Software Lifecycle · KI

Application Lifecycle Management mit KI

Sicher, effizient, skalierbar – entlang des gesamten Software-Lebenszyklus. Von der Copilot-gestützten Entwicklung über KI im Software-Testing bis zur automatisierten QA und Security, auf Wunsch mit eigenen LLMs.

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Claude Code

als Claude Certified Services Partner

GitHub Copilot

Copiloten im Entwicklungsalltag

Lokale LLMs

Code und Daten bleiben im Haus

ISO 27001

zertifizierte Informationssicherheit

Warum jetzt

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 Application Lifecycle Management stößt dabei oft an seine Grenzen.

Künstliche Intelligenz bietet hier schon heute konkrete Unterstützung: vom Anforderungsmanagement mit LLMs über die Codevervollständigung mit Copiloten bis zu smarten Testszenarien und Sicherheitsprüfungen. Wir begleiten Sie auf diesem Weg – technologieoffen, praxisnah und entlang Ihres individuellen Lifecycles.

KI-gestützte Entwicklung: Code-Editor mit Live-Vorschau und Entwicklerkonsole

Schnellere Markteinführung

Automatisierte Abläufe verkürzen die Zeit bis zum Release.

Höhere Qualität

Präzisere Tests und weniger manuelle Fehler.

Mehr Sicherheit

Integrierte KI-Checks im Deployment.

Ressourcen schonen

Gezielter Einsatz von LLMs und Copiloten.

Lifecycle

KI entlang des Software Lifecycles – mit eigenen LLMs kombiniert

Fünf Phasen, in denen KI heute messbar hilft – jeweils mit dem Mehrwert eines eigenen, unternehmensinternen LLMs.

01 · Planung & Architektur

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

02 · Entwicklung

Codegenerierung mit Copiloten wie Claude Code oder GitHub Copilot, einheitlicher Coding-Style. Eigenes LLM: trainiert auf Ihren Code-Style.

03 · Testautomatisierung

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

04 · Deployment & Betrieb

Automatisiertes Monitoring, KI-gestützte Fehleranalyse aus Logdaten. Eigenes LLM: kontextsensitives Root-Cause-Debugging.

05 · Security & Compliance

Codeanalyse auf Schwachstellen, Policy-Checks gegen firmenspezifische Regeln. Eigenes LLM: Prüfung auf unternehmensspezifische DSGVO-Standards.

Werkzeuge

360° ALM-Integration mit KI – konkret und praxisnah

Von der Testidee bis zur fehlerfreien Auslieferung – so setzen Sie KI-Features und führende Tools gezielt 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 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 und decken Muster und Ursachen in Bug-Daten auf.

Testpriorisierung

Historische Daten und Machine Learning ergeben eine gezielte Testreihenfolge – unterstützt durch Tools wie aqua und Xray.

Eigene LLMs

KI nutzen, ohne Code und Daten aus der Hand zu geben

Bei hohen Sicherheits- oder Datenschutzanforderungen binden wir lokale LLMs ein – zum Beispiel über Ollama. So profitieren Ihre Teams von KI, während Quellcode und vertrauliche Dokumente im eigenen Haus bleiben.

  • Lokale LLMs, KI aus Deutschland oder eine bei cimt gehostete Umgebung
  • DSGVO-konform, mit Rollen- und Berechtigungskonzept
  • Human-in-the-Loop bei Code-Reviews und Freigaben
  • Nachvollziehbar und anschlussfähig an Ihr ISMS – cimt ist ISO 27001 zertifiziert

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

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Häufig gefragt

Häufige Fragen zu ALM mit KI

ALM mit KI bedeutet, künstliche Intelligenz und LLMs entlang des gesamten Software-Lebenszyklus einzusetzen – von Planung und Entwicklung über Test und Qualitätssicherung bis zur sicheren Auslieferung. Ziel sind kürzere Release-Zyklen, höhere Qualität und mehr Sicherheit.
Wir kombinieren Copiloten wie GitHub Copilot und Claude Code mit LLMs für Anforderungs- und Testfallgenerierung sowie spezialisierte Tools für visuelles Testing (z. B. Applitools, Eggplant). Die Auswahl richtet sich nach Ihrem Stack und Ihren Sicherheitsanforderungen.
Ja. Bei hohen Sicherheits- oder Datenschutzanforderungen binden wir lokale LLMs ein – zum Beispiel über Ollama –, sodass Code und Daten im eigenen Haus bleiben.
Durch intelligente Testfallgenerierung, visuelles Testing, self-healing Tests in agilen Pipelines sowie die Analyse von Bug-Daten und Testlücken. Das erhöht die Testabdeckung bei deutlich weniger manuellem Aufwand.
Für Teams mit kurzen Release-Zyklen, hohen Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen und knappen Ressourcen, die KI gezielt, gesteuert und nachvollziehbar einsetzen wollen – nicht als Spielwiese, sondern im produktiven Prozess.
Am einfachsten über unser Whitepaper oder ein unverbindliches Erstgespräch. Wir schauen uns Ihren Lifecycle an und zeigen konkrete Ansätze, wo KI den größten Hebel bringt.

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

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Ansprechpartner

Ihr Ansprechpartner für ALM mit KI

Michael Schwarz, cimt
Michael SchwarzHead of Business Enablement & Customer Relations

Hinweis: Dieser Text wurde mit KI-Unterstützung erstellt oder überarbeitet.

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