Mehr als Coding Agents

Die Software Factory ist real, aber sie allein aufzubauen ist brutal schwer.

Sie haben es vermutlich längst gesehen: Agenten können einen erheblichen Teil der Softwareentwicklung tragen. Der schwere Teil ist, daraus ein System zu machen, das Ihr ganzes Team jeden Tag benutzt. Genau diesen Teil machen wir mit Ihnen. Wir bringen die Blaupausen und das Training mit, bauen die Factory mit Ihrem Team auf Ihren eigenen Repos und gehen erst, wenn Ihre Leute sie ohne uns betreiben.

Kostenlosen Reifegrad-Check starten Zum Factory Accelerator

Drei Minuten, acht Fragen. Sie erhalten das Level Ihres Teams und einen Peer-Vergleich per E-Mail.

Engineering-Leader bei Valant, SQUR und ITB Consulting vertrauen uns ihre Teams an. Vielleicht haben Sie Juri im Fraunhofer IEM Tech Talk oder im AI Agents Podcast gehört.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Sie sehen, dass KI etwas bewegt, aber Sie können es noch nicht steuern.

Ein paar Ihrer Entwickler holen mit Agenten bemerkenswerte Ergebnisse raus, während der Großteil des Teams KI weiter wie besseres Autocomplete nutzt.
Jeder Entwickler arbeitet auf seine eigene Art damit, also hängt die Qualität dessen, was live geht, davon ab, wer es geschrieben hat.
Sie sehen Bewegung in den Zahlen, aber Sie können nicht sagen, was sie treibt oder welchen Teil Sie skalieren sollen.
Und die Setups, die wirklich funktionieren, liegen auf privaten Laptops. Wenn dieser Entwickler geht, geht das Setup mit.

Nichts davon heißt, dass Ihr Team schlecht arbeitet. Es heißt, dass die Tools schneller da waren als die Arbeitsweise. Diese Lücke lässt sich schließen, und die Zahlen unten zeigen, warum sich das lohnt.

Sie sehen, dass KI etwas bewegt, aber Sie können es noch nicht steuern.

Wie 2026 wirklich aussieht

90%

der Entwickler nutzen bei der Arbeit regelmäßig ein KI-Tool

JetBrains AI Pulse, Januar 2026, 10.000+ Entwickler

64%

der Teams berichten von 25%+ Velocity-Gewinnen durch KI. Die Gewinne sind real.

Jellyfish, State of Engineering Management 2026

+60%

mehr gemergte PRs pro Woche bei täglichen KI-Nutzern vs. Nicht-Nutzern (2,3 vs. 1,4)

DX, Q4 2025 Impact Report

10%

der Orgs haben starke Befähigung und hohe Adoption. Der Rest läuft auf individuellem Einsatz.

Jellyfish, State of Engineering Management 2026

Wo wir ansetzen

Die zwei Probleme, mit denen CTOs zu uns kommen.

Meist ist es eines von beiden. Manchmal sind es beide.

Problem eins

Ein paar Ihrer Devs heben ab, und der Rest ist nie gestartet.

Zwei, drei Entwickler liefern wie nie zuvor. Der Rest hat die Tools probiert, sich einmal die Finger verbrannt und tippt still wieder alles selbst. Ihre Seniors nennen das Ganze immer noch Autocomplete.

Wir trainieren das ganze Team an Ihrer eigenen Codebasis, Seniors und Skeptiker inklusive, bis die Arbeit mit Agenten einfach die normale Arbeitsweise ist. Person für Person, denn ein Mandat von oben hat noch nie einen Skeptiker überzeugt.

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Problem zwei

Die Gewinne sind real, aber der Prozess ist Glückssache.

Geben Sie zwei Entwicklern dieselbe Aufgabe und dasselbe Modell, und einer braucht fünf Minuten, der andere vierzig. Es gibt zehn private Workflows, wo ein gemeinsamer Prozess stehen sollte, und Sie tracken Seats statt Ergebnisse.

Wir nehmen, was Ihre besten Entwickler längst herausgefunden haben, und machen daraus die Arbeitsweise des ganzen Teams: aufgeschrieben, in Ihren Repos versioniert, hinter einem Satz Quality Gates. Dann ziehen wir eine Baseline und messen, damit Sie endlich wissen, was Sie skalieren.

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Nicht sicher, welches auf Ihr Team zutrifft? Der dreiminütige Reifegrad-Check sagt es Ihnen.

Die Lösung

Eine Maschine, die Ihre Softwareentwicklung von Anfang bis Ende betreibt.

Plan, Build, Test, Review, Ship. In einer Software Factory betreiben Agenten diesen Loop hinter Ihren Quality Gates, während Ihre Entwickler den Intent vorgeben und die Ergebnisse beurteilen. Jede Korrektur wird zur Regel, damit derselbe Fehler nicht zweimal passiert.

Warum ist das wichtig? Weil Agentic Coding in der IDE nur die Mitte Ihres Prozesses beschleunigt, und eine schnellere Mitte drückt auf beide Enden. Reviews stapeln sich, Product kommt mit Stories nicht hinterher, und die Qualität beginnt zu rutschen. Die Factory betreibt die ganze Linie als einen Fluss, damit das Tempo wirklich in Produktion ankommt.

Ihre Entwickler behalten dabei durchgehend die Kontrolle. Sie geben die Richtung vor, justieren die Leitplanken und entscheiden, was live geht. Wir machen Ihre Seniors zu Architekten der Factory, nicht zu ihren Opfern.

Sie geben den Intent vor und beurteilen die Ergebnisse

1 Plan Intent zu konkreter Aufgabe

2 Build Agenten schreiben den Code

3 Test Checks laufen auf der Linie

4 Review Hinter Ihren Gates

5 Ship Gemerged und deployed

Ein Loop, End-to-End ausgeführt

Quality Gates zwischen jedem Schritt

Mit wem Sie arbeiten

Juri Kühn

Hallo, ich bin Juri. Ich baue seit über 30 Jahren Software, und heute baue ich sie jeden Tag mit KI-Agenten, in Produktion. Inzwischen sind es über 5.000 Stunden.

Aus dieser täglichen Arbeit kommt unsere Methode. Ich gehe in Engineering-Teams, richte sie für agentisches Arbeiten ein und liefere mit ihnen an ihrem eigenen Code aus, bis die neue Arbeitsweise sitzt. Genau daraus ist Codeligence entstanden.

30+: Jahre in Software
12+: Teams begleitet
Täglich: Produktionscode mit Agenten

"KI erfordert ein neues Mindset und neue Arbeitsweisen. Alte Gewohnheiten und angesammeltes Wissen loszulassen ist nicht immer leicht. Es ist mir ein Anliegen, den Übergang so reibungslos wie möglich zu gestalten und eine positive Perspektive auf KI in der neuen Ära der Softwareentwicklung zu zeigen."

Was die Menschen sagen, mit denen wir gearbeitet haben.

Echte Namen, echte Unternehmen. Wir stellen gerne den Kontakt her, wenn Sie es aus erster Hand hören möchten.

"Wir haben Claude Code genutzt, aber jede Session als Einzelfall behandelt, ohne gemeinsame Konventionen im Team. Heute verstehen wir es als Orchestrierungsmodell, nicht als Coding-Assistent. Das Ziel hat sich verschoben, von KI hilft uns schneller zu coden hin zu KI übernimmt die Implementierung, während wir Architektur und Ergebnisse überwachen."

Bryan Scown

Director of Software Engineering, Valant

"Wir sparen jeden Sprint Stunden durch verlässliche Story-Verfeinerungen und Testpläne, ohne unseren Workflow komplexer zu machen. Codeligence war zuverlässig und unkompliziert."

Adam Lundqvist

CEO, SQUR

"Die Zusammenarbeit mit Codeligence war völlig unkompliziert. Wir konnten KI-Technologie schnell und mit minimalem Aufwand evaluieren und einsetzen. Der Einstieg war mühelos."

Tobias D. Kern

Geschäftsführer, Atelier für Mediengestaltung

Für wen das ist

Engineering Leader, bei denen die neue Arbeitsweise bleiben soll.

Wir halten keine Vorlesungen für Überzeugte und diskutieren nicht mit Skeptikern. Am besten arbeiten wir mit Führungskräften, deren Teams die Tools schon haben, aber noch keine gemeinsame Arbeitsweise daraus gemacht haben. Klingt das nach Ihrem Team?

✓
Sie führen ein Team von 5 bis 30 Entwicklern.
✓
Ihre Entwickler haben die KI-Tools, aber die meisten nutzen sie weiter wie Autocomplete.
✓
Jemand in Ihrem Team ist bereit, die Adoption zu übernehmen und nach uns weiterzutreiben.
✓
Sie berichten über Velocity und Qualität, also wollen Sie ein konfiguriertes Repo, keinen Motivationsvortrag.
✓
Ihr Stack ist TypeScript, Python, Java, C#, Go oder ähnlich. Greenfield oder zehn Jahre alte Codebasis, beides passt.

Die Roadmap

Sechs Level KI-gestützter Softwareentwicklung.

KI-gestützte Entwicklung hat Stufen, genau wie das autonome Fahren. Die meisten Teams stehen auf Level 2, ohne es zu wissen. Der nützliche erste Schritt ist herauszufinden, wo Sie wirklich stehen, denn die Level bauen aufeinander auf, und Überspringen funktioniert nicht.

Manuelles Coding

Sie schreiben alles selbst.

Menschliche Kontrolle

100%

Konversationelles Prompting

Copy und Paste aus dem Chat-Fenster.

Menschliche Kontrolle

~95%

Inline-Vorschläge

Die meisten Teams sind hier

Autocomplete vervollständigt Ihre Zeilen. Hier stehen heute die meisten Teams.

Menschliche Kontrolle

~80%

Kontextueller Pair Programmer

Die KI sieht Ihr ganzes Repo und arbeitet in der IDE mit.

Menschliche Kontrolle

~65%

Agentic Engineering

Ein definiertes Ticket geht rein, ein reviewter PR kommt raus. Hier beginnen die messbaren Effekte.

Menschliche Kontrolle

~50%

Ihre Software Factory

Hierhin bringen wir Sie

Ihr Team schreibt Specs und beurteilt Ergebnisse, den Rest macht die Factory.

Menschliche Kontrolle

<20%

Zwei Dinge, die wir jedem Team sagen

Man kann keine Level überspringen.

Jedes Level baut auf der Disziplin des vorherigen auf: Coding-Standards, CI, Review-Kultur, Testabdeckung. Level-4-Tooling auf einer Level-1-Codebasis erzeugt teures Chaos.

Jedes Level nach oben ist mehr Menschen- als Technikarbeit.

Level 1 braucht eine Freigabe der Rechtsabteilung. Level 3 braucht gemeinsame Standards. Level 5 braucht neue Rollen und neue Gewohnheiten. Die technische Arbeit schrumpft mit jedem Level, die organisatorische wächst.

So läuft es ab

Vom ersten Gespräch zu einem Team, das anders liefert.

Sie finden hier keine Paketliste und keine Preistabelle, denn jedes Team startet an einem anderen Punkt. So finden wir heraus, wo Ihres startet.

Reifegrad-Check machen

3 Minuten

Acht Fragen dazu, wie Ihre Entwickler heute tatsächlich mit KI arbeiten. Sie erhalten das Level Ihres Teams und den Vergleich zu Ihren Peers.

Mit uns durchsprechen

30 Minuten

Sie erzählen uns, wie Ihr Team arbeitet, und wir sagen Ihnen, was wir tun würden: wie viele Sessions, welche Rollen, in welcher Reihenfolge. Der Preis kommt, wenn die Struktur klar ist, nicht vorher.

Wir arbeiten mit Ihrem Team

Tage bis Wochen

Training, Coaching und Hands-on-Setup in Ihrem eigenen Repo. Echte Stories aus Ihrem Backlog laufen durch das neue Setup, bevor wir gehen, und Ihre Führung erhält einen Abschlussbericht.

Scharf halten

Optional

Modelle und Tools ändern sich alle paar Monate. Wenn Sie möchten, kommen wir in einem Rhythmus wieder, den Sie wählen, wöchentlich, monatlich oder quartalsweise, und tunen weiter, was Ihr Team gebaut hat.

Gespräch buchen

Im ersten Gespräch geht es um Ihr Team, nicht um uns.

Zu hören bei

Das Denken hinter der Methode.

Gründer Juri Kuehn darüber, warum KI-Adoption bei Autocomplete stehen bleibt und was es braucht, um eine Engineering-Organisation zu agentischer Delivery zu führen.

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AI Agents Podcast

EP85 - Building AI Enterprises with Codeligence

mit Demetri Panici

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Fraunhofer IEM

Prof. Dumitrescu Tech Talk #43 - KI im Software Engineering

mit Prof. Dr.-Ing. Roman Dumitrescu

Warum Teams sich für uns entscheiden.

Wir liefern täglich mit Agenten

Alles, was wir vermitteln, kommt aus unserer eigenen Produktionsarbeit mit KI-Agenten, aufgebaut auf 30 Jahren Softwareentwicklung. Nichts davon stammt aus einem Foliensatz.

Gemessen, schriftlich

Wir ziehen zuerst eine Baseline und schreiben das Messprotokoll in den Vertrag. Am Ende bekommen Sie Vorher-Nachher-Zahlen aus Ihren eigenen Repos, nicht aus einem Hersteller-Benchmark.

Ihnen gehört alles

Die Factory lebt in Ihren Repos, und Ihr Team betreibt sie, wenn wir gehen. Wir verdienen uns lieber das nächste Engagement, als Sie in dieses einzusperren.

Tool-neutral

Claude Code, Codex, Copilot. Wir richten ein, was zu Ihrem Stack passt, und messen, was zählt. Wir verkaufen keine Lizenzen und keine Tool-Schulungen.

Neugierig, wo Ihr Team heute steht?

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Warum scheitern 95% der KI-Piloten?

Forschungsberichte mit zitierten Quellen zu KI-Adoption, Entwicklerproduktivität und dem Unterschied zwischen messbaren Effekten und Adoptions-Theater.

Zur Forschung

Finden Sie heraus, auf welchem Level Ihr Team steht.

Acht Fragen, drei Minuten. Sie erhalten ein Level, einen Peer-Vergleich und den einen Hebel, der Ihr Team ein Level nach oben bringt. Und wenn Sie lieber direkt sprechen möchten, buchen Sie ein Gespräch und bringen Sie Ihre Fragen mit.

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