Der nächste Schritt im Engineering.
KI unterstützt beim Verstehen von Code, beim Entwerfen von Lösungen, beim Refactoring und beim Erstellen von Tests. Wir nutzen sie als Entwicklungspartner und prüfen ihre Vorschläge im Kontext des Projekts.
KI / SOFTWARE ENGINEERING WEITERGEDACHT
KI kann viel.
Was hilft Ihrem Projekt?
Wir programmieren mit KI. Aber wir beginnen nicht beim Modell, sondern bei der Aufgabe: Welche Arbeit lässt sich unterstützen, welches Wissen erschließen und welches Ergebnis verlässlich prüfen?
KI erweitert unser Werkzeug.
Verantwortung bleibt beim Menschen.
VON MÖGLICHKEITEN ZU ANWENDUNGEN
Weniger Routine.
Mehr Raum für Lösungen.
Ein guter KI-Einsatz beginnt bei einer konkreten Aufgabe. Gemeinsam betrachten wir, wo intelligente Werkzeuge Ihre Entwicklung unterstützen oder neue Funktionen ermöglichen können.
Von Antworten zu Arbeitsschritten.
KI-Agenten können Aufgaben in Schritte zerlegen, Werkzeuge verwenden und Zwischenergebnisse verarbeiten. Für geeignete Abläufe betrachten wir, welche Schritte sich automatisieren lassen und wo Freigaben durch Menschen nötig bleiben.
Intelligenz dort, wo sie hilft.
Ob Wissenssuche, Assistenzfunktionen oder die Verarbeitung von Dokumenten: Wir denken KI als Teil einer Anwendung. Schnittstellen, Zugriffsrechte und fachliche Prozesse gehören von Anfang an dazu.
LOKALE LLMS & PRIVATE AI
Ihre Infrastruktur.
Ihre KI-Möglichkeiten.
Wir bringen Expertise im Einsatz lokaler Large Language Models mit. Damit unterstützen wir Unternehmen dabei, KI auf eigener Infrastruktur zu nutzen und interne Informationen gezielt für ihre Anwendungen zu erschließen.
Das Modell kommt zu Ihren Daten.
Lokale LLMs ermöglichen KI-Verarbeitung innerhalb einer selbst kontrollierten Umgebung. Wir betrachten Modellauswahl, Hardwarebedarf und Antwortzeiten gemeinsam mit Ihrer Aufgabe – für eine Lösung, die fachlich und technisch zu Ihrem Unternehmen passt.
Aus Dokumenten wird Unterstützung.
Technische Dokumentation, interne Wissensbestände oder Projektunterlagen: Lokale Modelle lassen sich mit einer gezielten Wissenssuche per RAG verbinden. So entstehen Assistenzfunktionen, die relevanten Kontext nutzen und bestehende Zugriffsrechte berücksichtigen.
Lokal gedacht. Sinnvoll integriert.
Wir verbinden lokale LLMs mit bestehenden Anwendungen und Workflows. Dabei gehören Schnittstellen, Berechtigungen und nachvollziehbare Qualitätsprüfungen zur Lösung. Entscheidend ist, wie zuverlässig das Modell Ihre konkrete Aufgabe unterstützt.
DER KONTEXT ENTSCHEIDET
Gute Modelle brauchen
die richtigen Informationen.
Ein Sprachmodell kennt Ihre Anwendung nicht automatisch. Relevant wird es durch den passenden Kontext: Anforderungen, Code, Dokumentation und klar definierte Werkzeuge.
Context Engineering
Die richtigen Informationen zur richtigen Zeit bereitstellen. Dazu gehören Projektregeln, relevante Codeausschnitte und ein bewusst gewählter Umfang des Modellkontexts.
RAG · Retrieval-Augmented Generation
Passende Inhalte aus einer Wissensquelle abrufen und dem Modell als Grundlage geben. Das kann Antworten besser verankern; ihre Richtigkeit muss weiterhin geprüft werden.
MCP · Model Context Protocol
Ein standardisierter Weg, KI-Anwendungen mit Werkzeugen und Datenquellen zu verbinden. Welche Zugriffe sinnvoll und erlaubt sind, wird gezielt festgelegt.
VOM EXPERIMENT ZUM BELASTBAREN ERGEBNIS
Ausprobieren.
Bewerten.
Gezielt einsetzen.
Erst der Nutzen. Dann das Modell.
Wir klären Aufgabe, Datenlage und Erfolgskriterien. Ein überschaubarer Prototyp hilft, Nutzen und Grenzen zu erkennen, bevor die Lösung größer wird.
Überzeugen muss das Ergebnis.
Repräsentative Testfälle, fachliche Reviews und klar begrenzte Handlungsspielräume machen Qualität bewertbar. Auch Fehlverhalten, Laufzeit und Kosten gehören zur Betrachtung.
In Ihre Systeme. In Ihr Team.
KI muss in bestehende Architekturen und Abläufe passen. Gemeinsam betrachten wir Integration, Nachvollziehbarkeit und das Wissen, das Ihr Team für den Einsatz braucht.
ENGINEERING BLEIBT ENGINEERING.
Kein Autopilot
für Verantwortung.
KI-generierter Code ist ein Vorschlag. Architekturentscheidungen, Tests und Reviews bleiben entscheidend. Bei Daten und Werkzeugzugriffen berücksichtigen wir Vertraulichkeit, Berechtigungen und die Anforderungen des jeweiligen Projekts.
FRAGEN & ANTWORTEN
Gut zu wissen.
Wie setzt aformatik KI beim Programmieren ein?
aformatik nutzt KI als Unterstützung beim Verstehen von Code, Entwerfen von Lösungen, Refactoring und Erstellen von Tests. Die Vorschläge werden im Projektkontext geprüft; Architekturentscheidungen, Tests und Reviews bleiben Bestandteil des Software Engineerings.
Was bedeutet Agentic AI in einem Softwareprojekt?
Agentic AI bezeichnet hier KI-gestützte Abläufe, die Aufgaben in Schritte zerlegen und Werkzeuge aufrufen können. Welche Schritte automatisch ausgeführt werden dürfen und wo Menschen freigeben müssen, hängt vom konkreten Anwendungsfall ab.
Was unterscheidet RAG und MCP?
RAG stellt einem Modell passende Inhalte aus einer Wissensquelle bereit. MCP ist ein Protokoll, über das KI-Anwendungen Werkzeuge und Datenquellen anbinden können. Beide können Bausteine einer Anwendung sein, erfüllen aber unterschiedliche Aufgaben.