Integration von KI-Methoden in den gesamten Entwicklungszyklus
Künstliche Intelligenz verändert die Art, wie Software entsteht. Bei Peerigon verstehen wir KI als Werkzeug, das Entwicklungsteams in allen Phasen kreativer und produktiver macht. Von automatisierter Codegenerierung über intelligente Tests bis hin zu kontextbasierten Architekturvorschlägen: Wir setzen KI dort ein, wo sie echten Mehrwert bietet, eingebettet in saubere Softwarearchitektur.
KI-gestützte Softwareentwicklung | Menschliche Expertise trifft maschinelle Intelligenz
KI ist Teil unseres Handwerks. Wir setzen sie gezielt in verschiedenen Phasen des Entwicklungsprozesses ein:
- Konzeption: KI-gestützte Architektur-Planung und User Story Entwicklung
- Design: Effizientere Workflows von ersten Wireframes bis hin zu konsistenten Designsystemen
- Development: Code-Generierung mit Review-Prozessen und Qualitätssicherung
- Testing: Automatisierte Test-Generierung
- Dokumentation: AI-assistierte Documentation, die immer aktuell bleibt
Unsere Solutions im KI-Bereich
Wir holen Projekte dort ab, wo sie stehen. Dabei unterscheiden wir, ob KI bereits Teil eines ersten, von Ihnen gebauten Prototyps ist oder erst noch evaluiert werden soll.
Intelligente Prototypentwicklung
Sie können Ideen, wir können Prototyping: Wir bauen und begleiten technisch fundierte Proofs of Concept mit KI-Unterstützung von Anfang an.
Vibe Engineering
Sie haben schon einen ersten Prototypen gevibecodet und möchten Ihn auf solide Beine stellen? Als Digitalisierungsdienstleister bietet Peerigon die technische Weiterentwicklung von KI-Prototypen bis zur Einsatzreife.
2-3
Passgenaue Lösungen statt Overengineering
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.
Es ist wichtig, nachvollziehen zu können, was im System passiert, denn KI ist nie vollständig kontrollierbar. Unsere Lösungen bieten transparente Abläufe von der Datenverarbeitung bis zur Modellantwort. Rahmenbedingungen sind weitgehend dokumentiert, anpassbar und soweit möglich auf Ihre Anforderungen zugeschnitten.
Große Foundation Models sind beeindruckend, aber oft gar nicht nötig. Wir bevorzugen kleinere, präzise zugeschnittene LLMs, die sich effizient in bestehende Systeme integrieren lassen. In Kombination mit den passenden Prompts und dem richtigen Kontext, den wir z.B. mit RAG anreichern, bauen wir performante, kostengünstige und datenschutzkonforme Lösungen mit schlanker Architektur.
Unsere KI-Systeme lassen sich erklären. Wir machen transparent, welche Komponenten im Einsatz sind, wie Architekturentscheidungen getroffen wurden und wo die Grenzen eines Modells liegen. Auch Modellgrenzen und Datenflüsse sind jederzeit nachvollziehbar.
Nicht jede API gehört in die Cloud. Für sensible Anwendungen setzen wir auf lokal gehostete Modelle und Self-Hosted APIs. So bleiben personenbezogene Daten und geistiges Eigentum unter Ihrer Kontrolle und DSGVO-konform.
Michael
Sprudelnde Ideenpool, Green-Software-Advocate und KI-Enthusiast
"Technische Verhältnismäßigkeit und Datensouveränität sind für uns Grundprinzipien jeder verantwortungsvoll integrierten KI-Lösung."
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.
KI in der Softwareentwicklung: FAQ
Der Einsatz von KI wirft viele Fragen auf, von Kosten und ersten Schritten bis zu Risiken und Verantwortlichkeiten. Hier beantworten wir die wichtigsten Punkte, die uns Manager:innen und Tech Leads am häufigsten stellen.
Der Nutzen von KI ist phasenabhängig und teilweise noch schwer exakt vorherzusagen. Stand heute zeigt sich: KI beschleunigt Konzeption, Prototyping und auch Teile der Umsetzung. Da wir Time & Material abrechnen, führt ein geringerer Stundenaufwand typischerweise zu niedrigeren Kosten.
- Frühe Phasen: Größter Effekt. Konzepte, User Flows, UI-Entwürfe und Klickdummies entstehen schneller; Prototypen sind oft in wenigen Tagen erreichbar.
- Implementierung: Effizienzgewinne bei wiederkehrenden Aufgaben (z. B. Code-Generierung, Tests, Refactorings).
- Reife/komplexe Systeme: Der Kosteneffekt schrumpft; Integrationsaufwand, Qualitätssicherung, Security/Compliance und Migrationspfade dominieren.
Unser vorsichtiges Fazit: KI wirkt besonders früh im Prozess eher kostenmindernd. In gewachsenen Projekten wird's schwerer vorherzusagen: hier ist ein Hebel vorhanden, aber kleiner.
Beim Einsatz von KI in der Appentwicklung sollten Unternehmen drei Punkte besonders im Blick behalten:
- Ressourcenverbrauch: Große Modelle sind energieintensiv und können hohe Kosten verursachen.
- Datenschutz: Bei cloudbasierten Lösungen besteht die Gefahr, dass sensible Daten in externe Systeme gelangen.
- Bias & Transparenz: KI übernimmt Verzerrungen aus Trainingsdaten, und ihre Entscheidungen sind nicht immer nachvollziehbar.
Wie lässt sich verantwortungsvoll damit umgehen?
Diese Herausforderungen lassen sich nicht vollständig auflösen. Wir können sie aber durch bewusste Entscheidungen im Entwicklungsprozess besser kontrollieren:
- KI-Ergebnisse immer kritisch prüfen und als Ausgangspunkt betrachten, nicht als fertiges Resultat
- Code-Reviews und Tests bleiben unverzichtbar, um Qualität und Sicherheit sicherzustellen
- Wo möglich, kleinere, lokal betreibbare Modelle einsetzen. Das reduziert Abhängigkeiten und schont Ressourcen.
Bei Peerigon achten wir z.B. beim Thema Datenschutz auf folgende Optionen:
- Lokale Open Source Modelle für sensible Daten
- EU-hosting wo möglich
- Keine Daten-Weitergabe an US-Konzerne wenn gewünscht
Im Entwicklungsprozess haben wir ein Basissetup, das wir individuell anpassen. Typischerweise nutzen wir z.B. Figma AI und Figma MCP fürs Prototyping; für Reasoning Claude und ChatGPT, im Coding-Prozess GitHub Copilot und Cursor.
Für die App selbst wählen wir individuell das passendste Modell oder eine Kombination, je nach Projekt. Auswahlkriterien dafür sind u. a. Ziele, Daten- & Compliance-Vorgaben, Kosten oder Performance.
Sie möchten KI sinnvoll einsetzen? Wir beraten Sie gern.
Sie möchten herausfinden, ob KI Ihrem Projekt weiterhilft oder wie sich bestehende Ideen technisch umsetzen lassen? Schreiben Sie uns! Wir nehmen uns Zeit für Ihr Anliegen, besprechen gemeinsam die Möglichkeiten und zeigen Wege für die nächsten Schritte auf.