B-01
Requirements ohne Substanz
Anforderungen sind unvollständig, mehrdeutig, veraltet — jeder weiß es, niemand hat Zeit, es zu beheben. Jeder Fehler wandert die V-Modell-Kaskade hinunter und wird im Test richtig teuer.
✕ KAPAZITÄT, NICHT KOMPETENZ
Ihr V-Modell, mit KI beschleunigt.
Von der Anforderung über Planung, Entwicklung und Test bis zur laufenden Optimierung: Wir betreuen jeden Schritt Ihres Entwicklungsprozesses mit KI — integriert in Ihre bestehende Toolchain, nicht daneben. Und wir führen jedes Team sauber an KI heran, mit Training und Best Practices. Das ist unser Kerngeschäft, aus 15 Jahren Embedded-Praxis. Die zweite Stufe auf dem Weg zur AI-first Company.
TOOLCHAIN PolarionJiraGitJenkinsConfluenceArtifactoryCodebeamerGitLabAzure DevOpsIBM DOORSJama ConnectGitHubBitbucketSubversionGerritGitHub ActionsAzure PipelinesTeamCityNexusSonarQubePolyspaceVectorCASTLDRARobot FrameworkpytestEnterprise ArchitectAWSMicrosoft AzureKubernetesREST / OpenAPIOpenAIAnthropic Claude
DIAGNOSE / 01
Kommt Ihnen das bekannt vor?
Aus 15 Jahren F&E kennen wir in fast jeder Entwicklungsabteilung dieselben drei Befunde. Sie sind kein Kompetenzproblem — sie sind ein Kapazitätsproblem: Alles wird gemacht, aber alles nur „so ein bisschen".
B-02
Designvorgaben auf Zuruf
Architektur- und Designvorgaben: ein Foliensatz von vor fünf Jahren plus das, was der Senior im Kopf hat. Neue Kollegen raten, Reviews haben keine Referenz.
✕ KAPAZITÄT, NICHT KOMPETENZ
B-03
Doku und Pläne hinken
Testpläne, Nachweise, Traceability werden gepflegt, „wenn Zeit ist" — also nie richtig. Vor jedem Audit zwei Wochen Ausnahmezustand.
✕ KAPAZITÄT, NICHT KOMPETENZ
Genau hier ändert KI die Rechnung
Einfordern, prüfen, nachtragen, aktuell halten — die Arbeit, für die nie jemand Zeit hat, macht die Maschine unermüdlich und konsistent. Ihre Ingenieure liefern das Fachurteil statt der Fleißarbeit. Die Systematik, die bisher auf dem Papier stand, wird zum ersten Mal durchgehalten.
DISZIPLINEN / 02
Sechs Disziplinen, ein durchgängiger Prozess
KI wirkt im Engineering nicht als Einzeltool, sondern als durchgängige Schicht über dem gesamten Prozess — von der Anforderung über Planung, Entwicklung und Test bis zur laufenden Optimierung. Kein Schritt bleibt außen vor.
KI angedockt — das Übliche
Einzelne Tools, punktuell von Einzelnen genutzt: ein Copilot hier, ein Chatbot da. Die Produktivität einer Person steigt kurz — die Prozesse bleiben, wie sie waren. Kein Team-Effekt, kein gemeinsamer Standard, kein Governance-Rahmen. Ein Strohfeuer, das verpufft.
KI im Prozess — unser Ansatz
KI strukturell in Rollen, Prozesse und Toolchain eingebaut: Anforderungen werden geprüft, Tests abgeleitet, Gates laufen kontinuierlich — an denselben Qualitäts- und Freigabestandards wie Ihr restlicher Code. Reproduzierbar, auditierbar, teamweit. Deterministisch, getestet, self-hosted first.
Der Unterschied ist nicht das Tool — es ist die Integrationstiefe.
D-01
Application Lifecycle Management
Ihre ALM-Landschaft wird zur KI-Drehscheibe: durchgängige Traceability von der Anforderung bis zum Testergebnis, automatische Konsistenzprüfungen über Artefakte hinweg, KI-gestützte Impact-Analysen bei Änderungen.
PolarionCodebeamerJiraConfluence
D-02
Requirements Engineering
Hand aufs Herz: Die Anforderungen sind selten so gut, wie das Prozesshandbuch behauptet — und niemand hat Zeit, das zu beheben. KI prüft auf Eindeutigkeit, Widersprüche, Vollständigkeit und Testbarkeit, schlägt präzisere Formulierungen vor und hält den Bestand aktuell. Aus tagelangen Reviews wird eine priorisierte Befundliste in Minuten.
PolarionCodebeamerReqIFDOORS-Migration
D-03
Softwareentwicklung
Code-Assistenz, die Ihre Architektur- und Coding-Richtlinien kennt. KI-gestützte Code-Reviews als zusätzliche Instanz vor dem Merge. Automatische Dokumentation, die mit dem Code aktuell bleibt.
GitGitLabGitHubEmbedded C/C++
D-04
Testautomatisierung
Testfälle direkt aus Anforderungen ableiten, Regressionssuiten intelligent priorisieren, Testberichte automatisch auswerten. Aus 15 Jahren Testingenieur-Praxis wissen wir, wo Automatisierung trägt — und wo sie täuscht.
JenkinsHIL/SILRobot Frameworkpytest
D-05
CI/CD-Pipelines
Pipelines mit KI-Gates: automatische Befundbewertung, intelligente Fehleranalyse bei Build-Brüchen, Release-Notes auf Knopfdruck. Alles läuft deterministisch in definierten Prozessen ab — kein Agent, der Unvorhergesehenes tut. Ihre Artefakte bleiben nachvollziehbar, von Commit bis Release.
JenkinsGitLab CIArtifactoryDocker
D-06
Planung & Projektsteuerung
Auch die Planung gehört zum Prozess: KI hält Backlogs sauber, deckt Abhängigkeiten und Risiken früh auf, unterstützt Aufwandsschätzung und formuliert Status- und Fortschrittsberichte aus den echten Projektdaten — statt aus dem Bauch. Ihre Projektleitung entscheidet auf besserer Grundlage, direkt in Jira, Azure Boards und Confluence.
JiraAzure BoardsConfluenceRoadmaps
Sie finden keine Ingenieure? Eben.
Offene Stellen für Test- und Entwicklungsingenieure bleiben monatelang unbesetzt — das Problem löst kein Recruiting-Budget mehr. Der realistische Hebel: die Ingenieure, die Sie haben, von Fleißarbeit befreien. So gewinnen Sie Kapazität, die der Arbeitsmarkt nicht mehr hergibt.
Befähigung statt Abhängigkeit — ohne Wildwuchs, ohne Schatten-KI
KI sauber zu integrieren heißt heute auch, die Menschen mitzunehmen — und zwar geordnet, nicht als Wildwuchs privater Tools an der IT vorbei. Mit unserem Framework befähigen wir jedes Team — Entwicklung, Test, Projektleitung, Management und IT — sofort und praxisnah: Training, Best-Practice-Playbooks und klare Leitplanken, wofür KI da ist und wo ihre Grenzen liegen. So kommt der Return on Investment schnell, ohne dass jeder alles von vorne lernen muss — wir bringen die Erfahrung direkt ein und holen alle sofort ab. Genau dieser geordnete, ganzheitliche Ansatz — von jedem Stakeholder bis in die IT-Infrastruktur — ist gelebte AI-Governance: ein Team, das KI beherrscht, keine Insel aus Werkzeugen, die niemand bedient, und keine unkontrollierte Schatten-KI.
WERKZEUGE / 03
In Ihre Toolchain integriert — nicht daneben
Keine zwei Firmen haben dieselbe Toolchain. Deshalb binden wir KI dort ein, wo Ihre Teams heute schon arbeiten. Ein Auszug der Kategorien und Werkzeuge, in die wir integrieren — was bei Ihnen läuft, ergänzen wir.
TC-01
ALM & Lifecycle
Siemens PolarionPTC CodebeamerIBM ELM (Jazz)Jama ConnectPerforce Helix ALMAzure DevOpsAtlassian JiraOpenText ALM/QCAras Innovator
TC-02
Requirements Engineering
IBM DOORS / DOORS NextPolarionCodebeamerJama ConnectVisureSparx Enterprise ArchitectobjectiFReqIFHelix RM
TC-03
Modellierung & MBSE
Sparx Enterprise ArchitectCameo / MagicDrawIBM RhapsodyEclipse CapellaMATLAB / SimulinkPTC ModelerPapyrus
TC-04
Versionsverwaltung
GitGitHubGitLabBitbucketAzure ReposGerritSubversion (SVN)Perforce Helix CoreMercurial
TC-05
CI/CD & Automatisierung
JenkinsGitLab CIGitHub ActionsAzure PipelinesTeamCityBambooCircleCIArgo CDTekton
TC-06
Build & Artefakte
JFrog ArtifactorySonatype NexusConanCMakeBazelGradleMavenAzure Artifacts
TC-07
Testmanagement & -automatisierung
XrayZephyrTestRailTricentis qTestpytestRobot FrameworkGoogleTestVectorCASTCantataTessyParasoftTPTVector CANoe
TC-08
Statische Analyse & Codequalität
SonarQubeCoverityPolyspaceKlocworkHelix QACLDRAAxivionCppcheckMISRA-Prüfung
TC-09
Kollaboration & Dokumentation
ConfluenceSharePointNotionMediaWikiAsciiDoc / AntoraSphinxDoxygen
TC-10
Issue- & Projekt-Tracking
JiraAzure BoardsGitLab IssuesGitHub IssuesRedmineYouTrackServiceNowOpenProject
TC-11
PLM & Konfiguration (Hardware)
Siemens TeamcenterPTC WindchillDassault ENOVIAAras InnovatorSAP PLM
TC-12
Container & Infrastruktur
DockerKubernetesPodmanTerraformAnsibleHelm
TC-13
Cloud & Hyperscaler
AWSMicrosoft AzureGoogle CloudOpen Telekom CloudIONOS CloudHetznerOVHcloudSTACKIT
TC-14
APIs & Integration
RESTGraphQLgRPCOpenAPI / SwaggerWebhooksOAuth2 / OIDCApache KafkaRabbitMQMQTTPostman
TC-15
Observability & Betrieb
PrometheusGrafanaOpenTelemetryElastic / ELKLokiSentryDatadog
TC-16
KI-Plattformen, LLMs & RAG
Azure OpenAIOpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiGoogle Vertex AIAWS BedrockMistralMeta LlamaHugging FaceOllamavLLMllama.cppLocalAILangChain / LlamaIndexQdrant / pgvector
Auszug, keine abschließende Liste. Ihr Werkzeug fehlt? Nennen Sie es im Erstgespräch — die Integration richtet sich nach Ihrem Prozess, nicht umgekehrt.
DIE METHODE / 04
Die V-AI-SCALER-Methode
V wie V-Modell, AI wie KI, SCALER, weil wir KI messbar vom Pilot bis in den skalierten Regelbetrieb bringen — im Prozess, nicht als Insel. Wir führen KI nicht blind ein, sondern evaluieren zuerst, wo sie trägt, und gehen dann in fünf Schritten vor. Jede Etappe liefert für sich Wert; Sie entscheiden, wie weit Sie gehen.
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Standortbestimmung
Wir treffen Sie, wo Sie stehen. Prozess, Daten, IT-Infrastruktur und Team bewerten wir entlang des V-Modells — mit den Menschen, die darin arbeiten, und im direkten Austausch mit Ihrer IT. Jeden Schritt sortieren wir ein: Wo trägt KI sofort, wo ist sie ein Quick-Win, wo muss erst der Prozess reifen? Ergebnis: eine priorisierte Landkarte — ohne teure Sackgassen.
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Fundament
Governance vor Tools: Verantwortlichkeiten, Risiko-Einstufung, Daten und Rechte, self-hosted wo nötig. Der Rahmen, der KI auditierbar macht — die Basis aus Stufe 1, auf der alles Weitere sicher aufsetzt.
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Pilot
Ein fokussierter, abgegrenzter Anwendungsfall, produktiv in Wochen, mit Vorher/Nachher-Zahlen. Hier wird Ihr Return zum ersten Mal messbar — belegt, nicht behauptet, bei begrenztem Risiko.
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Integration
KI wandert in Prozesse, Rollen und Toolchain — gemeinsam mit Ihrer IT, eingebettet in Rechte, Datenschutz und Infrastruktur. Kein Parallelsystem, keine Schatten-KI. Ihre Ingenieure arbeiten weiter in Polarion, Jira und Jenkins, nur schneller.
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Rollout & Regelbetrieb
Disziplin für Disziplin ausrollen, jedes Team befähigen, Metriken etablieren — dann Betrieb, Monitoring und laufende Optimierung. Aus dem messbaren Pilot wird reproduzierbarer, skalierender Wert.
Den Weg und das Ergebnis jeder Etappe zeigen wir offen — Prüfkataloge, Playbooks und das Verfahren dahinter bleiben unser Handwerk.
REFERENZ / 05
Bewiesen im laufenden Betrieb
REF-01 / ENGINEERING
KI-Integration in die ALM-Toolchain eines großen Münchner Technologieunternehmens: Polarion, Jira, Git, Jenkins, Confluence, Artifactory — im laufenden Entwicklungsbetrieb, ohne Prozessbruch.
REF-00 / EIGENER BETRIEB
Unsere eigene Entwicklung läuft vollständig KI-geführt: Anforderungen, Implementierung, Tests, Pipelines. Was wir Ihnen einbauen, trägt bei uns täglich Produktivlast.
Voraussetzung: Stufe 1
KI im Entwicklungsprozess braucht geklärte Governance — sonst scheitert der Rollout an Datenschutz, Betriebsrat oder Haftungsfragen. Stufe 1: Governance & Readiness schafft diese Basis; beide Stufen lassen sich überlappend starten.
NÄCHSTER SCHRITT / 06
Wo verliert Ihr Prozess Zeit?
Im Erstgespräch gehen wir Ihr V-Modell durch und zeigen, wo KI bei Ihnen den größten Hebel hat — konkret, mit Ihrer Toolchain.
FAQ
Häufige Fragen
FAQ-20An welchen Stellen im Entwicklungsprozess kann KI eingesetzt werden?
KI kann entlang des gesamten Entwicklungs- und Prüfprozesses tragen: Anforderungen, Systemdesign, Architektur, Modulentwurf, Implementierung, Unit-Tests, Integrationstest, Systemtest und Abnahme. Die technische Tiefe unterscheidet sich je Phase: vom Management-Blick auf Risiko und Nachweise bis zur konkreten Arbeit an Code, Testdaten, Schnittstellen und Pipeline-Gates.
FAQ-11Müssen wir unsere Toolchain wechseln?
Nein — das ist der Punkt. Wir integrieren KI in die Werkzeuge, die Ihre Teams heute nutzen: Polarion, Codebeamer, Jira, Git, Jenkins, GitLab, Confluence, Artifactory — u. v. m., von DOORS über SonarQube bis VectorCAST. Keine zwei Firmen haben dieselbe Toolchain; die Integration richtet sich nach Ihrem Prozess, nicht umgekehrt. Ein Parallelsystem, in das niemand hineinschaut, ist der sicherste Weg, eine KI-Einführung zu beerdigen.
FAQ-21Brauchen Management, Engineering-Leitung und Teams unterschiedliche KI-Sichten?
Ja. Alle sehen dieselbe Prozesslandkarte, aber nicht dieselbe Detailtiefe. Geschäftsführung und Compliance brauchen Risiko, Kosten, Pflichten und Freigaben. Engineering- und QA-Leitung brauchen Traceability, Gates, Abhängigkeiten und Teststrategie. Entwickler und Tester brauchen konkrete Artefakte, Prompts, Reviews, Testfälle und Automatisierung in ihrer Toolchain.
FAQ-16Wie schnell können unsere Teams KI wirklich nutzen?
Schneller, als die meisten erwarten — weil niemand bei null anfängt. Wir bringen ein strukturiertes Vorgehen und die Erfahrung aus dem eigenen KI-geführten Betrieb direkt mit und holen jedes Team dort ab, wo es steht: Entwicklung, Test, Projektleitung, Management und IT, mit Training und Best-Practice-Playbooks. So kommt der Nutzen früh, statt erst nach monatelanger Selbst-Einarbeitung. Ziel ist ein Team, das KI selbstverständlich beherrscht — nicht eine Handvoll Werkzeuge, die niemand richtig bedient.
FAQ-03Wie lange dauert es, bis wir produktiv sind?
Das Governance-Fundament entsteht in Wochen, nicht Monaten. Ein abgegrenzter Pilot im Entwicklungsprozess ist typischerweise in vier bis acht Wochen produktiv. Der unternehmensweite Ausbau ist dann eine Frage von Priorisierung und Ihrem Tempo — wir arbeiten in Stufen, damit jeder Schritt für sich Wert liefert.