Produkte mit KI-Unterstützung Entwicklungszyklus

Mit KI wird die repetitive Arbeit erledigt, sodass Ihr Produkt schneller ausgeliefert werden kann. Mit der KI-gestützten PDLC-Technologie liefert Yalantis bis zu 40 Prozent schneller.

Während wir die Liefergeschwindigkeit erhöhen, halten wir die gleiche Qualität, Sicherheit und Compliance-Kontrollen ein, die Ihre Auditoren bereits eingeführt haben.

Die KI unterstützt sowohl die Hardware- als auch die Softwareentwicklung, wobei ein Team die Verantwortung trägt und eine einheitliche Audit-Datenverfolgung gewährleistet.

Bei sensiblen Aufgaben kann das mit KI betriebene PDLC-Framework auf isolierten oder lokal gehosteten Modellen in Ihrer eigenen Umgebung ausgeführt werden, sodass Ihre Code und Ihre geistigen Eigentumsrechte sicher bleiben und nicht in die Trainingsdaten anderer Personen gelangen.

Bevor der Umfang festgelegt wird, wägt ein intern entwickeltes Modell anhand von Hunderten von Yalantis-Projekten Ihre Optionen hinsichtlich Kosten und Leistung ab und weist auf überdimensionierte Konstruktionen hin, bevor diese die Kosten übersteigen.

Jede Aufgabe ist mit ihren Anforderungen verknüpft, und die Dokumentation bleibt während der gesamten Entwicklung stets aktuell, sodass das Projekt nachvollziehbar und auditierbar ist.

Arbeit, die mit KI erstellt wurde, bleibt in privaten Chats und eigenständigen Tools gespeichert. Der Output wird niemals mit den Tickets und dem Code verbunden, wo die eigentliche Bereitstellung stattfindet.

Lösung: Wir verbinden KI mit den zugelassenen Projektsystemen und geben jede Ausgabe an den Workflow zurück, wo er hingehört.

Der Produktkontext ist über mehrere Systeme verteilt, was Teams zwingt, Informationen manuell zu kopieren, und KI erkennt nur Fragmente statt des Ganzen.

Lösung: Unser Framework verbindet KI mit zugelassenen Projektsystemen über kontrollierte Workflows. Teams benötigen weniger Zeit für die Übertragung von Informationen zwischen verschiedenen Tools und mehr Zeit für Produkt- und Engineeringentscheidungen.

Teams verlieren Zeit, wenn sie auf frühere Entscheidungen und technische Anforderungen warten müssen, bevor eine sinnvolle Arbeit beginnen kann.

Lösung: AI sammelt die relevanten Projektkenntnisse vor Beginn jeder Aufgabe. Ein Entwickler erstellt ein Ticket mit dem Design und den bereits angehängten Notizen. Ein QA-Ingenieur erstellt die Testabdeckung aus derselben Quelle.

Wenn jede Mannschaft ihre eigenen Tools verwendet, geraten die Kontrollen ins Stocken. Sensivste Daten gelangen in unüberwachte Systeme, und niemand kann zuverlässig nachvollziehen, was mit KI erreicht oder produziert wurde.

Lösung: Die KI bleibt innerhalb regulierter Workflows mit rollenbasierter Zugriffsmethode und obligatorischer menschlicher Genehmigung.

Wenn die Arbeit über Tools und Teams hinweg erfolgt, geht der Zusammenhang zwischen einer Anforderung und dem Code, der diese bereitgestellt hat, verloren. Audits und Übergaben werden zu Detektivarbeit.

Lösung: Das Framework hält diese Linie innerhalb Ihrer Projektsysteme intakt. Sie können eine Anforderung von der Aufgabe über den Code bis hin zum Test und zur Freigabe verfolgen.

Architekten und Projektleiter verlieren Stunden mit Zusammenfassungen, Statusupdates und Routineüberprüfungen. Diese Arbeit ist wichtig, aber sie bringt nicht den entscheidenden Vorteil, den sie bringen könnten.

Lösung: Die KI beseitigt die Routinebelastung. Ihre Spezialisten kümmern sich um die Anrufe, die eine Beantwortung erfordern, wie etwa architektonische Kompromisse und Sicherheitsrisiken.

KI kann Entwürfe erstellen, analysieren und Empfehlungen abgeben. Was es nicht kann, ist die Genehmigung einer Zusammenführung oder die Veröffentlichung einer Version. Diese Aufgaben bleiben bei einer Person.

KI greift nur die Systeme und Daten auf, die sie zur Nutzung autorisiert. Es gibt kein All-Access-KI-Konto, das über Ihre Berechtigungen wacht.

Das Framework dokumentiert den Weg von der KI-Input-Information bis zur Genehmigung durch einen Menschen. Die Teams haben eine klare Aufzeichnung darüber, wie Entscheidungen getroffen wurden.

Jedes mit KI verbundene Tool wird einer Sicherheitsüberprüfung unterzogen, bevor es in den Workflow aufgenommen wird. Teams integrieren private Tools in die Bereitstellung nicht ohne die erforderliche Governance.

Bei regulierten oder IP-sensiblen Projekten kann das Framework auf isolierten oder lokal gehosteten Modellen in Ihrer Umgebung ausgeführt werden, wodurch die externe Datenexposition minimiert wird.