Effizienz und Expertise: Wie wir Antigravity in der BI-Entwicklung einsetzen

In der Business Intelligence (BI) ist die Gleichung meist simpel: Je schneller valide Daten zur Verfügung stehen, desto schneller lassen sich fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Doch die Realität in der Entwicklung sieht oft anders aus. Bestehende Daten-Pipelines zu erweitern, bedeutet meistens, tief in gewachsene Code-Strukturen einzutauchen, Boilerplate-Code zu schreiben und komplexe API-Logiken manuell zu adaptieren.

Um diesen Prozess zu beschleunigen, testen wir bei Peaks & Pies intensiv den Einsatz von Antigravity, der agenten-basierten IDE von Google. Doch bei aller Begeisterung für die Geschwindigkeit: Ein Selbstläufer ist das Tool nicht. In diesem Artikel teilen wir unsere Erfahrungen aus der täglichen Praxis.

Unser zentrales GitHub-Projekt datahub fungiert als Herzstück für viele Kunden-Setups. Hier werden Daten von APIs (z. B. BingAds) abgeholt, transformiert und in Google BigQuery gespeichert. Auch die Deployment-Konfigurationen für den Cloud Scheduler liegen hier.

Kürzlich standen wir vor der Aufgabe, bestehende BingAds-Abfragen um detaillierte Keyword-Daten zu erweitern. Ein klassischer Task, der normalerweise viel repetitive Arbeit erfordert.

Um mit Antigravity qualitativ hochwertige Ergebnisse zu liefern, verschiebt sich das Anforderungsprofil unserer Engineers:

Es gibt klare Grenzen, an denen wir derzeit noch bewusst manuell eingreifen:

Der Einsatz von KI-gestützten Agenten wie Antigravity ist für uns kein Selbstzweck, sondern ein direktes Investment in die Projektergebnisse unserer Kunden:

Antigravity hilft uns dabei, Agilität im Business Intelligence-Alltag wirklich zu leben. Wir verbringen weniger Zeit mit Fleißaufgaben und mehr Zeit mit der Architektur.

Trotzdem gilt: Die KI liefert die Beschleunigung, aber unsere Berater liefern die Expertise. Wir nutzen AI Assisted Coding dort, wo es sinnvoll ist – für Standards und Fehlersuche. Wenn es aber um maßgeschneiderte Schnittstellen und komplexe Daten geht, verlassen wir uns lieber auf unseren eigenen Code als auf automatisierte Prozesse.