Welches Problem löst sie?
Engineering-Wissen ist oft verteilt, Dokumentation schwer nutzbar und Quellcode vertraulich. Der größte Aufwand entsteht häufig nicht durch das Modell selbst, sondern durch unstrukturierte Wissensquellen, fehlenden Kontext und ungeklärte Daten- und Review-Grenzen.
AI-Assisted Engineering löst dieses Problem nur dann sinnvoll, wenn lokale Ausführung, Datenschutz, Zugriffsschutz, Codeverständnis, Requirements-Analyse, Architekturkontext und Wissenszugriff in vorhandene Engineering-Workflows integriert werden.
Woran erkennt ein Kunde, dass er sie braucht?
- AI soll in Engineering-Prozessen eingesetzt werden, aber die technische Struktur ist unklar.
- Quellcode oder internes Engineering-Wissen darf nicht unkontrolliert nach außen.
- Cloud-Nutzung ist aus technischen oder Sicherheitsgründen problematisch.
- Engineering-Dokumentation, Anforderungen und Codewissen sind schwer zugänglich.
- Teams testen Werkzeuge, aber es fehlen gemeinsame Regeln und Review-Pfade.
Typische Situationen
- lokale LLMs sollen bewertet oder eingeordnet werden
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) soll auf Engineering-Wissen angewendet werden
- Quellcode-Erkundung und Dokumentationsarbeit sollen unterstützt werden
- Anforderungen, Architekturwissen und Codeausschnitte sollen besser auffindbar werden
- AI-Unterstützung muss in bestehende Engineering Workflows und Onboarding-Pfade passen
- Custom GPTs oder AI Agents sollen wiederkehrende Engineering-Aufgaben anhand klarer Regelwerke vorbereiten, prüfen oder kontrolliert unterstützen
- wiederkehrende Engineering-Artefakte sollen nach klaren Regeln vorbereitet, geprüft oder vereinheitlicht werden
Vorgehensweise
Ich beginne mit dem Engineering-Problem, nicht mit dem Modell. Geklärt werden Use Cases, Wissensquellen, Datenschutz- und Security-Grenzen, lokale Betriebsoptionen, RAG- und Agent-Struktur, Regelwerke, Review-Regeln und Integration in vorhandene Workflows.
Der Fokus liegt auf kontrollierbarer Nutzung vorhandenen Engineering-Wissens. Proprietäres Wissen, Quellcode und interne Architekturentscheidungen müssen geschützt bleiben; AI bleibt dabei ein technisches Werkzeug innerhalb eines verantworteten Engineering-Prozesses.
Technische Anforderungen an sichere AI-Integration
AI-, RAG- und Agent-Systeme in Engineering-Umgebungen benötigen sichere Architektur, klare Datenflüsse, Zugriffskontrolle, Nachvollziehbarkeit, Review-Regeln und technische Governance-Regeln für AI-gestützte Engineering-Prozesse. Der EU AI Act ist ein relevanter regulatorischer Rahmen, wird hier aber technisch eingeordnet: Ziel ist nicht Rechtsberatung, Zertifizierung oder formale Konformitätsbewertung, sondern Secure AI, Security by Design und robuste Integration von RAG/Agents in bestehende Entwicklungsprozesse.
Typische Einstiege
- AI Engineering Readiness Review, wenn zunächst Sinn, Voraussetzungen und Pilotkandidaten für AI-Assisted Engineering bewertet werden müssen
- AI-Assisted Engineering Review, wenn konkrete Engineering-Prozesse, Review-Pfade und Verantwortlichkeiten gestaltet werden sollen
- Secure AI Architecture Assessment, wenn lokale Modelle, RAG/Agents, Quellcode-Schutz, Datenflüsse oder technische Schutzgrenzen im Vordergrund stehen
Diese Einstiege dienen dazu, eine konkrete Ausgangslage gemeinsam zu analysieren und anschließend ein Beratungsmandat, Architecture Review oder konkrete Architekturarbeit zu beginnen.
Konkrete Ergebnisse
- AI Readiness aus Engineering-Sicht
- Zielbild für lokale LLMs, RAG oder Agents
- Wissenssystem- und Datenflusskonzept
- AI-Architektur als technisches Subsystem
- Integration in Engineering Workflows
- technisch bewertete Betriebsmodelle mit dokumentierten Security-Grenzen
- Review- und Verantwortlichkeitsmodell für AI-unterstützte Arbeit
- Regelwerke und Verantwortlichkeitsgrenzen für Custom GPTs oder AI Agents in Engineering-Prozessen
- Regelwerke für wiederkehrende Engineering-Aufgaben mit Qualitätskriterien, Review-Pfaden und einheitlichen Ergebnisformaten
Was ausdrücklich nicht Bestandteil ist
- isolierte Werkzeug- oder Modellbewertung ohne Architektur- und Engineering-Bezug
- übergreifende KI-Strategieprogramme
- Data Science
- isolierte Prompt-Optimierung ohne Architektur- und Engineering-Bezug
- allgemeine Werkzeugnutzung ohne Systemkontext
- juristische Bewertung des EU AI Act, Zertifizierung oder formale Konformitätsbewertung
Geeignete Folgeprojekte
- AI Engineering Readiness Review
- Architekturreview für lokale AI-Infrastruktur
- Konzept für RAG-/Agent-Systeme und Engineering-Wissen
- Platform Security für Quellcode- und Wissensschutz
- Engineering Enablement durch Reviews, Guidelines und Wissenstransfer
Verwandte Leistungen
Wenn stattdessen die technische Gesamtarchitektur im Vordergrund steht, passt Systems Architecture. Wenn Schutzgrenzen, Security-Services oder sichere Betriebsmodelle zentral sind, ist Platform Security der passende Kontext. Das lokale RAG-basierte Wissenssystem ist im Portfolio als anonymisiertes Beispiel beschrieben.