bynd code podcast

„Das Schreiben von Code war eigentlich nie das Problem.“ mit Golo Roden von The Native Web


Links:


Golo Roden auf LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/goloroden/


YouTube-Kanal: The Native Web https://www.youtube.com/@thenativeweb


The Native Web Website:


https://www.thenativeweb.io


EventSourcingDB:


https://docs.eventsourcingdb.ioEvent-Sourced


Domain Modeling Language:


https://www.esdm.io





Golo Roden ist CTO & Co-Founder von The Native Web und prägt seit Jahren die Diskussion rund um Softwarearchitektur, Domain Driven Design und Event Sourcing.


In dieser Folge sprechen wir über Fachlichkeit in der Softwareentwicklung, KI als Sparring-Partner, moderne Architekturansätze und die Frage, warum gute Software oft weniger mit Technologie als mit Verständnis zu tun hat.





Warum Fachlichkeit wichtiger ist als Technologie Wie man komplexe Domänen wirklich versteht Domain Driven Design in der Praxis Event Sourcing verständlich erklärt KI, Agents und Vibe Coding Warum Softwareentwicklung keine „Software-Produktion“ ist Kommunikation, Empathie und Lernen in Engineering-Teams Die Zukunft von Softwareentwicklung und Bildung


Eine Folge über Kommunikation, Lernen, Engineering-Kultur und darüber, wie Software wirklich entsteht.





️ Viel Spaß mit der Folge!





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In der aktuellen Episode spreche ich mit Alexander Altenhofen – Director Product & Technology bei der DFL⁩  – darüber, was es braucht, um ein Erlebnis für Millionen Fans in Echtzeit zu bauen.Mehr als 10 Millionen Menschen schauen jede Woche Bundesliga Fußball. In einer Saison werden bis zu 1 Milliarde Datenpunkte gesammelt und pro Spiel sind das rund 1,7 Millionen Positionsdaten allein.All diese Informationen verwandelt die DFL mit ihren Produkten in echte Fan-Erlebnisse.Wir tauchen tief ein in die Frage, wie die Bundesliga heute weit mehr ist als nur Fußball:ein hochskalierbares Daten- und Technologieprodukt, das jedes Wochenende Millionen Nutzer weltweit erreicht.Von Sensorik, Daten und Statistiken bis hin zu AI-getriebenem Content – diese Folge zeigt, wie moderne Tech-Stacks echte Fan-Erlebnisse ermöglichen.


In der Episode erfährst du unter anderem:


- wie die DFL ihre Systeme auf extreme Peaks und Millionen gleichzeitige Nutzer vorbereitet


- warum near real-time Daten entscheidend für das Live-Erlebnis sind


- wie neue Produkte bei der DFL entstehen


- wie GenAI Content-Produktion von Minuten auf Sekunden reduziert- wie AI Agents Spielberichte schreiben


- welche Sensorik beim Sammeln der Datenpunkte zum Einsatz kommt


- warum Personalisierung das Fan-Erlebnis der Zukunft definiert


- was hinter der „Glass-to-Glass“ Strategie stecktlike -





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Spotify operates one of the largest engineering systems in consumer technology. At any given moment the platform serves around 100 million concurrent clients, processes 11–12 million backend requests per second, and runs nearly 3,000 production services.In this episode, Niklas Gustavsson (Chief Architect and VP of Engineering at Spotify ) explains how Spotify builds and operates software at that scale and how #AI is beginning to reshape the software development workflow.The conversation explores the #engineering architecture behind Spotify, the internal developer platforms that enable thousands of engineers to ship independently, and how AI-assisted coding is changing how software gets written and maintained.We discuss:• How Spotify scaled from a handful of services to ~3,000 production services• Why platform engineering and Backstage became essential to developer productivity• How Spotify runs thousands of deployments per day across its infrastructure• The internal AI agent fleet management system used to automate large-scale code migrations• Honk, an internal AI agent that can generate pull requests across repositories• How AI coding tools like Copilot, Cursor, and Claude are changing engineering workflows• Why product teams increasingly build prototypes instead of long PRDs• How the famous Spotify Model evolved as the company scaledNiklas also shares how Spotify measures engineering productivity, coordinates thousands of services across teams, and maintains a unified user experience despite a highly distributed architecture.Like - Subscribe and Share! #ai #agenticai #podcast #engineering #softwareengineering #spotify #beyondcode #leadership #cloud #kubernetes #claude #cursor #copilot #cloudnative #backstage #opensource #mindset #growthmindset #leadership

Dein Team produziert 3x mehr Code mit AI-Tools. Trotzdem kommen Features nicht schneller beim Kunden an.


Der Grund: AI verstärkt deinen Status Quo – gute Prozesse werden besser, schlechte werden zum Desaster.


Matthias Patzak berät als Executive in Residence bei AWS über 100 Führungskräfte jährlich.


Als ehemaliger CTO von AutoScout24 hat er selbst große Tech-Organisationen durch Transformationen geführt.


Seine Kernthese: Wer die letzten Jahre nicht in CI/CD, DevOps und Kultur investiert hat, wird mit AI scheitern.


Konkrete Erkenntnisse aus dem Gespräch: Nur 22% der Organisationen deployen mehrfach täglich. Die anderen 77% haben manuelle Prozesse, die jetzt zum Flaschenhals werden. AI-Agenten funktionieren wie kluge Hochschulabsolventen: Sie brauchen klaren Kontext, definierte Grenzen und regelmäßige Reviews. Autonomie ist ein Mythos. Erfahrene Entwickler haben einen Vorteil: Sie können delegieren, kennen Geschäftsprozesse und erkennen, wann AI-Output Unsinn ist. "Es gibt keinen Kompressionsalgorithmus für Erfahrung." "Fix the Basics" führt zu 5-Jahres-Projekten ohne Business Value. Besser: In vertikalen Slices arbeiten – ein Use Case end-to-end mit Kundenwert. Effizienz ist keine Kennzahl. Was zählt: Throughput, Cycle Time und Business Value pro Release. Wer das nicht messen kann, hat keine Grundlage für Budget-Diskussionen.


Die unbequemen Wahrheiten: "70% der AI Use Cases floppen – so what? Du musst dafür sorgen, dass die 30%, die funktionieren, ein Kundenproblem lösen." "Mehr E-Mails, mehr PowerPoints durch AI? Und was machen die Leute dann – mehr Meetings? Das kann es ja nicht sein." "Gartner sagt, man braucht 26 neue Rollen für AI. Das ist total falsch. Du schaffst nur I-shaped Spezialisten, Abhängigkeiten und alles wird langsam."


Über Matthias Patzak:


Executive in Residence bei AWS, ehemaliger CTO bei AutoScout24, Managing Director bei Home Shopping 24 Europe. Autor von "Building Tech Teams at Scale".


Matthias Patzak auf LinkedIn


Matthias Buch: All Hands on Tech: Your How-To Guide for Building Great Tech Organizations at Scale AWS Executive in Residence Blog Your AI Coding Assistants Will Overwhelm Your Delivery Pipeline: Here’s How to Prepare


Digital Maturity Predicts AI Success—Here's the Fast Path When You're Behind DORA Team. (2025). 2025 State of AI-Assisted Software Development


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