code liegen Texte und Diagramme als versionierbare Quellen vor. Gerade bei Diagrammen ist das ein großer Schritt gegenüber proprietären Binärformaten. LLMs können textuelle Diagrammquellen lesen, erklären und verändern. Außerdem helfen sie uns durch ihre Wissensbasis, mit PlantUML, Mermaid & Co. schnell zu ersten, brauchbaren Diagrammen zu kommen. In diesem Beitrag beleuchten wir die aktuelle Tool-Landschaft rund um Diagrams-as-Code und zeigen, wie uns KI beim Architekturentwurf unterstützen kann. Denn ein syntaktisch korrektes und ansehnliches Diagramm ist noch lange keine gute Architekturdarstellung. An konkreten Beispielen untersuchen wir, was gute Diagramme ausmacht und wie Guardrails für Aussage, Abstraktionsniveau, Notation, Konsistenz und fachliche Richtigkeit ihre Qualität verbessern können. Dabei klären wir auch, was sich automatisiert prüfen lässt – und wo weiterhin architektonisches Urteilsvermögen gefragt ist.

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Architekturbewertung ohne LASR - Warum und wenn ja: Wie?
Stefan Toth (embarc)

Mit LASR, dem Lightweight Approach for Software Reviews bewerten Entwicklungsteams ihre eigene Softwarelösung in einigen Stunden. Die Methode erfreut sich großer Beliebtheit und wird mittlerweile auch in Situationen angewendet die wir als Autoren nicht vorgesehen hatten. Das zeigt auch unser aktuelles IEEE-Paper „Team-Driven Architecture Evaluation with LASR“ in dem wir Daten aus 75 LASR-Reviews auswerteten. Ist es sinnvoll LASR in größeren Gruppen anzuwenden? Können auch politisch heikle Situationen oder Bewertungen „von außen“ mit LASR durchgeführt werden? Die kreative Community sagt ja, doch je höher die Ansprüche oder das Stakeholderinteresse sind, desto belastbarer müssen die Ergebnisse von Architektur-Reviews sein. Die Abkürzungen die LASR nimmt, können schädlich werden und diese Schäden sind nur schwer auszugleichen. In diesem Vortrag zeige ich wann LASR kippt und welche Alternativen es in der Bewertung von Softwaresystemen gibt. Ich bespreche wann es sich lohnt in aufwändigere Review-Methoden zu investieren und welche Elemente von ATAM, DCAR oder CBAM besonders relevant sind. Mitnehmen könnt ihr eine Entscheidungshilfe für die Frage: Welche Review-Methode passt zu welcher Gruppen- und Risikokonstellation?

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Moderne Architektur für Echtzeit-Betrugserkennung bei Kreditkartentransaktionen
Alexander Herold (INFORM)

Wie bekämpft man Betrug bei Kreditkartenzahlungen heute und in Zukunft, wenn nur wenige Millisekunden für eine Entscheidung bleiben, bei gleichzeitig hohen Anforderungen an Verfügbarkeit und Durchsatz? In diesem Vortrag zeige ich, wie wir bei Inform das Lösungskonzept für eine neue Plattform zur Betrugserkennung entwickelt haben. Der Fokus liegt auf den angewendeten Methoden und Werkzeugen. Darauf aufbauend diskutieren wir, wie wir diese Anforderungen, insbesondere in Bezug auf Latenz, Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Sicherheit, in der Systemarchitektur adressieren. Dazu gehören unter anderem ereignisorientierte Verarbeitung, lose gekoppelte Dienste, geeignete Strategien zur Datenhaltung sowie ein strukturiertes Konzept für Transparenz und Überwachung des Systems.

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Collaborative Storyboard
Tom Asel (tangible concepts)

Kollaborative Methoden machen Architekturarbeit sichtbar, greifbar und gemeinschaftlich. Sie bringen unterschiedliche Perspektiven zusammen, schaffen ein gemeinsames Verständnis und helfen Teams, gute Entscheidungen zu treffen. Moderne Architekturarbeit ist ein Team-Skill – keine Einzelleistung. In dieser interaktiven Session lernen die Teilnehmenden die Methode des Collaborative Storyboarding kennen. Gemeinsam arbeiten sie an einer digitalen Architekturwand, identifizieren Hotspots für Änderungsszenarien und diskutieren deren Auswirkungen auf die bestehende Architektur. Die Methode ist bewusst pragmatisch: Sie fördert das Architekturverständnis im Team und macht Abhängigkeiten sowie Handlungsoptionen schnell sichtbar. Die Teilnehmenden sammeln erste praktische Erfahrungen mit Collaborative Storyboarding und werden selbst aktiv. Gearbeitet wird gemeinsam auf einem interaktiven Miro-Board.

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Die KI macht jetzt die ganze Arbeit – lohnt sich Weiterbildung überhaupt noch?
Claudia Fröhling (socreatory) Lisa Maria Schäfer (socreatory)

Am Konferenzstand hören wir es immer öfter: „Das hab ich mal eben mit KI gevibecodet" oder „Wozu eine Schulung? Ich frag einfach die KI." Als Anbieterin von Architekturtrainings fragen wir uns bei socreatory da natürlich, ob bald überhaupt noch jemand ein Training besucht? Claudia spricht häufig mit Verantwortlichen in der Personalentwicklung und kennt ihre Perspektive. Lisa ist von Haus aus Softwarearchitektin mit iSAQB® CPSA-A®-Zertifizierung und ist heute mit Herz & Ideen im Marketing und in der Organisation unterwegs. Als sie anfing, Automatisierungen mit n8n zu bauen, ließ sie sich zunächst von KI helfen. Die Vorschläge klangen plausibel. In der Praxis waren die Workflows dann aber oft träge oder fehleranfällig, manche liefen gar nicht. Von unnötigen API-Calls ganz zu schweigen. Aufgefallen ist es ihr, weil sie aus früheren Entwicklungsprojekten weiß, worauf es ankommt. Heute baut sie ihre Workflows wieder so, wie man früher programmieren gelernt hat: Doku lesen, ausprobieren, lösen. Allein ist sie mit dieser Erfahrung nicht. In einer Studie hielten sich erfahrene Entwicklerinnen und Entwickler mit KI-Unterstützung für schneller, tatsächlich waren sie aber langsamer. Was bringt ein Training, wenn die KI auf jede Frage eine Antwort hat? Und woran merkt ihr, dass diese Antwort nicht stimmt? Wir, Claudia und Lisa, erzählen von unseren Erfahrungen und davon, was unsere Trainer:innen in ihren Seminaren beobachten. Spoiler: Weiterbildung lohnt sich weiterhin. Dass ausgerechnet ein Trainingsanbieter das sagt, überrascht wenig. Aber wir haben gute Gründe.

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