Application Lifecycle Management mit KI

Sicher, effizient, skalierbar – entlang des gesamten Software-Lebenszyklus. Von der Copilot-gestützten Entwicklung bis zur automatisierten QA & Security.

Whitepaper kostenlos erhalten

Whitepaper: KI im Software-Testprozess

In unserem exklusiven Whitepaper zeigen wir praxisnah, wie KI entlang des Software Lifecycles Qualität, Effizienz und Testabdeckung steigert – von Testgenerierung über visuelles Testing bis hin zur Fehleranalyse.

Intelligente Testfallgenerierung mit LLMs
Visuelles Testing mit Applitools & Eggplant
Self-healing Tests in agilen Pipelines
Analyse von Bug-Daten & Testlücken
Toolübersicht & Empfehlungen für Java Rich Clients

Jetzt Whitepaper sichern

Warum Application Lifecycle Management mit KI jetzt entscheidend ist

Der Softwareentwicklungsprozess wird immer komplexer: kürzere Release-Zyklen, steigende Anforderungen an Qualität und Sicherheit sowie ein zunehmender Fachkräftemangel erhöhen den Druck auf IT-Teams. Klassisches ALM (Application Lifecycle Management) stößt dabei oft an seine Grenzen.

Künstliche Intelligenz bietet hier konkrete Unterstützung – nicht in ferner Zukunft, sondern schon heute: Vom Anforderungsmanagement mit ChatGPT, über die automatisierte Codevervollständigung durch GitHub Copilot, bis hin zu smarten Testszenarien und Sicherheitsprüfungen mit KI. Unternehmen, die jetzt auf intelligente Automatisierung setzen, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil.

✔️ Schnellere Markteinführung durch automatisierte Abläufe
✔️ Höhere Qualität durch präzisere Tests und weniger manuelle Fehler
✔️ Mehr Sicherheit durch integrierte KI-Checks im Deployment
✔️ Ressourcenschonung durch den gezielten Einsatz von LLMs und Copiloten

Wir begleiten Sie auf dem Weg zur KI-gestützten Softwareentwicklung – technologieoffen, praxisnah und entlang Ihres individuellen Lifecycles.

Jetzt Rückruf vereinbaren

KI entlang des Software Lifecycles – mit eigenen LLMs kombinieren

🔄 Planung & Architektur

Anforderungsanalyse mit KI-Unterstützung
Stakeholder-Zusammenfassungen generieren
Eigenes LLM: Analyse vertraulicher Business-Dokumente

💻 Entwicklung

Codegenerierung mit KI-Copiloten (z. B. GitHub Copilot)
Coding-Style-Einheit prüfen lassen
Eigenes LLM: Schulung mit firmeneigenem Code-Style

🧪 Testautomatisierung

Testfallgenerierung aus Requirements
Abdeckungslücken erkennen
Eigenes LLM: Tests aus Jira- oder Confluence-Beschreibungen erzeugen

🚀 Deployment & Betrieb

Automatisiertes Monitoring
KI-gestützte Fehleranalyse aus Logdaten
Eigenes LLM: Kontextsensitives Root-Cause-Debugging

🔐 Security & Compliance

Codeanalyse auf Schwachstellen
Policy-Check mit KI gegen firmenspezifische Regeln
Eigenes LLM: Prüfung auf unternehmensspezifische DSGVO-Standards

360° ALM-Integration mit KI – konkret und praxisnah

Von der Testidee bis zur fehlerfreien Auslieferung – so setzen Sie KI-Features und führende Tools gezielt entlang des Lifecycles ein.

Testfallgenerierung

Mit GPT, Tosca AI oder TestBrain.ai automatisch Testfälle aus Anforderungen und Jira-Tickets ableiten.

Visuelles Testing

Applitools Eyes oder Eggplant erkennen per KI-Delta selbst kleine visuelle Abweichungen in UIs – auch ohne DOM-Zugriff.

Self-Healing

Tosca oder Testim.io passen Testskripte automatisch an UI-Änderungen an – ideal für agile UI-Entwicklung.

Unit-Test-Automation

Diffblue Cover generiert automatisch JUnit-Tests für Java – ideal für Legacy-Codebasen ohne Testabdeckung.

Fehleranalyse

LLMs analysieren Logs und Testresultate – entdecken Sie automatisch Muster und Ursachen in Bug-Daten.

Testpriorisierung

Historische Daten + ML = gezielte Testreihenfolge. Tools wie aqua & Xray unterstützen KI-gestütztes Risikomanagement.

💬 Persönliches Gespräch vereinbaren

Sprechen Sie mit unseren Expert:innen über KI im Application Lifecycle Management. Wir rufen Sie zeitnah zurück – ganz unverbindlich.

✅ Individuelle Beratung für Ihr Team
✅ Praxisbeispiele & passende Tools
✅ KI-Lösungen für Entwicklung & Test