AI Services

AI SDLC Assessment Services

AI verändert den Software Engineering Lifecycle grundlegend. Tools wie GitHub Copilot, Cursor, Claude Code und ChatGPT sind in Entwickler-Workflows verankert. Die zentrale Frage lautet nicht mehr, ob AI eingesetzt wird, sondern wo sie tatsächlich Produktivität und Qualität verbessert - und wo Risiken entstehen: Technische Schulden, Architekturdefizite, reduzierte Testeffektivität und fehlende Compliance-Transparenz.

Wir unterstützen Sie dabei, systematisch zu bewerten, wo der Einsatz von AI in Ihrem Software Development Lifecycle sinnvoll ist und wo potenzielle Risiken berücksichtigt werden müssen.

Viele Organisationen setzen AI-Tools ein, ohne deren Auswirkungen auf die gesamte Softwarequalität, Compliance-Situation oder Prozessintegrität systematisch zu bewerten. Gleichzeitig steigen die regulatorischen Anforderungen: EU AI Act, CRA, die NIS2-Richtlinie, die DSGVO sowie branchenspezifische Standards stellen Anforderungen, die viele Organisationen noch nicht auf ihre AI-gestützten Softwareprozesse abgebildet haben.

Unser AI SDLC Assessment ist eine strukturierte, herstellerneutrale Beratungsleistung, die AI-Chancen und -Risiken spezifisch entlang Ihres gesamten Software Engineering Lifecycles bewertet - von Requirements Engineering über Softwarearchitektur, Entwicklung und Testing bis hin zur Überführung von Pilotprojekten in den gesteuerten produktiven Betrieb. Da es sich um ein unabhängiges Assessment handelt, erfolgt die Bewertung ohne Umsetzungsinteressen. Wir analysieren Ihre Prozesse und empfehlen, wo KI sinnvoll eingesetzt werden sollte - und wo nicht. Dabei messen und steuern wir gezielt die Auswirkungen auf die gesamte Softwarequalität.

Unsere AI SDLC Services

02 AI-Chancen- & Risiko-Mapping

AI im Requirements Engineering: Bewertung von Chancen wie automatisierter Anforderungserhebung, Konsistenzprüfung und der Generierung von Traceability-Matrizen sowie von Risiken wie ungenauen Ergebnissen, fehlendem Domänenkontext und Defiziten in der Nachvollziehbarkeit.
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AI für Softwarearchitektur & Coding: Analyse der Unterstützung bei Architekturentscheidungen, AI-gestütztem Code Review und der Erkennung technischer Schulden sowie von Risiken wie konzeptionell unzureichenden Architekturvorschlägen, fehlender Berücksichtigung nicht-funktionaler Anforderungen und schlecht wartbarem AI-generierten Code.
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AI im Testing & in der Testautomatisierung: Untersuchung von AI-generierten Testfällen, Testabdeckungsoptimierung und automatisierter Testwartung sowie von Risiken wie scheinbarer Testabdeckung, zirkulären Qualitätsschleifen (AI testet AI), nicht erkannten Risikobereichen und ineffizienter Skalierung von Testfällen.
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Über Piloten hinaus - AI-Skalierung in den produktiven Betrieb: Analyse von Evaluierungsframeworks für Pilotprojekte, der Skalierbarkeit von Governance-Strukturen sowie KI-spezifischen KPIs im Hinblick auf Risiken wie fehlende Übertragbarkeit in die Produktion, Governance-Defizite und unzureichend erfasste technische Schuldenentwicklung.

03 Governance-Framework & Qualitätssteuerungsplan

AI-Nutzungsempfehlungen: Definition von Nutzungsgrenzen je SDLC-Phase, Review-Vorgaben für AI-Tools und generierte Artefakte sowie Human-in-the-Loop-Prozesse.
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Qualitätsmetriken-Framework: Etablierung von Metriken zur Messung der Auswirkungen von AI auf die Softwarequalität, einschließlich Code-Qualitätsmetriken, Testabdeckung, Code-Review-Dauer, Bug-Escape-Rate sowie Indikatoren technischer Schulden.
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Compliance-Checkliste: Zuordnung Ihrer AI-Nutzung zur EU-AI-Act-Risikoklassifizierung sowie im Kontext von CRA, NIS2, DSGVO und anwendbaren Branchenstandards.
Risiko-Eskalation & Monitoring: Definition von Verfahren für Qualitätsprobleme bei AI-generierten Artefakten sowie KPIs und Review-Kadenz zur Verfolgung der Auswirkungen von AI auf die Softwarequalität über die Zeit.
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Executive-Präsentation: Vorstandsfähige Zusammenfassung der Ergebnisse, Roadmap und Governance-Empfehlungen für Managemententscheidungen.

04 Laufende Beratung & Folge-Services

Kontinuierliche Advisory-Leistungen: Regelmäßige AI-Qualitätschecks, aktualisierte Empfehlungen sowie Compliance-Prüfungen bei Weiterentwicklung von Tools und Regulierungen.
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Unterstützung bei der Implementierung: Umsetzung der Roadmap-Empfehlungen über bestehende Consulting- und Implementierungsservices, Requirements Engineering, Architektur, Testing, Testautomatisierung, etc.
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Workshops & Coaching - AI-fokussierte Sessions: Prompt Engineering für Tester, AI-bewusstes Requirements Engineering, AI-Governance für Architekten.
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Compliance-Audits & Vertragsberatung: Kontinuierliche Assessments zur Weiterentwicklung der EU-AI-Act- und NIS2-Anforderungen sowie Unterstützung bei der Auswahl und Implementierung von AI-Produkten und -Services.

01 Bestandsaufnahme & Software-Qualitäts-Baseline

AI-Tool-Landschaftsanalyse: Identifikation der eingesetzten AI-Tools über alle Teams hinweg, gesteuerte Nutzung vs. Schatten-AI (ungesteuerte AI-Nutzung durch Mitarbeitende) sowie bestehende Richtlinien.

SDLC-Prozess-Mapping: Erfassung bestehender Prozesse in Requirements Engineering, Softwarearchitektur, Entwicklung, Testing und Deployment inklusive Identifikation von Übergaben, Engpässen und möglichen Quality Gates.

Software-Qualitäts-Baseline: Etablierung der Prä-AI-Baseline bestehender Quality Gates, Testabdeckungsgrade, Fehlerquoten und Review-Prozesse zur Messung zukünftiger AI-Auswirkungen.

Team-Reifegrad-Assessment: Bewertung von Prompt-Engineering-Kompetenzen, AI-Literacy sowie Analyse bestehender Richtlinien und Schulungsprogramme.

Compliance-Scan: Prüfung der DSGVO- und CRA-Readiness, der Implikationen des EU AI Act, von IP-Schutzrichtlinien, Datenresidenz-Anforderungen, NIS2-Risikoexposition sowie relevanter ISO-Standards.

Benefits

Qualitätsorientierter Einsatz von AI: Verstehen Sie genau, wo der Einsatz von AI in Ihrem Software Engineering Lifecycle sinnvoll ist – und wo technische Schulden, reduzierte Testeffektivität oder Compliance-Risiken berücksichtigt werden müssen.

Herstellerneutrale Unabhängigkeit: Keine Herstellerbindung oder Wiederverkaufsvereinbarungen – nur objektive Empfehlungen zur Optimierung Ihrer Softwarequalität.

Risiko-First-Assessment: Explizite Bewertung der Risiken, die der Einsatz von AI mit sich bringen kann.

Regulatorische Klarheit: Eindeutige Einordnung Ihrer AI-gestützten Softwareprozesse in die Compliance-Anforderungen von EU AI Act, NIS2, CRA und DSGVO.

Messbare Wirkung: Ein Qualitäts-Framework, mit dem Sie die Auswirkungen von AI auf Ihren SDLC kontinuierlich messen können.

Prozessexpertise: Zertifizierte Consultants mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Optimierung genau jener SDLC-Prozesse, die AI derzeit verändert.

DACH-Marktverständnis: Durchführung auf Deutsch und Englisch, Vor-Ort-Präsenz in Linz und Wien, tiefes Verständnis europäischer Compliance-Anforderungen und organisatorischer Entscheidungsstrukturen.