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AI-native Entwicklung, im bestehenden Team verankert.

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Wir führen Claude Code, Codex und vergleichbare Werkzeuge dort ein, wo sie messbar wirken – mit Prozess, Qualitätsgates und einem Team, das die Arbeitsweise trägt.

KI-Assistenten sind da, der gemeinsame Prozess fehlt

Viele Engineering-Teams nutzen KI-Coding-Assistenten bereits – als individuelles Werkzeug einzelner Entwickler, ohne gemeinsamen Prozess. Das Ergebnis ist uneinheitlich: schnellere Zeilen Code, aber keine verlässliche Aussage über Qualität, Testabdeckung oder Wartbarkeit. Führung hat dann ein Bauchgefühl statt einer Kennzahl.

Agentic Engineering heißt für uns: KI-gestützte Entwicklung als Betriebsmodell, nicht als Einzelwerkzeug. Wir richten Toolchain, Code-Review, CI/CD und Qualitätsgates so aus, dass KI-Agenten produktiv mitarbeiten können, ohne dass Qualität oder Nachvollziehbarkeit leiden. Dazu gehört auch, ehrlich zu benennen, wo Agenten heute noch scheitern – etwa bei komplexen, wenig dokumentierten Legacy-Systemen.

Der Unterschied zu einem Tool-Rollout: Wir bleiben so lange im Team, bis die neue Arbeitsweise trägt – gemessen an eigenen Kennzahlen wie Durchlaufzeit einer Änderung, Fehlerquote in Produktion und Reviewaufwand, nicht an einem versprochenen Faktor.

Qualitätsgates, Kennzahlen und ein Playbook für Ihr Team

  • Bestandsaufnahme der Toolchain

    Eine Einschätzung, wo Claude Code, Codex oder Cursor in Ihrer Codebasis und Ihrem Prozess sinnvoll ansetzen – und wo nicht.

  • Qualitätsgates für KI-generierten Code

    Definierte Kriterien in CI/CD: Tests, Linting, Review-Regeln und Freigabeprozesse, die für von Agenten geschriebenen Code gelten.

  • Messsystem für Durchsatz und Qualität

    Konkrete Kennzahlen – etwa Durchlaufzeit von Änderungen, Fehlerquote nach Release, Reviewzeit – als Baseline und laufende Messung.

  • Trainiertes Team

    Ihre Entwicklerinnen und Entwickler arbeiten mit den Werkzeugen souverän, kennen die Grenzen und wissen, wann ein Agent nicht die richtige Wahl ist.

  • Playbook

    Dokumentierte Konventionen, Prompts, Review-Regeln und Eskalationspfade, die im Team bleiben, wenn wir nicht mehr da sind.

Von der Baseline bis zum ausgerollten Standard

  • 01

    Baseline messen

    Wir erfassen die heutige Durchlaufzeit, Fehlerquote und Reviewlast, bevor wir etwas ändern – ohne Baseline lässt sich keine Wirkung zeigen.

  • 02

    Pilotbereich auswählen

    Wir wählen mit dem Team einen abgegrenzten Codebereich, an dem sich die neue Arbeitsweise ohne großes Risiko erproben lässt.

  • 03

    Toolchain und Gates aufsetzen

    Wir richten Coding-Assistenten, CI/CD-Regeln und Review-Prozesse für diesen Bereich ein und passen sie im laufenden Betrieb an.

  • 04

    Team trainieren

    Wir arbeiten im Pair-Setup mit dem Team, statt Schulungen ohne Praxisbezug zu halten. Konventionen entstehen an echtem Code.

  • 05

    Ausrollen und messen

    Wir übertragen die Arbeitsweise auf weitere Bereiche und vergleichen die Kennzahlen laufend mit der Baseline.

Vom Einzelwerkzeug zum Team-Standard

Einzelne Entwickler nutzen Copiloten, ohne gemeinsamen Standard.

Unser Ansatz: Ein Team-Standard für Prompts, Review und Qualitätsgates.

Führung hat keine Kennzahl für den Effekt von KI-Tools.

Unser Ansatz: Ein Messsystem mit Baseline und laufender Erhebung.

Nach einem Tool-Rollout sinkt die Nutzung wieder.

Unser Ansatz: Verankerung im Prozess statt Freiwilligkeit – mit Training im echten Codebereich.

Legacy-Code gilt als „nicht KI-tauglich“.

Unser Ansatz: Eine ehrliche Einschätzung, welche Teile geeignet sind und welche nicht.

Kein Geschwindigkeitsfaktor, der nicht gemessen wird

Wir versprechen keinen pauschalen Geschwindigkeitsfaktor – die Wirkung hängt von Codebasis, Team und Prozess ab und wird gemessen, nicht behauptet. Wir führen keine Tools ein, die Ihr Team nicht selbst weiterbetreiben kann, und wir ersetzen keine Entwickler durch Agenten. Und wir übernehmen keine allgemeine Prozessberatung ohne Bezug zum Code.

Häufige Fragen

EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation

Ausgangslage

Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow.

Umsetzung

Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung.

Ergebnis

Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen.

EdTech-Unternehmen, PE-finanziert

Ausgangslage

PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.

Umsetzung

Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.

Ergebnis

Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.

E-Commerce-Unternehmen, inhabergeführt

Ausgangslage

Entwickler nutzten KI-Werkzeuge individuell und bewerteten Ergebnisse unterschiedlich.

Umsetzung

Eingerichtete Toolchain, erprobte Qualitätsprüfungen und ein gemeinsamer Messplan.

Ergebnis

Das Team kann geeignete Aufgaben agentisch bearbeiten und Änderungen kontrolliert prüfen.

Ein Erstgespräch dauert 30 Minuten.

Wir schauen uns Ihre Toolchain an und sagen ehrlich, wo Agentic Engineering heute schon wirkt.

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