LunyXr3

Joaaaa.... Diskussionen, Ideen und neue Gedanken entstehen leichter, wenn man vor Ort zusammen ist.. FAKT... ABER nur, wenn das Team auch wirklich interessiert, motiviert und engagiert ist. Ich habe schon erlebt, dass man auch im Büro ziemlich "oberflächlich" kommuniziert, wenn das Interesse fehlt oder die Eigenmotivation niedrig ist. Deshalb finde ich, dass nicht nur der Ort, sondern auch das Niveau und die Einstellung der Beteiligten entscheidend dafür sind, wie produktiv Teamarbeit wirklich ist, finde auch, dass das Arbeitsklima viel davon abhängt, wo man sich lieber aufhält.

Okei Danke ahha. Aber bisher hat ja noch niemand kommentiert, und ich habe schon einen neuen Beitrag geschrieben, haha. Ich wollte eigentlich per Strg + Enter in die nächste Zeile wechseln, weil das bei uns immer den Zeilenabstand verringert... dachte, das funktioniert hier auch. Leider… NOPE, hat nicht geklappt, haha.

Guten Morgen Amano, Ich kann dir Empfehlen in diese Büche definitiv mal rein zu schnuppern: Im Frontend-Bereich mit React und TypeScript sind Bücher wie "Learning React" von Alex Banks und Eve Porcello hilfreich, weil die die modernen React-Konzepte zusammen mit TypeScript praxisnah erklären. Außerdem bietet "Pro TypeScript" von Steve Fenton einen tiefen Einblick in TypeScript und dessen Anwendung in größeren JSt-Projekten, was interessant ist. Für Software-Design lohnt sich der Blick in echte Klassiker.. "Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software" von Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson und John Vlissides die stellen.. glaub 20 war es... fundamentale Design Patterns vor, die in objektorientierten Systemen weit verbreitet sind. Ergänzend dazu vermittelt. Ahhhh ja und dann war da noch dings.. für "Clean Architecture" von Robert C. Martin, wie man Softwareprojekte brauchbar strukturiert, Prinzipien wie SOLID anwendet und wartbare, skalierbare Systeme baut. Mhhh die Bücher sind eher "hochpreisig" , aber dafür inhaltlich tiefgehend und eignen sich perfekt, wenn man sich selbstständig weiterbilden und ein professionelles Fundament in Backend, Frontend und Softwarearchitektur aufbauen möchte... Preise ca. : Learn React = ca. 36€ - 65€ Pro Type Script = ca. 45€ - 90€ Design Patterns = ca. 45€ - 65€ Clean Architecture = ca. 23€ - 30€ Ich hoffe, dass es dir weiterhilft. :)

Hallo ihr Lieben, ich mach es mir jetzt mal zur Aufgabe, jede Woche ein neues Diskussionsthema zu posten. Für mich persönlich hat Homeoffice viele Vorteile: Ich spare mir den Sprit, kann meine Arbeitszeit flexibler einteilen und fühle mich oft produktiver, weil ich konzentrierter arbeiten kann. Gleichzeitig sehe ich aber auch klare Nachteile... Der spontane Austausch mit Kollegen fehlt, man fühlt sich schnell isoliert, und es ist manchmal schwer, klare Grenzen zwischen Arbeit und Freizeit zu ziehen. Das Büro hat dagegen den Vorteil, dass Kommunikation und Teamarbeit leichter fallen. Andererseits gibt es hier Ablenkungen und manchmal das Gefühl, nur durch Anwesenheit gesehen zu werden, anstatt durch die tatsächliche Leistung. Kritisch sehe ich auch, dass viele Firmen Homeoffice propagieren, aber trotzdem ständige Erreichbarkeit erwarten - oder dass Büroarbeit noch immer mit veralteten Präsenzdenken bewertet wird. Mich interessiert eure Meinung: Wo arbeitet ihr produktiver? zuhause, im Büro oder in einer Mischung? Welche Vor- und Nachteile erlebt ihr persönlich? Glaubt ihr, dass sich langfristig ein Modell durchsetzt - oder bleibt alles gemischt? Allen einen guten und produktiven Wochenstart. ☺️

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Ich finde deine Idee hört sich mega cool an. Gerade für uns Azubis ist es oft schwierig, weil wir bisher direkt an den produktiven Systemen arbeiten müssen. Das kann schnell zu Fehlern führen (aich wenn man aus fehlern lernt), die dann richtig Probleme machen. Mit einer eigenen Testumgebung könnten wir alles gefahrlos ausprobieren: VMs installieren Skripte testen Dateien verändern Konfigurationen ausprobieren ....und nichts kann das echte System kaputtmachen. Mir gefällt besonders, dass die Umgebung so aufgebaut wäre, dass wir eingeschränkte Rechte haben, während Ausbilder und Administratoren die volle Kontrolle behalten. So kann man frei lernen, ohne dass irgendetwas gefährdet wird. Auch die Idee, dass alles abgesichert ist... durch Firewall, VPN oder ein eigenes VLAN, macht die Umgebung richtig sicher. Die Testumgebung könnte außerdem so aufgebaut werden, dass jeder Azubi sein eigenes Laufwerk bekommt, das regelmäßig gesichert wird. Das ist gut, weil man dann auch eigene Projekte speichern und wiederherstellen kann. Dass man die Umgebung optional ins Active Directory einbinden könnte, aber trotzdem vom echten Netz getrennt lässt, ist auch eine tolle Lösung, weil so Sicherheit und Benutzerverwaltung kombiniert werden. (So haben wir das auch bei uns auf Arbeit.. wir azubis haben eine komolett eigene Abteilung) Es funktioniert super. Ich finde auch die Idee mit den Schulungen sehr gut. Dein Projekt hat dadurch nicht nur einen großen Lernwert, sondern hilft auch dem Unternehmen, weil keine Fehler in produktiven Systemen passieren. Die Hardware und die Wahl der Virtualisierungssoftware.. Sie muss stark genug sein, damit alles flüssig läuft (is ja betont worden) und auch Backups und die langfristige Betreuung müssen geplant werden, damit die Umgebung dauerhaft funktioniert. Insgesamt finde ich die Idee der Testumgebung richtig gut. Es sollte überall so sein, wie bei uns im Betrieb.

Guten Morgennnnn, lasst uns doch mal über ein leichtes, aber spannendes Thema sprechen... Welche Programmiersprache mögt ihr am liebsten und warum eigentlich? Vielleicht habt ihr ja eine "erste Liebe“, mit der ihr ins Programmieren eingestiegen seid, oder eine Sprache, die euch einfach besonders leicht von der Hand geht. 🥰 Aber egal ob Skripte oder ganze Anwendungen.. Jede Sprache hat ja so ihren eigenen "Charme“. Findet ihr eine Sprache besonders übersichtlich? Macht sie euch einfach Spaß, weil man damit schnell Ergebnisse sieht? Oder habt ihr vielleicht eine, die euch anfangs genervt hat, die ihr inzwischen aber richtig zu schätzen wisst?

Natürlich wird heute niemand mehr im Alltag einen Bubble Sort einsetzen, genauso wenig wie man mit einem Rechenschieber rechnet... Aber das heißt nicht, dass die Vermittlung solcher Grundlagen überflüssig wäre. 🙄 Der Wert liegt nicht darin, den Algorithmus produktiv zu nutzen (eigentlich doch auch.. finde die Thematik schwierig), sondern darin, die dahinterstehenden Prinzipien zu verstehen.. Wie viele Vergleiche und Speicherzugriffe fallen an? Warum ist ein Algorithmus ineffizient? Wie ordne ich Big-O überhaupt ein? Wer das nie durchdrungen hat, läuft Gefahr, KI-Vorschläge oder Bibliotheksfunktionen unreflektiert zu übernehmen. Gerade im Bewerbungsprozess wird oft unterschieden zwischen Menschen, die nur wissen, welche Funktion sie aufrufen müssen, und denen, die auch die Mechanik dahinter verstehen. 🙈 Ausbildung ist deshalb nicht dasselbe wie Produktion.. Sie soll nicht nur kurzfristig marktfähig machen, sondern langfristig belastbares Wissen schaffen. Didaktische Übungen wie Bubble Sort oder manuelles Debugging trainieren Denkweisen und Strukturen, die man später auf völlig andere Probleme übertragen kann. Wenn wir das streichen und uns nur noch darauf beschränken, KI-Vorschläge zu bewerten, riskieren wir, dass die Fachkraft zur reinen Abnickerin wird. Wirkliche Problemlösungskompetenz entsteht aus einem soliden Fundament, nicht nur aus der reinen Anwendung von Tools.

Ich sehe des durchaus als doppelschneidiges Schwert. Einerseits ist klar.. Andererseits wirft das ernste Fragen auf.. Wie sollen dann später Auszubildende die grund-Erfahrung sammeln, wenn die klassischen Lernschritte quasi weggefallen sind? Trial and Error, selbst Fehler erkennen und korrigieren, des waren zentrale Lernmechanismen. Wenn KI die übernimmt, ... Riskieren wir eine Generation von (Potentiellen) Fachkräften, die Ergebnisse liefern, ohne die zugrunde liegenden Prinzipien wirklich zu verstehen. oder etwa nicht? "Zudem verschiebt sich der Fokus stark hin zu Metakompetenzen wie Systemarchitektur, Teststrategien, Security und AI-Hygiene." Das klingt zunächst sinnvoll, wirft doch aber praktische Probleme auf. Viele Ausbildungsbetriebe haben weder die Ressourcen noch die Erfahrung, um die Inhalte angemessen zu vermitteln. Theorie und Praxis könnten hier also demnach massiv auseinanderdriften, was dazu führen kann, dass Azubis zwar "KI-gestützte Prozesse“ kennen, aber nicht wirklich wissen, wie sie selbstständig komplexe Probleme lösen. Auch ethische und rechtliche Aspekte werden plötzlich zentral angefangen bei der DSGVO, Urheberrecht, Prompt Injektion. Wer bitte übernimmt die Verantwortung, wenn KI-Code Fehler verursacht? Wenn wir nicht klar definieren, welche Konpetenzen und Verantwortlichkeiten die Auszubildenden haben, riskieren wir rechtliche Grauzonen und Haftungsprobleme... ein Thema, das in klassischen Curricula bisher kaum eine Rolle spielte. Und abschließend stellt sich dann immernoch die Frage nach der echten Lernqualität. Kürzen, ersetzen, ausbauen.... all das mag theoretisch funktionieren, aber ersetzt es wirklich die Erfahrungen, die durch manuelle Arbeit entstehen? Oder schaffen wir damit eine Art "professionelle Halb/schein-Kompetenz“, bei der Azubis/"Fachkräfte" zwar Ergebnisse produzieren können, aber ohne tiefes Verständnis und kritische Problemlösungsfähigkeiten?

Ja, die historischen Beispiele stimmen absolut... tecjnischer Fortschritt hat schon immer alte Berufe ersetzt und neue Fähigkeiten gefordert. Dass man sich weiterbildet, neue Skills dadurch entwickelt und dadurch die eigene Relevanz sichert, ist natürlich auch Fakt richtig. ABERRR Trotzdem sehe ich die aktuelle KI-Situation als etwas grundlegend anderes! Früher hat neue Technik bestehende Aufgaben ersetzt, aber oft konnte man sich durch ein klar abgrenzbares neues Berufsfeld weiterentwickeln. Mit KI verschwimmen diese Grenzen meiner Sicht nach viel schneller. Nehmen wir für ein passendes Beispiel mal Junior-Programmierer oder 1st-Level-Support.. Die Aufgaben, die früher die Basis für Erfahrung und Weiterbildung waren, können jetzt teilweise komplett von KI erledigt werden. Junior-Programmierer: -KI macht einfachen Standard-Code automatisch (z. B. GitHub Copilot) -KI erstellt automatisch Tests für den Code (z. B. Testim, Mabll) -KI schlägt Lösungen bei typischen Fehlern vor 1-L-S: -KI beantwortet einfache Kundenfragen automatisch (z. B. ChatGPT, IBM Watson) -KI sortiert und priorisiert eingehende Tickets -KI erstellt Schritt-für-Schritt-Anleitungen für Standardprobleme Was bedeutet das ??.. Früher haben diese Aufgaben den Azubis oder Juniors wichtige Erfahrung vermittelt, heute erledigt KI viele davon selbst, wodurch man weniger lernt; Zeit wird zwar gespart, aber die Möglichkeit, richtig zu üben und Erfahrung zu sammeln, nimmt deutlich ab.

Ich finde es kritisch, dass viele noch denken, man könne KI einfach "drauf los“ nutzen, solange man ein bisschen Hintergrundwissen hat. Die Trainingsdaten sind fehlerhaft, wie du sagst.. und die Tools lernen nicht wirklich, sie imitieren nur Muster. Das heißt, wenn Unternehmen anfangen, Junior- oder Low-Level-Jobs zu streichen, weil ein KI-gestützter Kollege "ausreicht“, wird genau dieser Mangel an eigenem Wissen brutal sichtbar. Schon jetzt fallen Leute in Prüfungen oder bei praktischen Aufgaben auf die Nase, die sich zu sehr auf KI verlassen... und in ein paar Jahren könnte das meiner Denkweise nach Jobrelevanz kosten. Ich finde auch das Argument mit der Jobtransformation zwar richtig, aber die Gefahr wird meiner Meinung nach massiv unterschätzt. Die neuen Jobs erfordern deutlich höhere Qualifikationen, und nicht jeder ist bereit oder in der Lage, diese zu erwerben. Gleichzeitig werden Low-Level-Aufgaben SCHON JETZT automatisiert -> Beispiel IT-Suport: Chatbots wie ChatGPT, IBM Watson Assistant oder interne KI-Systeme beantworten Standardanfragen von Endanwendern. Firmen berichten, dass einfache Tickets (Passwort zurücksetzen, Zugriffsrechte prüfen) zu 40–60 % automatisiert abgewickelt werden. Nachlesbar auf: Forrester Research 2023, "AI in IT Service Management“. -> Firmen sparen Personal, KI übernimmt Kundenanfragen, Testerarbeiten usw. Es entsteht also eine echte Schere: Wer sich nicht aktiv weiterbildet, verliert schlicht seine Relevanz. Ist es wirklich naiv zu denken, dass KI nur "zeitsparendes Werkzeug“ bleibt? Oder sehe ich gerade, wie ein Teil des Berufsbilds langfristig schlicht verschwindet, während die Anforderungen an diejenigen, die übrig bleiben, massiv steigen?

Aber wie sichern wir unsere eigene Relevanz, wenn KI schon heute vieles übernimmt, was wir in der Ausbildung lernen? Klar, komplexe Szenarien brauchen noch menschliches Denken.. aber wie viele dieser Szenarien kommen regelmäßig vor, und wie viele Aufgaben im Alltag lassen sich automatisieren? Ich sehe die Gefahr, dass wir uns zu sehr auf Grundlagen verlassen, während die praktische Anwendung zunehmend automatisiert wird. Wer entscheidet, welche Aufgaben künftig noch Menschen erledigen müssen oder werden wir am Ende hauptsächlich die KI überwachen müssen?..

Ja, das kann ich total nachvollziehen, und ich sehe auch das Risiko, dass man durch reine KI-Nutzung die Grundlagen verpasst (auch wenn es heißt: NUTZT DIE KI) Ich merke es selbst.. manchmal erwische ich mich, wie ich wenn ich irgendwo nicht weiterkomme KI benutze um auf die Lösungen zu kommen.. damals hab ich mich solange reingefuchst.. bis ich es verstanden habe. Aber gleichzeitig frage ich mich ganz trocken.. Wie stark spiegelt das wirklich die Zukunft unseres Berufs wieder? Klar, wer in der Ausbildung alles von KI erledigen lässt, lernt weniger selbst.. und in Prüfungen merkt man das sofort... andere auch und selbst merkt man des dann auch wenn man nen quasi fast leeres Blatt abgibt. Aber im Job zählt oft das Ergebnis und nicht, ob man jede Zeile Code selbst getippt hat. Das wiederum wirft mir die Frage auf.... Müssen wir unsere Ausbildung vielleicht anpassen, um KI als Werkzeug einzubeziehen? Und wenn ja, wie sorgen wir gleichzeitig dafür, dass die grundlegenden Skills nicht völlig verloren gehen? Es wird ja nicht verschwinden, dass KI Aufgaben übernimmt... aber vielleicht verschiebt sich einfach die Art der geforderten Skills.. weniger „Tippen von Code“ und mehr „Verstehen, steuern und absichern von KI-generiertem Output“.. Ich habe einfach unfassbar angst, dass ich alles was ich jetzt lerne.. später nicht mehr brauchen werde.. es ist ja wie in der KFZ-Ausbildung... Damals war es zerlegen, basteln.. heute ist es austauschen von teilen.. also verstehst du worauf ich hinaus möchte?

Ich habe das Gefühl, dass ich gerade erst anfange zu verstehen, wie radikal der Wandel sein könnte...

Guten Morgen, in letzter Zeit (Aktiver seit dem Ausbildungsbeginn) habe ich mir wirklich viele Gedanken darüber gemacht, welche Skills Fachinformatiker in Zukunft brauchen.. vor allem im Hinblick auf die zunehmende Anwesenheit von KI in unserer Arbeit. Ich bin selbst noch im ersten Lehrjahr (hab aber schon davor etwas Erfahrung gehabt aufgrund meines Umfelds.) und merke schon jetzt, dass vieles, was wir lernen, in einigen Jahren vielleicht ganz anders aussehen wird. KI-Tools = Code generieren, Aufgaben automatisieren oder Fehlerdiagnosen stellen... Dinge, die meiner Sicht nach früher Stunden oder sogar Tage gedauert hätten. Mir ist das besonders aufgefallen, weil einer meiner Klassenkameraden schon praktisch alles mit KI erledigt seit Tag 1, sei es Aufgaben in der Ausbildung oder kleinere Projekte. Das führt mich zu der Frage: Welche Kenntnisse sind wirklich wichtig, wenn KI viele Routineaufgaben übernimmt?... Mir wird dabei klar, dass es wahrscheinlich weniger darum geht, alles bis ins kleinste Detail selbst zu beherrschen (wir lernen ja bekanntlich Nie aus..), sondern eher darum, zu verstehen, wie dann die Systeme funktionieren, wie man sie sinnvoll einsetzt und wo ihre Grenzen liegen. Als Azubi lernt man, Skripte zu schreiben oder Server zu konfigurieren.. uvm. Wenn KI diese Aufgaben irgendwann automatisch erledigen kann, wird es vielleicht wichtiger, zu wissen, wann und wie man die KI einsetzt und wie man ihre Ergebnisse überprüft. Gleichzeitig hängt ja glaub viel davon ab, wie viel man selbst lernen möchte. Die Ausbildung vermittelt die Grundlagen, aber sie kann nicht alles abdecken. Wer wirklich informiert bleiben will, muss auch darüber hinaus eigene Skills entwickeln... das ist mir bewusst sei es in Automatisierung, Cloud-Management, Security oder im Umgang mit KI-generiertem Code. Aber das ist auch eine Frage des Selbstinteresses. Wie viel Zeit und Energie möchte ich investieren, um nicht nur die grundlegenden Aufgaben zu erledigen, sondern auch komplexere Prozesse zu verstehen und aktiv mitzugestalten?.. Und.. ist das überhaupt noch nötig oder wird gesehen? Mich interessiert deshalb sehr, wie ihr das seht. Welche Skills haltet ihr für Fachinformatiker/in in Zeiten von KI für besonders relevant? Setzt ihr eure Prioritäten eher darauf, Dinge zu verstehen, die die KI nicht übernehmen kann, oder versucht ihr, möglichst viele Bereiche selbst zu beherrschen? Und wie geht ihr persönlich damit um, wenn manche in der Klasse schon fast alles mit KI erledigen kann, darf.. ist das ein realistischer Weg, oder verpasst man dadurch wichtige Grundlagen?...