HiQ

Ramona: Martin, schön, dich kennenzulernen! Ich bin ja noch neu im Team, deshalb ist es für mich besonders spannend, mit jemandem zu sprechen, der HiQ Deutschland schon länger begleitet. Wie lange bist du schon dabei?

Martin: Hi Ramona! Schon seit über 9 Jahren. Eingestiegen bin ich als Junior Software Engineer. Seitdem habe ich viele spannende Entwicklungen miterlebt: neue Standorte, unterschiedliche Kundenprojekte und den Zusammenschluss mit der schwedischen HiQ-Gruppe. Und heute erlebe ich, wie die IT-Branche, ja die ganze Wirtschaft, durch das Thema KI in Aufruhr gerät.

Ramona: Dein Hintergrund passt ziemlich gut zum Thema. Du hast Computerlinguistik studiert, richtig?

Martin: Genau. Die Schnittstelle zwischen Mensch und Technologie hatte schon immer eine Anziehungskraft auf mich. Ich mochte es, nicht nur über die technische Umsetzung zu sprechen, sondern darüber, was Produkte eigentlich konkret für Menschen leisten sollen.
Rückblickend wirkt das Studium fast wie eine Vorbereitung auf die heutige KI- Welt und LLMs. Ehrlich gesagt war es das damals aber noch nicht. Zumindest nicht so, wie wir KI heute verstehen. Es gab natürlich schon Forschung zu Themen wie Spracherkennung, Parsing oder statistischen Methoden. Die ersten Sprachassistenten wie Siri und der Google Assistant kamen auf den Markt, aber Large Language Models (LLMs), wie wir sie heute kennen, waren noch locker
zehn Jahre entfernt.

Ramona: Heute ist das anders – jetzt arbeiten gefühlt alle mit KI. Daher die große Frage, die ich immer höre: Wird KI Softwareentwickler:innen ersetzen?

Martin: Ich halte Panik vor KI für überzogen. Wirklich. Was wir gerade sehen, ist eine Veränderung von Tätigkeiten, nicht die Abschaffung eines Berufsfelds. Neue Rollen entstehen, neues Wissen und neue Skills werden gebraucht. Das ist eigentlich ein klassisches Muster in der Technologiegeschichte.

Ramona: Wie meinst du das konkret? Was ändert sich denn?

Martin: Was KI sehr gut kann: stupide, sich wiederholende Aufgaben übernehmen. Also genau die Sachen, die kluge Menschen oft langweilen und genau dadurch Fehler provozieren. Wenn KI hier entlastet, kann das erstmal gut sein. Der Aspekt des Human Review bleibt dabei aber elementar. Was bleibt, und an Bedeutung gewinnt, ist Architektur, Systemdenken und Qualität. Jemand muss entscheiden, wie ein System langfristig stabil, sicher und wartbar bleibt. Dafür ist Human Review zentral. Das kann KI nicht selbst. Aus Sicht eines IT-Dienstleisters wie der HiQ, die mit vielen unterschiedlichen Kunden arbeitet, verschiebt sich der Fokus: Reines, mechanisches Development wird zukünftig mehr automatisiert, sodass wir unsere hohen Ansprüche an Architektur, Stabilität und Qualität der Systeme noch mehr in den Mittelpunkt rücken können. Die spannenden Fragen sind: Wie bauen wir robuste, sichere, langlebige Systeme? Wie integrieren wir KI sinnvoll? Wie stellen wir sicher, dass das Ergebnis nicht nur „läuft“, sondern verantwortungsvoll betrieben werden kann?

Ramona: Gilt das nur für Softwareentwicklung oder auch für andere Branchen?

Martin: Natürlich können auch andere Branchen von neuen Werkzeugen profitieren. LLMs sind ja nicht nur fürs Coden hilfreich. Sie können zum Beispiel auch in Bereichen wie Führungsaufgaben, Prozessoptimierung, Effizienzsteigerung oder Onboarding unterstützen.

Ramona: Also alles halb so wild?

Martin: Es wäre zu einfach, zu sagen: „Das ist nur eine Phase, in ein paar Monaten ist wieder alles beim Alten.“ Wir spüren bereits, dass sich viele Tätigkeiten ändern.

Neue Rollen und Kompetenzen entstehen, während andere Aufgaben an Bedeutung verlieren oder stärker automatisiert werden. Diesen Fortschritt sollte und kann man nicht aufhalten. Entscheidend ist, wie wir damit umgehen. Wer nur stumpf Tickets abarbeitet, wird es in Zukunft schwerer haben. Wer aber Verantwortung übernimmt, mit anderen Menschen spricht und ihre Anforderungen versteht, Systeme ganzheitlich denkt und KI bewusst als Werkzeug einsetzt, der wird mit KI und Agentic Coding an seiner Seite eher noch gefragter sein. Die neuen Tools verschieben den Schwerpunkt: Sie nehmen Arbeit ab, verlangen aber auch ein höheres Niveau an Urteilsvermögen und Systemverständnis.

Ramona: Wie arbeitet HiQ selbst mit KI in der Softwareentwicklung?

Martin: Wir setzen uns intensiv mit KI-gestützter und agentischer Softwareentwicklung auseinander. Immer mit dem Ziel, Entwicklung effizienter und wirkungsvoller zu machen. Dabei geht es nicht darum, KI einfach „oben drauf“ zu setzen, sondern sie sinnvoll in moderne Softwareentwicklung zu integrieren.
Parallel dazu tauschen wir uns bei HiQ regelmäßig intern aus, in Workshops, Erfahrungsrunden und anderen Formaten. Wir teilen, was funktioniert, wo Grenzen liegen und welche Best Practices sich entwickeln. So sorgen wir dafür, dass KI nicht nur ausprobiert, sondern verantwortungsvoll und sinnvoll in unsere Arbeit integriert wird.

Ramona: Funktioniert das denn schon gut?

Martin: Der Reifegrad hängt stark vom Use Case und vom eingesetzten Modell ab. Unsere Erfahrung ist: Manchmal beschleunigen LLMs die Arbeit enorm. Manchmal entstehen aber auch neue Schleifen, weil Ergebnisse geprüft, nachgeschärft oder Prompts verbessert werden müssen. LLMs können auch nicht alles gut, auch wenn es auf den ersten Blick so wirken kann. Genau deshalb ist es wichtig, realistisch zu bleiben und nicht jedem Hype blind zu folgen. LLMs sind kein Zauberstab, der Komplexität einfach verschwinden lässt. Sie können sehr viel leisten, ja. Aber nur, wenn Menschen sie sinnvoll steuern, Ergebnisse kritisch prüfen und klare Rahmenbedingungen setzen. Human Review ist dabei elementar.

Ramona: Wie blicken unsere Kunden auf das Thema KI?

Martin: Genau das ist das Interessante an unserer Perspektive als IT-Dienstleister: Wir sehen quer durch die Industrie, was gerade wirklich passiert und nicht nur das, was in Pressemitteilungen steht. Manche Organisationen sind bei KI und Agentic Coding schon sehr weit. Sie experimentieren intensiv, testen neue Modelle und investieren gezielt. Andere Unternehmen, gerade außerhalb des IT-Sektors, warten die Entwicklung noch ab. Beides ist legitim. Unsere Aufgabe ist es, zu verstehen, wo ein Unternehmen steht, und von dort
aus den nächsten sinnvollen Schritt zu entwickeln.

Ramona: Du hast nun schon mehrfach vom „Human Review“ gesprochen. Was meinst du damit genau?

Martin: Wir gehen davon aus, dass langfristig die meisten, wenn nicht gar alle Softwareprojekte Agentic Coding einsetzen werden. Die Effizienzgewinne und Möglichkeiten sind zu groß, um sie zu ignorieren. Aus meiner Sicht ist das keine Frage des „Ob“, sondern eher des „Wie“ und „Wie verantwortungsvoll“. Den menschlichen Review-Prozess abzuschaffen, wäre ein Fehler. LLMs sind starke Werkzeuge und sehr gute Mustererkenner, die beeindruckend generalisieren können. Aber sie „verstehen“ nicht wirklich, was sie tun und übernehmen keine Verantwortung für das Ergebnis. Deshalb brauchen sie sorgfältige und kompetente menschliche Steuerung. Es reicht nicht, einfach nur Prompts zu schreiben. Menschen, die mit diesen Tools arbeiten, müssen sehr gut ausgebildet sein. Das gilt nicht nur für Softwareentwicklung. Auch in anderen Bereichen können LLMs unterstützen, aber sie ersetzen nicht die fachliche und rechtliche Verantwortung. Wenn es zum Beispiel um die Berechnung der Statik eines Gebäudes geht, braucht es trotzdem einen ausgebildeten Architekten, der die Ergebnisse des LLMs gegenchecken, korrigieren und überarbeiten kann. Im Kern verschiebt sich also das Tätigkeitsfeld.

Ramona: Das klingt nach Verantwortung. Plötzlich ist alles doch nicht mehr so einfach.

Martin: Absolut. Man merkt in vielen Bereichen, dass LLMs an ihre Grenzen stoßen. Ein großes Risiko ist, KI-Ergebnisse zu unkritisch zu übernehmen. Nur weil ein LLM selbstbewusst antwortet, heißt das noch lange nicht, dass die Antwort stimmt oder verantwortbar ist. Deshalb betone ich die Notwendigkeit des Human Review so stark. Auf den zweiten Blick sind die Ergebnisse dann oft doch nicht ganz so gut und benötigen Nacharbeit oder klare Regeln. Außerdem sind die zukünftigen Kosten noch eine offene Frage. Besonders ernst wird es dort, wo Entscheidungen direkte Auswirkungen auf Menschenleben haben, etwa in Krankenhäusern, Luftfahrt oder kritischer Infrastruktur.

Ramona: Wie kann man die Neuentwicklungen nutzen, aber gleichzeitig die Verantwortung ernst nehmen?

Martin: Man darf nicht nur auf den unmittelbaren Nutzen schauen. KI ist energie- und ressourcenintensiv und hat kritische Auswirkungen auf Infrastruktur, Lieferketten und Umwelt. Damit kommen ethische Aspekte ins Spiel. KI ist kein neutrales Werkzeug. Wie wir LLMs einsetzen, hat Konsequenzen: auf Produkte, auf Unternehmen, auf Menschen, auf unseren
Planeten.
Ich empfehle jedem, sich damit auseinanderzusetzen. Es gibt zum Beispiel sehr gute Inhalte von Alke Martens (z. B. auf Instagram), Professorin für praktische Informatik an der Uni Rostock, die sich intensiv mit ethischen Fragen rund um Informatik beschäftigt. Solche Perspektiven helfen, den eigenen Kompass zu schärfen.

Ramona: Wenn man dir zuhört, geht es gar nicht so sehr um Technologie, sondern viel mehr um Menschen.

Martin: Ja, und das ist auch kein Zufall. Technologie ist cool und wichtig, aber nicht zum Selbstzweck. Produkte sind für Menschen gemacht. Projekte funktionieren am Ende über Menschen und Teams. Dort braucht es Vertrauen, Offenheit und psychologische Sicherheit. Wenn jemand einen Fehler macht, sei es selbst oder mit Hilfe von KI, muss man darüber reden können, ohne Angst vor Gesichtsverlust.
Für mich ist Führung vor allem Beziehungsarbeit. Projekte scheitern selten an Technologie. Sie scheitern daran, dass Menschen sich nicht gesehen oder respektiert fühlen. Wir bauen Teams so, dass das nicht passiert. Wenn Kunden mit uns arbeiten, tun sie nicht nur ihrem Unternehmen etwas Gutes. Sie tun auch den Menschen im Projekt etwas Gutes. Das ist mir wichtig. Wir setzen KI als Werkzeug ein, nicht als Ersatz für Menschen. Der Unterschied ist fundamental. Wir helfen Kunden, Produkte für Menschen zu bauen.

Ramona: Inwiefern?

Martin: Wir wollen, dass KI so eingesetzt wird, dass Menschen sinnvoll unterstützt werden und gute Arbeit machen können. Keine Entlassung durch Automatisierung, sondern Befreiung vom Stupiden zugunsten des Wichtigen. Unsere Botschaft ist: Wer uns beauftragt, arbeitet mit Menschen, die sich umeinander kümmern und KI als Werkzeug sehen, nicht als Ersatz für
Menschen. Dieser Human Touch ist für mich kein „Nice-to-have“, sondern ein klarer Erfolgsfaktor. Fachlich und menschlich.

Ramona: Puh. Jetzt sind wir sehr schnell von deiner Vorgeschichte zu brandaktuellen Themen gekommen. Ich glaube, das muss ich erstmal sacken lassen. Wenn jetzt jemand das liest und denkt: „Okay, ich will das Thema KI in meiner Organisation anpacken, weiß aber nicht so recht wie“ – was würdest du sagen?

Martin: Der wichtigste Schritt ist, nicht beim Tool zu starten, sondern beim Problem. Welche Prozesse kosten viel Zeit? Wo sind Engpässe? Wo entstehen Fehler? Wo könnten Teams entlastet werden? Und wo kann KI echten Mehrwert schaffen?
Danach sollte man Use Cases priorisieren, technische und regulatorische Rahmenbedingungen prüfen und klein, aber sauber starten. Ein guter erster Schritt ist oft ein kontrollierter Pilot mit klaren Erfolgskriterien. Dabei sollten Fachbereiche, IT, Security und Compliance von Anfang an gemeinsam denken. Mir geht es nicht darum, sofort das größte Projekt zu verkaufen. Es geht darum, gemeinsam herauszufinden, welcher nächste Schritt für das jeweilige Unternehmen sinnvoll ist. Fachlich, menschlich und mit klarem Blick auf die Zukunft der Softwareentwicklung.

Wer herausfinden möchte, wie KI und LLMs im eigenen Unternehmen sinnvoll eingesetzt werden können, kann sich jederzeit unkompliziert bei uns melden: hello@hiq.de

Architektur: Eher „China-Modell“ als „GovCloud“

Entgegen mancher Erwartungen wird die AWS ESC kein einfaches Add-on zur bestehenden AWS Public Cloud sein. Architektonisch orientiert sie sich eher am Modell von AWS China:

• Isolierte Control Plane: Die ESC verfügt über eine komplett eigenständige Infrastruktur für Management und Authentifizierung (IAM).
• Keine physische Verbindung: Es gibt keine logische Verknüpfung der Benutzerkonten zwischen der Public Cloud und der ESC.
• Service-Verfügbarkeit: Man muss sich darauf einstellen, dass zum Start nicht das volle Portfolio der über 200 AWS-Services verfügbar sein wird. Neue Features werden voraussichtlich mit zeitlicher Verzögerung (Gap) in der ESC landen.

Der Vorteil: Im Gegensatz zur US GovCloud (die US-Staatsbürgerschaft erfordert) oder AWS China (die eine lokale Geschäftseinheit verlangt), steht die ESC allen europäischen Unternehmen offen, die höchste Anforderungen an Datenresidenz und operativer Autonomie haben.

Die strategische Entscheidung: Public, Sovereign oder Hybrid?

Unternehmen stehen nun vor einer neuen Weichenstellung. Die Wahl ist nicht mehr nur „Cloud oder On-Premise“, sondern:

• Pure Sovereign: Volle Compliance, aber Verzicht auf die neueste Feature-Geschwindigkeit der Public Cloud.
• Pure Public: Maximale Innovation, aber Login-Daten und Metadaten liegen ggf. außerhalb der EU-Jurisdiktion.
• Hybrid-Cloud-Modell: Die Nutzung beider Welten parallel – je nach Sensibilität der Workloads.

Die technische Herausforderung der Dualität

Wer sich für das hybride Modell entscheidet, stößt schnell auf administrative Hürden. Da das Identity and Access Management (IAM) strikt getrennt ist, bedeutet das:

• Identitäts-Management: Ohne Strategie müssten Nutzer zwei separate Logins verwalten. Die Lösung ist ein externer Identity Provider (IdP) wie Okta oder Microsoft Entra ID.
• Doppelter Setup: Das AWS IAM Identity Center muss zweimal initialisiert und konfiguriert werden – einmal für die Public Cloud und einmal für die ESC.
• Infrastruktur-Redundanz: Viele Ressourcen müssen doppelt definiert und verwaltet werden.

Das richtige Update zur richtigen Zeit

Updates sind nur dann ein Vorteil, wenn sie nicht stören. In der industriellen Praxis ist das Gegenteil oft der Fall: Schichtbeginn um sieben Uhr – aber die Maschinen blockieren wegen eines spontanen Updates. Die Produktion steht, der Frust steigt. Sicherheits‑ oder Performance‑Updates, die für Ihr Unternehmen essenziell sind, werden so zum Ärgernis. 

Mit einem professionellen F‑OTA‑System planen Sie Rollouts vorausschauend. Sie definieren klare Update‑Fenster, abgestimmt auf Schichtpläne, Produktionszyklen oder Wartungszeiten. Analysen der Nutzungsdaten unterstützen Sie dabei, ideale Zeitpunkte automatisch zu wählen. So bleiben Ihre Anlagen sicher und performant – ohne Ihre Kunden oder deren Mitarbeitende im entscheidenden Moment auszubremsen. 

Komfort als Teil des Kundenerlebnisses

Ihre Kunden erwarten heute, dass Produkte „einfach funktionieren“ – ohne Kabelsalat, ohne umständliche Serviceprozesse, ohne Vor-Ort-Einsätze für jede kleine Anpassung. F‑OTA ermöglicht genau das: Geräte beziehen Aktualisierungen im Hintergrund, ohne dass der Nutzer aktiv werden muss. 

Für Ihre Kunden bedeutet das: 

• immer die neuesten Sicherheitsstandards,
• neue Funktionen, ohne neue Hardware,
• weniger Stillstand, weniger Aufwand, weniger Supportfälle.

F‑OTA wird damit vom technischen Detail zu einem klar spürbaren Komfortfaktor – und zu einem Baustein Ihrer Customer Experience.

Feedback, das wirklich Wirkung zeigt

Viele Unternehmen sammeln Kundenfeedback – nur wenige können es schnell genug in den Produkten sichtbar machen. Ohne F‑OTA bleibt Feedback oft auf der Roadmap für die nächste Produktgeneration hängen. 

Mit einem durchdachten F‑OTA‑Setup können Sie Beschwerden, Wünsche oder Verbesserungsvorschläge direkt in Produktverbesserungen übersetzen: Ein Problem wird erkannt, die Firmware angepasst, das Update gezielt auf die betroffenen Geräte ausgerollt. Kunden erleben, dass ihre Rückmeldung ernst genommen wird – nicht in der nächsten Produktgeneration, sondern in ihrem aktuellen Gerät. Das schafft Vertrauen und verwandelt einmalige Käufer in loyale Stammkunden.

1. Geschäfts- und Erlösmodelle vom Kundenwert her neu denken

Klassische Preislisten aus der Vor-Cloud-Ära bremsen heute Wachstum und Skalierung. Statt eimaliger Lizenz- oder Projektpreise zählen nutzungsbasierte und ergebnisorientierte Modelle:

• Pay-per-Use
• Subscriptions
• Digitale Zusatzpakete und Services

Industrieunternehmen, die Service, Daten und Software bündeln, schaffen planbare, wiederkehrende Umsätze – und binden Kunden über Jahre hinweg, nicht nur bis zum nächsten Kauf. So enstehen skalierbare digitale Geschäftsmodelle, die über den gesamten Lebenszyklus Ihrer Produkte tragen.

2. Eine skalierbare Technologie-Infrastruktur aufbauen

Monolithische Altsysteme sind der größte Bremsklotz jeder digitalen Transformation.

Im nächsten Jahrzehnt braucht Ihr Unternehmen eine moderne, skalierbare IT-Architektur, die Wachstum unterstützt statt blockiert:

• Cloud-first statt Serverkeller
• Microservices statt monolithischer Monster-Applikationen
• Saubere, dokumentiert APIs statt starrer Punkt-zu-Punkt-Schnittstellen

So bringen Sie neue digitale Services in Wochen statt Jahren in den Markt – und Ihre IT wächst flexibel mit dem Geschäft, statt es auszubremsen.

3. Software zum wichtigsten Werttreiber machen

Ihre Kunden kaufen längst nicht mehr nur Hardware. Sie kaufen Verfügbarkeit, Transparenz, Sicherheit und Effizienz – all das entsteht durch Software.

Ob vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance), digitale Zwillinge, Self-Service-Portale oder datengetriebene Optimierung: die margenstarken Erträge liegen in den digitalen Funktionen rund um Ihr Kernprodukt.

Wer Software als Herzstück der Wertschöpfung versteht, differenziert sich dort, wo Wettbewerber noch über reine Maschinen-Features diskutieren. So entsteht ein klarer Wettbewerbsvorteil im Markt für industrielle Digitalisierung.