Agentic SDLC: Enterprise Framework Design & Pilot

3 Schritte zu einem AI-Ready SDLC Framework

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Schritt 1: Unternehmensüberprüfung

4–5 Wochen

• SDLC-Prozessanalyse: Erfassung der durchgängigen Prozesse von Spezifikation und Entwicklung bis hin zum Betrieb – einschließlich Toolchain und Plattformvoraussetzungen für das Hosting des AI-Frameworks.
• Prüfung der KI-Nutzung: Systematische Erfassung, wo und wie KI in der Organisation eingesetzt wird – einschließlich eingesetzter Tools, Prozessschritte sowie dokumentierter und individueller Nutzung.
• Reifegradbewertung: Bewertung des AI-Native-Reifegrads einzelner Organisationseinheiten anhand eines fünfstufigen Modells – von ad-hoc Prompting bis hin zu einer gesteuerten KI-Plattform.
• Bestandsliste der Primitive: Erfassung vorhandener wiederverwendbarer KI-Konfigurationen – darunter Instructions, Agents, Skills, Workflows, Hooks und MCP Server – sowie Identifikation von Redundanzen und Lücken.
• CoE Readiness: Bewertung, ob bereits ein Centre of Excellence (CoE) vorhanden ist, einschließlich Auftrag, Organisation, personeller Ausstattung und Entscheidungsbefugnissen zur Definition von Standards.
• Lückenanalyse: Identifikation der Lücken zwischen dem aktuellen Stand und den Anforderungen an ein gesteuertes Enterprise Framework.

Schritt 2: Framework Design

3–4 Wochen

• Register für KI-Primitive: Konzeption einer gesteuerten Sammlung wiederverwendbarer KI-Konfigurationen – Agents, Anweisungen, Fähigkeiten, Workflows, Hooks und Spezifikationsvorlagen – mit Workflows für Beiträge, Überprüfungen, Versionsverwaltung und Ausmusterung.
• MCP-Register: Entwicklung eines zentralen Katalogs freigegebener MCP Server mit Genehmigungsprozessen, Vertrauensklassifizierungen, Zugriffskontrollen und Nutzungsmonitoring.
• Governance- und Sicherheitsmodell: Definition von Verantwortlichkeiten für Artefakte, Regeln für einen sicheren und konsistenten Prompt-Einsatz, Content Security Scanning sowie grundlegende Sicherheit der Lieferkette durch Abhängigkeitsauflösung und Versionsfixierung.
• Zielprozesse des SDLC: Neugestaltung der Lifecycle-Prozesse, sodass KI Planung, Aufteilung und Umsetzung aktiv unterstützt, während Menschen an definierten Entscheidungspunkten die Ergebnisse validieren.
• CoE-Betriebsmodell: Entwicklung eines klaren Betriebsmodells für das CoE mit definierten Verantwortlichkeiten, Strukturen, Beitragsprozessen und Mechanismen zur kontinuierlichen Weiterentwicklung des Frameworks.

Schritt 3: Pilotphase

8–12 Wochen

• Registries bereitstellen: Aufbau operativer Primitives und MCP Registries für das Pilotteam – mit einer Architektur, die auf eine unternehmensweite Nutzung ausgelegt ist.
• PoC durchführen: Umsetzung eines klar abgegrenzten Backlog-Element von Anfang bis Ende mit dem entwickelten Framework. Erfolgskriterium: Das Team kann den Prozess anschließend eigenständig wiederholen.
• CoE-Kernteam etablieren: Das CoE-Betriebsmodell aktivieren, den ersten Primitiv-Beitragszyklus durchführen und die erste MCP-Server-Genehmigung vornehmen.
• Enablement-Programm: Praxisorientierte Befähigung anhand realer Pilotprojekte – die Teams lernen durch praktische Umsetzung und nicht anhand von Unterlagen, begleitet von geschulten internen Moderatoren.
• Scale-Out Blueprint: Dokumentation eines wiederholbaren Onboarding-Modells einschließlich der Einbindung von Fürsprechern – Pilotingenieure führen vor Ablauf des Projekts das Onboarding eines Teams durch, das nicht am Pilotprojekt beteiligt ist.

Fakten im Überblick

• Dauer: 15–21 Wochen — Review  → Design → Pilotphase
• Tool-agnostisch: Ausgerichtet an offenen Standards und damit portierbar über verschiedene AI Coding Agents hinweg
• Beratungsmodell: Ihre Teams übernehmen die Verantwortung für die Ergebnisse
• Operativ statt theoretisch: Es entstehen nutzbare Frameworks und Strukturen, nicht nur Strategiepapiere

Benefits

• Sofortige Sicherheit in der Lieferkette. Primitive werden vor der Bereitstellung gescannt; Sperrdateien legen die genauen Versionen fest.
• Klare Verantwortlichkeiten. KI-generierte Beiträge werden gekennzeichnet und sind nachvollziehbar. Agents arbeiten innerhalb klar definierter Grenzen.
• Skalierbare Steuerung. Ein unternehmensweites Framework mit kontrolliertem Kontextmanagement, kombinierbaren Primitives und klar definierten Agent-Grenzen.
• Konfigurationen mit Abhängigkeitsverwaltung. Ein Manifest pro Projekt – eine vollständig konfigurierte, versionsgebundene Agentenkonfiguration.
• Messbare Reife. Konkrete Kennzahlen wie reproduzierbare Setups, Nutzung der Registries und die Fähigkeit der Teams, eigenständig zu arbeiten.
• Unabhängigkeit von Anfang an. Geschulte Experten und von Kollegen geleitete Einarbeitung – Ihr Team arbeitet unabhängig, bevor wir das Projekt verlassen.