Agentic SDLC: Enterprise Framework Design & Pilot

Vom fragmentierten KI-Einsatz hin zu einer kontrollierten, skalierbaren, KI-gesteuerten Entwicklung

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Der Software-Lebenszyklus im Zeitalter der KI-Agenten

KI-Programmierassistenten sind bei Ihren Entwicklern bereits im Einsatz – doch ohne einheitliche Steuerung bleibt die Einführung fragmentiert: Kontextüberlastung, doppelte Konfigurationen, unkontrollierte Agenten und fehlende Transparenz über die Beiträge der KI. Ein agentenbasierter SDLC bindet KI durch strukturierte Eingabeaufforderungen, wiederverwendbare Agentenprimitive und strategisches Kontextmanagement in jede Phase ein – von der Spezifikation über die Bereitstellung bis hin zum Betrieb. PRODYNA begleitet Ihre Teams von der Bewertung bis hin zu einem betriebsbereiten, geregelten Rahmenwerk – wir beraten und sichern die Qualität, Ihre Teams implementieren und übernehmen die Verantwortung für die Ergebnisse.

Der Ansatz

Wir bewerten Ihren KI-Reifegrad

Wir erfassen Ihre aktuellen SDLC-Prozesse, prüfen den Einsatz von KI im gesamten Unternehmen und bewerten den Reifegrad anhand eines fünfstufigen Modells – von Ad-hoc-Anfragen bis hin zu einer regulierten KI-Plattform.

Wir entwickeln regelbasierte Frameworks

Wir konzipieren Ihr AI-Primitives-Register, Ihr MCP-Register, Ihr Governance-Modell und Ihre targetSDLC-Prozesse – so treibt die KI die Planung und Umsetzung aktiv voran, während Menschen an festgelegten Entscheidungspunkten die Validierung vornehmen.

Wir begleiten und unterstützen Ihre Teams

Wir richten gemeinsam mit einem Pilotteam operative Register ein, führen einen durchgängigen Proof of Concept durch und bieten praxisorientierte Unterstützung – Ihr Team arbeitet selbstständig, bevor wir das Projekt verlassen.

3 Schritte zu einem KI-fähigen SDLC-Framework

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Schritt 1: Unternehmensüberprüfung

4–5 Wochen

SDLC-Prozessabbildung: Erfassen Sie durchgängige Prozesse über Spezifikationen, Bereitstellung und Betrieb hinweg – einschließlich der Eignung der Toolkette und der Plattform für das Hosting von KI-Frameworks.
KI-Nutzungsanalyse: Erfassen Sie, wo und wie KI im gesamten Unternehmen eingesetzt wird – Tools, Prozessschritte, dokumentierte vs. improvisierte Nutzung.
Reifegradbewertung: Bewertung des Reifegrads im Bereich KI-native Lösungen pro Abteilung anhand eines fünfstufigen Modells, das von Ad-hoc-Anweisungen bis hin zu einer regulierten KI-Plattform reicht.
Bestandsaufnahme der Basiselemente: Erfassen Sie vorhandene wiederverwendbare KI-Konfigurationen – Anweisungen, Agenten, Fähigkeiten, Workflows, Hooks, MCP-Server und identifizieren Sie Doppelungen und Lücken.
Bereitschaft zur Einrichtung eines Kompetenzzentrums: Prüfen Sie, ob eine Kompetenzzentrumsfunktion vorhanden ist, sowie deren Auftrag, Personalausstattung und Befugnisse zur Festlegung von Standards.
Lückenanalyse: Ermittlung von Abweichungen zwischen dem Ist-Zustand und den Anforderungen des geregelten Unternehmensrahmens.

Schritt 2: Framework Design

3–4 Wochen

AI-Primitives-Register: Erstellen Sie eine verwaltete Sammlung wiederverwendbarer KI-Konfigurationen – Agenten, Anweisungen, Fähigkeiten, Workflows, Hooks, Spezifikationsvorlagen – mit Workflows für Beiträge, Überprüfungen, Versionsverwaltung und Ausmusterung.
MCP-Register: Erstellen Sie einen zentralen Katalog zugelassener MCP-Server mit Genehmigungsworkflows, Vertrauensklassifizierungen, Zugriffskontrollen und Nutzungsüberwachung.
Governance- und Sicherheitsmodell: Einrichtung einer Artefakt-Verantwortlichkeit, Regeln zur sofortigen Bereinigung, Sicherheitsüberprüfung von Inhalten sowie grundlegende Sicherheit der Lieferkette durch Abhängigkeitsauflösung und Versionsfixierung.
Zielprozesse des SDLC: Neugestaltung der Lebenszyklusprozesse, sodass KI die Planung, Aufgliederung und Ausführung aktiv vorantreibt, während Menschen an festgelegten Entscheidungspunkten die Validierung vornehmen.
Betriebsmodell des CoE: Legen Sie das Mandat, die Struktur, das Beitragsmodell und den Rhythmus der Weiterentwicklung für die Rahmen-Governance-Einheit fest.

Schritt 3: Pilotphase

8–12 Wochen

Registries einrichten: Einrichtung von operativen Primitives- und MCP-Registries, die auf das Pilotteam zugeschnitten, aber für eine unternehmensweite Ausweitung ausgelegt sind.
PoC durchführen: Durchführung eines begrenzten Backlog-Elements von Anfang bis Ende unter Verwendung des Frameworks – Erfolgskriterium: Das Team wiederholt den Prozess selbstständig.
CoE-Startteam aufbauen: Das CoE-Betriebsmodell aktivieren, den ersten Primitiv-Beitragszyklus durchführen und die erste MCP-Server-Genehmigung vornehmen.
Enablement-Programm: Praxisorientiertes Enablement anhand realer Pilotprojekte – die Teams lernen durch praktische Umsetzung und nicht anhand von Unterlagen, begleitet von geschulten internen Moderatoren.
Scale-Out-Konzept: Dokumentation eines wiederholbaren Onboarding-Modells einschließlich der Einbindung von Fürsprechern – Pilot-Ingenieure führen das Onboarding eines Nicht-Pilot-Teams durch, bevor das Projekt endet.

Fakten im Überblick

Dauer: 15–21 Wochen — Review → Design → Pilotphase
Tool-unabhängig: basiert auf offenen Standards und gewährleistet die Portabilität zwischen verschiedenen KI-Programmierumgebungen
Beratungsmodell: Ihre Teams sind für die Ergebnisse verantwortlich
Erstellt operative Rahmenbedingungen, nicht nur Strategiepapiere

Benefits

Sofortige Sicherheit in der Lieferkette. Primitive werden vor der Bereitstellung gescannt; Sperrdateien legen die genauen Versionen fest.
Klare Verantwortlichkeiten. KI-Beiträge sind gekennzeichnet und überprüfbar; Agenten arbeiten innerhalb klar definierter Grenzen.
Skalierbare Steuerung. Unternehmensweites Framework mit verwaltetem Kontext, kombinierbaren Primitiven und definierten Agentengrenzen.
Konfigurationen mit Abhängigkeitsverwaltung. Ein Manifest pro Projekt – vollständig konfigurierte, versionsgebundene Agenten-Setups.
Messbare Reife. Konkrete Kennzahlen: reproduzierbare Einrichtung, Registry-Akzeptanz, Teamunabhängigkeit.
Unabhängigkeit durch Design. Geschulte Experten und von Kollegen geleitete Einarbeitung – Ihr Team arbeitet unabhängig, bevor wir gehen.

Gehostet von erfahrenen Experten

Florian Aßmus

CTO

Michael Lawlor

KI-Entwickler

KI von ad-hoc-Ansätzen zu einem gesteuerten Betrieb skalieren

Unternehmen weltweit setzen zunehmend auf KI-gestützte Programmierassistenten – doch ohne einen geregelten Rahmen bleibt die Einführung fragmentiert und ineffizient. Die nachträgliche Einbindung von KI in bestehende Prozesse verstärkt diese Ineffizienzen nur noch; vielmehr muss der Lebenszyklus selbst neu gestaltet werden. Als strategischer Partner von GitHub mit langjähriger Erfahrung in der KI-gestützten Entwicklung verbindet PRODYNA mehr als 20 Jahre Erfahrung in der Entwicklung von Unternehmenssoftware und -plattformen mit fundiertem Fachwissen im Bereich des agentischen Softwareentwicklungszyklus (SDLC). Wir haben dieses Angebot entwickelt, um Unternehmen einen klaren, strukturierten Weg von der ad-hoc-Nutzung von KI hin zu einem geregelten, skalierbaren Agentic SDLC zu bieten – mit operativen Ergebnissen, nicht nur mit Strategiedokumenten.