KI
P+M & KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
KI bei P+M
Werkzeug statt Werbeversprechen.
Wir setzen KI dort ein, wo sie echten Mehrwert schafft: in der Fehleranalyse, in der Testautomatisierung und in wiederkehrenden Entwicklungsprozessen. Kein Ersatz für Fachwissen, sondern ein Werkzeug, das unsere Teams schneller und gründlicher macht.
EINORDNUNG
Ein Werkzeug, kein Selbstläufer.
Bei P+M ist KI kein separates Projekt, sondern integraler Bestandteil unserer Entwicklungs- und Betriebsprozesse. Jedes Ergebnis wird von unserem Entwickler-Team geprüft, bevor es produktiv wird. KI ersetzt keine Entscheidungen, sie bereitet sie besser vor.
Entwicklung
Code-Analyse, Testautomatisierung und Refactoring-Unterstützung in der täglichen Arbeit unserer .NET/Blazor-Teams.
Betrieb
Monitoring, Fehlererkennung und Log-Analyse über unsere Monitorung-Infrastruktur – bevor aus Auffälligkeiten Ausfälle werden.
Prozesse
Dokumentation, Anforderungsanalyse und Wissenstransfer über den gesamten Projektverlauf hinweg.
LEISTUNGEN IM DETAIL
KI-Einsatzfelder
Auszug aus den Bereichen, in denen wir KI heute bereits produktiv einsetzen oder gezielt einführen.
Prozessoptimierung
Fehleranalyse
Testautomatisierung
Code & Reviews
Wissensmanagement
Prozessoptimierung
Prozessoptimierung mit KI
KI-gestützte Analyse identifiziert Engpässe und wiederkehrende manuelle Schritte in bestehenden Abläufen – von der Antragsbearbeitung bis zur internen Ticketverwaltung. Auf dieser Basis schlagen wir konkrete Automatisierungen vor, statt Prozesse pauschal zu digitalisieren.
- Analyse von Bearbeitungszeiten und Durchlaufwegen in Fachverfahren
- Identifikation wiederkehrender manueller Tätigkeiten als Automatisierungskandidaten
- Priorisierung nach Aufwand und Wirkung
Typischer Ausgangspunkt
„Wo verlieren wir in diesem Fachverfahren die meiste Zeit?“ – KI wertet Bearbeitungsdaten aus bestehenden Systemen aus und liefert eine belastbare Antwort, bevor wir Prozesse umbauen.
Fehleranalyse
Unterstützende Fehleranalyse & Monitoring
Statt Logdateien manuell zu durchsuchen, werten KI-gestützte Systeme Fehlermeldungen, Stacktraces und Systemmetriken aus und gruppieren sie nach Ursache. Auffälligkeiten werden frühzeitig erkannt, bevor sie zu Ausfällen führen.
- Automatische Klassifizierung von Fehlermeldungen aus System- und Log-Monitoring
- Muster- und Anomalieerkennung in Systemmetriken
- Priorisierte Vorschläge zur Ursachenanalyse für unser Entwicklungsteam
Typischer Ausgangspunkt
Ein Anstieg fehlgeschlagener Requests wird erkannt, automatisch der betroffenen Komponente zugeordnet und priorisiert an das zuständige Team gemeldet.
Testautomatisierung
Automatisierte Ende-zu-Ende-Tests
KI unterstützt bei der Erstellung und Pflege von End-to-End-Testfällen für unsere Portallösungen – von der Antragstellung bis zur Bewilligung. Testszenarien werden auf Basis realer Nutzungspfade generiert und bei Änderungen automatisch angepasst.
- Generierung von Testfällen aus Anwendungsfällen und Nutzungsdaten
- Automatische Ausführung in der DevOps-Pipeline
- Frühzeitige Erkennung von Regressionen vor dem Go-Live
Typischer Ausgangspunkt
Vor jedem Release durchläuft der komplette Workflow automatisierte Tests – ohne dass jeder Testfall manuell gepflegt werden muss.
Code & Reviews
Unterstützung bei Code-Erstellung und Reviews
In der .NET/Blazor-Entwicklung nutzen wir KI als zusätzliche Instanz bei Code-Reviews: zur Prüfung auf Sicherheitslücken, zur Einhaltung von Coding-Standards und zur Beschleunigung wiederkehrender Implementierungsaufgaben.
- Unterstützung bei Boilerplate-Code und Standardkomponenten
- Unterstützende Vorprüfung von Änderungen auf Sicherheits- und Qualitätsaspekte
- Schnellere Einarbeitung neuer Teammitglieder in bestehende Codebasen
Typischer Ausgangspunkt
Eine Änderung wird zusätzlich zur menschlichen Review automatisch auf gängige Sicherheits- und Stilfragen geprüft – als zusätzliche, nicht ersetzende Instanz.
Wissensmanagement
Dokumentation und Wissensmanagement
Technische Dokumentation, Anforderungen und Projektwissen wachsen über Jahre – KI hilft, dieses Wissen auffindbar und aktuell zu halten, etwa durch automatisch generierte Zusammenfassungen von wichtigen Protokollen oder technischer Spezifikationen.
- Automatische Zusammenfassung von Meeting-Protokollen und Anforderungsdokumenten
- Unterstützung bei der Pflege technischer Dokumentation über den Projektverlauf
- Schnellerer Wissenstransfer zwischen Projektteams
Typischer Ausgangspunkt
Die KI hilft aus einem mehrstündigen Workshop-Protokoll die wichtigsten Punkte strukturiert zusammenzufassen und offene Punkte mit Verantwortlichkeiten zu extrahieren.
BEISPIELHAFTER ABLAUF
Von der Fehlermeldung zur Lösung.
Dargestellt wird ein beispielhafter Ablauf der KI-gestützten Fehleranalyse in einem produktiven System.
Erkennung
Monitoring-Systeme erfassen Fehlermeldungen und ungewöhnliche Systemzustände in Echtzeit.
Klassifizierung
Die KI gruppiert Fehler nach Muster, Häufigkeit und betroffener Komponente.
Priorisierung
Kritische, gehäuft auftretende Fehler werden automatisch dem zuständigen Team gemeldet.
Ursachenanalyse
Das Entwickler Team erhält eine KI-gestützte Vorauswertung möglicher Ursachen.
Behebung & Tests
Die Korrektur wird umgesetzt und über automatisierte Tests gegen Regressionen abgesichert.
Dokumentation
Ursache und Lösung werden für die interne technische Dokumentation zusammengefasst.
ZIELGRUPPEN
Für wen KI bei uns einen Unterschied macht.
KI-Unterstützung lässt sich in bestehende Projekte integrieren, ohne bestehende Systeme neu aufzubauen.
Auftraggeber & Fachbereiche
Schnellere Bearbeitungszeiten und geringere Fehlerquoten in Fachverfahren, ohne zusätzlichen Personalaufwand.
IT-Verantwortliche
Frühzeitige Fehlererkennung und geringere Ausfallzeiten durch KI-gestütztes Monitoring im ISO-27001-zertifizierten Rechenzentrum.
Projektverantwortliche
Verlässlichere Testabdeckung und kürzere Release-Zyklen durch automatisierte End-to-End-Tests.
Entwicklungsteams
Schnellere Einarbeitung, weniger Routineaufwand bei Reviews und Dokumentation.