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You set the goal. The AI builds the rest.

AI that not only answers but works

Most know AI as a clever chatbot: you ask a question and get an answer. But that is already yesterday. Modern AI not only answers, it works. It reads your documents, operates your programs, writes, checks its own output, and delivers. It carries out an entire task from the idea to the finished result, just like a well-rehearsed team would.

Whether good work is really produced in the end is not a coincidence. It is determined by four drivers and one Process, which leads each phase cleanly, from the requirement through testing and review to acceptance. Those who understand both see immediately: AI is no longer a toy today, but real value creation. Very few companies work this way yet. That is exactly where your advantage lies.

Where it is goingIndustry forecasts predict around 2026 40% of enterprise software with AI agents that complete tasks independently. A year earlier, it was still under 5%. The leap is happening right now, and it rewards those who understand how clean AI work is created.

The four drivers

Four things determine whether a good job comes from an AI, just like with a machine and a human. You determine the first, the goal, in conversation with us. If the other three are in place, the AI takes care of the rest, and you only decide where it matters.

Good result
AssignmentThe goal
ToolsThe hands
KnowledgeThe source
BudgetThe effort

Four drivers collectively determine the result. If one fails, the quality tips.

Order → Prompt and specification

The goal and the guidelines

What should come out, and what must not happen. We determine this driver in the conversation.

  • The goal in one sentence, the actual requirement
  • Acceptance criteria: when is the result considered correct
  • Architecture, rules, and test specifications as files
  • Examples, counterexamples, and clear boundaries
  • Priorities and order of steps

Tools → Tools

What the AI acts with, instead of just talking

The hands and eyes. Without tools, a model remains an advisor; with them, it becomes a collaborator.

  • Read and write files and folders
  • Query and fill databases
  • Operate web and browser
  • Control the screen for programs without an interface
  • E-mail, Teams, Calendar
  • Specialized systems like SAP, SharePoint, Power BI
  • Build, test, and deliver code

Knowledge → corporate knowledge

What the AI draws from

So that it can respond based on the company’s own knowledge and doesn’t have to invent anything.

  • Company folder: Documents, manuals, presentations
  • Emails and meeting minutes
  • Technical drawings and specifications
  • Standards, regulations, and guidelines
  • Master data and databases
  • Searchable, with source citation

Budget → Model and computational effort

How much computational effort a task receives

Tempo gegen Qualität, bewusst gewählt. Eine kurze Frage braucht kein grosses Modell.

  • Kleines, schnelles Modell für Einfaches
  • Grosses Modell für Schwieriges
  • Mehr oder weniger Nachdenken je nach Schwere
  • Lokal auf eigener Hardware oder in der Cloud
  • Kosten je Lauf, in Zahlen sichtbar
Der Kern in einem SatzIm Gespräch bestimmen wir nur den ersten Treiber, den Auftrag. Die anderen drei sind Handwerk und Umgebung. Stimmen alle vier, erledigt die KI den Rest, und der Mensch entscheidet an den Stellen, die zählen.

Der ganze Prozess

Nicht nur Code. Eine KI zieht denselben Bogen durch wie ein eingespieltes Team, von der Anforderung über Test und Review bis zu Release und Abnahme. Jede Phase hat ihren Fachbegriff und ihre Rolle, und jede wird vollständig von der KI ausgeführt.

6 / 6Rollen-Gruppen vertreten
16Phasen, alle von der KI ausgeführt
10Übergaben zwischen den Gruppen

Jede Rollen-Gruppe ist belegt, nicht behauptet:

  • Produkt & Leitung phases
  • Fachbereich2 Phasen
  • development phases
  • Qualität & Test4 Phasen
  • Doku & Support1 Phase
  • Betrieb & DevOps phases
  1. 1
    Idee und AuftragKI erledigt

    FachbegriffKickoff

    Produkt & Leitung
  2. 2
    AnforderungenKI erledigt

    FachbegriffURS, Anforderungskatalog

    Fachbereich
  3. 3
    SpezifikationKI erledigt

    FachbegriffFunktions- und Datenspec

    Fachbereich
  4. 4
    PlanungKI erledigt

    FachbegriffBacklog, Sprint, Refinement

    Produkt & Leitung
  5. 5
    programmingKI erledigt

    FachbegriffUmsetzung

    development
  6. 6
    VersionskontrolleKI erledigt

    FachbegriffGit

    development
  7. 7
    Tests schreibenKI erledigt

    FachbegriffUnit, Integration, E2E

    Qualität & Test
  8. 8
    TestlaufKI erledigt

    Fachbegriffautomatisierter Testrun

    Qualität & Test
  9. 9
    Review und FreigabeKI erledigt

    FachbegriffCode-Review, Gates

    Qualität & Test
  10. 10
    Feedback und FehlerkorrekturKI erledigt

    Fachbegriffiterativ

    development
  11. 11
    RückverfolgbarkeitKI erledigt

    FachbegriffTraceability-Matrix

    Qualität & Test
  12. 12
    documentationKI erledigt

    Fachbegrifftechnisch und Benutzer

    Doku & Support
  13. 13
    Build-PipelineKI erledigt

    FachbegriffCI

    Betrieb & DevOps
  14. 14
    Release und AuslieferungKI erledigt

    FachbegriffDeployment

    Betrieb & DevOps
  15. 15
    AbnahmeKI erledigt

    FachbegriffAbnahmeprotokoll

    Produkt & Leitung
  16. 16
    Betrieb und FeedbackKI erledigt

    FachbegriffBetrieb

    Betrieb & DevOps
Der PunktEine KI kann nicht nur Code schreiben. Sie zieht den ganzen Bogen durch, von der Anforderung bis zur Abnahme, so wie ein eingespieltes Team. Alle sechs Rollen-Gruppen sind vertreten, jede Phase führt die KI vollständig aus, und an jedem Rollenwechsel übergibt sie sauber an die nächste Gruppe.

Und in deiner Firma?

Genau diesen Ablauf setzt TB-Software für KMU ein: von der Unterstützung einzelner Schritte bis zur kompletten Übernahme ganzer Prozesse, lokal, geprüft, mit klaren Leitplanken.

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