Software schneller entwickeln, in hoher Qualität
Höhere Qualität, kürzere Laufzeit. Die KI beschleunigt, der Entwickler prüft und verantwortet.
Pilot besprechenEnterprise-Software und Produktsoftware für Industrie und Bahn
Wir entwickeln Software für die Produkte und Systeme unserer Kunden: Gerätesoftware für Industriehersteller, Enterprise-Anwendungen, die Altsysteme ablösen, und Software für Fahrzeuge, die durch die Zulassung muss. Mit unserem agentischen Prozess schneller als klassisch, ohne bei der Qualität nachzugeben.
Wo KI-generierter Code scheitert und wie wir das abfangen
KI schreibt schnell Code. Die Risiken liegen woanders als bei klassischer Entwicklung. Unser Prozess ist genau darauf gebaut.
| Fallstrick | Was passiert | Wie wir es abfangen |
|---|---|---|
| Sicherheitslücken | KI-Code enthält häufig klassische Schwachstellen, und Entwickler halten ihn trotzdem für sicher. | Automatisierte Prüfungen in unserer CI/CD-Pipeline und das Review durch einen Menschen, bevor Code ins Projekt kommt. |
| Erfundene Bibliotheken | Modelle schlagen Pakete vor, die es nicht gibt. Angreifer registrieren genau diese Namen. | Human in the Loop: Jede neue Abhängigkeit geht durch das Review eines Entwicklers. |
| Code ohne Kontext | Ohne Domänenwissen entsteht generischer Code, der nicht zum System und nicht zu den Normen passt. | Wissensbasis und Architekturentscheidungen liegen im Projekt, jeder Agent arbeitet damit. |
| Tests, die sich selbst bestätigen | Schreibt die KI Code und Tests zugleich, prüfen die Tests das Gebaute statt des Geforderten. | Tests entstehen zuerst, aus der Spezifikation, und bestehende Tests müssen grün bleiben. |
| Wachsende, schwer wartbare Codebasis | Mehr Duplikate, weniger Refactoring, Code wächst schneller, als er verstanden wird. | Human in the Loop ab dem Architektur-Schritt: Ein Mensch legt Struktur und Schnittstellen fest, bevor Code entsteht. Danach kleine Arbeitspakete in Merge-Request-Größe, jedes von einem Menschen geprüft, und Nachbearbeitung nach unseren Richtlinien. |
| Code, den niemand versteht | KI-Code sieht sauber aus, Fehler sitzen tiefer, und schlechte Entscheidungen werden überzeugend begründet. | Ein Mensch liest jede Zeile, ein zweiter prüft nach. Die Verantwortung bleibt beim Entwickler. |
| Lizenz und Urheberrecht | Modelle können geschützten Fremdcode nahezu wörtlich wiedergeben. | Automatisierte Prüfungen in unserer CI/CD-Pipeline vor jeder Auslieferung. |
mehr Produktivität, intern gemessen, mit diesem Prozess
Quellen zu den Risiken: unter anderem Veracode GenAI Code Security Report 2025, Stanford-Studie zu KI-Assistenten und Code-Sicherheit 2022, GitClear-Analysen zur Code-Qualität, Google DORA Report 2024.
Agentic Coding: So arbeiten wir
Der Mensch bestimmt, was gebaut wird, und prüft, was gebaut wurde. Dazwischen arbeiten Agenten, mit Tests als Leitplanke.
Planen
Mensch allein
- Anforderungen festlegen. Welches Feature, welches Refactoring?
- In Aufgabenpakete teilen. Zielgröße: ein Merge Request.
Spezifizieren
Mensch und KI
- Gemeinsames Verständnis. Der Mensch erklärt, die KI fragt nach, bis alles klar ist.
- Spezifikation und Tickets. Die KI schreibt das Paket vollständig aus und teilt es in Implementierungstickets.
Umsetzen
KI allein, automatisiert
- Ein Agent je Ticket. Erst die Tests, dann der Code. Alle bestehenden Unit- und E2E-Tests müssen grün bleiben. Sub-Agenten reviewen, ein Commit je Ticket.
- Nachbearbeitung. Agenten prüfen Kommentare und Doku gegen unsere Richtlinien.
- Merge Request.
Prüfen
Mensch und KI, iterativ
- Review-Plan. Die KI fasst die Änderungen zusammen und sagt, worauf besonders zu achten ist.
- Der Mensch liest den vollständigen Code, markiert Probleme und fordert Änderungen an. Agenten arbeiten sie ein.
- Zweites Review durch Kollegen.
- Feature fertig.
↺ Schritte 8 und 9 wiederholen sich, bis beide zufrieden sind.
Altsystem ablösen, agentisch entwickelt
Ausgangslage: Ein Altsystem soll durch eine moderne .NET-Anwendung ersetzt werden. Anforderungen, Architektur und Sprintplanung entstehen gemeinsam mit dem Kunden vor Ort.
Ansatz: Entwicklung nach dem Prozess oben. Ein LLM-Wiki in der CI-Pipeline hält Architekturüberblick, Abläufe und Onboarding für Menschen und Agenten aktuell.
als ursprünglich geplant
Ergebnis: Das Projekt liegt vor dem ursprünglichen Plan. Die Qualität sichern Tests und das vollständige Review durch Menschen.
Agentic Development endet nicht an der Zulassungsgrenze
Gemeinsam mit einer Prüforganisation entwickeln wir einen KI-gestützten Prozess für sicherheitsrelevante Software. Das Ziel ist, nachvollziehbar und effizienter durch die Begutachtung zu kommen, im Bahnumfeld bis SIL 2.
Manuelle Verifikation und die Systemebene bleiben Teil des Prozesses. Die KI ersetzt sie nicht, sie macht den Weg dorthin schneller.
Was Sie davon haben
Guter Preis
Einen Teil des Produktivitätsgewinns geben wir weiter.
Ganzheitlich
Analyse, Architektur, Entwicklung, Test, Verifikation, Validierung. Keine reine Programmierleistung.
Klar bei den Grenzen
Wir sagen, wo KI nicht hilft. Erfahrung bleibt entscheidend.
Häufige Fragen
Was ist Agentic Coding, und was ist Agentic Software Development?
Softwareentwicklung, bei der KI-Agenten die Umsetzung übernehmen: je Ticket ein Agent, Tests zuerst, Review durch Sub-Agenten. Menschen spezifizieren, entscheiden über die Architektur und prüfen jede Zeile.
Was ist der Unterschied zwischen Vibe Coding und Agentic Coding?
Beim Vibe Coding lässt man die KI frei Code erzeugen, ohne ihn wirklich zu prüfen. Agentic Coding ist ingenieursmäßig: klare Spezifikation, Tests zuerst, Agenten mit sauberem Kontext und ein Mensch, der jeden Schritt verantwortet.
Wie sicher ist KI-generierter Code?
So sicher wie der Prozess dahinter. Automatisierte Prüfungen in der CI/CD-Pipeline und das vollständige Review durch einen Menschen fangen typische Schwachstellen, erfundene Bibliotheken und übernommenen Fremdcode ab.
Wer verantwortet KI-generierten Code, und wem gehört er?
Wir verantworten den Code wie jeden anderen. Die Rechte daran liegen bei Ihnen und werden im Vertrag wie gewohnt geregelt.
Eignet sich KI-gestützte Entwicklung für sicherheitsrelevante Software?
Ja, im Bahnumfeld bis SIL 2. Manuelle Verifikation und die Systemebene bleiben Teil des Prozesses, die KI macht den Weg dorthin schneller.
Entwickeln Sie auch Enterprise-Software?
Ja. Neben Produktsoftware für Bahn und Industrie entwickeln wir Enterprise-Anwendungen, etwa um Altsysteme abzulösen, mit demselben agentischen Prozess.
Wie startet ein Entwicklungsprojekt mit Ihnen?
Mit einem Erstgespräch und danach einem Pilot: ein kleines, klar abgegrenztes Vorhaben, an dem Sie Tempo und Qualität selbst messen.