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Eine These, über die ich in letzter Zeit viel nachdenke: Der größte Hebel von KI im SDLC liegt nicht in der Codegenerierung. Sondern in der Testautomatisierung. Codegenerierung in Brownfield-Systemen ist komplex. Zu viele Abhängigkeiten, zu viel Kontext, zu hohes Risiko für die bestehende Architektur. Testfall-Generierung dagegen ist ein klar abgegrenzter Bereich. Das Ergebnis ist überprüfbar (Coverage und Güte der Tests). Das Risiko für das Produktivsystem ist null. Und der Effekt auf die Change Failure Rate und die Release-Frequenz ist sofort messbar. Wir haben das bei einem DAX-Rückversicherer umgesetzt. In einem regulierten Umfeld mit bestehenden Compliance-Anforderungen. Die exakte Vorgehensweise ist jetzt als Blueprint verfügbar. 👉 Hol ihn Dir jetzt.

Mir fällt auf, dass fast jeder KI-Coding-Content aktuell Greenfield voraussetzt. Leeres Repo. Keine Dependencies. Kein bestehendes Team. Keine Regulierung. Die Realität der meisten Konzernteams, die ich kenne, sieht anders aus. Gewachsene Codebase. Hunderte Dependencies. CI/CD-Pipelines, die über Jahre optimiert wurden. Compliance-Anforderungen, die jede Änderung am Tooling durch ein Review schleusen. Die Frage ist nicht, ob KI-gestütztes Coding funktioniert. Die Frage ist, wie es in Brownfield-Systeme integriert wird, ohne bestehende Prozesse zu brechen. Wir bauen seit über 12 Jahren Enterprise-Software in genau solchen Umgebungen. Unter anderem für einen der größten Rückversicherer Europas. Die Erkenntnisse daraus haben wir in einem technischen Blueprint zusammengefasst. Kein Strategie-Deck, sondern ein Fahrplan mit konkreten Integrationsschritten. 👉 Hol Dir jetzt kostenlos den Blueprint.

Wir entwickeln seit 12 Jahren Enterprise-Software für regulierte Konzerne. Unter anderem für die Münchner Rück. Eine Erkenntnis, die sich immer wieder bestätigt: KI-gestütztes Coding in bestehenden Systemen funktioniert. Aber der Integrationsweg hat nichts mit dem zu tun, was aktuell hier und YouTube gezeigt wird. Drei Punkte, die wir gelernt haben: 1. Der größte Hebel liegt nicht in der Codegenerierung, sondern in QA-Automatisierung und Dokumentation. Dort ist der ROI sofort messbar und das Risiko für bestehende Systeme minimal. 2. Das Tooling für Agentic Engineering muss zur existierenden Compliance-Basis passen. 3. Agentic Engineering sollte schrittweise auf Basis existierender Prozesse eingeführt werden. Nicht als Ersatz, sondern als Erweiterung. Wir haben diese Erkenntnisse in einem technischen Blueprint zusammengefasst. Inkl. konkretem Integrationspfad und Architekturüberlegungen. 👉 Hol Dir jetzt kostenlos den Blueprint.

Nur für Tech- & IT-Leiter in regulierten Konzernen

Wie generieren Konzernteams automatisiert Testfälle – trotz strenger Regulierung? Wir haben einen Blueprint entwickelt, mit dem sich testbare KI-Funktionen in bestehende Brownfield-Projekte integrieren lassen – ohne Schatten-IT, ohne Vendor-Lock-In. Du bekommst eine klare Struktur, wie automatisierte Testfallgenerierung mit KI im Konzernalltag funktioniert. 👉 Hol Dir jetzt kostenlos den Blueprint.

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