{"id":16601,"date":"2026-06-10T09:00:18","date_gmt":"2026-06-10T07:00:18","guid":{"rendered":"https:\/\/wata.es\/?p=16601"},"modified":"2026-06-10T09:53:32","modified_gmt":"2026-06-10T07:53:32","slug":"iberica-labs-bei-wata-factory-von-kubernetes-zu-ki-gestuetzten-workflows","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wata.es\/de\/iberica-labs-bei-wata-factory-von-kubernetes-zu-ki-gestuetzten-workflows\/","title":{"rendered":"Ib\u00e9rica Labs bei WATA Factory: von Kubernetes zu KI-gest\u00fctzten Workflows"},"content":{"rendered":"\n

Vor einigen Tagen haben wir eine neue Ausgabe von Ib\u00e9rica Labs<\/strong> bei WATA Factory durchgef\u00fchrt, ein Tag, an dem wir uns wieder bewusst Zeit f\u00fcr etwas genommen haben, das im Alltag oft schwer zu finden ist: lernen, forschen und Wissen zwischen Teams teilen.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Dieses Mal diente der Inhalt des Tages au\u00dferdem 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<\/a> und die System\u00fcberwachung<\/strong> abgeschlossen. Andererseits haben wir uns vertieft mit einem Thema besch\u00e4ftigt, das schon seit einiger Zeit Teil unserer t\u00e4glichen Arbeit ist und in den kommenden Jahren weiter an Bedeutung gewinnen wird: wie man Projekte und Teams an eine zunehmend durch k\u00fcnstliche Intelligenz unterst\u00fctzte Arbeitsweise anpasst. Wie es bereits Tradition ist, begann der Tag mit einem andalusischen Fr\u00fchst\u00fcck f\u00fcr das gesamte Team, bevor die verschiedenen Sessions starteten.<\/p>\n\n\n\n

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\"Das<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Teilnehmende<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ausblick auf das zweite Halbjahr<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Bevor wir in die Inhalte einstiegen, stelte Germ\u00e1n T.<\/strong> dem Team die wichtigsten Ziele und Priorit\u00e4ten f\u00fcr die zweite Jahresh\u00e4lfte vor.<\/p>\n\n\n\n

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\"Germ\u00e1n<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Eine<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Die Session bot den Rahmen um viele der Themen einzuordnen, die sp\u00e4ter im Laufe des Tages aufgegriffen wurden, und die Unternehmensvision dazu zu teilen, wie wir uns in einem Markt weiterentwickeln k\u00f6nnen, in dem sich Technologie, Prozesse und Kundenbed\u00fcrfnisse immer schneller ver\u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n

Sie war auch eine Gelegenheit, eine Idee zu bekr\u00e4ftigen, die seit den Anf\u00e4ngen Teil der Philosophie von WATA Factory ist: sich kontinuierlich weiterzuentwickeln, weiter zu lernen und uns an die Ver\u00e4nderungen der Branche anzupassen, ohne dabei den Fokus darauf zu verlieren, echten Mehrwert f\u00fcr Kunden und Projekte zu schaffen.<\/p>\n\n\n\n

Abschluss unserer Arbeit mit Kubernetes y Grafana<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die erste technische Session war dem Abschluss der gesamten Arbeit gewidmet, an der wir in den vergangenen Monaten rund um Kubernetes und Grafana<\/strong> gearbeitet haben \u2013 zwei Technologien, die bereits in mehreren fr\u00fcheren Ausgaben von Ib\u00e9rica Labs im Mittelpunkt standen.<\/p>\n\n\n\n

In dieser Zeit haben wir uns intensiv mit Monitoring, der Analyse von Metriken und der Organisation von Umgebungen besch\u00e4ftigt, die auf Skalierung vorbereitet sind \u2013 stets mit dem Ziel, eine bessere Sichtbarkeit dar\u00fcber zu erhalten, was innerhalb von Anwendungen und Infrastrukturen geschieht.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcber 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 k\u00fcnstliche Intelligenz \u00e4hnliche Herausforderungen in Bezug auf Wissen, Dokumentation und Prozesse mit sich.<\/p>\n\n\n\n

Wie wir unsere Projekte auf KI ausrichten<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Nach einer Kaffeepause mit Kuchen war es an der Zeit, das zentrale Thema dieser Ausgabe vorzustellen.<\/p>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche 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?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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.<\/p>\n\n\n\n

Au\u00dferdem haben wir verschiedene Strukturen und Mechanismen untersucht, die sich in Projekten allm\u00e4hlich herausbilden, um dazu beizutragen, dass Menschen und KI-gest\u00fctzte Systeme deutlich besser aufeinander abgestimmt arbeiten \u2013 wobei Kontrolle, Kontext und menschliches Urteilsverm\u00f6gen stets Teil des Prozesses bleiben.<\/p>\n\n\n\n

Raum zum Experimentieren<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Anschluss an die Pr\u00e4sentation begann der praktischere Teil des Tages.<\/p>\n\n\n\n

Jedes Team arbeitete eigenst\u00e4ndig daran, unterschiedliche Ans\u00e4tze zu untersuchen, einige der am Vormittag geteilten Ideen zu testen und neue Wege zu erkunden, wie Dokumentation, Kontext und Prozesse innerhalb KI-gest\u00fctzter Projekte strukturiert werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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\"Entwickler<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Zwei<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Ziel war es nicht, den Tag mit endg\u00fcltigen Antworten oder abgeschlossenen Prozessen zu beenden. Ein Teil des Werts von Ib\u00e9rica Labs liegt gerade darin, experimentieren, Ans\u00e4tze vergleichen und Ideen in einem Umfeld validieren zu k\u00f6nnen, in dem das Lernen mehr Gewicht hat als unmittelbare Schlussfolgerungen.<\/p>\n\n\n\n

Erkenntnisse, Herausforderungen und n\u00e4chste Schritte<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Nach dem gemeinsamen Essen war es an der Zeit, die Ergebnisse zu teilen.<\/p>\n\n\n\n

Jedes Team pr\u00e4sentierte den anderen seine Erkenntnisse, die w\u00e4hrend der Sessions identifizierten Herausforderungen sowie die Arbeitsfelder, die aus ihrer Sicht besonders interessant sind, um sie weiter zu erforschen.<\/p>\n\n\n\n

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\"Zwei<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"Abschlusspr\u00e4sentation<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Diese Ausgabe von Ib\u00e9rica Labs hat dazu beigetragen, die Learnings der letzten Monate zu festigen und gleichzeitig neue Arbeitsfelder rund um k\u00fcnstliche Intelligenz<\/strong>, Kontextmanagement und die Weiterentwicklung von Entwicklungsprozessen zu er\u00f6ffnen.<\/p>\n\n\n\n

Ein Weg, den wir in den kommenden Monaten weiter erkunden werden und der zweifellos auch wieder Teil zuk\u00fcnftiger Ausgaben von Ib\u00e9rica Labs sein wird.<\/p>\n\n\n\n

Wir sehen uns beim n\u00e4chsten All Hands im September.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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