AI verändert, wie wir Software entwickeln – doch was bedeutet das für Architektur? LLMs liefern schnell Ergebnisse, lassen Struktur aber oft emergent entstehen. Architektur wird dadurch nicht überflüssig, sondern zentraler: kürzere Zyklen, schnelleres Feedback, engere Verzahnung von Design und Umsetzung.

Der Talk zeigt, wie LLMs Architekturarbeit verändern – von innovativen Werkzeugen wie AI-Review-Agents oder LLM-Coding-Workflows über angepasste Architekturmethodik, bis hin zu einem neuen Verständnis bekannter Qualitätsmerkmale.

Zielpublikum: Architekt:innen, Tech Leads und Entwickler:innen, die mit AI nicht nur Code generieren wollen
Voraussetzungen:Basiswissen Softwarearchitektur, grundlegende Generative-AI-Kenntnisse
Level: Practicing

Extended Abstract:
AI verändert, wie wir Software schreiben – doch was passiert mit Architektur? Vibe Coding mit LLMs ermöglicht schnelle Ergebnisse, lässt Struktur aber oft emergent und schwer nachvollziehbar entstehen. In einer Welt, in der Systeme billig entstehen, wird Architekturarbeit nicht weniger wichtig, sondern essenzieller: Zyklen werden kürzer, Feedback schneller, und Design und Umsetzung verzahnen sich stärker.

Dieser Talk zeigt, wie LLMs Architekturarbeit verändern – und wie architektonische Praktiken helfen, AI-generierten Code sinnvoll zu bewerten und weiterzuentwickeln. Anhand konkreter Werkzeuge wie AI-Review-Agents, LLM-Coding-Workflows und eigener Analyse-Agents zeige ich, wie AI-gestützte Projekte Qualität bewahren können. Außerdem diskutiere ich bewährte Architekturmethoden, die sich im AI-Umfeld bewähren – u. a. schlanke Reviews, AI-gestützte Reflexion oder Set-Based Design.