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Comma Soft: Daten\. Algorithmen und mehr\.

99% der Aufgaben lösen wir mit Code, Analytics \& mit Ihrem Team, 1% mit PowerPoint – in Co\-Creation mit Ihren Mitarbeiter:innen \& ganz pragmatisch\.

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# Comma Soft: Daten\. Algorithmen und mehr\.

> 99% der Aufgaben lösen wir mit Code, Analytics \& mit Ihrem Team, 1% mit PowerPoint – in Co\-Creation mit Ihren Mitarbeiter:innen \& ganz pragmatisch\.

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- [A Guide to Managing Shadow AI: Making Invisible AI Risks Visible and Manageable](https://comma-soft.com/en/blog/leitfaden-shadow-ai/): AI tools are being used everywhere to simplify processes and make them more efficient\. Employees use them both deliberately and, often, without realising it, to optimise their own workflows\. What starts out as a productivity boost can quickly lead to significant compliance and security risks\. We’ll show you how to identify and assess shadow AI, and integrate it into a secure corporate strategy\.
- [Leitfaden zum Bewältigen von Shadow AI: Unsichtbare KI\-Risiken sichtbar und steuerbar machen](https://comma-soft.com/blog/leitfaden-shadow-ai/): KI\-Tools sind überall im Einsatz, um Prozesse zu vereinfachen und effizienter zu gestalten\. Mitarbeitende nutzen sie sowohl bewusst als auch oft unbemerkt, um die eigenen Abläufe zu Optimieren\. Was als Produktivitäts\-Boost beginnt, kann schnell zu massiven Compliance\- und Sicherheitsrisiken führen\. Wir zeigen Ihnen, wie Sie Shadow AI identifizieren, bewerten und in eine sichere Unternehmensstrategie überführen\. 
- [GenAI in Softwareengineering: Reviewt KI\-Code nicht\. Verifiziert ihn\.](https://comma-soft.com/blog/genai-in-softwareengineering-reviewt-ki-code-nicht-verifiziert-ihn/): Code\-Reviews waren schon immer ein Plausibilitätscheck – kein Korrektheitscheck\. Bei menschlichem Code ging das meistens gut\. Bei KI\-generiertem Code geht es systematisch schief\. In einem unserer Migrationsprojekte portierte die KI eine C\+\+\-Codebasis nach \.NET – 6\.200 Zeilen gewachsener Code, 29 Features\. Die KI reviewte ihr eigenes Ergebnis\. Drei dedizierte Review\-Durchläufe\. Null Fehler\. Erst der Test gegen die Originaldaten zeigte: zehn Fehler\. 

Wenn selbst fokussierte, systematische Prüfung an plausiblem Code scheitert – was bedeutet das für den Pull Request, der freitagnachmittags zwischen zwe
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