Eine Anwendung läuft, die Datenbank antwortet und die einzelnen Funktionen scheinen einwandfrei zu funktionieren. Doch je mehr Nutzer und Daten hinzukommen, desto langsamer laden manche Seiten. Die Ursache muss dabei weder ein zu schwacher Server noch eine schlecht konzipierte Datenbank sein. Manchmal liegt das Problem einfach darin, dass die Anwendung zu viele unnötige Datenbankabfragen ausführt.

Dieses Problem wird als N+1-Query-Problem bezeichnet und tritt auch bei der Entwicklung von Django-Anwendungen auf. Die gute Nachricht: In vielen Fällen lässt es sich durch eine relativ einfache Optimierung beheben.

Stellen Sie sich vor, Ihr Team hat wochenlang an einer neuen App gearbeitet. Das Design sieht gut aus, alle Buttons funktionieren und die Entwickler sind mit dem Ergebnis zufrieden. Dann nutzt der erste Anwender die App. Er weiß nicht, wo er ein Konto erstellen kann, übersieht eine wichtige Funktion und schließt die App schließlich wieder.

Das Problem muss nicht an der technischen Umsetzung liegen. Vielleicht ist die App einfach nicht so intuitiv, wie Sie angenommen haben.

Genau deshalb sind UX-Tests so wichtig. Sie helfen dabei, Probleme bei der Nutzung eines Produkts zu erkennen, bevor daraus kostspielige Nachbesserungen werden oder Nutzer zur Konkurrenz wechseln.

Die gute Nachricht: Sie benötigen weder eine teure Research-Agentur noch ein spezialisiertes Testlabor, um anzufangen. Sie müssen wissen, was Sie herausfinden möchten, einige geeignete Testpersonen finden und beobachten, wie diese mit Ihrem Produkt umgehen.

Stellen Sie sich vor, Sie fragen einen Firmen-Chatbot: „Welche Bedingungen gelten bei uns für Rückerstattungen?“ Der Chatbot antwortet flüssig und selbstbewusst. Das Problem: Er verwendet allgemeine Informationen, die möglicherweise nicht mit den tatsächlichen Regeln Ihres Unternehmens übereinstimmen.

Wie lässt sich sicherstellen, dass die KI ihre Antworten auf Ihre Dokumente, internen Richtlinien oder Produktinformationen stützt, anstatt sich ausschließlich auf das zu verlassen, was sie während des Trainings gelernt hat?

Eine mögliche Lösung ist RAG (Retrieval-Augmented Generation). Dieser Ansatz kombiniert die Suche nach relevanten Informationen mit der Generierung von Antworten durch KI. Dadurch kann ein Sprachmodell mit unternehmenseigenen Daten arbeiten, ohne dass jedes Mal ein neues Modell trainiert werden muss.

Stellen Sie sich vor, Sie sitzen in der U-Bahn, öffnen Ihre Lieblings-App und stellen fest, dass Sie keine Internetverbindung haben. Sie möchten eine Aufgabe notieren, Ihre Einkaufsliste bearbeiten oder einen gespeicherten Artikel lesen. Doch die App lädt endlos oder zeigt eine Fehlermeldung an.

Stellen Sie sich vor, Sie haben eine Unternehmensdatenbank mit Tausenden von Dokumenten. Ein Nutzer gibt in die Suche ein:

„Wie kann ich mein Passwort ändern?“

Eine klassische Suchfunktion sucht nach Dokumenten, die Wörter wie ändern oder Passwort enthalten.

Aber was passiert, wenn das relevante Dokument „Wiederherstellung der Zugangsdaten“ heißt?

Für einen Menschen ist die Bedeutung offensichtlich. Eine klassische Stichwortsuche erkennt jedoch möglicherweise nicht, dass beide Anfragen dasselbe Thema betreffen.

Genau hier kommt die Vektorsuche ins Spiel. Statt nur nach übereinstimmenden Wörtern zu suchen, vergleicht sie die Bedeutung von Inhalten, die als numerische Vektoren dargestellt werden.

Push-Benachrichtigungen wirken auf den ersten Blick einfach. Jemand schreibt eine Nachricht, klickt auf Send und wenige Augenblicke später erscheint ein Banner auf dem Smartphone des Nutzers.

Zwischen diesen beiden Momenten passiert jedoch erstaunlich viel.

Die Nachricht muss über das Backend, den passenden Push-Dienst und das Betriebssystem laufen und schließlich die App auf dem Gerät erreichen. Und wenn etwas schiefgeht, muss das Problem nicht unbedingt bei der Nachricht selbst liegen.

Schauen wir uns deshalb an, was mit einer Push-Benachrichtigung vom Absenden bis zur Anzeige auf dem Smartphone des Nutzers passiert.

Ein KI-Agent kann auf den ersten Blick perfekt funktionieren. Er erhält eine Aufgabe, verwendet die richtigen Tools und liefert ein Ergebnis, das korrekt aussieht.

Aber was, wenn er einfach nur Glück hatte?

Was, wenn er das falsche Tool verwendet, zehn unnötige API-Aufrufe macht oder bei einer ähnlichen Aufgabe plötzlich eine völlig andere Entscheidung trifft?

Deshalb geht es bei der Bewertung von KI-Agenten zunehmend nicht mehr nur um die Frage „Funktioniert er?“, sondern um die Frage „Wie gut, konsistent und sicher funktioniert er?“

Evaluating AI Agents bedeutet, nicht nur das Endergebnis systematisch zu testen, sondern auch den Prozess, der dazu geführt hat. Moderne Evaluationsmethoden betrachten unter anderem die Entscheidungen des Agenten, seine Tool-Aufrufe, Kosten, Sicherheit und sein Verhalten, wenn etwas schiefgeht.

Eine App zu entwickeln klingt am Anfang oft ganz einfach. Dann kommen die ersten Fragen: Was genau soll entwickelt werden? Wie soll das finale Design aussehen? Welche Funktionen sind wirklich notwendig? Was passiert, wenn sich Anforderungen ändern? Und warum dauert alles länger als ursprünglich geplant?

Nicht immer liegt das Problem beim Entwicklerteam. Manchmal liegt es darin, wie das gesamte Projekt gemanagt wird.

Gutes Projektmanagement bedeutet dabei nicht, möglichst viele Meetings zu organisieren oder jede Aufgabe in einer Tabelle festzuhalten. Es geht darum, sicherzustellen, dass alle Beteiligten dasselbe Produkt vor Augen haben, Prioritäten klar sind und das Projekt kontinuierlich vorankommt.

Eine Anwendung kann langsam sein, selbst wenn sie über eine gut konzipierte Datenbank und einen leistungsfähigen Server verfügt. Manchmal liegt das Problem nicht darin, dass die Datenbank eine Abfrage nicht bewältigen kann, sondern darin, dass die Anwendung immer wieder dieselben Daten abruft.

Hier kommt Caching ins Spiel.

Caching ermöglicht es, häufig verwendete Daten in einer schnelleren Ebene zu speichern, sodass sie nicht jedes Mal erneut abgerufen oder berechnet werden müssen. Eines der am häufigsten verwendeten Tools dafür ist Redis.

Wenn es um das Wachstum einer mobilen Anwendung geht, sprechen wir häufig über Sales Funnels. Ein Nutzer entdeckt die App, registriert sich, beginnt sie zu nutzen und führt schließlich die gewünschte Aktion aus – zum Beispiel einen Kauf oder ein Abonnement.

In den letzten Jahren hat jedoch ein anderes Modell zunehmend an Bedeutung gewonnen: Growth Loops.

Während ein Funnel den Weg eines Nutzers vom ersten Kontakt bis zur Conversion beschreibt, versucht ein Growth Loop, einen Kreislauf zu schaffen, bei dem eine Nutzeraktion dabei hilft, weitere Nutzer oder zusätzlichen Wert zu generieren.

Was ist also der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen und wann ist welcher sinnvoll?