Konsolidierte SEPIA-Themenliste & Entscheidungsgrundlage (33 Initiativen)
| # | Thema / Effizienzhebel | Disziplin | Reifegrad | Potenzial | Priorität | Toolset / Werkzeuge | Use Case & Fokus |
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| 1 |
Anforderungen dokumentieren
Ableitung von Epics/Features/Stories aus Anforderungen inkl. prozesskonformer Erfassung in Jira
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Anforderung | Im Einsatz, nicht integriert | 9 | Hoch | FuchsGPT (Profil "Feature Coach"), Jira | Luecke: fehlende Integration -> Jira-API/MCP-Anbindung | Disziplin Anforderung: Dokumentation teilautomatisiert; clusteruebergreifende Feature-Templates als Grundlage; Jira-Erfassung aus dem Assistenten heraus |
| 2 |
Anforderungs-Redundanzcheck (semantische Suche)
Kontextpruefung der Anforderungen / Gibt es aehnliche Anforderungen
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Anforderung | Idee | 7 | Mittel | Semantische Suche (RAG) ueber Jira + Confluence, FuchsGPT | Vorgelagerter Pruefschritt vor Anforderungsfreigabe |
| 3 |
Anforderungen pruefen
Qualitaetsgate Anforderungen (Konsistenz, Testbarkeit, Umsetzbarkeit)
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Anforderung | Konzept | 8 | Hoch | FuchsGPT, Jira (Vorschlag: Jira-Automation-Hook beim Story-Uebergang) | Review-Schritt "Anforderungspruefung" wird teilautomatisiert und vor die Freigabe gezogen |
| 4 |
KI-Assistent fuer Assessments und Compliance-Prozesse (z.B. AI Act Assessment, TPRM, IT-Risk-Management)
Dialoggefuehrtes Compliance-Assessment mit Wiederverwendung vorhandener Angaben
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Anforderung (uebergreifend / Governance) | Konzept | 8 | Hoch (regulatorisch getrieben) | LUY, MPI (Asset-Steckbrief), FuchsGPT-Assistent (Vorschlag) | AI-Act-Assessment, TPRM und IT-Risk-Management werden gebuendelt; Prozessauswahl und Vorbefuellung automatisiert |
| 5 |
Research-Agent
Markt-, Nutzer- und Business-Case-Research automatisiert verdichten
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Anforderung (Vorphase / Ideation) | Idee | 7 | Mittel | FuchsGPT + Web-Research, Confluence/Protokolle, Transkripte (Vorschlag) | Vorgelagert zum Portfolio-/Ideationsprozess; Business-Case-Erstellung beschleunigt |
| 6 |
Anforderungen ermitteln
Anforderungserhebung aus unstrukturierten Quellen
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Anforderung | Konzept | 8 | Hoch | FuchsGPT, Transkription (Vorschlag), Jira, Confluence, Outlook | Erhebungsphase: Workshop-Nachbereitung und Quellenauswertung teilautomatisiert |
| 7 |
Make-or-Buy- und Loesungs-Scout
Make or Buy Partner: Gibt es zu meinem Problem schon eine Loesung im Haus? Wie kann mein Use Case unterstuetzt werden / Solution Catalog
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Anforderung | Idee | 7 | Mittel | LUY (EAM), Solution Catalog (Aufbau noetig), FuchsGPT | Make-or-Buy-Entscheidung als expliziter Schritt im Architekturmanagement |
| 8 |
Governance-/QS-Check der Artefakte
Governance QS
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Anforderung | Idee | 6 | Niedrig | FuchsGPT + SEPIA-Regelwerk (Confluence), Jira | QS-Gate je Disziplin mit maschineller Vorpruefung |
| 9 |
Architektur-Sparringspartner
Entscheidungsunterstuetzung Architektur- und Tool-Auswahl (inkl. ADR)
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Design | Konzept | 8 | Hoch | LUY, Confluence, FuchsGPT | Architekturmanagement-Prozess: gefuehrte Bewertung und dokumentierte Architekturentscheidung (ADR) |
| 10 |
Impact Analyse
Change-Impact-Analyse und Aufwandsschaetzung auf Codebasis
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Design | Konzept | 9 | Hoch | KERMIT (Metadaten), LUY, Git/Sourcecode-Repository, KI-Codeanalyse | Aufwandsschaetzung und Betroffenheitsanalyse vor Planung/Beauftragung; ersetzt manuelle Recherche |
| 11 |
Doku-Assistent technische Systemdokumentation
Unterstuetzung technische Systemdoku (RSA Modell, wo / welche technische Doku muss angepasst oder neu geschrieben werden)
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Design | Idee | 6 | Niedrig | RSA-Modell, Confluence, FuchsGPT | Doku-Pflicht im Design- und Aenderungsprozess wird maschinell unterstuetzt |
| 12 |
Agentenunterstuetztes Coding
KI-gestuetzte Codeerstellung im Entwickleralltag
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Implementierung | Im Einsatz | 9 | Hoch (Basis) | GitHub Copilot, VS Code, Azure DevOps | Coding und PR-Erstellung; erfordert Leitfaeden/Guardrails und Kategorisierung der KI-Nutzung |
| 13 |
Code Review
Teilautomatisiertes Code Review im Pull Request
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Implementierung | In Verprobung | 8 | Hoch | Azure DevOps, GitHub Copilot Code Review | PR-Review-Gate mit maschineller Vorpruefung; Reviewaufwand sinkt |
| 14 |
Host Code Review (COBOL und Assembler)
Teilautomatisiertes Host-Code-Review (COBOL/Assembler)
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Implementierung | Prototyp erfolgreich getestet | 8 | Hoch | IBM BOB, GitHub Copilot (VS Code, cobol-code-review.agent.md), Git (geplant) | SEPIA Code Review Checkliste Host maschinell unterstuetzt; Ueberfuehrung nach Azure DevOps nach Git-Migration der Host-Sourcen (geplant bis Ende 2027) |
| 15 |
Framework-Update-Assistent
Automatisierte Durchfuehrung verpflichtender Framework-Updates
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Implementierung | Konzept | 8 | Hoch | GitHub Copilot (Agent Mode), Jira, Azure DevOps Pipelines | Wiederkehrender Update-Zyklus: Code-Anpassung und Testvorschlag gemaess Anleitung teilautomatisiert |
| 16 |
Review und Modernisierung der Entwicklungsleitfaeden
Challenging der Entwicklungsleitfaeden etc.
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Implementierung | Idee | 6 | Mittel | Confluence, FuchsGPT | Pflege des SEPIA-Regelwerks; Voraussetzung fuer breiten KI-Einsatz |
| 17 |
Automatisierte Testgenerierung
Automatisierte Testgenerierung (fuer unterschiedliche Anwendungsfaelle / Gueltigkeitsmatrix)
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Test | Konzept | 9 | Hoch | GitHub Copilot, Azure DevOps Test Plans | Testfallerstellung und Nachweis der Testabdeckung teilautomatisiert |
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Test-Strategie-Assistent
Testvorgehen Strukturierung -> was muss ich machen?
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Test | Idee | 7 | Mittel | FuchsGPT + SEPIA-Testrichtlinie (Confluence) | Testkonzept und Teststufenauswahl gefuehrt statt erfahrungsbasiert |
| 19 |
Testdatengenerierung
DSGVO-konforme Testdatenbereitstellung (synthetisch)
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Test | Konzept | 8 | Hoch | Synthetische Datengenerierung (Toolauswahl offen), Testdatenmanagement-Tool | Testdatenmanagement: synthetische Daten statt Produktivdatenkopien; Datenschutzfreigabe erforderlich |
| 20 |
Testdurchfuehrung
in allen Testformen und Stufen (NFA, Unittest, Integrationstest)
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Test | Idee | 7 | Mittel | Azure DevOps Pipelines, Testautomatisierungs-Frameworks | Testausfuehrung und Regression in der Pipeline |
| 21 |
Fehlerdiagnose / Debugging
Erstellung Testdokumentation
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Test | Konzept | 8 | Mittel | GitHub Copilot, Log-/Trace-Analyse, Azure DevOps | Fehlermanagement: schnellere Ursachenfindung; Testdokumentation wird generiert |
| 22 |
Projektdokumentation
Konsolidierung der Artefakte
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Auslieferung | Idee | 7 | Mittel | Confluence, FuchsGPT, Azure DevOps | Abschluss- und Projektdokumentation SEPIA wird aus vorhandenen Artefakten erzeugt |
| 23 |
Release-Automatisierung
Durchgaengige Build-, Release- und Validierungsautomatisierung
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Auslieferung | Teilweise vorhanden | 7 | Mittel | Azure DevOps Pipelines | Build-/Releaseprozess; Schnittstelle zum Change Management |
| 24 |
Config-as-Code
Versionierte, nachvollziehbare Konfiguration statt manueller Oberflaechen
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Konfigurationsmanagement | Idee | 7 | Mittel | Git, Ansible/Terraform (Toolauswahl offen), Azure DevOps | Konfigurationsmanagement wird versioniert und reviewbar; Voraussetzung fuer KI-gestuetzte Aenderungen |
| 25 |
ABHAENGIGKEITEN ZU CHANGE MANAGEMENT / AUSLIEFERUNGSPROZESS (Thorsten Hankele)
Klaerung Schnittstelle SEP <-> Change-/Auslieferungsprozess
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Konfigurationsmanagement | Offen | Klaerung Q1 2027 | n/a (Prozessthema) | Prozessschnittstelle definieren, bevor Automatisierung ausgerollt wird | |
| 26 |
Umgebungs-Anforderungsassistent
Ableitung Anforderungen an Umgebung
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Umgebung | Idee | 6 | Niedrig | LUY, IaC-Templates | Umgebungsplanung frueher und vollstaendiger im Design |
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Umgebungs-Provisionierung (IaC-Assistent)
Unterstuetzung Aufbau von Entwicklungs- und Testumgebungen // Ableitung Richtung Test (Umgebungsbestueckung)
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Umgebung | Idee | 7 | Mittel | IaC (Terraform/Ansible), Azure DevOps, Container | Umgebungsaufbau und Bestueckung als automatisierter Schritt |
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Modernization Support
KI-gestuetzte technische Upgrades und Migrationen
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(Betrieb) | Idee | 7 | Mittel | GitHub Copilot, IBM BOB (Host), Abhaengigkeits-/Codeanalyse | Technische Wartungs- und Upgrade-Zyklen; Abhaengigkeitsanalyse automatisiert |
| 29 |
Produktionsbetreuungs-Assistent
Incident-Assistent mit Loesungsvorschlag aus der Doku
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(Betrieb) | Konzept | 8 | Hoch | Ticketsystem, Confluence-Doku, FuchsGPT / RAG | Incident-Management: Vorqualifizierung und Loesungsvorschlag vor manueller Analyse |
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SCHULTERSCHLUSS Richtung IB Projekt
Abstimmung mit IB-Projekt
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(Betrieb) | Offen | Klaerung Q1 2027 | n/a (Projektthema) | Abstimmungstermin und gemeinsame Roadmap-Sicht | |
| 31 |
Rapid Prototyping
Schnelle Machbarkeitspruefung vor Anforderungsfreigabe
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ERGAENZUNGEN IM SEP | Idee | 7 | Mittel | Vibe-Coding-Werkzeuge (z.B. GitHub Copilot), separate Sandbox-Umgebung | Neuer Prozessbaustein "Prototyping" im SEP mit klarer Abgrenzung zur Produktiventwicklung |
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Kategoriesystem fuer KI-Einsatzgrade im SEP
Werkzeugunabhaengige Kategorien und Guardrails fuer KI-Nutzung
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Einfuehrung eines werkzeugunabhaengigen KI-Kategoriesystems im Software-Entwicklungsprozess (SEP) (Vibe-Coding, Agentic Coding) | Konzept | 9 | Hoch (Voraussetzung) | werkzeugunabhaengig; Regelwerk in Confluence | SEP-Erweiterung: Kategorien, Freigabe- und Nachweispflichten je Kategorie |
| 33 |
Verankerung des Kategoriesystems in EAM und Confluence
Dokumentation und Governance des Kategoriesystems
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Einfuehrung eines werkzeugunabhaengigen KI-Kategoriesystems im Software-Entwicklungsprozess (SEP) (Vibe-Coding, Agentic Coding) - EAM Unternehmensarchitektur - CONFLUENCE | Konzept | Hoch (Voraussetzung) | LUY (EAM), Confluence | Governance-Verankerung; Pflege- und Review-Zyklus definieren |