Kategorie: SQF Framework

  • Wie KI unser Unternehmen verändert hat – und warum daraus neue Produkte entstanden sind.

    Wie KI unser Unternehmen verändert hat – und warum daraus neue Produkte entstanden sind.

    Vor etwa 24 Monaten haben wir bei galaniprojects begonnen, KI intensiver in unsere tägliche Arbeit zu integrieren. Anfangs war unser Ziel klar und pragmatisch: Wir wollten unsere internen Prozesse in der Softwareentwicklung und im Testing effizienter machen.

    Damals ging es nicht darum, neue Produkte zu bauen oder einem Trend zu folgen.

    Wir wollten konkrete operative Probleme lösen:

    • steigende Komplexität in Entwicklungsprojekten,
    • hoher manueller Aufwand im Testing,
    • langsame Dokumentationsprozesse,
    • und immer mehr Druck auf Geschwindigkeit und Qualität.

    Was daraus entstanden ist, hat unser Unternehmen nachhaltig verändert.
    Die Transformation begann in der Softwareentwicklung und im Testing

    Unsere ersten KI-Lösungen entstanden direkt aus unserem eigenen Arbeitsalltag.

    Wir entwickelten interne KI-Agenten zur Unterstützung unserer Teams — zunächst als Werkzeuge für:

    • automatisierte GUI-Tests,
    • Generierung von Testfällen,
    • Unterstützung bei DevOps- und CI/CD-Prozessen,
    • sowie automatisierte Dokumentation.

    Die ersten Ergebnisse waren überraschend deutlich: Viele repetitive Aufgaben konnten beschleunigt oder vollständig automatisiert werden. Gleichzeitig konnten sich unsere Teams stärker auf Architektur, Qualität, Problemlösung und Kundenanforderungen konzentrieren.

    Besonders im Bereich Testing und Softwareentwicklung hat KI unsere Arbeitsweise fundamental verändert: Nicht nur die Geschwindigkeit hat sich erhöht — auch die Art, wie wir Software entwickeln, testen und dokumentieren, verändert sich gerade grundlegend. Und durch die

    KI verändert nicht nur Prozesse — sondern ganze Rollenbilder

    Mit der Einführung von KI verändert sich auch die Rolle von Entwicklern, Test Engineers und Führungskräften.

    Standardaufgaben werden zunehmend automatisiert. Dafür werden Fähigkeiten wie:

    • technisches Verständnis,
    • Architekturdenken,
    • Kommunikation,
    • Qualitätsbewusstsein,
    • und strategische Entscheidungsfähigkeit

    immer wichtiger.

    Wir erleben aktuell, dass KI nicht einfach „Arbeit ersetzt“. KI verschiebt den Fokus auf anspruchsvollere, kreativere und stärker verantwortungsorientierte Tätigkeiten.

    Aus internen Lösungen wurden Produkte

    Ein spannender Effekt entstand fast nebenbei: Die KI-Lösungen, die wir ursprünglich nur für uns selbst entwickelt hatten, erzeugten auch bei Kunden großes Interesse.

    Denn viele Unternehmen stehen heute vor denselben Herausforderungen:

    • steigende Entwicklungskosten,
    • Fachkräftemangel,
    • hoher Testaufwand,
    • komplexe Systemlandschaften,
    • und wachsender Druck auf Geschwindigkeit und Qualität.

    So wurden aus internen Tools schrittweise echte Produkte und Services.

    Heute unterstützen wir Kunden unter anderem mit:

    • KI-Agenten für automatisiertes Testing,
    • KI-gestützten DevOps- und CI/CD-Prozessen,
    • sowie automatisierter technischer Dokumentation.

    Der entscheidende Unterschied dabei: Unsere Lösungen entstanden nicht theoretisch „auf dem Papier“, sondern aus realer operativer Erfahrung im eigenen Unternehmen.

    Die nächste Transformation beginnt jetzt im Management

    Nach Softwareentwicklung und Testing erleben wir aktuell die nächste große Veränderung innerhalb unseres Unternehmens: KI beginnt nun auch die Arbeitsweise unserer Management- und Delivery-Teams grundlegend zu verändern — insbesondere im Bereich Product Owner, Scrum Master und Projektleitung.

    Informationsverarbeitung, Priorisierung, Wissensmanagement, Projektsteuerung und Entscheidungsprozesse werden sich in den kommenden Jahren massiv weiterentwickeln.

    Damit stehen Unternehmen vor einer neuen Herausforderung: Es reicht nicht mehr aus, nur neue Technologien einzuführen. Organisationen müssen beginnen, Prozesse, Zusammenarbeit und Führungsrollen neu zu denken.

    Gerade agile Rollen werden sich stark verändern, weg von administrativer Koordination, hin zu stärker strategischer, kommunikativer und entscheidungsorientierter Arbeit.

    Unser Fazit nach 24 Monaten KI-Transformation

    KI ist für uns kein Zukunftsthema mehr. Sie ist bereits Teil unseres operativen Alltags geworden.

    Im Jahr 2026 erleben wir einen massiven Qualitätssprung bei KI-Systemen und den daraus generierten Ergebnissen. Diese Entwicklung beschleunigt unsere Transformation zusätzlich und eröffnet neue Möglichkeiten zur weiteren Optimierung unserer Prozesse, Produkte und Arbeitsweisen.

    Und die wichtigste Erkenntnis aus den vergangenen Monaten lautet: Die größten Potenziale entstehen nicht durch einzelne Tools — sondern dann, wenn Unternehmen beginnen, ihre Arbeitsweise grundlegend neu zu denken.

    Die Transformation hat gerade erst begonnen.

    Melde dich bei uns um mehr zu erfahren.

    Du möchtest sehen, wie KI in der Qualitätssicherung konkret unterstützen kann? Unsere Demo zeigt praxisnah, wie aus strukturierten Anforderungen bessere Tests und klarere Prozesse entstehen.

    Sende eine E-Mail an info@galaniprojects.de oder erfahre mehr über unser Software Quality Framework – Qualitätssicherung mit KI‑Agenten unter: https://sqf-agents.ai

  • Verlieren wir durch KI das Verständnis für unsere Systeme?

    Verlieren wir durch KI das Verständnis für unsere Systeme?

    Generative KI verändert aktuell die Art, wie Software entsteht: Code, Tests, Dokumentationen und ganze Prozesse werden zunehmend automatisiert. Die Geschwindigkeit ist beeindruckend.

    Doch genau darin liegt auch ein reales Risiko, dass Menschen verlieren schrittweise das tiefe Verständnis für Systeme, Entscheidungen und Zusammenhänge.

    Besonders kritisch wird das in Bereichen wie:

    • ERP
    • Manufacturing
    • QA
    • Architektur
    • kritischen Business-Prozessen
    • komplexen Unternehmenssystemen

    Denn dort reicht „funktioniert irgendwie“ nicht aus.

    Ich glaube nicht, dass KI Menschen „dumm“ macht. Aber KI verändert fundamental, welche Kompetenzen und Fähigkeiten künftig entscheidend werden.

    Früher war für einen Software Entwickler wichtig:

    • Syntax kennen
    • viel auswendig wissen
    • manuell implementieren

    Mit der Ki wird zunehmend wichtiger:

    • Systeme verstehen
    • Ergebnisse bewerten
    • Risiken erkennen
    • Qualität absichern
    • Kontext interpretieren
    • gute Fragen stellen

    Die eigentliche Gefahr ist deshalb nicht, dass die KI den Code schreibt, sondern dass niemand die Entscheidungen dahinter versteht.

    Das betrifft nicht nur Entwickler, sondern genauso:

    • Fachbereiche
    • QA
    • Architektur
    • Product Owner -Produktmanagement
    • Management

    Der Begriff „Cognitive Surrender“ beschreibt dieses Risiko sehr gut:Geschwindigkeit ohne Verständnis wird gefährlich. Menschen akzeptieren AI-Ergebnisse immer häufiger, ohne sie wirklich zu hinterfragen.

    Gerade in komplexen Unternehmenssystemen kann das langfristig zu:

    • technischer Schuld
    • Kontrollverlust
    • schlechter Architektur
    • fehlerhaften Entscheidungen
    • und steigenden Risiken führen.

    Was wirklich hilft ist:

    • aktive Einbindung
    • Kompetenzaufbau
    • Transparenz
    • nachvollziehbare Prozesse

    Wichtig ist: Die KI unterstützt bei repetitiven und komplexen Aufgaben, und nicht die KI macht jetzt alles.

    Wir sollen alle das Verständnis unserer Mitarbeiter aktiv einfordern

    Zum Beispiel durch:

    • verpflichtende Reviews
    • dokumentierte Entscheidungslogiken
    • erklärbare Prozesse
    • nachvollziehbare Testfälle
    • Architekturbegründungen

    Die Verantwortung bleibt weiterhin beim Menschen. Menschen müssen:

    • validieren
    • priorisieren
    • freigeben
    • interpretieren

    Gerade im ERP- und Enterprise-Umfeld ist das entscheidend..

    Viele Unternehmen leben heute von implizitem Wissen. KI sollte dieses Wissen:

    • strukturieren
    • dokumentieren
    • skalierbar machen

    aber nicht ersetzen.

    Die wertvollsten Menschen werden künftig nicht diejenigen sein, die am schnellsten tippen.

    Sondern diejenigen, die:

    • Systeme wirklich verstehen
    • Risiken erkennen
    • Business-Kontext interpretieren
    • KI intelligent steuern können

    Und genau darin liegt aus meiner Sicht die Zukunft sinnvoller Enterprise-AI: Geschwindigkeit, Kontrolle und Verständnis zusammenzubringen.

    Genau deshalb achten wir aktuell auch bei unseren SQF KI-Agenten für Software-Qualitätssicherung sehr stark darauf, dass AI nicht nur Geschwindigkeit erzeugt, sondern nachvollziehbare Prozesse, strukturierte Akzeptanzkriterien und kontrollierbare Testlogiken unterstützt.

    Denn gerade im Enterprise- und ERP-Umfeld wird langfristig nicht die schnellste KI gewinnen, sondern die vertrauenswürdigste.

    Wie seht ihr das? Beschleunigt KI aktuell vor allem die Produktivität, oder riskieren wir langfristig einen Verlust von Verständnis und Systemkompetenz?

    Melde dich bei uns um mehr zu erfahren.

    Du möchtest sehen, wie KI in der Qualitätssicherung konkret unterstützen kann? Unsere Demo zeigt praxisnah, wie aus strukturierten Anforderungen bessere Tests und klarere Prozesse entstehen.

    Sende eine E-Mail an info@galaniprojects.de oder erfahre mehr über unser Software Quality Framework – Qualitätssicherung mit KI‑Agenten unter: https://sqf-agents.ai

  • Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5

    Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5

    Unser Infor LN Crawler KI Agent Version 0.5 setzt neue Maßstäbe im Bereich automatisierter Software-Qualitätssicherung mit KI Agenten – Ein Teil unserer  SQF Lösung.

    Mit der neuen Version ist unser Agent jetzt noch präziser und leistungsfähiger:
    Er analysiert automatisch die gesamte Infor LN Dokumentation sowie die Applikationslogik durch intelligentes Crawling — und generiert daraus vollständig automatisierte Testfälle.

    Was bisher Monate manueller Arbeit bedeutete, kann nun innerhalb weniger Tage umgesetzt werden.

    • Die Vorteile:
    • Automatische Erstellung von Testfällen
    • Höhere Testabdeckung
    • Schnellere Qualitätssicherung
    • Massive Zeit- und Kostenersparnis
    • Reduzierung manueller Fehlerquellen

    Gerade bei komplexen ERP-Landschaften wie Infor LN ist die Erstellung und Pflege von Testfällen traditionell extrem aufwendig. Unser AI-basierter Crawler Agent transformiert diesen Prozess grundlegend.

    • Die Version 0.5 bringt:
    • Noch präzisere Analyse der Business-Logik
    • Verbesserte Verarbeitung technischer Dokumentationen
    • Intelligentere Erkennung von Prozessabhängigkeiten
    • Schnellere Generierung strukturierter Test-Szenarien

    Die Zukunft von ERP-Testing ist automatisiert, intelligent und skalierbar.  Selbstverständlich ist der Agent auch für andere Software Systeme einsetzbar. 

  • SQF Präsentation bei der Infor LN Usergroup

    SQF Präsentation bei der Infor LN Usergroup

    Am 20. Und 21. April fand im Düsseldorf die  InforLN (@Infor) User Group Tagung statt, bei der ich galaniprojects GmbH repräsentieren durfte. Mein Talk über das KI Software Quality Framework von galaniprojects hatte eine super Resonanz und wir haben eine Menge neue Interessenten gefunden. Ich möchte mich den Organisatoren von Infor und unserem Partner TCI – Transformation Consulting International für den tollen Event bedanken. Es war wirklich wunderbar!

    Anbei noch der Link auf meine Slides: https://sqf-agents.ai/erp, falls es jemand verpasst hat.

    SQF Präsentation bei der Infor LN Usergroup
    SQF Präsentation bei der Infor LN Usergroup
    SQF Präsentation bei der Infor LN Usergroup
    SQF Präsentation QA+AI=SQF
  • SQF-Agents.ai – Ein erster Blick auf die nächste Generation der Software Qualitätssicherung

    SQF-Agents.ai – Ein erster Blick auf die nächste Generation der Software Qualitätssicherung

    Was passiert, wenn Künstliche Intelligenz nicht nur reagiert, sondern strukturiert denkt?
    Wenn Aufgaben nicht einzeln abgearbeitet werden, sondern als Teil eines größeren Zusammenhangs?

    Die Website sqf-agents.ai öffnet einen Ausblick auf agentenbasierte KI-Systeme, in denen spezialisierte Einheiten gemeinsam an komplexen Herausforderungen arbeiten. Nicht als isolierte Modelle, sondern als koordiniertes System mit klaren Rollen, Zielorientierung und Feedback-Schleifen.

    Dabei geht es weniger um Features als um einen Perspektivwechsel:
    KI nicht als Tool, sondern als dynamisches Zusammenspiel intelligenter Agenten, das sich flexibel an Anforderungen anpasst und neue Formen der Zusammenarbeit ermöglicht.

    Screenshot sqf-agents.ai
    Screenshot sqf-agents.ai

    Die Website versteht sich als Einladung zum Gespräch. Wer tiefer eintauchen möchte, konkrete Anwendungsfälle sehen oder verstehen will, wie SQF-Agents in der Praxis eingesetzt werden können, ist eingeladen, eine persönliche Demo anzufordern.

  • SQF Software Quality Framework: Einsatz von AI Agents

    SQF Software Quality Framework: Einsatz von AI Agents

    SQF – Softwarequalitätssicherung mit AI Agents

    Wie AI Agents unterstützen

    Arbeistweise:

    • AI Agents analysieren Anforderungen, die in natürlicher Sprache formuliert sind.
    • Sie erkennen automatisch relevante Informationen und generieren daraus präzise, nachvollziehbare Testfälle. 
    • Die Tests werden eigenständig ausgeführt
    • die Testergebnisse werden automatisch und systematisch ausgewertet
    triangle
    •  Es entsteht ein vollautomatisiertes System ohne Medienbrüche und Rückkopplungsschleifen

    Vorteile:

    • Die AI Agents integrieren sich nahtlos in bestehende Entwicklungs-, Test- und CI/CD-Prozesse.
    • Sie agieren unabhängig und automatisiert, benötigen keine manuelle Steuerung.
    • Die AI Agents können jederzeit vom AI/Testmanager über eine intuitive Benutzeroberfläche kontrolliert, konfiguriert und orchestriert werden.
    • Dies bietet volle Transparenz über den Status und die Qualität der Tests und erlaubt gezielte Eingriffe bei Bedarf.

    Brain

    Das Herzstück des AI-Agenten.
    Versteht und erzeugt natürliche SpracheTrifft Entscheidungen und plant Handlungen

    Bekannte LLM Modelle sind:

    • OpenAI – ChatGPT
    • Google DeepMind
    • Anthropic
    • Meta (Facebook)
    • Qwen (Alibaba)
    • Mistral
    • xAI (Elon Musk / Tesla)

    Tools

    • Werkzeuge, die die Fähigkeiten des AI-Agenten über reinen Text hinaus erweitern.
    • Können im Internet suchen, APIs aufrufen, Code ausführen, auf Datenbanken zugreifen usw.
    • Oft standardisiert über Protokolle wie das Open Agent Protocol

    Notebook

    • Das Langzeitgedächtnis des AI-Agenten.
    • Speichert Wissen, Nutzerpräferenzen und vergangene Interaktionen
    • Ermöglicht eine kontextbezogene, personalisierte und sitzungsübergreifende Kommunikation
    • Erlaubt es dem Agenten Aktionen zu wiederholen, ohne das Gehirn zu verwenden
    Das Herzstück des AI-Agenten. Versteht und erzeugt natürliche SpracheTrifft Entscheidungen und plant Handlungen
    Die 3 Teile eines AI Agents

    Acht AI Agents bilden in SQF den kompletten Testprozess ab

    SQF setzt 8 spezialisierte AI Agents ein, die gemeinsam den gesamten Testprozess abbilden – von der Planung über die Durchführung bis zur Auswertung. Jeder Agent übernimmt dabei gezielt definierte Aufgaben und sorgt für maximale Effizienz und Qualität.

    SQF – AI Agents8 AI Agents bilden in SQF den kompletten Testprozess ab
    SQF – AI Agents 8 AI Agents bilden in SQF den kompletten Testprozess ab

    Trusted Execution Environment (TEE)

    Die SQF AI Agenten operieren innerhalb eines Trusted Execution Environment

    • Das TEE erfüllt höchste Sicherheits- und Datenschutzstandards.
    • Sämtliche verarbeiteten Daten – insbesondere sensible Informationen aus sicherheitskritischen Branchen – sind vor unbefugtem Zugriff geschützt.
    • Ungewollte Veränderungen des LLM werden vermieden.
    Die SQF AI Agenten operieren innerhalb eines Trusted Execution Environment
    Die SQF AI Agenten operieren innerhalb eines Trusted Execution Environment
  • Qualität neu gedacht: Das Software Quality Framework (SQF) von galaniprojects

    Qualität neu gedacht: Das Software Quality Framework (SQF) von galaniprojects

    Automatisiert. Integriert. Effizient.
    Mit dem Software Quality Framework (SQF) hebt galaniprojects die Qualitätssicherung auf ein neues Niveau – durch intelligente Automatisierung, klare Prozesse und nahtlose Integration in bestehende Entwicklungsumgebungen.

    Die Herausforderung: Qualitätssicherung unter Druck

    In vielen Unternehmen sind die Rollen rund um Produktentwicklung, Testing und Abnahme nicht klar getrennt. Entwicklungsteams und Product Owner tragen gleichzeitig Verantwortung für Code, Tests und Qualitätssicherung. Diese Überlastung führt in der Praxis oft dazu, dass essenzielle Maßnahmen – wie systematisches Testen, saubere Dokumentation oder Performance-Optimierung – nur unzureichend umgesetzt werden.

    SQF Ist-Zustand vs. Optimierter Zustand
    Ist-Zustand vs. Optimierter Zustand

    Zudem sind Prozesse häufig durch Medienbrüche gekennzeichnet: User Stories, Testfälle, Automatisierungsskripte und Reports existieren nebeneinander – aber nicht miteinander. Das Resultat: Fehlerhafte Testergebnisse, redundante Arbeit, mangelhafte Dokumentation und unnötige Kosten.

    Unsere Antwort: SQF – ein integriertes Framework für durchgängige Qualität

    Das Software Quality Framework (SQF) wurde bei galaniprojects mit dem Anspruch entwickelt, den gesamten Softwaretestprozess – von der Testfallerstellung bis zur Bugmeldung – vollständig zu automatisieren. Dabei steht nicht die reine Testautomatisierung im Vordergrund, sondern ein ganzheitlicher, KI-gestützter Qualitätsansatz.

    Was SQF leistet – auf einen Blick

    SQF ermöglicht die End-to-End-Automatisierung aller Schritte der Qualitätssicherung:

    • Automatisierte Testfallerstellung auf Basis von Anforderungen (User Stories)
    • Automatisierte Generierung von relevanten Testdaten
    • Vollständige Automatisierung der Testprogrammierung und -durchführung
    • Nahtlose Integration der Testergebnisse in Testmanagement-Systeme

    Das Framework schafft eine strukturierte, skalierbare Umgebung, in der Qualität kein Zusatzaufwand mehr ist – sondern Teil des Prozesses.

    Vom Status Quo zur strukturierten Qualität

    Wo heute noch manuelle Aufgaben Zeit und Ressourcen binden, schafft SQF klare Abläufe, Transparenz und Effizienz. Durch die Integration moderner Tools und Methoden wird Qualitätssicherung zu einem messbaren, nachvollziehbaren und wiederverwendbaren Bestandteil der Softwareentwicklung.

    SQF-Architektur
    SQF-Architektur

    SQF bringt folgende Komponenten zusammen:

    • Ein generisches Testkonzept, das projektübergreifend einsetzbar ist
    • Moderne Tools für Testmanagement und Automatisierung
    • Performance- & Loadtests zur Skalierbarkeit
    • Barrierefreiheitstests für inklusive digitale Produkte
    • KI-Agenten, die Konfigurationen, Testdaten und Automatisierung übernehmen
    • Ein DevOps-kompatibles Setup, das kontinuierliche Integration und Auslieferung ermöglicht

    Warum SQF? Die Vorteile auf einen Blick

    • Effizienzgewinn: Weniger manuelle Tätigkeiten, schnellere Abläufe, geringerer Aufwand
    • Höhere Softwarequalität: Frühzeitige Fehlererkennung und stabile Releases
    • Skalierbarkeit: Für kleine, mittlere und große Teams und Projekte geeignet
    • Technologische Unabhängigkeit: Einsetzbar für alle browserbasierten Systeme
    • Nahtlose Integration: Passt sich Ihrer bestehenden Systemlandschaft an
    • KI-Power: Unsere KI-Agenten übernehmen Routinen, beschleunigen Prozesse und sichern Qualität

    Bewährt in der Praxis – bereit für Ihre Projekte

    Mit über 20 Jahren Erfahrung in der Qualitätssicherung und der Zusammenarbeit mit Industrieunternehmen aller Größenordnungen ist SQF auf eine Vielzahl an Technologien und Plattformen vorbereitet: von Microsoft Dynamics über Salesforce bis hin zu WordPress, Webflow und Blockchain-DApps.

    SQF-Versprechen
    SQF-Versprechen

    Dabei bleibt eines stets im Fokus: Transparente Qualität, die wirkt – und skaliert.


    Sie möchten mehr erfahren oder frühzeitig ein Pilotprojekt starten?
    Kontaktieren Sie uns – wir freuen uns darauf, mit Ihnen gemeinsam die nächste Stufe der Qualitätssicherung zu erreichen.

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