KI-Coding Rollout-Checkliste für Engineering-Teams

Phase 1 · Zielbild

Pilot klar begrenzen

Legt vor dem ersten Einsatz fest, welches Problem ihr lösen wollt und woran ihr einen sinnvollen Pilot erkennt.

Ergebnis dieser Phase

Ein einseitiger Pilot-Steckbrief mit Scope, Owner, Laufzeit und Erfolgskriterien.

Markiert, was ihr bereits verbindlich geklärt und dokumentiert habt.

Zwei bis drei wiederkehrende, überprüfbare Aufgaben auswählen – zum Beispiel Tests ergänzen, Refactorings vorbereiten oder Pull Requests analysieren. Repositories, Teams und Laufzeit des Pilots ausdrücklich begrenzen. Eine verantwortliche Person für Freigaben, Feedback und die Abschlussentscheidung benennen. Vorab messbare Kriterien festlegen: Qualität, Durchlaufzeit, Kosten und Akzeptanz im Team.

Phase 2 · Governance

Daten- und Zugriffswege freigeben

Ordnet für den konkreten Workflow zu, welcher Code verarbeitet wird, wohin Anfragen gehen und welche Regeln verbindlich gelten.

Ergebnis dieser Phase

Eine freigegebene Datenfluss- und Berechtigungsmatrix für den Pilot.

Markiert, was ihr bereits verbindlich geklärt und dokumentiert habt.

Erlaubte und ausgeschlossene Repositories, Dateitypen, Datenklassen und Secrets dokumentieren. Verwendeten Modell- und Providerweg sowie die ausgewiesene Verarbeitungsregion dokumentieren; Zero Data Retention und Trainingsausschluss gelten standardmäßig. Berechtigungen nach dem Least-Privilege-Prinzip vergeben und administrative Rollen trennen. AVV, interne Richtlinien, Security-Anforderungen und technische Konfiguration auf denselben Einsatzfall abgleichen.

Phase 3 · Betrieb

Qualität im Pilot messbar machen

Lasst KI-generierten Code durch dieselben Qualitätskontrollen laufen und erfasst Wirkung statt nur Nutzungszahlen.

Ergebnis dieser Phase

Ein Pilot-Dashboard mit Baseline, Qualitätswerten, Kosten und dokumentierten Vorfällen.

Markiert, was ihr bereits verbindlich geklärt und dokumentiert habt.

Bestehende Tests, Reviews, Branch-Regeln und Deployment-Gates unverändert verpflichtend lassen. Eine Baseline ohne KI für Durchlaufzeit, Nacharbeit, Fehlerquote und Review-Aufwand erfassen. Kosten, Abbrüche, manuelle Korrekturen und sicherheitsrelevante Auffälligkeiten während des Pilots dokumentieren. Wöchentlich strukturiertes Feedback von Entwickelnden und Reviewenden sammeln.

Phase 4 · Entscheidung

Rollout bewusst freigeben

Trefft keine Bauchentscheidung. Vergleicht Ergebnisse mit der Baseline und haltet Grenzen sowie nächste Kontrollen fest.

Ergebnis dieser Phase

Eine dokumentierte Entscheidung: stoppen, gezielt nachbessern oder kontrolliert erweitern.

Markiert, was ihr bereits verbindlich geklärt und dokumentiert habt.

Pilotwerte gegen die vorab definierten Erfolgskriterien und die Baseline auswerten. Nutzen, Grenzen, offene Risiken und notwendige Gegenmaßnahmen schriftlich festhalten. Für eine Erweiterung neue Teams, Repositories und Budgets jeweils ausdrücklich freigeben. Einen Termin für die erneute Prüfung von Datenwegen, Berechtigungen, Kosten und Qualität festlegen.

16 Prüfpunkte.Eine klare Entscheidung.

Pilot klar begrenzen

Daten- und Zugriffswege freigeben

Qualität im Pilot messbar machen

Rollout bewusst freigeben

Vier Phasen. Ein klarer Entscheidungsweg.

Pilot klar begrenzen

Daten- und Zugriffswege freigeben

Qualität im Pilot messbar machen

Rollout bewusst freigeben

Vor dem ersten Prompt.

Ihr Kontext erfüllt seinen Zweck. Dann endet die Modellverarbeitung.

Den Datenweg als Teil der Modellwahl prüfen.

Ein Sicherheitsstandard. Ein definierter Hosting-Umfang.

Cloud-Hosting mit einem prüfbaren Nachweisumfang.

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