Anwendungsentwicklung und Machine Learning Digitalisierung

Digitalisierungsmöglichkeiten für Anwendungsentwicklung/Machine Learning KI, DMS und Analytics optimal einsetzen

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Einsparungspotential
Beispielrechnungen

Künstliche Intelligenz
ALBERT | AI

DMS/ECM-Fundament
agorum core

Analytics & Process Mining
NORA | 360°

ALBERT | AI + agorum core

Konkrete Einsparpotenziale – Beispielrechnungen

Rechenbeispiele auf Basis typischer Kennzahlen von Entwicklungsteams. Passe sie an deine Situation an.

Code Review & Testing

15 Entwickler × 3 Std/Woche Code Review = 180 Std/Monat = 9.000 €/Monat.

KI-Automatisierung reduziert Aufwand um 70% ⇒ ~126 Std/Monat für neue Features verfügbar.
Dokumentationserstellung

500 Funktionen × 30 Min Dokumentation/Jahr = 250 Std/Jahr.

Bei 50 €/Std ≈ 12.500 € – KI generiert Docs automatisch aus Code und Comments.
ML-Modell Training & Deployment

20 Modelle × 8 Std Setup & Deploy = 160 Std/Monat.

≈ 8.000 €/Monat Einsparpotenzial durch automatisierte MLOps-Pipeline.

Entwicklungsteams stehen vor wachsenden Herausforderungen

Die Komplexität moderner Software-Architekturen, der Druck zur schnelleren Markteinführung und die Integration von KI-Modellen prägen den Entwicklungsalltag. Microservices, DevOps-Praktiken und Machine Learning erfordern neue Workflows und Tools. agorum^® bietet mit ALBERT | AI, agorum core und NORA | 360° ein modulares DIGITAL TOOLKIT, das speziell auf die Bedürfnisse von Entwicklungsteams und Data Scientists zugeschnitten ist. Damit automatisierst du Prozesse von Code Review bis Model Deployment, verwaltest technische Dokumentation effizient und schaffst die Basis für skalierbare KI-Anwendungen. Im Folgenden zeigen wir dir konkrete Anwendungsfälle und Kombinationsmöglichkeiten.

ALBERT | AI KI, die Entwicklungsprozesse intelligent automatisiert & optimiert

ALBERT | AI arbeitet eigenständig und verbindet sich bei Bedarf mit Git, CI/CD-Pipelines, Issue-Tracking & ML-Plattformen. KI-Agenten analysieren Code-Qualität, optimieren Algorithmen und unterstützen bei technischen Entscheidungen.

Weitere Informationen zu ALBERT | AI

KI-gestützte Code Review Automatisierung

Intelligente Code-Analyse & automatisierte Reviews

KI analysiert Code-Qualität, erkennt Bugs, Security-Schwachstellen und Performance-Bottlenecks.
Automatische Vorschläge für Refactoring und Optimierungen basierend auf Best Practices.
Kontinuierliche Code-Reviews mit detaillierten Verbesserungsvorschlägen.

Ziel: Code-Qualität steigern, technische Schulden reduzieren, Entwicklungszeit verkürzen.

Machine Learning Model Management Dashboard

ML-Modell Management & Deployment-Automatisierung

ALBERT verwaltet Machine Learning Modelle, trackt Versionen und Performance-Metriken.
Automatisches A/B-Testing und Modell-Vergleiche mit statistischer Auswertung.
KI-gestützte Hyperparameter-Optimierung und AutoML-Features.

Ziel: ML-Lifecycle beschleunigen, Modell-Performance maximieren, Deployment vereinfachen.

agorum core Das DMS als technisches Wissensmanagement: strukturiert, versioniert, durchsuchbar

Zentrale Verwaltung aller technischen Dokumente, Spezifikationen & Architekturen, versionierte Ablage, Workflows und intelligente Suche. On-Premise oder Cloud.

Weitere Informationen zu agorum core

Automatische Dokumentationsgenerierung & API-Verwaltung

Automatisches Erstellen von technischer Dokumentation aus Code-Kommentaren und Strukturen.
API-Dokumentation mit interaktiven Beispielen und Versionsverwaltung.
Integration mit Swagger/OpenAPI und revisionssichere Archivierung aller Releases.

Ziel: Dokumentationsaufwand minimieren, Wissenstransfer verbessern, Onboarding beschleunigen.

Versionskontrolle und Release Management

Versionskontrolle & Release-Management

Vollständige Versionierung von Releases, Konfigurationen und Deployment-Artefakten.
Automatische Generierung von Release Notes und Change Logs.
Workflow-gesteuerte Freigabeprozesse mit digitalen Signaturen.

Ziel: Release-Qualität sichern, Compliance gewährleisten, Rollback-Fähigkeit garantieren.

ALBERT | AI & agorum core Intelligente Entwicklungsunterstützung mit KI-Power

ALBERT arbeitet direkt auf agorum core: analysiert Anforderungen, generiert Code-Snippets, beantwortet technische Fragen – alles im Rahmen deines Berechtigungsmodells.

KI-gestütztes Projektmanagement und Dependencies

Requirements Engineering → Entwicklung → automatische Tests

User Stories und technische Anforderungen werden automatisch analysiert und in Tasks zerlegt.
ALBERT generiert Testfälle aus Anforderungen und erstellt automatisierte Testskripte.
Intelligente Priorisierung von Features basierend auf Dependencies und Business Value.

Ziel: Requirements-Coverage sichern, Test-Automatisierung maximieren, Time-to-Market reduzieren.

Automatisierte Tests und Quality Assurance

Continuous Testing & Quality Assurance automatisieren

ALBERT erstellt automatisch Unit Tests, Integration Tests und Performance Tests.
Kontinuierliche Überwachung von Code Coverage und Testqualität.
Automatische Bug-Reproduktion und Root-Cause-Analyse bei Fehlern.

Ziel: Testabdeckung erhöhen, Fehlerquote senken, Release-Sicherheit garantieren.

NORA | 360° 360° Vernetzung aller Entwicklungsprozesse & Teams

NORA | 360° verknüpft Entwickler, Data Scientists, DevOps und Product Owner zu einem intelligenten Entwicklungs-Ökosystem.

Weitere Informationen zu NORA | 360°

Entwicklerteam Vernetzung und Kollaboration

Entwickler-Teams intelligent vernetzen

Verknüpfung von Entwicklern mit Projekten, Repositories, Issues und Dokumentationen.
Skill-Matrix und automatisches Team-Matching für optimale Ressourcenallokation.
Sprint-Management mit hierarchischen Tasks und automatischer Velocity-Berechnung.
Knowledge-Sharing durch vernetzte Code-Reviews und technische Diskussionen.

Ziel: Team-Produktivität steigern, Wissenstransfer fördern, Projektdurchlaufzeiten verkürzen.

DevOps Ecosystem und Infrastructure Management

DevOps-Ökosystem als vernetzte Einheit

Verknüpfung von Development, Staging und Production Environments mit allen beteiligten Services.
Microservices und APIs flexibel verschiedenen Applikationen und Teams zuordnen.
Incident-Management mit automatischer Eskalation und Post-Mortem-Analyse.
Infrastructure-as-Code mit versionierten Konfigurationen und automatischen Deployments.

Ziel: DevOps-Prozesse optimieren, Deployment-Risiken minimieren, System-Stabilität erhöhen.

Datenschutz & IT-Sicherheit nach höchsten Standards

Sicherheit & Compliance

ISO 27001 konforme Sicherheitsarchitektur für sensible Entwicklungsdaten.
Vollständige Audit-Trails und revisionssichere Code-Versionierung.
Sichere API-Keys-Verwaltung und verschlüsselte Secrets-Storage.

Wie läuft ein agorum® Projekt ab?

Gemeinsam starten wir mit einer kurzen Analyse, in der wir deine Tech-Stack, Entwicklungsprozesse und Pain Points klären. Im anschließenden Workshop schnüren wir dein persönliches DIGITAL TOOLKIT, priorisieren Use Cases und definieren API-Integrationen. Danach setzen wir dein Projekt iterativ um – in kompakten Sprints, bei denen du nach jedem Schritt Feedback gibst und sofort Ergebnisse siehst. Abschließend integrieren wir die Lösung in deine CI/CD-Pipeline, schulen dein Team und begleiten dich beim Go-live sowie in der Hypercare-Phase. Alle Details findest du im ausführlichen Beitrag zum agorum® Projektablauf.