Integration von KI-Methoden in den gesamten Entwicklungszyklus
Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Software entsteht, von der Idee bis zur produktionsreifen Anwendung. Bei Peerigon verstehen wir KI nicht als Ersatz für menschliche Kompetenz, sondern als Werkzeug, das Entwicklungsteams in allen Phasen gezielt unterstützen kann. Von automatisierter Codegenerierung über intelligente Tests bis hin zu kontextbasierten Architekturvorschlägen: Wir setzen KI dort ein, wo sie echten Mehrwert bietet: pragmatisch, nachvollziehbar und eingebettet in saubere Softwarearchitektur.
Menschliche Expertise trifft maschinelle Intelligenz | KI im Projektlebenszyklus
KI ist Teil unseres Handwerks. Wir setzen sie gezielt in verschiedenen Phasen des Entwicklungsprozesses ein, immer mit technischem Anspruch und klarer Verantwortung.
- Konzeption: KI-gestützte Architektur-Planung und User Story Entwicklung
- Development: Code-Generierung mit Review-Prozessen und Qualitätssicherung
- Testing: Automatisierte Test-Generierung
- Dokumentation: AI-assistierte Documentation, die immer aktuell bleibt
Von der Idee bis zur produktionsreifen Lösung
Ob KI bereits Teil eines Prototyps ist oder erst noch evaluiert werden soll: wir holen Projekte dort ab, wo sie stehen.
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KI-Potenzialanalyse
Wo lohnt sich KI und wo nicht? In dieser kompakten Analyse prüfen wir gemeinsam, welche KI-Features für Ihr Projekt technisch machbar und strategisch sinnvoll sind. Sie erhalten eine fundierte Einschätzung mit klaren Empfehlungen, Priorisierung und einer Roadmap.
Für wen?
Product Owner, CTOs, Stakeholder mit strategischem Interesse an KI-Integration
Das Ergebnis
Priorisierte KI-Featureliste inkl. Machbarkeitsanalyse, Business Impact und Umsetzungs-Roadmap
Technische Verhältnismäßigkeit und Datensouveränität sind für uns Grundprinzipien jeder verantwortungsvoll integrierten KI-Lösung.
Als B Corp-zertifiziertes Unternehmen achten wir darauf, wie und wo Technologie wirkt. Auch bei der Integration von KI legen wir Wert auf nachvollziehbare Entscheidungen.
Die richtige Modellauswahl | So groß wie nötig, so schlank wie möglich
Nicht jede Anwendung braucht ein großes Sprachmodell wie GPT-4. Je nach Aufgabe setzen wir kleinere, effizientere Modelle ein, ob Open Source, lokal gehostet oder über ausgewählte Anbieter. Mit flexiblen Architekturen, z. B. über LiteLLM, sorgen wir dafür, dass sich Modelle bei Bedarf unkompliziert austauschen lassen. So bleiben Sie unabhängig und können Ihre Infrastruktur schrittweise weiterentwickeln, ohne Lock-in-Effekte.