Claude Code für Entscheider: KI-gestützte Softwareentwicklung strategisch einführen

Seminarziel

Am Ende des Seminars können Sie beurteilen, ob und in welchem Umfang Claude Code für Ihr Team sinnvoll ist. Sie sind in der Lage, Kosten realistisch einzuschätzen, Compliance-Anforderungen zu benennen, Risiken einzuordnen und einen strukturierten Rollout-Plan für Ihr Unternehmen zu entwickeln. Darüber hinaus können Sie geeignete KPIs zur Erfolgsmessung festlegen und fundiert mit Entwicklungsteams über Einsatzszenarien, Team-Workflows und Grenzen KI-gestützter Softwareentwicklung diskutieren.

Inhalt

• KI-gestützte Entwicklung: Marktüberblick und Einordnung
  • Wo steht KI-gestützte Entwicklung heute?
  • Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, Gemini im Vergleich
  • Was unterscheidet Claude Code von anderen Tools?
  • Typische Missverständnisse: was KI kann und was nicht
• Claude Code in Aktion: Live-Demos
  • Boilerplate-Code generieren (CRUD-API in C# oder Python)
  • Bestehenden Code refactoren und erklären lassen
  • Unit-Tests automatisch generieren
  • Bug finden und beheben lassen
  • Code-Review durch Claude Code
  • Diskussion: Was hat funktioniert, wo waren Grenzen sichtbar?
  • Ergebnis: Teilnehmende haben ein realistisches Bild davon, was Claude Code in der täglichen Entwicklung leistet
• Kosten-Nutzen-Analyse
  • Lizenzmodelle und Preise: Anthropic API, Claude Pro, Team-Lizenzen
  • Versteckte Kosten: Schulungszeit, Produktivitätsdelle in der Anlaufphase, Review-Mehraufwand
  • Produktivitätsgewinne realistisch einschätzen: wo deutlich schneller, wo kein Unterschied
  • Rechenbeispiel: Entwicklerteam mit 5 Personen, 12-Monats-Projektion
  • Ergebnis: Individuelle Kosten-Nutzen-Abschätzung für die eigene Teamgröße
• Compliance, Datenschutz und Risiken
  • DSGVO-Implikationen: Welche Daten fließen wohin?
  • Data Processing Agreement (DPA) mit Anthropic: was es enthält, was fehlt
  • Welche Repos dürfen bearbeitet werden? Klassifizierung: öffentlich, intern, Kundendaten
  • Audit-Trail: Wer hat was wann mit KI generiert?
  • Code-Qualitätsrisiken: Halluzinationen, veraltete APIs, Sicherheitslücken in generiertem Code
  • Alternativen für sensible Bereiche: lokale Modelle, Code-Review-Gates
  • Ergebnis: Compliance-Checkliste für den eigenen Rollout
• Hands-on: Claude Code selbst erleben
  • Teilnehmende arbeiten in einer vorbereiteten Remote-Lab-Umgebung
  • Geführte Übungen: eigene Prompts formulieren, Ergebnisse bewerten
  • Einen kurzen Prozess beschreiben und als Pseudocode umsetzen lassen
  • Einen bestehenden Code-Ausschnitt erklären lassen und die Erklärung bewerten
  • Einen bewusst fehlerhaften Prompt eingeben und beobachten, wie Claude Code reagiert
  • Keine Programmierkenntnisse nötig
  • Ergebnis: Teilnehmende können aus eigener Erfahrung einschätzen, was das Tool kann
• Rollout-Strategie und Erfolgsmessung
  • Phasenmodell: Pilot, Evaluierung, Team-Rollout, Standardisierung
  • Pilotgruppe definieren: wer, wie viele, welche Aufgaben, wie lange
  • CLAUDE.md und Team-Konventionen: warum ein gemeinsames Regelwerk entscheidend ist
  • KPIs festlegen: Code-Output, Review-Zeit, Bug-Rate, Entwicklerzufriedenheit
  • Typische Stolpersteine im Rollout und wie man sie vermeidet
  • Ergebnis: Individueller Rollout-Fahrplan für das eigene Unternehmen
• Zusammenfassung und individueller Aktionsplan
  • Jeder Teilnehmende erstellt einen konkreten Aktionsplan
  • Go/No-Go-Entscheidung mit Begründung
  • Pilotgruppe und Pilot-Zeitraum
  • Compliance-Schritte, die vor dem Start erledigt sein müssen
  • Budget-Rahmen (Lizenzen + Schulung + Anlaufphase)
  • Erfolgskriterien nach 3 und 6 Monaten
  • Vorstellung und Diskussion der Pläne in der Gruppe
  • Ergebnis: Ein fertiges Dokument, das am nächsten Arbeitstag umsetzbar ist