programmier.bar – der Podcast für App- und Webentwicklung Folgen

Wie hat dir die Folge gefallen?Gut ?Schlecht ? (Keine Anmeldung erforderlich) Wir sprechen mit Maximilian Hudlberger, Solution Architect bei OpenAI, über Best Practices für AI in Production. Max erklärt, wie Unternehmen verschiedenster Größe Large Language Models in ihre Anwendungen integrieren – von klassischen Chatbots über Klassifizierungsaufgaben bis hin zu komplexen Multi-Step-Agenten, die Workflows automatisieren. Dabei geht es um typische Patterns, häufige Herausforderungen sowie die Unterschiede zwischen Start-ups und großen Enterprises bei der Umsetzung.Ein wichtiges Thema ist die Evaluation und Qualitätssicherung von AI-Anwendungen. Max erläutert, wie Output-Qualität gemessen wird und welche Rolle Human Annotation, LLM-Graders und automatisierte Eval-Mechanismen spielen. Anhand konkreter Beispiele aus Lern-Apps und Customer-Service-Anwendungen wird deutlich, wie komplex die Abstimmung von Output, Stil, Genauigkeit und Workflow in der Praxis sein kann.Zudem besprechen wir Kosten, Latenz und Caching. Max erläutert, wie Unternehmen die Kosten kalkulieren, den Tokenverbrauch abschätzen und Caching nutzen können, um die Performance und Effizienz zu verbessern. Außerdem beleuchten wir die Themen Context Engineering, Prompt Engineering und Fine-Tuning.Abschließend gibt Max Einblicke in aktuelle Trends wie Agent Reinforcement Fine-Tuning und zeigt, wie komplexe Multi-Step-Agenten evaluiert werden können.Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.barFolgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. BlueskyInstagramLinkedInMeetupYouTubeMusik: Hanimo

Wie hat dir die Folge gefallen?Gut ?Schlecht ? (Keine Anmeldung erforderlich) Wir suchen euch als Speaker:innen für die programmier.con 2026! Wenn ihr einen Vortrag halten möchtet, meldet euch hier: cfp.programmier.bar Außerdem findet am 9. April unser nächstes programmier.bar Meetup in Bad Nauheim statt. Meldet euch jetzt kostenfrei an.In der Zwischenzeit trefft ihr die programmier.bar-Crew auch auf der DecompileD- und der DevLand-Konferenz.Habt ihr außerdem schon unsere Videopodcasts gesehen? Ab sofort könnt ihr die News-Folgen auf YouTube und Spotify als Video ansehen.Themen dieser Folge im Schnelldurchlauf:GPT 5.4 & Computer UseNano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash)US-Regierung vs. AnthropicOpenAI & Department of WarAutoResearch von Andrej KarpathyMehr dazu:In dieser Folge der programmier.bar AI News werfen wir einen Blick auf die rasanten Entwicklungen der letzten Tage. Während wir uns im Studio fragen, wie lange wir eigentlich noch selbst in die Tasten hauen dürfen, liefert OpenAI mit GPT 5.4 bereits das nächste Schwergewicht ab. Das Modell verspricht nicht nur einen massiven Kontext von einer Million Tokens, sondern bringt mit „native Computer Use“ und einer verbesserten Tool-Search Features mit, die das Zusammenspiel zwischen KI und Betriebssystem auf ein neues Level heben. Wir schauen uns an, was der OS World Benchmark über die Fähigkeiten verrät und wie die Integration in Excel und Google Spreadsheets euren Arbeitsalltag verändern könnte.Google schläft natürlich nicht und schickt Nano Banana 2 (alias Gemini 3.1 Flash) ins Rennen. Das Modell bietet die Qualität der Pro-Variante zum schmalen Flash-Preis und punktet vor allem durch eine beeindruckende Bildkonsistenz sowie die Integration der Google Bildersuche direkt im Prompt-Flow. Ob für schmale Banner im extremen 1:8-Format oder komplexe Bildbearbeitungen: Die Performance pro Credit wurde hier ordentlich nach oben geschraubt. Fabi teilt seine ersten Erfahrungen aus der Spieleentwicklung mit dem neuen Modell.Politisch wird es brisant: Die Auseinandersetzung zwischen der US-Regierung und Anthropic spitzt sich zu. Nachdem sich Anthropic-CEO Dario Amodei weigerte, ethische rote Linien bei autonomen Waffen und Massenüberwachung aufzugeben, stufte das Pentagon das Unternehmen kurzerhand als „Supply Chain Risk“ ein. Dass OpenAI in dieser Situation medienwirksam einsprang, sorgte nicht nur für eine Welle von Kündigungen der Pro-Abos, sondern auch für eine hitzige Debatte über die Verantwortung von KI-Labs gegenüber staatlichen Forderungen. Wir rekonstruieren die Chronologie der Ereignisse und diskutieren die Auswirkungen auf die Branche.Zum Abschluss schauen wir auf Andrej Karpathys neuestes Open-Source-Projekt: AutoResearch. Die Idee, KI-Agenten autonom Experimente durchführen und Trainingsskripte optimieren zu lassen, zeigt beeindruckende Ergebnisse. Innerhalb einer Nacht erzielten die Agenten Performance-Steigerungen, für die menschliche Researcher Monate bräuchten. Ein spannender Vorgeschmack

Wie hat dir die Folge gefallen?Gut ?Schlecht ? (Keine Anmeldung erforderlich) Mit 13 startete Leon Stephan seine Tech-Laufbahn vor der Kamera: selbst gehostete Game-Server und Linux-Tipps für zehntausende Zuschauer:innen auf YouTube. Was damals einfach Leidenschaft war, wurde zur Grundlage für alles, was später folgte – IBM-Projekte, ein eigenes App-Studio in Berlin und schließlich die Idee für ein eigenes Produkt.Heute ist Leon CTO von Bling und baut dort eine App, die versucht, Hilfestellungen zu sämtlichen Lebensbereichen von Familien zu geben. Egal ob Bezahlkarten für Kinder, Anbindung von Schulen oder Mobilfunktarife von Familien. Im Gespräch mit Jan und Dennis berichtet Leon, wie er den Übergang vom gebootstrappten Dienstleister hin zur fremdfinanzierten Product-Company erlebt hat.Leon berichtet außerdem, wie das Team von Bling die Produktentwicklung strukturiert: projektbasierte „Speedboats“, die neue Features bauen, während parallel Teams das große Ganze weiterentwickeln. Auch die Frage, wann wie viel Finanz- und Produkt-Logik selbst implementiert wird, anstatt diese auszulagern, diskutieren die drei.Ein weiteres Kapitel in Leons Reise: die Übernahme von Finstep. Die Diskussion beleuchtet, warum dieses Thema finanzieller Bildung so gut in die Vision passt, wie die Integration technisch funktioniert und welche Lehren Leon beim Aufbau eines zweiten, diesmal fremdfinanzierten Unternehmens gezogen hat. Spoiler: Das Bootstrap-Mindset bleibt – inklusive konsequenter Nachverhandlung jedes einzelnen Vertrags.Und natürlich geht es um die großen CTO-Fragen: Wie wählt man Technologien aus, die auch wirklich alle Edge-Cases eines Produkts abdecken? Wie geht man Übernahmen von anderen Firmen an und welche Rolle wird AI dabei künftig spielen? Und wir hören, weshalb Leon seinem jüngeren Ich raten würde, öfter auf das Bauchgefühl zu hören.Schreibt uns! Schickt uns eure Themenwünsche und euer Feedback: podcast@programmier.barFolgt uns! Bleibt auf dem Laufenden über zukünftige Folgen und virtuelle Meetups und beteiligt euch an Community-Diskussionen. BlueskyInstagramLinkedInMeetupYouTubeMusik: Hanimo