KI im Azure-DevOps-Alltag einsetzen. Von Copilot über intelligente Pipelines bis zur Teststrategie.
KI verändert die Softwareentwicklung, aber wie setzt man das konkret im Azure-DevOps-Ökosystem ein? Wo liegen die echten Produktivitätsgewinne jenseits des Hypes? Kann KI Pipeline-Fehler analysieren oder Testarbeit beschleunigen? In diesem Training arbeiten Sie mit GitHub Copilot, erkunden KI-gestützte Code Reviews und lernen, wie intelligente Pipelines sich selbst optimieren. Dabei behalten Sie Grenzen und Risiken im Blick. Am Ende haben Sie das Wissen, um KI-Tools in Ihrem Team einzuführen und sinnvoll einzusetzen – mit konkreten Empfehlungen für den nächsten Arbeitstag.
Zielgruppe
- Entwickler, die KI-Tools in ihrem Azure DevOps Workflow einsetzen wollen
- DevOps Engineers, die Pipelines mit KI-Unterstützung optimieren möchten
- Technische Leads, die KI-Adoption im Team vorantreiben
- Entscheidungsträger, die den Nutzen von KI in der Entwicklung bewerten wollen
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Azure DevOps (Repos, Pipelines, Boards)
- Erfahrung in der Softwareentwicklung
- Interesse an KI-gestützten Entwicklungswerkzeugen
- Ein GitHub Copilot Zugang (Trial reicht aus)
Curriculum
KI im Entwicklungsprozess – Überblick
- Wo KI in der Softwareentwicklung heute steht
- GitHub Copilot, Azure OpenAI und weitere Werkzeuge
- Integration von KI-Tools in den Azure DevOps Workflow
- Chancen, Grenzen und Risiken von KI im Entwicklungsalltag
GitHub Copilot mit Azure DevOps
- Copilot in VS Code und Visual Studio einrichten
- Effektives Prompting für bessere Code-Vorschläge
- Copilot Chat für Code-Erklärung und Refactoring
- Copilot für Unit-Test-Generierung nutzen
- Grenzen erkennen: Wann Copilot-Vorschläge kritisch prüfen
KI-gestützte Code Reviews
- Pull Request Beschreibungen automatisch generieren
- KI-basierte Code-Analyse in Pull Requests
- Azure DevOps Marketplace Extensions für KI-Reviews
- Prompt Engineering für Review-Kommentare
Intelligente Pipelines
- Pipeline-Fehler mit KI analysieren und beheben
- Test-Selektion: Nur relevante Tests ausführen
- Build-Zeiten mit datengetriebenen Ansätzen optimieren
- Log-Analyse und Anomalie-Erkennung in Pipeline-Runs
- Predictive Analytics für Pipeline-Stabilität
KI für Testautomatisierung
- Testfälle mit KI generieren und validieren
- Test-Impact-Analyse in Azure DevOps
- Flaky-Test-Erkennung und automatische Quarantäne
- KI-gestützte Testdaten-Generierung
Strategie und Ausblick
- KI-Adoption im Team planen und begleiten
- Kosten-Nutzen-Bewertung von KI-Tools
- Security und Compliance bei KI-Nutzung
- Roadmap: Was kommt als nächstes bei Microsoft und GitHub
Das nehmen Sie mit
Teilnahmegebühr
Pro Teilnehmer bei öffentlichen Terminen
799 EUR
zzgl. MwSt.
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Nächste Termine
| Datum | Ort | Status |
|---|---|---|
| 17. August 2026 | Online | verfügbar |
| 09. November 2026 | Berlin | verfügbar |
Das sagen unsere Teilnehmer
“Ein Augenöffner. Wir haben GitHub Copilot schon genutzt, aber erst durch das Training verstanden, wie wir es richtig in unseren Azure DevOps Workflow integrieren.”
Michael G.
“Besonders die Session zu intelligenten Pipelines war wertvoll. Wir haben direkt danach angefangen, Pipeline-Fehler systematisch mit KI zu analysieren.”
Anna T.
Durchführungsformate
Ob öffentlicher Kurs, firmeninternes Training oder persönliches Coaching – wir passen uns an.
Öffentliche Trainings
Feste Termine, kleine Gruppen mit maximal 7 Teilnehmern und die Möglichkeit, sich mit Fachleuten aus anderen Unternehmen auszutauschen.
Inhouse Trainings
Maßgeschneidert für Ihr Team, an Ihrem Standort oder remote. Sie bestimmen Inhalte, Tempo und Termin.
Coaching & Beratung
Individuelle Begleitung bei konkreten Herausforderungen. Wir helfen direkt dort, wo es gerade klemmt.
Azure DevOps mit KI-Unterstützung
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