Softwareentwicklung mit KI
Softwareentwicklung mit KI kann Tempo bringen, wenn die Einführung sauber vorbereitet ist: geklärte Lizenzen und Datenflüsse, eine Bewertung auf echten Tickets statt auf Demos und Enablement, also praktische Befähigung am eigenen Code. Wir begleiten Entwicklungsteams von Olching bei München aus bei der Einführung von Claude Code, GitHub Copilot und Coding-Agenten, vom ersten Freigabegespräch bis zur Integration in Ihre Pipelines. Der Review- und Teststandard bleibt dabei derselbe wie für handgeschriebenen Code.
Kurz gesagt
Softwareentwicklung mit KI heißt bei uns: Wir führen Claude Code, GitHub Copilot und Coding-Agenten in bestehende Entwicklungsteams ein, ohne den Review- und Teststandard zu senken. Coding-Agenten sind Werkzeuge auf Basis eines Sprachmodells, die selbstständig Code lesen, ändern und Befehle ausführen, etwa Tests ergänzen oder einen Pull Request vorbereiten. Das Angebot richtet sich an Entwicklungsleitungen und CTOs, die KI-Werkzeuge breit im Team nutzen wollen und dafür Datenschutz, Lizenzen und Akzeptanz klären müssen. Es umfasst die Bewertung auf echten Tickets, Enablement-Workshops am eigenen Code und die Integration in Ihre CI/CD-Pipelines.
Für wen
Aus der Praxis unseres Gründers, in verantwortlicher Rolle bei einem Premium-Automobilhersteller und nicht im Auftrag von Amperbytes AI: Er hat dort GitHub Copilot, Claude Code und Coding-Agenten in einem internationalen 14-köpfigen Entwicklungsteam eingeführt und in Azure Pipelines integriert. Im Ergebnis arbeitete das ganze Team täglich KI-gestützt, mit unverändertem Review- und Teststandard.
Die Kennzahlen stammen aus Projekten, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle bei Herstellern und Zulieferern umgesetzt hat, nicht im Auftrag von Amperbytes AI.
Leistungen im Detail
Ihr Team setzt die Werkzeuge zwei bis vier Wochen an Aufgaben aus dem eigenen Backlog ein. Wir dokumentieren, wo sie Zeit sparen, wo sie plausiblen, aber falschen Code liefern und welche Aufgabentypen sich eignen. Das Ergebnis ist eine Entscheidungsgrundlage mit Beispielen aus Ihrer Codebasis, keine Folienpräsentation mit Herstellerzahlen.
Wir klären mit Ihren Verantwortlichen für Datenschutz, Sicherheit und Architektur, welcher Lizenztyp gilt, welche Repositories und Dateien Kontext liefern dürfen und wie private Konten von Firmencode getrennt bleiben. Daraus entstehen Organisationsrichtlinien, Ausschlüsse für sensible Pfade und eine dokumentierte Freigabe mit Datum, die Sie im nächsten Audit vorlegen können.
Claude Code arbeitet als Agent im Terminal und führt Befehle aus, liest und ändert Dateien. Wir legen fest, welche Aktionen der Agent ohne Rückfrage ausführen darf, wie Projektregeln für Ihr Repository aussehen und welches Konto- oder API-Modell zu Ihren Datenschutzvorgaben passt. So bleibt der Agent nachvollziehbar und im erlaubten Rahmen.
Keine Claude-Code- oder Copilot-Schulung von der Stange, sondern Sessions an Ihrem Repository, vor Ort nach Absprache oder remote, in kleinen Gruppen aus dem eigenen Team: wann man dem Output trauen kann, wie gute Aufgabenbeschreibungen aussehen, welche Review-Disziplin für generierten Code gilt und wie man Secrets aus dem Kontext hält. Voraussetzung sind freigegebene Lizenzen und ein Repository, an dem das Team arbeiten darf.
Wir integrieren Coding-Agenten in Azure DevOps oder vergleichbare CI/CD-Systeme, etwa für Testergänzungen, Review-Hinweise, Dokumentation und Pipeline-Wartung. Jede Agentenänderung läuft als Pull Request durch dieselben Prüfungen wie jede andere Änderung, mit minimalen Rechten und ohne Zugriff auf produktive Secrets. So bleibt jederzeit nachvollziehbar, welche Änderung von einem Agenten stammt.
Wir schreiben mit Ihrem Team kurze Regeln für KI-generierten Code und definieren wenige Kennzahlen, die Sie ohnehin erheben können, zum Beispiel Durchlaufzeit von Pull Requests, Anteil zurückgewiesener Änderungen und Fehler nach dem Release. Nach etwa drei Monaten sehen Sie, ob sich die Einführung lohnt.
Ratgeber
Vor der Einführung steht für Datenschutz- und Sicherheitsteams eine Frage im Vordergrund: Was passiert mit unserem Code? Die Antwort hängt weniger vom Werkzeug ab als vom Tarif, über den es genutzt wird, und von einigen Einstellungen, die in keiner Standardinstallation gesetzt sind.
GitHub Copilot und Claude Code gibt es jeweils in privaten Tarifen und in Tarifen für Unternehmen. Für die Datennutzung gelten dabei unterschiedliche Regeln. Wer im Team mit privaten Konten arbeitet, unterliegt den Bedingungen dieser Konten, auch wenn der Code der Firma gehört. Die wichtigste Regel für den Rollout ist deshalb einfach: Firmencode nur über Unternehmenslizenzen, die zentral verwaltet werden.
| GitHub Copilot | Claude Code | |
|---|---|---|
| Unternehmenstarife | Business, Enterprise | Team, Enterprise, API, auch über Cloud-Plattformen |
| Training mit Ihren Eingaben | laut GitHub nicht für das Training verwendet | laut Anthropic nicht, außer nach ausdrücklichem Opt-in |
| Private Tarife | Free, Pro, Pro+: seit 24.04.2026 Training mit Interaktionsdaten, sofern nicht widersprochen | Free, Pro, Max: Training, wenn die Einstellung aktiviert ist |
Für Claude Code nennt Anthropic bei Unternehmenstarifen eine Standard-Aufbewahrung von 30 Tagen. Einen Betrieb ohne serverseitige Speicherung (Zero Data Retention) schaltet Anthropic für geeignete Enterprise-Organisationen nach Prüfung frei; im Standard-Enterprise-Tarif ist er nicht enthalten. Diese Angaben ändern sich, zuletzt etwa bei GitHub zum 24.04.2026. Prüfen Sie sie vor der Freigabe erneut in den Quellen unten.
DISABLE_FEEDBACK_COMMAND, CLAUDE_CODE_DISABLE_FEEDBACK_SURVEY). Prüfen Sie für jedes weitere Werkzeug, welche Feedback-Wege es gibt.Die allgemeinen Fragen zur DSGVO bei Sprachmodellen, etwa Rechtsgrundlagen und Hosting-Optionen, behandeln wir im Artikel zur DSGVO-konformen LLM-Integration. Wie eine solche Klärung im Team ablaufen kann, zeigt das Praxisbeispiel zur KI-gestützten Entwicklung im Team.
Stand 29.09.2026. Anbieterangaben: GitHub, Updates to GitHub Copilot interaction data usage policy und Anthropic, Claude Code Data usage. Rechtsgrundlagen aus den Fragen unten: § 2 Urheberrechtsgesetz, § 69a Urheberrechtsgesetz, die Mitteilung der EU-Kommission zum Inkrafttreten des KI-Omnibus und die Informationen der Bundesnetzagentur zur KI-Kompetenz nach Art. 4 KI-VO. Dieser Ratgeber ist allgemeine Information und keine Rechtsberatung.
Qualität
Vorgehen
Werkzeuge im Einsatz, Lizenzen, Bedenken im Team, Vorgaben von Datenschutz und Sicherheit, Erwartungen der Leitung.
1 Termin
Lizenztyp, Datenflüsse, Ausschlüsse sensibler Pfade, Umgang mit Secrets und Review-Regeln mit den Verantwortlichen abstimmen.
1 bis 3 Wochen, parallel
Eine Pilotgruppe arbeitet mit den Werkzeugen am eigenen Backlog, Ergebnisse und Fehlschläge werden dokumentiert.
2 bis 4 Wochen
Workshops für das ganze Team, Agenten in Pull Requests und Pipelines, Kennzahlen aufsetzen.
4 bis 8 Wochen
Kennzahlen gegen den Ausgangswert vergleichen, Regeln nachschärfen, über Ausweitung oder Rückbau entscheiden.
nach etwa 3 Monaten
Vor Ort
Enablement am eigenen Code heißt: Wir arbeiten in Ihrer Umgebung, auf Ihren Rechnern und in Ihrem Repository. Ihr Quellcode muss dafür nicht zu uns. Für Teams im Großraum München und im Landkreis Fürstenfeldbruck finden die Workshops nach Absprache vor Ort statt. Das hilft vor allem in den ersten Sessions, wenn Skepsis im Raum ist: Fragen lassen sich direkt am Bildschirm klären. Für verteilte oder internationale Teams arbeiten wir remote mit denselben Inhalten und in der Sprache des Teams.
Software und KI im Landkreis FürstenfeldbruckIhr Nutzen
Technologien und Methoden
Praxisbeispiele
Die Kennzahlen stammen aus Projekten, die unser Gründer in verantwortlicher Rolle bei Herstellern und Zulieferern umgesetzt hat, nicht im Auftrag von Amperbytes AI.
KI · Automotive
GitHub Copilot, Claude Code und Coding-Agenten im Team eingeführt, mit Compliance, Enablement und Azure Pipelines. Praxisbeispiel unseres Gründers.
Wissen
Software · 12 Min. Lesezeit
Claude Code und Copilot in Azure DevOps: Bewertung auf echten Tickets, YAML-Beispiel für Azure Pipelines, Leitplanken und KI-Richtlinie als Vorlage.
Datenschutz · 11 Min. Lesezeit
KI-Chatbot DSGVO-konform einführen: Datenflüsse, AVV, Business-Tarif oder API, LLM lokal oder EU-Cloud. Mit Go-live-Checkliste, Stand September 2026.
Recht · 10 Min. Lesezeit
KI-Verordnung nach dem KI-Omnibus: was Art. 4 zur KI-Kompetenz verlangt, wann Chatbots zu kennzeichnen sind, welche Fristen gelten. Stand 29.09.2026.
Häufige Fragen
Das hängt weniger vom Werkzeug ab als vom Lizenztyp und von der Konfiguration. Für ihre Unternehmenstarife (GitHub Copilot Business und Enterprise, bei Anthropic Team, Enterprise und API) geben beide Anbieter an, Eingaben und Code nicht zum Training ihrer Modelle zu nutzen (bei Anthropic, solange der Kunde nicht ausdrücklich zustimmt); bei privaten Tarifen gilt das nicht automatisch. Für Claude Code in Unternehmenstarifen nennt Anthropic eine Standard-Aufbewahrung von 30 Tagen (Stand 29.09.2026). Die Prüfung selbst bleibt Aufgabe Ihres Datenschutzteams: Auftragsverarbeitung, Speicherorte, Aufbewahrungsfristen und welche Daten den Rechner verlassen.
Das sind zwei getrennte Produkte mit eigenen Lizenzen. GitHub Copilot unterstützt Entwickler in Editor, Terminal und auf GitHub beim Schreiben und Prüfen von Code. Microsoft 365 Copilot arbeitet in Office-Anwendungen mit E-Mails, Dokumenten und Tabellen. Für ein Entwicklungsteam ist GitHub Copilot oder Claude Code das passende Werkzeug, eine Microsoft-365-Lizenz ersetzt es nicht.
Microsoft 365 Copilot, ChatGPT Business oder eigener Assistent im Vergleich
Vier Punkte: welche Lizenzen und Tarife gelten, welche Daten an welchen Dienst fließen dürfen, welche Review-Regeln für generierten Code gelten und wie Secrets wie Zugangsschlüssel und Passwörter aus dem Kontext der Werkzeuge herausgehalten werden. Wo ein Betriebsrat besteht, sollte er früh eingebunden werden, weil die Werkzeuge Nutzungsdaten erzeugen. Ohne diese Klärung wird die Einführung später oft gestoppt.
Mit Kennzahlen, die Sie schon haben, gemessen vor und nach der Einführung: Durchlaufzeit von Pull Requests, Anteil zurückgewiesener Änderungen, Fehler nach dem Release und die Einschätzung des Teams. Die Zahl der akzeptierten Vorschläge allein sagt wenig über den Nutzen aus. Eine erste belastbare Auswertung ist nach etwa drei Monaten möglich.
Computerprogramme sind nach § 69a Abs. 3 Urheberrechtsgesetz geschützt, wenn sie das Ergebnis der eigenen geistigen Schöpfung ihres Urhebers sind; allgemein schützt das Gesetz nach § 2 Abs. 2 nur persönliche geistige Schöpfungen. Wie weit das für überwiegend maschinell erzeugten Code gilt, ist rechtlich nicht abschließend geklärt. Was Ihnen an Rechten zusteht, regeln zusätzlich die Nutzungsbedingungen des jeweiligen Anbieters, die Ihre Rechtsabteilung prüfen sollte. Praktisch hilft, generierten Code wie jeden anderen zu reviewen, zu überarbeiten und zu dokumentieren. Das ist allgemeine Information, keine Rechtsberatung (Stand 29.09.2026).
Art. 4 der KI-Verordnung verlangt in der durch den KI-Omnibus geänderten Fassung (in Kraft seit 27.07.2026), dass Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, um die Entwicklung der KI-Kompetenz ihres Personals zu unterstützen; ein bestimmtes Format oder Zertifikat schreibt er nicht vor. Ein Enablement-Workshop kann eine solche Maßnahme für die teilnehmenden Entwickler und die behandelten Werkzeuge sein, deckt aber nicht automatisch alle anderen KI-Anwendungen im Unternehmen ab. Die Bundesnetzagentur empfiehlt, die Maßnahmen zu dokumentieren, etwa Inhalte und Teilnehmende. Das ist allgemeine Information, keine Rechtsberatung (Stand 29.09.2026).
Nur ohne Review-Disziplin. Wir behandeln generierten Code wie den eines neuen Kollegen: Er wird gelesen, getestet und muss die Pipeline bestehen. Im Projekt unseres Gründers bei einem Premium-Automobilhersteller blieb der Review- und Teststandard mit dieser Regel unverändert, obwohl das ganze Team KI-gestützt arbeitete. Ob Sie damit Tempo gewinnen, ohne den Qualitätsstandard zu senken, zeigen die Kennzahlen der Auswertung.
Das ist normal und meist berechtigt. Wir starten mit Aufgaben, die niemand gern macht, zeigen Ergebnisse am eigenen Code und nehmen Einwände ernst. Erfahrene Entwickler werden so oft zu gründlichen Nutzern, weil sie generierten Code schnell und kritisch bewerten können.
Direkter Kontakt
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Gründer und Solution Architect: iSAQB CPSA · Certified ScrumMaster · M.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen. Olching bei München, Termine vor Ort nach Absprache.
Passende Leistungen
KI-Potenzialanalyse im Workshop, Build-vs-Buy-Entscheidung und ein Pilotplan mit Messgrößen. Herstellerunabhängig, aus Olching bei München.
Interne Tools, Web-Anwendungen und Schnittstellen zu ERP und MES, die Ihren Ablauf abbilden. Dokumentiert, getestet und übergabefähig.
Externer Solution Architect oder Interim Product Owner für Ihr Softwarevorhaben: Zielarchitektur, Roadmap, Backlog und fachliche Führung des Teams, auf Zeit und mit geplanter Übergabe.
Schildern Sie uns kurz Ihre Werkzeuge, Ihre Bedenken und Ihre Vorgaben. Wir zeigen Ihnen, wie eine Einführung mit geklärtem Datenschutz, Enablement und messbaren Kennzahlen aussehen kann.