Einblicke - Viele sprechen über AI Engineering – wenige zeigen wie.

Eindrücke von der Agentic Conf 2026 in Hamburg: warum die Modelle nicht mehr der Engpass sind – und was AI Engineering wirklich braucht.

· Oliver Philippsen · 2 Min. Lesezeit · LinkedIn
Viele sprechen über AI Engineering – wenige zeigen wie.

Am Sonntag auf der Agentic Conf 2026 in Hamburg – und ein Gefühl, das ich schon lange nicht mehr hatte. Keine Vendoren-Bühne, kein Business-Chi-Chi. Einfach Menschen, die über Dinge reden, die sie wirklich beschäftigen. Wie bei den “alten” Unconferences (Judith Andresen). Diese Energie ist selten geworden. Wir sind alle Pioniere. Niemand hat das Handbuch – wir schreiben es gerade gemeinsam.

Ein paar Erkenntnisse, die sich durch den Tag gezogen haben:

Die Modelle sind gut genug. Der Engpass ist nicht mehr die Code-Generierung – sondern Entscheidungen, Anforderungen, Akzeptanzkriterien, ob TDD oder SDD - “AI Harness”, ist beim AI Engineering zwingend erforderlich. Viele sprechen drüber, Björn Rochel zeigt in seinem Vortrag wie das Aussehen kann.

Vieles, was wir in Jahrzehnten gelernt haben, gilt weiterhin. Fokus. Klare Anforderungen. Nur heißt Fokus heute Context. Und der Hashtag#SDLC bleibt wichtig – nur in viel kürzeren Zyklen, täglich, mehrmals.

AI als persönlicher Sparringspartner. Kaizen, täglich. Tereza Iofciu, PhD zeigt in ihrem Workshop wie – und ihr Nemesis Starter Kit macht genau das möglich.

Wie skaliert man mit AI in der Entwicklung ? Benedikt Stemmildt 👨🏼‍💻🧙🏼‍♂️ und Leo Peters zeigen einen konkreten Ansatz – die Fabrik – live am Beispiel Tegtmeier.

Tools wie Terraform fühlen sich zunehmend träge an. Paul Stack hat das auf den Punkt gebracht. SWAMP - werde ich ausprobieren.

Nicht warten. Starten, lernen, optimieren. AI unterstützt nicht nur beim Coden.

Danke an die Organisatoren Stefan Munz, Sebastian Korfmann und Sebastian Reimann für diesen Raum ! 🙌

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