AI Integration & Automation
Wir entwickeln Software und automatisieren Engineering-Workflows mit KI – nach einem dokumentierten Arbeitsstandard: Anforderungen und Tests stehen vor dem Code fest, eine unabhängige KI prüft jede Änderung, und ein benannter Mensch verantwortet jede Freigabe.
Leistungen
Alle drei folgen demselben Arbeitsstandard – unabhängig davon, ob wir für Sie entwickeln oder Ihre Teams befähigen.
Wir entwickeln Ihre Software mit KI-gestützten Multi-Agent-Workflows – mit Testmatrix vor dem Code, unabhängigem Review und menschlicher Freigabe.
Wir binden KI-Schritte in bestehende Engineering- und Reporting-Abläufe ein – mit Prüfpunkten, Fallbacks und menschlicher Kontrolle.
Wir helfen Ihren Teams, KI kontrolliert einzusetzen: Rollen, Freigabe-Gates, Review-Routinen und Leitplanken – pilotiert, bevor es skaliert.
Ausgangslage
Zwei große Entwicklerstudien aus 2025 zeigen dasselbe Muster: Fast alle nutzen KI – aber nur eine Minderheit vertraut den Ergebnissen.
Google DORA – State of AI-assisted Software Development
September 2025 · knapp 5.000 Technologie-Fachkräfte weltweit
Stack Overflow Developer Survey 2025 – AI
2025 · über 33.000 Antworten im KI-Teil
Werte gerundet, Angaben der jeweiligen Studie. Unterschiedliche Fragestellungen – die Werte sind nicht direkt vergleichbar.
Geschwindigkeit liefert die KI. Verlässlichkeit liefert der Prozess drumherum – genau dort setzt unser Arbeitsstandard an.
Unser Workflow
Jede Änderung durchläuft denselben Ablauf. Die KI arbeitet schnell – aber sie definiert weder, was „fertig“ bedeutet, noch gibt sie ihre eigene Arbeit frei.
Ein benannter Mensch legt Ziel, Umfang und Risiko fest.
Positive, negative und Grenzfälle werden festgelegt – bevor Code existiert.
Der Agent erstellt einen Plan, der Mensch gibt ihn frei.
Der Agent setzt den Plan um und liefert Testnachweise.
Eine KI aus einer anderen Modellfamilie prüft den tatsächlichen Diff – nicht die Zusammenfassung – und bildet sich zuerst ein eigenes Urteil.
Jeder Befund erhält eine von vier Entscheidungen. Nichts verschwindet stillschweigend.
Ein benannter Mensch entscheidet über das Release – nie die KI.
Kein Befund wird übergangen. Jede Entscheidung wird dokumentiert.
Übernehmen
Der Befund ist berechtigt und wird umgesetzt.
Angepasst übernehmen
Der Kern ist berechtigt, die Lösung wird angepasst.
Mit Begründung ablehnen
Abgelehnt nur mit nachvollziehbarer Evidenz.
An Menschen übergeben
Bei Unsicherheit entscheidet ein verantwortlicher Mensch.
Rückverfolgbarkeit
Für jede Änderung lässt sich nachvollziehen, warum sie entstanden ist, wie sie geprüft wurde und wer sie freigegeben hat.
An festen Punkten entscheidet ein Mensch – nicht die KI.
Drei Risikostufen (L1–L3) bestimmen, wie tief validiert wird und welche Gates greifen. Je höher das Risiko, desto mehr menschliche Kontrolle.
Rollenverteilung
Über den gesamten Entwicklungszyklus ist klar geregelt, wer was tut.
| KI unterstützt | Mensch entscheidet | |
|---|---|---|
| Analyse | KI unterstützt:Anforderungen strukturieren, Lücken und Widersprüche aufzeigen | Mensch entscheidet:Umfang, Ziele und Risikostufe |
| Planung | KI unterstützt:Umsetzungsplan und Testmatrix vorschlagen | Mensch entscheidet:Plan-Freigabe und Akzeptanzkriterien |
| Entwicklung | KI unterstützt:Code und Tests nach freigegebenem Plan | Mensch entscheidet:Wesentliche Abweichungen |
| Review | KI unterstützt:Unabhängige Prüfung des Diffs durch zweite Modellfamilie | Mensch entscheidet:Entscheidung je Befund |
| Dokumentation | KI unterstützt:Nachweise, Änderungsprotokoll, Trace-Kette | Mensch entscheidet:Prüfung der Vollständigkeit |
| Delivery | KI unterstützt:Release-Unterlagen vorbereiten | Mensch entscheidet:Risikoakzeptanz und Release |
Leitplanken
Keine Geheimnisse in Prompts
Zugangsdaten und Secrets gehören weder in Prompts noch in Nachweise.
Kundendaten bleiben geschützt
Kunden- und OEM-Kennungen werden nicht offengelegt.
Minimale Rechte
Agenten erhalten nur den Repository-Zugriff, den die Aufgabe erfordert.
Keine riskanten Aktionen ohne Freigabe
Destruktive Aktionen brauchen eine ausdrückliche Genehmigung.
Geprüfte Abhängigkeiten
Lizenz und Herkunft werden geprüft – keine Bibliothek, nur weil die KI sie bevorzugt.
Keine Abkürzungen bei Qualität
Fehlschlagende Tests werden nie gelöscht, Sicherheitsprüfungen nie abgeschaltet.
Aus unserer Produktentwicklung
In EntwicklungIn unserer TAMA Test Specification Platform entwickeln wir TSP AI: Aus Automotive-Anforderungen entstehen strukturierte Testfälle. Das Sprachmodell erzeugt ausschließlich strukturierte Intents – niemals Freitext. Ein deterministischer TestcaseBuilder macht daraus valide Testschritte.
Modellunabhängig – unterstützt u. a.
Grundlage ist JetBrains MPS: Domänenspezifische Sprachen machen Fachlogik so präzise, dass KI sicher darauf aufbauen kann.
Zur TAMA Test Specification PlatformWorkflow-Automatisierung
Unser Referenzmuster für automatisierte Workflows: Die KI übernimmt die Fleißarbeit, Prüfpunkte und Menschen sichern das Ergebnis ab.
Auslöser
Ereignis aus Ticket-, Test- oder Build-System
Daten vorbereiten
Relevante Daten sammeln und bereinigen
KI-Schritt
Analyse, Zusammenfassung oder Klassifikation
Prüfpunkt
Regeln, Plausibilität, Fallback
Freigabe
Mensch bestätigt, wo es zählt
Ergebnis
Zurück ins führende System – protokolliert
Regulatorischer Rahmen
Mit dem AI Omnibus (Verordnung (EU) 2026/1744) wurden die Fristen für Hochrisiko-KI verschoben. Transparenzpflichten gelten bereits. Wer KI heute nachvollziehbar dokumentiert, ist auf kommende Anforderungen besser vorbereitet.
27.07.2026
AI Omnibus in Kraft
02.08.2026
Transparenzpflichten (Art. 50) gelten
02.12.2027
Hochrisiko-KI nach Anhang III
02.08.2028
Hochrisiko-KI in Produkten nach Anhang I
Keine Rechtsberatung. Ob ein System als hochriskant gilt, hängt vom Einsatzzweck ab – das klären Sie mit Ihrer Rechtsberatung. Unser Beitrag: nachvollziehbare Prozesse und Nachweise.
Quelle: White & Case, Juli 2026Vorgehen
Welche Aufgabe lohnt sich, und welches Risiko trägt sie?
Datenlage, Datenschutz, Zugriffe und Verantwortlichkeiten klären.
Die KI läuft parallel mit – Ergebnisse werden verglichen, nicht blind übernommen.
Bewährte Abläufe ausrollen und unterstützende Schritte automatisieren.
Coaching, damit Ihre Teams den Standard selbst tragen.
FAQ
Wir arbeiten modellunabhängig mit Modellen mehrerer Anbieter und wählen sie passend zu Ihren Datenrichtlinien. Wo Daten das Unternehmen nicht verlassen dürfen, sind lokal betriebene Modelle eine Option. Für Reviews setzen wir bewusst eine andere Modellfamilie ein als für die Umsetzung.
Das legen wir vor Projektbeginn gemeinsam mit Ihnen fest. Grundsätzlich gilt: keine Secrets in Prompts, minimale Zugriffsrechte und keine Offenlegung von Kunden- oder OEM-Kennungen. Bei strengen Vorgaben sind lokale Modelle möglich.
Immer ein benannter Mensch. KI kann nicht verantwortlich für ein Produktions-Release sein. Umfang, wesentliche Risiken und Freigabe liegen bei Menschen.
Nein. KI beschleunigt die Umsetzung, ersetzt aber keine Engineering-Disziplin – sie verstärkt sie. Unsere Engineers definieren Anforderungen, prüfen Ergebnisse und entscheiden.
Ja. Wir binden Workflows an Systeme wie Jira, Polarion oder GitLab sowie über APIs an eigene Systeme an. Welche Integration sinnvoll ist, klären wir bei der Bewertung des Anwendungsfalls.
Unser Workflow erzeugt Dokumentation und Rückverfolgbarkeit, die Compliance-Arbeit unterstützen. Ob und welche Pflichten für Ihr System gelten, hängt vom Einsatzzweck ab und sollte rechtlich geprüft werden – wir sind keine Rechtsberatung.
Mit einem Gespräch über einen konkreten Anwendungsfall. Danach empfehlen wir einen überschaubaren Pilot im Shadow Mode, bevor etwas skaliert wird.
Erzählen Sie uns, welchen Ablauf oder welches Entwicklungsvorhaben Sie mit KI beschleunigen möchten. Wir melden uns mit einem Vorschlag für einen überschaubaren ersten Schritt.
Oder nutzen Sie unsere Kontaktseite