Wir haben zwei Tage auf dem Dublin Tech Summit 2026 verbracht. Die Gespräche waren anders als erwartet – nicht in der Energie, sondern in der Ehrlichkeit. Weniger „KI wird alles verändern“, mehr „Wir haben KI eingeführt – und jetzt?“
Dieser Wandel war das Interessanteste an der Veranstaltung.
Die Stimmung im Raum
Wir kamen mit einem klaren Fokus: Gründer und technische Führungskräfte finden, die die schwierigeren Fragen stellen. Nicht, welches KI-Modell man einsetzen soll, sondern wo KI echten Mehrwert schafft – und wo sie Komplexität nur an eine weniger sichtbare Stelle verschiebt.
Genau das war das Gespräch, das die Veranstaltung ohnehin führte.
Der erste Tag bestand vor allem aus Gesprächen auf den Fluren – ungeplant, direkt, oft offener als alles auf der Bühne. Am zweiten Tag standen die Sessions im Mittelpunkt, und die Sessions kamen stärker an.
Sicherheit, Compliance, Governance, das organisatorische Gewicht, KI im Produktivbetrieb zu halten. Was uns am meisten beeindruckt hat, war kein einzelner Vortrag. Es war, dass Gründer und CTOs schwierige Dinge offen aussprachen, ohne sie in eine Erfolgsgeschichte zu verpacken.
Die Hauptthemen, die auf dem Dublin Tech Summit immer wieder auftauchten
Von „Wie bauen wir KI ein?“ zu „Wie nutzen wir sie richtig?“
Vor einem Jahr drehten sich die meisten Gespräche auf Veranstaltungen wie dieser um dieselbe Frage: Wie bekommen wir KI in unser Produkt? Diese Frage ist weitgehend geklärt. Was an ihre Stelle getreten ist, ist schwieriger.
Wie nutzen wir KI sicher und im großen Maßstab, ohne in sechs Monaten rechtliche Risiken zu erzeugen?
Wer trägt die Verantwortung, wenn das Modell falschliegt? Was kostet der Betrieb in der Produktion tatsächlich – nicht in einer Demo-Umgebung, sondern mit echten Nutzern, echten Daten und echten Grenzfällen?
Für Healthcare-, Fintech-, Versicherungs- und Enterprise-Produkte sind das tragende Architekturanforderungen. Compliance lässt sich nicht am Ende eines Sprints nachrüsten.
Der Ferrari und das Fahrrad
Ein Gedanke tauchte immer wieder auf: die Kluft zwischen dem, was ein Kunde sich vorstellt, wenn er sagt „Ich will KI“, und dem Produkt, das sein Problem tatsächlich lösen würde.
Ein Gründer, der nach KI fragt, braucht vielleicht zuerst schnelleres internes Tooling, eine bessere Dateninfrastruktur oder einen sauberer gestalteten zentralen User Flow. KI ist oft Teil der richtigen Antwort. Sie ist selten die ganze Antwort und fast nie der richtige Ausgangspunkt.
Eine Demo zu bauen war nie einfacher. Etwas Sicheres, Konformes und Produktionsreifes für echte Nutzer zu bauen, ist weiterhin genauso schwer wie immer. KI verkürzt diese Arbeit nicht – sie verlagert sie. In Architekturentscheidungen, Integrationsschichten, Infrastrukturentscheidungen, langfristige Wartung. Teams, die das nicht einplanen, zahlen später dafür.
Sicherheit darf nicht erst die letzte Prüfung sein
Das Sicherheitsgespräch auf dem DTS hatte eine andere Qualität als in den Vorjahren. Es ging nicht darum, Sicherheit als Feature hinzuzufügen. Es ging darum, dass KI-generierter Code funktional korrekt ist, bevor er sicher ist – und diese Lücke zeigt sich weder in Demos noch in QA-Läufen. Sie zeigt sich in der Produktion, Monate später, im ungünstigsten Moment.
Für Teams, die mit KI-Unterstützung entwickeln, bedeutet das: Der Review-Prozess muss sich ändern, nicht nur das Tooling. Das strukturelle Review muss ausdrücklich jemandes Aufgabe und fester Bestandteil des Prozesses sein – kein Nachgedanke am Ende eines Sprints.
Infrastruktur: das Timing-Problem
Eine der praxisnäheren Sessions behandelte etwas, das wir ständig sehen: Teams konstruieren entweder zu früh zu aufwendig – sie setzen Kubernetes-Cluster für Produkte mit fünfzig Nutzern auf – oder investieren zu wenig und stellen fest, dass die Architektur dem Wachstum nicht standhält. Beides sind teure Fehler. Der Unterschied liegt nur darin, wann man zahlt.
Die ehrliche Frage: Was braucht dieses Team gerade tatsächlich, um zu arbeiten, und was wird es in zwölf Monaten brauchen? Das sind oft sehr unterschiedliche Antworten.
Die Gespräche, auf die es am meisten ankam
Die Sessions waren nützlich. Die Flurgespräche waren es noch mehr – weil sie konkret waren.
Ein Gründer drei Monate nach der Seed-Runde, der merkt, dass sich der Umfang seines MVP unter dem Druck der Investoren stark ausgeweitet hat, und nicht weiß, was er streichen kann, ohne die Kernhypothese zu verlieren. Ein CTO, dessen Team einen internen KI-Agenten für einen Workflow gebaut hatte und das Muster erweitern wollte, ohne dieselben Integrationsprobleme zwölfmal neu zu erzeugen. Ein Verantwortlicher bei einem regulierten Healthtech-Unternehmen, der fragte, wie man KI-Governance aufsetzt, solange die regulatorischen Leitlinien noch geschrieben werden.
Bei diesen Fragen helfen allgemeine Ratschläge nicht weiter. Der Kontext ist alles – die Phase, das Team, das Compliance-Umfeld, der konkrete Workflow, der automatisiert wird.
Was wir mitnehmen
Die Branche stellt reifere Fragen. Weniger zur Leistungsfähigkeit, mehr zu Verantwortung, Wartbarkeit und dazu, was die Dinge in zwölf Monaten tatsächlich kosten werden.
Einige Dinge beschäftigen uns noch:
Die Validierungslücke wird größer. Mit Agentic Coding haben Sie innerhalb eines Nachmittags etwas, das aussieht und funktioniert wie ein Produkt. Dadurch verwechselt man einen Prototyp leichter mit einem Beleg. Je schneller man baut, desto wichtiger wird die Validierungsdisziplin.
Die Lücke zwischen Demo und Produktion ist der Punkt, an dem die meisten Produkte scheitern – nicht weil der Code falsch wäre, sondern weil die Architekturentscheidungen, das Scope-Management und der Übergang von „Das funktioniert“ zu „Das hält echter Last stand“ nie aufgebaut wurden.
Sicherheit potenziert sich. Teams, die sie als Checkliste behandeln, zahlen dafür. Teams, die sie von Anfang an mitdenken, haben ein grundlegend anderes Produkt – und ein grundlegend anderes Gespräch mit Enterprise-Kunden.
Im Raum ging es nicht mehr darum, wie man KI einführt. Es ging darum, was es kostet, sie am Laufen zu halten – und was passiert, wenn etwas schiefgeht.
Wenn sich Ihr Team mit ähnlichen Fragen beschäftigt, tauschen wir uns jederzeit gern mit Ihnen aus – insbesondere zu KI-Architektur, Produktvalidierung und der Lücke zwischen Demo und Produktivbetrieb.
