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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

Vier Dinge entscheiden, ob aus einer KI gute Arbeit wird, bei der Maschine genau wie beim Menschen. Den ersten, das Ziel, bestimmst du im Gespräch mit uns. Sitzen die anderen drei, erledigt die KI den Rest, und du entscheidest nur noch dort, wo es zählt.

Gutes Ergebnis
AuftragDas Ziel
WerkzeugeDie Hände
WissenDie Quelle
BudgetDer Aufwand

Vier Treiber tragen gemeinsam das Ergebnis. Fällt einer weg, kippt die Qualität.

Auftrag → Prompt und Spezifikation

Das Ziel und die Leitplanken

Was soll herauskommen, und was darf dabei nicht passieren. Diesen Treiber bestimmen wir im Gespräch.

  • Das Ziel in einem Satz, die eigentliche Anforderung
  • Akzeptanzkriterien: wann gilt das Ergebnis als richtig
  • Architektur, Regeln und Testvorgaben als Dateien
  • Beispiele, Gegenbeispiele und klare Grenzen
  • Prioritäten und Reihenfolge der Schritte

Werkzeuge → Tools

Womit die KI handelt, statt nur zu reden

Die Hände und Augen. Ohne Werkzeuge bleibt ein Modell ein Ratgeber, mit ihnen wird es ein Mitarbeiter.

  • Dateien und Ordner lesen und schreiben
  • Datenbanken abfragen und füllen
  • Web und Browser bedienen
  • Den Bildschirm steuern, für Programme ohne Schnittstelle
  • E-Mail, Teams, Kalender
  • Fachsysteme wie SAP, SharePoint, Power BI
  • Code bauen, testen und ausliefern

Wissen → Firmenwissen

Woraus die KI schöpft

Damit sie auf dem eigenen Firmenwissen antwortet und nichts erfinden muss.

  • Firmenordner: Dokumente, Handbücher, Präsentationen
  • Mails und Sitzungsprotokolle
  • Technische Zeichnungen und Spezifikationen
  • Normen, Vorschriften und Richtlinien
  • Stammdaten und Datenbanken
  • Durchsuchbar, mit Quellenangabe

Budget → Modell und Rechenaufwand

Wie viel Rechenaufwand eine Aufgabe bekommt

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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