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 für Engineering-Führungskräfte lautet nicht mehr, ob AI eingesetzt wird — sondern wo sie tatsächlich Produktivität und Qualität verbessert, und wo sie versteckte Risiken einführt: technische Schulden, Architekturlücken, reduzierte Testeffektivität und Compliance-Blindstellen.

Wir sind Ihr Partner, wenn es darum geht zu bewerten, wo AI Ihrem Software Engineering Lifecycle sinnvoll unterstützt — und wo sie Risiken hervorruft.

Die meisten Organisationen setzen AI-Tools ein, ohne deren Auswirkungen auf die gesamte Softwarequalität, Compliance-Situation oder Prozessintegrität systematisch zu bewerten. Gleichzeitig steigt der regulatorische Druck — der EU AI Act, CRA, die NIS2-Richtlinie, die DSGVO und branchenspezifische Standards schaffen Compliance-Anforderungen, die viele Organisationen noch nicht auf ihre AI-gestützten Softwareprozesse abgebildet haben.

Unser AI SDLC Assessment ist ein strukturiertes, herstellerneutrales Beratungsengagement, das AI-Chancen und -Risiken spezifisch entlang Ihres Software Engineering Lifecycles bewertet — von Requirements Engineering über Softwarearchitektur, Coding und Testing bis zum Übergang von AI-Piloten zu gesteuertem Produktiveinsatz. Der Service ist explizit als Assessment- und Empfehlungsservice positioniert, nicht als AI-Implementierungsservice. Wir analysieren Ihre Prozesse und empfehlen, wo AI sinnvoll eingesetzt werden sollte und wo nicht — mit der Fähigkeit, die Auswirkungen auf die gesamte Softwarequalität zu messen und zu steuern.

Unsere AI SDLC Services

02 AI-Chancen- & Risiko-Mapping

AI im Requirements Engineering: Bewertung von Chancen wie automatisierter Erhebungsunterstützung, Konsistenzprüfung und Traceability-Matrix-Generierung gegenüber Risiken wie halluzinierten Anforderungen, Verlust von Domänenkontext und Traceability-Lücken.
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AI für Softwarearchitektur & Coding: Analyse von Architekturentscheidungs-Unterstützung, AI-gestütztem Code Review und technischer Schulden-Erkennung gegenüber Risiken wie oberflächlichen Architekturvorschlägen, Blindstellen bei nicht-funktionalen Anforderungen und nicht-wartbarem AI-generiertem Code.
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AI im Testing & Testautomatisierung: Untersuchung von AI-generierten Testfällen, Abdeckungsoptimierung und selbstheilender Testautomatisierung gegenüber Risiken wie falschem Abdeckungsgefühl, zirkulärer Qualität (AI testet AI-Code), reduziertem menschlichem Urteil und Testfälle-Aufblähung.
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Über Piloten hinaus - AI-Skalierung in die Produktion: Evaluierung von Pilot-Evaluierungs-Frameworks, Governance-Skalierung und AI-spezifischen KPIs gegenüber Risiken, dass Piloterfolg sich nicht in die Produktion überträgt, Governance-Lücken bei Skalierung und ungemessener technischer Schulden-Anreicherung.

03 Governance-Framework & Qualitätssteuerungsplan

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

04 Laufende Beratung & Folge-Services

Laufende Advisory: Regelmäßige AI-Qualitätschecks, aktualisierte Empfehlungen und Compliance-Prüfungen bei Weiterentwicklung von Tools und Regulierung.
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Implementierungsunterstützung: Umsetzung der Roadmap-Empfehlungen über bestehende Consulting- und Implementierungsservices, Requirements Engineering, Architektur, Testing, Testautomatisierung und mehr.
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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: Wiederkehrende Assessments bei Weiterentwicklung der EU-AI-Act- und NIS2-Anforderungen sowie Unterstützung bei der Auswahl und Einführung von AI-Produkten und -Leistungen.

01 Bestandsaufnahme & Software-Qualitäts-Baseline

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

SDLC-Prozess-Mapping: Erfassung der aktuellen Prozesse in Requirements Engineering, Softwarearchitektur, Entwicklung, Testing und Deployment mit Identifikation von Übergaben, Engpässen und 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, Stimmung im Entwicklerteam sowie bestehende Richtlinien oder Schulungen.

Compliance-Scan: Prüfung der DSGVO- und CRA-Readiness, EU-AI-Act-Implikationen, IP-Schutz-Richtlinien, Datenresidenz-Anforderungen, NIS2-Exposition und relevante ISO-Standards.

Benefits

Qualitätsorientierte AI-Adoption: Verstehen Sie genau, wo AI Ihre Softwarequalität verbessert und wo sie technische Schulden, reduzierte Testeffektivität oder Compliance-Lücken einführt.

Herstellerneutrale Unabhängigkeit: Keine Tool-Partnerschaften, keine Wiederverkaufsvereinbarungen. Unsere Empfehlungen basieren ausschließlich auf dem Nutzen für Ihre Softwarequalität.

Risiko-First-Assessment: Explizite Bewertung der Risiken, die AI einführt, im Gegensatz zu AI-begeisterten Beratungen, die sich ausschließlich auf Chancen konzentrieren.

Regulatorische Klarheit: Klare Zuordnung zu den Compliance-Anforderungen von EU AI Act, NIS2, CRA und DSGVO für Ihre AI-gestützten Softwareprozesse.

Messbare Wirkung: Eine Qualitäts-Baseline und ein Metriken-Framework, mit dem Sie die Auswirkungen von AI auf Ihren SDLC über die Zeit verfolgen können.

Prozessexpertise statt reinem Tool-Wissen: Zertifizierte Consultants mit jahrzehntelanger Erfahrung in der Optimierung genau jener SDLC-Prozesse, die AI jetzt verändert.

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