Vor einigen Tagen haben wir eine neue Ausgabe von Ibérica Labs bei WATA Factory durchgeführt, ein Tag, an dem wir uns wieder bewusst Zeit für etwas genommen haben, das im Alltag oft schwer zu finden ist: lernen, forschen und Wissen zwischen Teams teilen.
Dieses Mal diente der Inhalt des Tages außerdem dazu, zwei Etappen miteinander zu verbinden, an denen wir in den letzten Monaten gearbeitet haben. Einerseits haben wir den gesamten Weg rund um Kubernetes, Grafana und die Systemüberwachung abgeschlossen. Andererseits haben wir uns vertieft mit einem Thema beschäftigt, das schon seit einiger Zeit Teil unserer täglichen Arbeit ist und in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen wird: wie man Projekte und Teams an eine zunehmend durch künstliche Intelligenz unterstützte Arbeitsweise anpasst. Wie es bereits Tradition ist, begann der Tag mit einem andalusischen Frühstück für das gesamte Team, bevor die verschiedenen Sessions starteten.
Ausblick auf das zweite Halbjahr
Bevor wir in die Inhalte einstiegen, stelte Germán T. dem Team die wichtigsten Ziele und Prioritäten für die zweite Jahreshälfte vor.
Die Session bot den Rahmen um viele der Themen einzuordnen, die später im Laufe des Tages aufgegriffen wurden, und die Unternehmensvision dazu zu teilen, wie wir uns in einem Markt weiterentwickeln können, in dem sich Technologie, Prozesse und Kundenbedürfnisse immer schneller verändern.
Sie war auch eine Gelegenheit, eine Idee zu bekräftigen, die seit den Anfängen Teil der Philosophie von WATA Factory ist: sich kontinuierlich weiterzuentwickeln, weiter zu lernen und uns an die Veränderungen der Branche anzupassen, ohne dabei den Fokus darauf zu verlieren, echten Mehrwert für Kunden und Projekte zu schaffen.
Abschluss unserer Arbeit mit Kubernetes y Grafana
Die erste technische Session war dem Abschluss der gesamten Arbeit gewidmet, an der wir in den vergangenen Monaten rund um Kubernetes und Grafana gearbeitet haben – zwei Technologien, die bereits in mehreren früheren Ausgaben von Ibérica Labs im Mittelpunkt standen.
In dieser Zeit haben wir uns intensiv mit Monitoring, der Analyse von Metriken und der Organisation von Umgebungen beschäftigt, die auf Skalierung vorbereitet sind – stets mit dem Ziel, eine bessere Sichtbarkeit darüber zu erhalten, was innerhalb von Anwendungen und Infrastrukturen geschieht.
Über die technische Ebene hinaus war eine der interessantesten Erkenntnisse dieser Etappe jedoch, dass viele der Herausforderungen, die beim Management komplexer Infrastrukturen auftreten, nun im Bereich der KI wieder auftauchen. Wenn Kubernetes uns gelehrt hat, an Skalierbarkeit, Kontrolle und Organisation zu arbeiten, bringt künstliche Intelligenz ähnliche Herausforderungen in Bezug auf Wissen, Dokumentation und Prozesse mit sich.
Wie wir unsere Projekte auf KI ausrichten
Nach einer Kaffeepause mit Kuchen war es an der Zeit, das zentrale Thema dieser Ausgabe vorzustellen.
Künstliche Intelligenz ist bereits seit einiger Zeit Teil zahlreicher Tools und Prozesse innerhalb der Technologiebranche. In dieser Session lag der Fokus jedoch nicht auf den Tools selbst, sondern auf einer deutlich relevanteren Frage: Was braucht ein Projekt, um ihr Potenzial wirklich zu nutzen?
Ausgehend davon analysierten wir, wie Elemente an Bedeutung gewinnen, die bis vor Kurzem oft eher im Hintergrund standen: Dokumentation, funktionaler Kontext, Validierungen, die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen oder die Art und Weise, wie wir Wissen innerhalb der Teams teilen.
Außerdem haben wir verschiedene Strukturen und Mechanismen untersucht, die sich in Projekten allmählich herausbilden, um dazu beizutragen, dass Menschen und KI-gestützte Systeme deutlich besser aufeinander abgestimmt arbeiten – wobei Kontrolle, Kontext und menschliches Urteilsvermögen stets Teil des Prozesses bleiben.
Raum zum Experimentieren
Im Anschluss an die Präsentation begann der praktischere Teil des Tages.
Jedes Team arbeitete eigenständig daran, unterschiedliche Ansätze zu untersuchen, einige der am Vormittag geteilten Ideen zu testen und neue Wege zu erkunden, wie Dokumentation, Kontext und Prozesse innerhalb KI-gestützter Projekte strukturiert werden können.
Ziel war es nicht, den Tag mit endgültigen Antworten oder abgeschlossenen Prozessen zu beenden. Ein Teil des Werts von Ibérica Labs liegt gerade darin, experimentieren, Ansätze vergleichen und Ideen in einem Umfeld validieren zu können, in dem das Lernen mehr Gewicht hat als unmittelbare Schlussfolgerungen.
Erkenntnisse, Herausforderungen und nächste Schritte
Nach dem gemeinsamen Essen war es an der Zeit, die Ergebnisse zu teilen.
Jedes Team präsentierte den anderen seine Erkenntnisse, die während der Sessions identifizierten Herausforderungen sowie die Arbeitsfelder, die aus ihrer Sicht besonders interessant sind, um sie weiter zu erforschen.
Diese Ausgabe von Ibérica Labs hat dazu beigetragen, die Learnings der letzten Monate zu festigen und gleichzeitig neue Arbeitsfelder rund um künstliche Intelligenz, Kontextmanagement und die Weiterentwicklung von Entwicklungsprozessen zu eröffnen.
Ein Weg, den wir in den kommenden Monaten weiter erkunden werden und der zweifellos auch wieder Teil zukünftiger Ausgaben von Ibérica Labs sein wird.
Wir sehen uns beim nächsten All Hands im September.
