ENTERPRISE AI · SOFTWARE ENGINEERING
Eine gemeinsame Arbeitsumgebung, in der Organisationswissen, Quellcode, Architektur und spezialisierte KI-Agenten mit IT-Fachleuten zusammenarbeiten — von der Anforderungsanalyse und dem Entwurf bis zu Entwicklung, Test und Wartung.
VERSTEHT. DENKT. SCHAFFT.
Im Projekt NEXUS planen wir, das Modul für die Dokumentenverarbeitung zu modernisieren. Analysiere die bestehende Architektur und den Quellcode, ermittle die Komponenten, die seine Weiterentwicklung bremsen, und empfiehl Verbesserungen, unter Beibehaltung der bestehenden Integrationen und Sicherheitsanforderungen.
Ergebnis der ersten Analyse
Für die Modernisierung des NEXUS-Moduls für die Dokumentenverarbeitung wurden drei vorrangige Bewertungsbereiche ermittelt.
Statusänderungen und Validierungsregeln von Dokumenten sind eng mit der Verarbeitungslogik verknüpft. Eine Trennung dieser Verantwortlichkeiten sollte bewertet werden.
Die bestehenden Datenaustauschschnittstellen müssen kompatibel bleiben. Abhängigkeiten von Dokumentstatus und Datenstrukturen sind zu prüfen.
Es ist zu klären, ob Autorisierungsregeln bei allen Vorgängen der Dokumentenverarbeitung einheitlich angewendet werden.
document-service/src/workflow/Quellcodekomponente für Dokumentenverarbeitung und Statusverwaltung.
docs/architecture/integrations.mdBeschreibung der Integrations- und Datenaustauscharchitektur des Systems.
security/access-control.mdDokumentation der Zugriffsrechte und Autorisierungsregeln.
Darf das interne Datenmodell bei der Modernisierung geändert werden, wenn die externen Integrationsschnittstellen unverändert bleiben? Das beeinflusst die mögliche Architekturlösung.
Die Initiative „Modernisierung des NEXUS-Dokumentenmoduls“ anlegen und die Analyse in Teilaufgaben zu Architektur, Integrationen, Sicherheit und Test aufteilen.
Warum DCS Flow?
DCS Flow vereint künstliche Intelligenz, Organisationswissen und Teamarbeit in einer gemeinsamen Software-Engineering-Umgebung.
Statt dass jede Fachkraft KI-Werkzeuge für sich allein nutzt, hilft DCS Flow der Organisation, systematisch mit einem gemeinsamen Projektkontext zu arbeiten, Arbeitsergebnisse zu bewahren und Informationssysteme weiterzuentwickeln — mit Menschen und spezialisierten KI-Agenten.
Konzentrieren Sie sich auf das Ergebnis, nicht auf verbrauchte Tokens.
Die KI-Nutzung muss nicht nach dem Token-Verbrauch jeder Anfrage geplant werden. Fachkräfte können sich auf die Analyse der Aufgabe, die Qualität der Lösung und das Arbeitsergebnis konzentrieren.
Wissen wird zu einer gemeinsamen, langfristig nutzbaren Ressource.
Projektdokumentation, Quellcode, Richtlinien und genehmigte Entscheidungen bilden eine Wissensbasis, die der Organisation zur Verfügung steht. Informationen hängen nicht vom persönlichen KI-Chatverlauf einer einzelnen Fachkraft ab.
Vom individuellen KI-Chat zum gemeinsamen Arbeitsprozess.
In den Modulen Chat, Initiatives und Board können Kolleginnen und Kollegen gemeinsam Fragen analysieren, Initiativen strukturieren und Aufgaben vorbereiten — mit KI-Unterstützung und gemeinsamem Projektkontext.
Nicht nur allgemeines KI-Wissen, sondern auch Quellcode, Architektur und Anforderungen Ihres Systems.
DCS Flow nutzt Projekt-Repositories, Dokumentation, Richtlinien und weitere verfügbare Wissensquellen, um auf Ihr System zugeschnittene, mit Quellen belegte Ergebnisse zu erarbeiten.
Von der ersten Idee bis zur Systemwartung.
Analyse, Entwurf, Entwicklungsunterstützung, Test und Wartung werden als zusammenhängende Ingenieursarbeit betrachtet — nicht als isolierte KI-Anfragen in verschiedenen Werkzeugen.
KI-Fähigkeiten, ohne die Kontrolle über Daten und technische Entscheidungen zu verlieren.
DCS Flow läuft in einer isolierten Infrastruktur. Projektregeln, Anforderungen und Entscheidungen werden im Modul Steering verwaltet; wesentliche technische Entscheidungen bewerten und treffen Menschen.
Von der neuen Idee bis zur Weiterentwicklung, Wartung und Fehlerbehebung bestehender Informationssysteme.
Wählen Sie das Arbeitsmodell Ihrer Organisation und sehen Sie, wie DCS Flow bei konkreten Software-Engineering-Aufgaben hilft.
Den Bedarf an neuen Funktionen analysieren, Anforderungen präzisieren, die Auswirkungen auf bestehende Systeme bewerten und Umsetzungsaufgaben vorbereiten.
Eine strukturierte Initiative, Anforderungen, Lösungsalternativen und für die Entwicklung vorbereitete Aufgaben.
Neue Funktionen werden unter Berücksichtigung bestehender Systeme und früherer Entscheidungen geplant, und das Wissen darüber bleibt in der Organisation.
Bürgerinnen und Bürger sollen eine Leistung online beantragen können, die bisher nur persönlich beantragt werden konnte.
Hilft, die Anforderungen zu präzisieren, bewertet die Auswirkungen auf das bestehende Kundenregister und erstellt die Struktur der Initiative.
Eine Initiative mit Teilinitiativen, eine Liste offener Fragen und Aufgabenentwürfe zur Prüfung in Board.
DCS Flow hilft Organisationen, die Arbeit ihrer IT-Fachkräfte effizienter zu nutzen, technologisches Wissen zu bewahren und weiterzuentwickeln sowie die Kosten für Entwicklung und Wartung von Informationssystemen zu senken.
Weniger wiederholte Arbeit. Effizienterer Ressourceneinsatz.
KI hilft, aufwendige Aufgaben in Analyse, Dokumentation und technischem Lösungsentwurf zu automatisieren und zu beschleunigen. Fachkräfte verbringen weniger Zeit mit Informationssuche und der Erkundung bestehender Systeme und mehr Zeit mit Wertschöpfung.
Mehr Arbeit mit den vorhandenen Ressourcen.
Eine gemeinsame Arbeitsumgebung, Organisationswissen und spezialisierte KI-Agenten helfen dem Team, Aufgaben schneller zu verstehen, zusammenzuarbeiten und hochwertige technische Ergebnisse zu erstellen. Die Zeit für Einarbeitung in den Kontext und Informationsübergaben zwischen Fachkräften sinkt.
Wissen bleibt in der Organisation — auch wenn Menschen wechseln.
Systemarchitektur, Quellcode, Dokumentation, Richtlinien und getroffene Entscheidungen bilden eine Wissensbasis der Organisation. Die Einarbeitung neuer Fachkräfte und die Übernahme von Systemen werden einfacher, was die Risiken durch Personalwechsel und Abhängigkeit von bestimmten externen Lieferanten verringert.
Jedes Projekt erweitert das technologische Kapital der Organisation.
DCS Flow hilft, eine gemeinsame Wissensbibliothek der Organisation aufzubauen und zu nutzen, in der sich Informationen über Systemarchitektur, Quellcode, Komponenten, Anforderungen, Richtlinien und frühere technische Entscheidungen sammeln.
Beim Start eines neuen Projekts oder bei der Weiterentwicklung eines bestehenden Systems hilft KI, passende frühere Lösungen zu finden, ihre Eignung für die neuen Anforderungen zu bewerten und Anpassungsvorschläge zu erarbeiten.
Nicht jedes Mal bei null anfangen — die Organisation kann nutzen, was sie bereits geschaffen hat.
Der Nutzen wird als potenzieller Wert beschrieben. Die tatsächliche Wirkung hängt von den Systemen der Organisation, dem verfügbaren Wissen und dem Umfang der Einführung ab.
Von einzelnen KI-Experimenten zum systematischen KI-Einsatz im IT-Engineering.
Wie führt man eine neue Integration ein und hält dabei die bestehende Systemarchitektur und die Sicherheitsanforderungen ein? Verfolgen Sie sieben Phasen von der Anfrage bis zum Ergebnis, das Fachkräfte überprüfen können.
Ein Systemarchitekt stellt eine Frage im Kontext eines konkreten Projekts.
Wie führen wir eine neue Integration ein und halten dabei die bestehende Systemarchitektur und die Sicherheitsanforderungen ein?
Die Anfrage wird mit dem Projektwissen und den Richtlinien verknüpft, die der Organisation in DCS Flow bereits zur Verfügung stehen.
Wählen Sie eine Komponente, um ihre Rolle und ihre Verbindungen zur übrigen Plattform zu sehen.
Informationen werden nicht einfach mechanisch in eine KI-Anfrage eingefügt. Das Kontextmanagement wählt aus, was für die konkrete Aufgabe relevant ist. Wählen Sie eine Aufgabe, um die Auswahl zu sehen.
Integrationsschicht und Authentifizierungsdienst.
Sicherheitsanforderungen und die frühere Architekturentscheidung.
Werkzeugintegrationen — für diese Aufgabe nicht erforderlich.
Illustration. Die Auswahl hängt von den in der Organisation verfügbaren und angebundenen Quellen ab; reichen die Informationen nicht aus, weist die KI auf den fehlenden Kontext hin.
Die Qualität eines KI-Ergebnisses hängt nicht nur vom Modell ab, sondern auch davon, wie relevant der Kontext ist, den das System nutzen kann.
Die Plattform läuft in einer isolierten Rechenzentrumsinfrastruktur ohne ausgehende Verbindung zum öffentlichen Internet. Die Daten werden in der DCS-Flow- oder der Kundeninfrastruktur gespeichert.
DCS Flow läuft in einer kontrollierten Rechenzentrumsinfrastruktur.
Aus der isolierten Plattformumgebung gibt es keine ausgehende Verbindung zum öffentlichen Internet.
Die KI-Modelle laufen auf der DCS-Flow-Infrastruktur.
Die Daten werden je nach gewähltem Bereitstellungsmodell in der DCS-Flow- oder der Kundeninfrastruktur gespeichert.
Wesentliche technische Entscheidungen treffen die Fachkräfte der Organisation.
Von der KI erarbeitete Schlussfolgerungen lassen sich anhand von Quellen und Begründungen bewerten.
Diese Themen werden während der Demo und der Evaluierung entsprechend den Anforderungen Ihrer Organisation und dem gewählten Bereitstellungsmodell besprochen.
Die Daten werden je nach gewähltem Bereitstellungsmodell in der DCS-Flow- oder der Kundeninfrastruktur gespeichert. Das Bereitstellungsmodell wird zu Beginn der Zusammenarbeit gemeinsam mit der Organisation bewertet.
Nein. DCS Flow läuft in einer isolierten Rechenzentrumsinfrastruktur, und aus der Plattformumgebung gibt es keine ausgehende Verbindung zum öffentlichen Internet.
Die Bedingungen zur Datennutzung werden zu Beginn der Zusammenarbeit vereinbart. Ausführliche Informationen dazu geben wir während der Demo und der Evaluierung.
Wesentliche technische Entscheidungen treffen die Fachkräfte der Organisation. Die KI erarbeitet Analysen, Alternativen und Vorschläge; Richtlinien, die die KI im Modul Steering vorschlägt, treten erst nach menschlicher Freigabe in Kraft.
Von der KI erarbeitete Schlussfolgerungen werden mit den verwendeten Quellen — Quellcode, Dokumentation, Richtlinien oder Entscheidungen — und mit einer Begründung verknüpft. Reichen die Informationen nicht aus, weist die KI auf den fehlenden Kontext hin, statt Schlussfolgerungen zu erfinden.
DCS Flow nutzt MCP-Integrationen, um auf Werkzeuge, Datenquellen und externe Systeme zuzugreifen. Konkrete Integrationen werden anhand der Anforderungen Ihrer Umgebung bewertet.
Lösungen für Authentifizierung, Zugriffsrechte und Audit besprechen wir während der Demo und der Evaluierung entsprechend den Anforderungen Ihrer Organisation.
Nein. DCS Flow unterstützt Fachkräfte — es hilft, schneller Kontext zu gewinnen sowie Analysen und Dokumentation zu erstellen. Entscheidungen und die Verantwortung für das Ergebnis bleiben bei den Menschen.
Der Weg vom ersten Kennenlernen bis zur täglichen Arbeit. Eine Demo dient dem Kennenlernen und verpflichtet nicht zum Vertragsabschluss.
In einer Demo zeigen wir DCS Flow im Kontext Ihrer Aufgaben. Nach Vereinbarung ist eine Testphase möglich. Eine Demo verpflichtet nicht zum Vertragsabschluss.
Erfahren Sie in einer Demo, wie DCS Flow helfen kann, die Informationssysteme Ihrer Organisation zu verstehen, zu warten und weiterzuentwickeln.