Vom „Vibecoding“ zur stabilen Architektur

Für spielmit.eu habe ich mich auf Neuland gewagt: Es waren meine ersten echten Gehversuche mit einer Progressive Web App (PWA) und Firebase Firestore. Die Funktionen der Anwendung sind mittlerweile extrem umfangreich – und ich gebe offen zu: Ohne KI hätte ich diesen Funktionsumfang in dieser Zeit niemals erreicht. Die KI hat mir einen enormen Teil der „Fleißarbeit“ abgenommen, von der Modellierung der Daten bis hin zu komplexen Cloud-Function-Logiken.

Doch wer heute solche Systeme baut, weiß: Wer sich blind auf die KI verlässt, erntet schnell technische Schuld. Um das Projekt nachhaltig und wartbar zu halten, habe ich die KI als hocheffizienten, aber streng geführten Assistenten eingesetzt:

• Test-Pflicht als Dogma: Sicherheit entsteht durch Transparenz. Ich habe die KI konsequent dazu gezwungen, für jede Funktion umfassende Testfälle zu schreiben. Ein Feature war erst dann „fertig“, wenn die Test-Suite – die ich selbst mit-definiert habe – komplett grün war.
• Die ARCHITECTURE.md als Anker: Um zu verhindern, dass die KI bei der Generierung vom Pfad abweicht, habe ich eine zentrale Architektur-Dokumentation erstellt. Sie dient als mein „System-Gedächtnis“. Jede Änderung der KI musste sich an dieser Architektur messen lassen.
• Sicherheit durch Disziplin: Die Firestore-Sicherheitsregeln waren mein größtes Lehrstück. Mal waren sie zu offen, mal zu restriktiv. Hier half kein „Bitten“, sondern konsequentes Testen, bis die Regeln exakt den Sicherheitsanforderungen entsprachen.

Ein enormer Lernweg

Auch wenn die KI viele Prozesse beschleunigt hat, war das Projekt für mich eine intensive Lernreise. Die Arbeit mit Firebase-Regeln, Triggern, Indizes und Laufzeitbeschränkungen hat mir tiefe Einblicke gegeben, die weit über das hinausgehen, was man in einem Tutorial lernt. Ich wollte nicht nur ein Tool „hingezaubert“ bekommen, sondern verstehen, wie man moderne Software nachhaltig aufbaut und wartbar hält.

Fazit

spielmit.eu ist heute ein lebendes System, das ich – dank der Architektur-Dokumentation und der engen Einbindung der KI – souverän weiterentwickeln kann. Mein Lernfazit: KI-gestützte Softwareentwicklung ist eine fantastische Hebelwirkung, sofern man ihr einen extrem strikten Rahmen vorgibt. Der „No-Brainer“-Moment existiert noch nicht – aber mit der richtigen Struktur wird die KI zu einem mächtigen Werkzeug für das eigene technische Verständnis.

Neugierig geworden? Wenn du auch genug vom WhatsApp-Chaos hast: Schau gerne bei spielmit.eu vorbei und probiere es aus. Ich freue mich riesig über jedes Feedback, das mir hilft, die Plattform noch besser und intuitiver zu machen!

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Warum überhaupt ein neues Modul?

Mehr oder weniger Regelmäßig kommt es dazu, dass Amazon* seine Prozesse ändert. Anfangs konnte man über die UI HTML-Code mit Bildern etc. erstellen. Dann musste man das über das Backend machen, dann gab es eine API. Nun hat sich Amazon gedacht, es wäre clever die API zu drosseln, wenn man zu wenige Verkäufe hat was dazu führt, dass die Artikel nicht mehr angezeigt werden und weniger verkauft werden … Kein Kommentar dazu.

Möchte man jedoch einen einfachen Link, ggf. mit einem Foto und einer Beschreibung anzeigen und zu Amazon* verlinken benötigt man mehr als den bereitgestellten HTML-Link. Die Informationen die man selbst benötigt um einen Link zusammen zu bauen sind überschaubar (Link, Titel, Beschreibung, ID), also ist eine echte Abhängigkeit aus meiner Sicht nicht notwendig und über eine kleine Datenbanktabelle recht einfach umsetzbar.

ChatGPT: erstelle mir ein WordPress-Modul

Es war Sonntag und ich saß mit dem Notebook am Wohnzimmertisch. Ich dachte mir ich könnte doch einfach mal ChatGPT fragen, ob es nicht Lust hätte mir ein WordPress-Modul zur Verwaltung der Referal Links zu erstellen. Ich eröffnete einen Chat und hatte nach nur 2 Prompts das erste funktionierende Modul. Als erstes fragte ich ChatGPT ob dies eine Möglichkeit kennt die Produkte zu integrieren:

Wie kann ich einen Amazon Artikel auf meiner Seite mit Name, Bild und Beschreibung anzeigen wenn ich einen Partner Account habe aber mein API Access limitiert ist?

Die Antworten zeigten unterschiedliche Möglichkeiten auf wie kostenpflichtige Module welche Amazon Scrapen über den Einsatz von Dienstleistern bis hin zur manuellen Erstellung der Anzeigen. Also fragte ich

Ich denke es ist am einfachsten, wenn ich mir hier selbst was bastle
Kannst du mir ein WordPress Modul erstellen? Dies soll folgende Funktionen haben

Das Modul hat eine Datenbanktabelle in welcher die relevanten Daten gespeichert werden (Amazon-Produkt-ID, URL zum anzuzeigenden Bild, Titel des Produktes, Optionale Beschreibung, Link zum Artikel)

Die Daten sollen über eine Maske im Adminbereich des Modules gepflegt werden können
Über einen Shortcode sollen die Artikel in einen Beitrag integriert werden – Beispiel

Produkt nicht gefunden.

Wenn es integriert wird soll ein HTML Snippet in die Seite integriert werden bei welchen die entsprechenden Daten des Produktes zur ID angezeigt werden

Die Snippets sollten in externen Dateien pflegbar und erweiterbar sein.

Das Modul soll ‚Simple Amazon Referral‘ heissen

Um ehrlich zu sein habe ich nicht sonderlich viel erwartet doch das Ergebnis war direkt einsetzbar. ChatGPT erstellt mir eine erste Version des Modules welches den Vorgaben von WordPress entsprach, die Datenbank aufsetzte und sämtliche Vorgaben erfüllte.

ChatGPT setzt auch Anpassungswünsche um

Nachdem die erste Version des Modules bereits recht gute Ergebnisse erzielte und ein erster PoC erfolgreich war versuchte ich, das Modul weiter zu verbessern. Hierbei blieb ich einfach im gleichen Chat und teilte meine Wünsche mit:

• Erstellung weiterer Anzeige-Templates
• Shortcode erweitern um Auswahl des Templates
• weitere Shortcode zur Erstellung eines Textlinks
• Angabe der Datenbank-ID oder der Produkt-ID im Shortcode

Am „Ende“ ist ein Modul entstanden welches ich, ohne eigene Anpassungen, direkt einsetzen könnte. Die Qualität überraschte mich wirklich enorm.

Code nach kleinem Review veröffentlicht

Ich gebe zu, dass ich ChatGPT nicht vertraut und den Code nochmal geprüft habe. Auch habe ich mir manuell nochmal die Vorgaben von WordPress zur Entwicklung von Modulen durchgelesen (mein letzte Modul ist doch schon ein paar Jahre her). Allerdings musste ich selbst nichts verbessern was ich nicht über Prompts durch ChatGPT übernehmen lassen konnte.

In den offiziellen WordPress Modulkatalog habe ich das Modul nun nicht übernommen, dennoch entschied ich mich dazu es auf Github abzulegen.

Das gesamte Modul ist unter GitHub unter dem Namen ‚Simple Amazon Referral‚ bereitgestellt. Mal sehen wie sich das ganze weiter entwickelt …

ChatGPT als Gefahr für die Softwareentwicklung?

Wenn ich mich mit Bekannten unterhalte kommt häufig die Frage auf, ob ChatGPT (oder andere LLMs) nicht eine Gefahr für die Softwareentwicklung darstellen. Ich selbst sehe das nicht so sondern sehe in den LLMs Möglichkeiten zu Optimierung. Schon heute unterstützen mich die Modelle in meiner täglichen Arbeit (inzwischen auch in meinem Berufsleben) und nehmen mir „leichte Arbeiten“ zum Teil ab. Hier und da werde ich korrigiert oder auf Fehler hingewiesen. Ich persönlich sehe die Large Language Modelle eher als eine neue Technik an die man als guter ITler kennen und beherrschen sollte.

Wie seht Ihr das?

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Die Vorgeschichte – was ist passiert?

Meine Frau arbeitet im Nebengewerbe als freie Traurednerin und bringt hier unheimlich viel Herzblut rein. Sie kümmert sich in jeder freien Minute um Ihre Brautpaare, ist ständig erreichbar und macht deutlich mehr als die normale Traurednerin tun müsste. Das spiegelt sich in den Bewertungen Ihrer Brautpaare wieder welche durchweg positiv sind.

Plötzlich kommen in kurzem Abstand einige negative Bewertungen, ohne Text, rein. Meine Frau ist verwirrt und durchsucht Ihre Kundenkartei nach den Namen der Bewerter doch keiner der Namen hat jemals mit meiner Frau in Verbindung gestanden. Innerhalb weniger Stunden trudeln so 5 Bewertungen mit jeweils nur einem Stern ein. Die Folge: Der Bewertungsscore geht von 5.0 auf zwischenzeitlich 4.6 runter.

Die Frage – wie gehen wir damit um?

Ärgerlich ist, dass es offensichtlich recht einfach ist mit nur wenigen Klicks den ersten Eindruck eines Unternehmens in den Dreck zu ziehen. Nichts gegen ehrliche und berechtigte Kritik, ungerechtfertig ein Unternehmen öffentlich nieder zu machen geht jedoch gar nicht.

Nach ein wenig Recherche wurde schnell klar, dass Bewertungen sich laut den Richtlinien nur auf tatsächliche Erfahrungen beziehen müssen. Diese müssen wahrheitsgemäß und vertrauenswürdig sein und in Verbindung mit einer tatsächlichen Erfahrung / Geschäftsbeziehung stehen. Wir bezweifeln stark, dass die hier für uns anonyme Bewertungen diesen Richtlinien entsprechen und entscheiden uns dagegen vorzugehen.

Google Bewertungen löschen – geht das auch ohne Unterstützung?

Das Internet ist voll von Angeboten von Anwälten oder irgend welchen Dienstleistern, welche helfen gegen negative Bewertungen vorzugehen. Auch wir haben kurz überlegt diesen Weg einzuschlagen, sind dann jedoch auf ein YouTube Video der Kanzlei Gulden Röttger aus Mainz gestoßen:

Nachdem ich das Video mehrmals angesehen habe war mir klar, dass ich die beschriebenen Schritte selbst versuchen werde. Sollte dieser Versuch fehlschlagen kann ich noch immer die Kanzlei beauftragen.

Formular ausfüllen und … warten ….

Ich bin, oh wunder, der Admin des Google Profils meiner Frau und verfüge somit über alle notwendigen Berechtigungen (und natürlich Ihr Einverständnis mich um das Thema zu kümmern). Der Prozess des Löschens ist ein wenig Aufwändig, hat bei uns aber in der Tat funktioniert:

Das nächste Formular hat es ein wenig in sich und ist nicht ganz so einfach auszufüllen. Die Beantwortung der gestellten Fragen hat Auswirkungen darauf, ob meine Löschung akzeptiert wird. Also achte ich darauf, dass ich selbige maximal Sinnvoll ausfülle. Zu diesem Zweck habe ich mich dem Hilfmittel ChatGPT bedient und mir bei der Formulierung helfen lassen:

Nachdem das Formular nun vollständig ausgefüllt sollte im Postfach sollte eine Eingangsbestätigung von Google eingehen. Diese Mails enthalten eine Bearbeitungsnummer und wurden bei mir gut gespeichert. Wer weiß, vielleicht sind diese bei der Beauftragung eines Anwalts ja hilfreich. Nun heisst es abwarten …

Google Bewertungen löschen – wir mussten 14 Tage warten

Zugegeben, nach dem Absenden des Antrages an Google erhofft man sich natürlich dass sich nun sofort jemand drum kümmert. Oder zumindest zeitnah. Dennoch hat Google hier einen Prozess welcher natürlich einige Zeit in Anspruch nimmt. Geduld ist gefragt, auch wenn es schwer fällt. Besonders ärgerlich ist es, wenn nach dem Absenden der Formulare weitere Bewertungen eingehen, das nervt. Aber gut, Formulare ausfüllen und weiter warten.

Nach ziemlich genau 14 Tagen trudeln dann erneut Mail von Google ein. Die Anfrage wurde bearbeitet und die Bewertung gelöscht. Eine Mail nach der nächsten trudelt und, alle mit dem gleichen Inhalt. Allen Anträgen wurde stattgegeben und die anonymen und unberechtigten Bewertungen wurden entfernt.

Fazit zum Thema Google Bewertungen und dem Löschen von unberechtigten

Der Prozess zum Löschen von unberechtigten Google Bewertungen ist nicht ganz ohne und beim ersten mal ein wenig aufwändig. Wenn man mal verstanden hat wie selbiger funktioniert aber kein Hexenwerk. Ich selbst nutze die Bewertungsfunktion von Google sehr ausgiebig und bewerte sowohl positiv als auch negativ. Gleichzeitig haben negative Bewertungen aber auch Einfluß auf mein eigenes Verhalten und können dazu führen, dass ich z.B. einem anderen Dienstleister den Vorzug gebe.

Auch erhalte ich hier und da einmal eine Mail von Google oder eines Anwaltes dass eine negative Bewertung gelöscht werden soll. Da meine Bewertungen alle nachvollziehbar, ehrlich und mit Bildern versehen sind widerspreche ich selbigen Mails und übersende meine Beweise mit. Von mir wurde noch keine Bewertung gelöscht – warum auch.

Meiner Meinung nach ist es sehr gut, dass der angebotene Service funktioniert und das Google sich hier Zeit für eine Prüfung nimmt. Wir sind Deine Erfahrungen mit dem Thema Google Bewertungen löschen / abgeben?

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Nach dem Testen verschiedener Spracherkennungssysteme wie Google und Azure, bin ich auf das Whisper Modell gestoßen. Whisper bietet eine beeindruckende Erkennungsqualität, unterstützt jedoch keine Streamingoptionen. Um dies zu umgehen, habe ich den Ansatz des Micro-Batchings verwendet.

Streaming vs. Micro-Batching

Streaming bedeutet, dass Daten kontinuierlich und sofort verarbeitet werden, sobald sie eintreffen. Dies ermöglicht Echtzeit-Ergebnisse. Im Gegensatz dazu sammelt Micro-Batching Daten in kleinen Paketen und verarbeitet sie in kurzen Abständen, was eine geringe Verzögerung zur Folge hat, aber nahe an Echtzeit herankommt.

Die Lösung: Micro-Batching

Beim Micro-Batching werden Audiodaten in kleinen Blöcken gesammelt und verarbeitet. So kann Whisper diese kleinen Datenpakete schnell verarbeiten, was das Gefühl einer Echtzeit-Erkennung vermittelt.

So habe ich es gemacht:

1. Daten sammeln: Eingehende Audiodaten werden in einem Puffer gespeichert.
2. Batches erstellen: Sobald genügend Daten gesammelt sind, wird ein Micro-Batch erstellt.
3. Whisper nutzen: Diese Micro-Batches werden an Whisper zur Erkennung gesendet.
4. Ergebnisse verarbeiten: Die erkannten Texte werden dann an das Conversational AI System weitergeleitet.

Streaming verarbeitet Daten kontinuierlich und sofort, sobald sie eintreffen, wodurch Ergebnisse in Echtzeit bereitgestellt werden. Micro-Batching sammelt Daten in sehr kleinen Paketen und verarbeitet sie in kurzen Abständen, was zu einer minimalen Verzögerung führt. Während Streaming echte Echtzeit-Verarbeitung bietet, kombiniert Micro-Batching die Vorteile der Batch-Verarbeitung mit nahezu Echtzeit-Leistung.

Herausforderungen und Ergebnisse

Obwohl die Erkennungsqualität von Whisper beeindruckend ist, gab es im vorproduktiven Testeinsatz Probleme. Whisper neigt dazu, viele Halluzinationen zu erzeugen und transkribiert oft Dinge, die nicht in den Sprachdaten vorhanden sind. Diese ungenauen und teilweise total falsche Transkriptionen machen den produktiven Einsatz schwierig.

Fazit

Die Integration von Whisper in unser System war eine wertvolle Erfahrung, trotz der Herausforderungen. Der Micro-Batching-Ansatz ermöglichte es, die hohe Erkennungsqualität von Whisper zu nutzen, aber die Halluzinationen sind ein großes Hindernis für den produktiven Einsatz. Daher suchen wir nun für jede Sprache individuelle Lösungen, beobachten jedoch die Entwicklungen rund um Whisper weiterhin aufmerksam.

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Da ich die NLU selbst für ein eigenes Projekt benötige habe ich mir die Mühe gemacht, selbige wieder zum Laufen zu bekommen. Die hierfür notwendigen Schritte sind in diesem Artikel dokumentiert.

Was ist das Fehlerbild?

Versucht man die SNIPS-NLU wie in der Dokumentation beschrieben zu installieren so kommt es zu einem SSL-Fehler. Der Fehler selbst tritt beim Versuch die Entitys für Deutsch herunterzuladen. Hierbei kommt die folgende Fehlermeldung:

requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host='resources.snips.ai', port=443): Max retries exceeded with url: /nlu/gazetteer-entities/de/country/v0.2/latest (Caused b
y SSLError(CertificateError("hostname 'resources.snips.ai' doesn't match either of 'cloudfront.net', '*.cloudfront.net'",),))

Die Fehlermeldung ist recht eindeutig und sagt aus, dass das SSL-Zertifikat für die Domain resources.snips.ai quasi abgelaufen ist und aus diesem Grund der SSL-Check fehlschlägt. Der Download der System-Entities ist somit leider nicht möglich.

utils.py bearbeiten und SSL-Check deaktivieren

Nachdem meine Versuche fehlschlugen den SSL-Check auf Betriebssystemebene zu deaktivieren blieb mir nur ein Blick in den Quellcode. Die SNIPS NLU lädt über die Datei utils.py über eine Methode ‚get_json‘ das Json-File vom Remote Server. Hierbei wird die requests.get Methode genutzt. Über die zusätzliche Angabe des Parameters ‚verify=False‘ kann die SSL-Zertifikatsprüfung deaktiviert werden.

def get_json(url, desc):
    r = requests.get(url)
    if r.status_code != 200:
        raise OSError("%s: Received status code %s when fetching the resource"
                      % (desc, r.status_code))
    return r.json()

def get_json(url, desc):
    r = requests.get(url, verify=False)
    if r.status_code != 200:
        raise OSError("%s: Received status code %s when fetching the resource"
                      % (desc, r.status_code))
    return r.json()

Docker-Image bauen und Files ersetzen

Nachdem nun die entsprechenden Anpassungen im Code erfolgt sind muss noch der passende Docker-Container gebaut werden. Hier mein Docker-File:

FROM python:3.6-slim-stretch

#set TimeZone
ENV TZ="Europe/Berlin"

#setup Snips
RUN pip install urllib3==1.26.6
RUN pip install snips-nlu

#Download Languages
RUN python -m snips_nlu download-all-languages

#Copy Files for Snips
COPY files/cli/utils.py /usr/local/lib/python3.6/site-packages/snips_nlu/cli/utils.py

#Prepare for Downloading languages
RUN pip config set global.trusted-host "resources.snips.ai" --trusted-host=https://resources.snips.ai/

#Download entites
RUN python -m snips_nlu download-language-entities de
RUN python -m snips_nlu download-language-entities en

#setup Endpoints
RUN pip install fastapi
RUN pip install uvicorn

SNIPS NLU Code auf Gihub veröffentlicht

Sowohl der Code der angepassten utils.py als auch des Dockerfiles wurden auf Github.com veröffentlicht:

• utils.py
• Dockerfile
• Gesamtprojekt

Erweiterung im Webservice

Im Dockerfile selbst wird von mir noch die fastapi mit installiert. Dies hat den Hintergrund dass ich mir einen eigenen kleinen Restservice mit Python geschrieben habe, welcher mit die Snips-Funktionalitäten per Rest bereit stellt. So kann die NLU bequem in bestehende Prozesse integriert werden.

Sollte jemand Interesse an diesem Service haben so gebt mir kurz bescheid und ich veröffentlichte den aktuellen Code. Dieser ist aktuell noch in Arbeit, so dass eine Veröffentlichung aktuell noch wenig Sinn ergibt

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Künstliche Intelligenz im Alltag – unsere Vision

SEMMI selbst ist im Skydeck der DB Systel entstanden. Hier kam ein ehemaliger Kollege auf eine grandiose Idee. Wir wäre es wenn wir ein System zur Verfügung hätte welches Kunden in Ihrer Muttersprache beraten könnten. Neben dem Führen einer Konversation in unterschiedlichen Sprachen stand die emotionale Komponente mit im Focus. Es sollte nicht nur ein Chatbot entstehen, nein vielmehr ist der Anspruch eine natürlicher Kommunikation unter Einbeziehung der Emotionen abzubilden.

Heute sind wir so weit dass SEMMI in der Lage ist menschenähnliche Konversationen zu führen. Neben der Beantwortung einfacher Fragen wie die Suche nach dem Weg zu einem Ziel innerhalb eines Gebäudes können komplexere Dinge wie Reiseauskünfte gegeben werden. SEMMI behält sich während der Unterhaltung den Context und stellt, sofern notwendig, Rückfragen. Unsere KI stellt natürlich nur Rückfragen zu Themen, die auf Basis das bisherigen Gesprächsverlaufes nicht bereits bekannt sind.

auf dem Weg zum Alltagshelden

Noch ist es ein bisschen hin bis SEMMI uns im Alltag begegnen wird. Wir arbeiten allerdings unermüdlich daran dieses Zeil zu verwirklichen. Der Beitrag in der Europawoche 2021 zeigt ein Beispiel wo und wie wir SEMMI unter Umständen bald erleben dürfen.

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Greentech Festival – was ist das?

Das Festival, welches erstmalig 2019 stattfand, wurde von Nico Rossberg gegründet. Das Festival für grüne Energie und nachhaltigen Lebensstil findet in diesem Jahr im Kraftwerk in Berlin statt. Die Kombination von Vor-Ort Events und Livestreams ermöglicht den Gästen in diesem Jahr auch von überall aus am Event teilnehmen zu können.

Die interaktive und zukunftsweisende Ausstellung vereint Aussteller aus den Bereichen Energie, Mobilität, Ernährung und Mode. Besucher können erleben wie eine grüne Zukunft aussehen kann und wie die einzelnen Aussteller hierzu beitragen können.

Weitere Informationen zum Festival selbst sind im Internet unter GreentechFestival.com verfügbar.

Was ist SEMMI?

SEMMI steht für „Sozio-Empathische Mensch-Maschine Interaktion“ und ist im Skydeck der DB Systel in Frankfurt entstanden. Das System basiert auf einer mehrsprachigen, skalierbaren und lernenden KI-Lösung welche dem „Best of Breed“ Konzept unterliegt. Die Conversational AI Lösung empfängt Nutzeranfragen auf natürlicher Sprache, analysiert, versteht und verarbeitet diese und gibt die dem Benutzer die passenden Antworten auf seine Fragen.

Neben dem bereits bekannten SEMMI Robot wurde mit dem SEMMI Avatar eine digitale und hoch skalierbare Lösung geschaffen. Das Einsatzgebiet des digitalen Avatars ist hierbei schier unendlich. Ob als reines Informationsmedium, Bedienoberfläche im Voice-First Ansatz für Ticketautomaten oder als Ergänzung zu bestehenden App-Angeboten, die Möglichkeiten sind schier unendlich.

Ich freue mich das SEMMI langsam erwachsen wird und zu einem einsatzfähigen Produkt gereift ist. Ich blicke sehr positiv auf die nächsten Monate und hoffe, dass SEMMI euch schon bald in den Bahnhöfen, Flughäfen oder auch auf Messen als Concierge begrüßen darf.

Das Greentech Festival in Berlin geht noch bis zum 18. September 2020. SEMMI freut sich darauf euch auf dem Stand der DB begrüßen zu dürfen.

Eindrücke vom Greentech Festival

Aus meiner Sicht ist das Greentech Festival gut organisiert. Das Konzept mit einer Vor-Ort Ausstellung und einer virtuellen Konferenz erscheint in der aktuellen Zeit eine optimale Lösung zu sein.

Der Beitrag Greentech Festival Berlin – mit SEMMI vor Ort erschien zuerst auf Das ist die Welt von Thomas.

In jedem Fall stand mein gesamtes Jahr 2019, beruflich gesehen, unter dem Thema „SEMMI„. Hier meine absoluten Highlighs aus 2019

Was ist SEMMI überhaupt?

Natürlich kann ich viel darüber schreiben (und auch erzählen) es sich genau hinter SEMMI verbirgt, allerdings würde ich damit wohl die meisten langweilen. Aus diesem Grund hier ein kleines Video vom Konzern:

SEMMI in Japan

Quasi parallel zu unserem Feldtest am Frankfurter Flughafen mit FRAnny ging es für mich nach Japan. Durch die Kooperation der JR East und der DB konnten wir mit SEMMI vor Ort in Tokio einen gemeinsamen Feldtest durchführen.

Während meiner Reise lernte ich viel über die Arbeitskultur in Japan und die Unterschiede zu unserer deutschen Mentalität kennen. Es war ein sehr interessanter Austausch mit vielen neuen interkulturellen Erkenntnissen. Aus meiner Sicht können wir alle viel voneinander lernen und ich freue mich auf den weiteren Austausch mit meinen Kollegen der JR East.

Natürlich blieb auch ein wenig Zeit sich einen Eindruck von Tokio selbst zu machen. Eine wirklich sehr beeindruckende Stadt mit total unterschiedlichen Stadtteilen. Selten habe ich ein schrilles und lautes Leben so nah an Entspannung und Kultur erlebt wie hier. Hier einmal ein paar Bilder meiner Reise:

SEMMI und das Internetgate

Absolut unbestritten war die Eröffnung unseres Feldtestes mit SEMMI im Berliner Hauptbahnhof im Juni des Jahres. Neben den bisherigen Tests am Frankfurter Flughafen und in Tokio war dies der erste Live-Test innerhalb der Deutschen Bahn.

Obwohl sämtliche Vorabtests absolut zufriedenstellend verlaufen sind gab es am Tag der Eröffnung jedoch eine „kleine Technikpanne“. Mit dem Einschalten der Kameras diverser TV-Sender viel die Internetverbindung im Reisezentrum aus. SEMMI konnte keine Dienste mehr erreichen – Sie war verstummt.

Auch wenn SEMMI einige Minuten (wir reden hier von wirklich wenigen Minuten) wieder voll funktionsfähig war sorgte dieser Fauxpas dafür dass eine Vielzahl von Medien das Thema aufgegriffen und darüber berichtet haben.

Nachrichtenflut zum Jahresende

Ein klein wenig verwirrt war ich dann am Jahresende. So erreichten mich kurz vor Sylvester diverse Nachrichten auf unterschiedlichen Kanälen dass ich gerade im TV gesehen wurde. So richtig was anzufangen wusste ich bis dahin nicht, auch wenn ich einen Verdacht hatte. Genau dieser Verdacht wurde kurz danach dann auch bestätigt.

Ich hatte mit SEMMI einen „Auftritt“ im ARD in der Sendung 2019 – Das Quiz. Für diejenigen die mit dem Titel nichts anfangen können, hier einmal die Beschreibung direkt von ARD.de:

Das ganze Jahr nochmal durchspielen: Günther Jauch, Barbara Schöneberger, Jan Josef Liefers und Hans Sigl stellen sich der ultimativen Quiz-Herausforderung. Frank Plasberg präsentiert den großen Jahresrückblick zum Mitraten

Quelle: ARD.de

Mit freundlicher Genehmigung des NDR darf ich den Mitschnitt des Beitrages hier auf meinem Blog veröffentlichen und nutzen. Somit, viel Spaß:

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