In der industriellen Softwareentwicklung reicht es nicht, wenn KI schneller Code erzeugt. Entscheidend ist, ob ein Unternehmen generierten Code sicher, nachvollziehbar und in hoher Qualität in produktive Software überführen kann. Genau dafür haben AVL und Microsoft das Agentic Coding Framework „Bit Crew“ entwickelt: ein gesteuertes Betriebsmodell, das KI-Agenten in einem kontrollierten Entwicklungsprozess einbindet – von der Kundenanforderung bis zum validierten Feature. „Bit Crew“ zeigt exemplarisch, wie KI in der Softwareentwicklung vom einzelnen Produktivitätstool zu einem integralen Bestandteil eines gesteuerten und skalierbaren Entwicklungsmodells wird.
AVL bringt dabei die industrielle Entwicklungsrealität, Domänenexpertise und Qualitätsanforderungen ein; Microsoft stellt die technologische Plattform bereit, auf der AVL das Agentic Coding Framework entwickelt und betreibt. Statt isolierter Agenten-Nutzung durch einzelne Entwicklerinnen und Entwickler entsteht so ein klar geführter Prozess – von der Kundenanforderung bis zum validierten Software-Feature, schrittweise unterstützt durch KI.
Vom Experiment zum Betriebsmodell
AVL List GmbH, eines der weltweit führenden Unternehmen in der Entwicklung, Simulation und Prüfung von Antriebssystemen, hat gemeinsam mit Microsoft das Agentic Coding Framework „Bit Crew“ entwickelt. Ziel war es, KI nicht nur für einzelne Entwicklungsschritte einzusetzen, sondern sie kontrolliert in den gesamten Softwareentwicklungsprozess zu integrieren. Das Framework verbindet KI-Agenten mit klaren Verantwortlichkeiten, Governance-Mechanismen und menschlicher Freigabe und schafft damit die Grundlage für einen nachvollziehbaren und skalierbaren Einsatz von KI in der industriellen Softwareentwicklung.
Wolfgang Puntigam, Vice President Software und Sebastian Rodler, Enterprise AI Architect von AVL List GmbH, betonen: „Die entscheidende Frage ist nicht mehr, ob KI Code schreiben kann. Die entscheidende Frage ist, ob Organisationen diesen Output in vertrauenswürdige, wertvolle Software-Changes verwandeln können. Genau das haben wir in Kooperation mit Microsoft in Form dieses Frameworks gebaut.“
Der Mensch im Zentrum – KI als strukturierter Begleiter
Das Framework folgt einem klaren Grundsatz: KI übernimmt unterstützende und vorbereitende Aufgaben, während menschliche Expertise für Bewertung, Freigabe und Qualität verantwortlich bleibt. KI beschleunigt den Prozess, der Mensch behält die Kontrolle. Microsoft-Technologie schafft den Rahmen, in dem KI-Agenten sicher orchestriert, innerhalb klar definierter Leitplanken autonom und nachvollziehbar agieren und an bestehende Entwicklungs- und Governance-Strukturen angebunden werden können.
Der Prozess verläuft in einem reproduzierbaren Ablauf: Aus Kundengesprächen werden zunächst KI-gestützt strukturierte Transkripte erstellt, daraus entstehen präzise Funktionsspezifikationen – geprüft und freigegeben von Requirements-Experten der AVL. Ein Planner Agent reichert diese Specs mit Wissen aus einem unternehmensweiten Knowledge Graphen, Richtlinien, Dokumentation und wiederverwendbaren Skills an und legt fest, welche Modelle für welche Tasks geeignet sind. Ein Orchestrator Agent verteilt die Aufgaben anschließend zunächst auf eine kleine Anzahl von Agenten innerhalb der Bit Crew. Auf Basis der Iterationen wird die Agentenanzahl schrittweise angepasst, bis sie der jeweiligen Aufgabe angemessen entspricht.
Bevor ein Ergebnis weitergeht, wird die Umsetzung manuell durch einen Function Builder, eine verantwortliche Entwicklerin oder Entwickler, geprüft. Erst danach folgen automatisierte Validator Agents, die Sicherheit, Compliance, Codequalität und Testevidenz kontrollieren.
Was das Framework besonders wertvoll macht, sind nicht nur die einzelnen Prozessschritte, sondern auch die unterstützenden Systeme im Hintergrund. Sie geben den Agenten den Kontext, die Leitplanken und die Qualitätssicherung, die notwendig sind, damit aus KI-generiertem Output verlässliche Software-Changes entstehen können. Hier kommen die von Microsoft bereitgestellten Plattform- und Governance-Funktionen zum Tragen. Diese ermöglichen, dass Agentic AI nicht nur produktiv, sondern auch sicher, kontrollierbar und unternehmensweit skalierbar eingesetzt werden kann.
Ivan Grabic, Senior Specialist bei Microsoft Österreich, unterstreicht: „Viele Unternehmen beschäftigen sich derzeit mit der Frage, wie sie KI über einzelne Produktivitätsgewinne hinaus skalierbar einsetzen können. Die Zusammenarbeit mit AVL zeigt einen praxisnahen Ansatz: KI wird nicht als isoliertes Werkzeug betrachtet, sondern als Teil eines kontrollierten Entwicklungsprozesses. Microsoft stellt dafür die Plattform bereit, AVL verbindet sie mit den Anforderungen industrieller Softwareentwicklung.“
Konkrete Ergebnisse – Qualität und Effizienz gemeinsam verbessern
Die Ergebnisse zeigen, dass das Framework weit über punktuelle Produktivitätsgewinne hinausgeht. Aktive Nutzerinnen und Nutzer bei AVL erledigen Entwicklungsaufgaben mit deutlich geringerem Aufwand, während die Organisation insgesamt von einem skalierbaren Effizienzgewinn profitiert. Durch den parallelen Einsatz mehrerer KI-Agenten lassen sich Arbeitsschritte gleichzeitig vorantreiben, ohne die Kontrolle über den Prozess zu verlieren. Die Erfahrungen von AVL zeigen zudem, dass ein strukturierter, Governance-basierter Ansatz dabei helfen kann, Qualität und Effizienz besser auszubalancieren als weniger standardisierte Vorgehensweisen.
Das vielleicht stärkste Argument ist jedoch die Qualität: AVLs Change Stability, also der Anteil an Code-Änderungen, die ohne technischen Nachfolge-Change in den darauffolgenden Releases auskommen, hat sich nach internen Messungen von AVL spürbar verbessert. Damit zeigt AVL, dass KI-gestützte Entwicklung nicht zwangsläufig zulasten der Softwarestabilität gehen muss. Im Gegenteil: Mit klarer Governance, menschlicher Kontrolle und systematischer Validierung lässt sich die Qualität sogar steigern.
Der gemeinsame Ansatz von AVL und Microsoft zeigt, dass KI in der Softwareentwicklung nicht zwangsläufig zu mehr Volumen bei geringerer Kontrolle führen muss. Entscheidend ist, wie Technologie, Prozess, Governance und menschliche Expertise zusammenspielen. Microsoft stellt dafür die Enterprise-Plattform bereit, AVL übersetzt sie in ein konkretes, industrielles Betriebsmodell mit messbarem Ergebnis.
Wert statt Volumen – und ein Blick in die Zukunft
Die gewonnene Zeit nutzt AVL gezielt, um den Fokus stärker auf nachhaltigen Kundennutzen zu richten. Denn interne Auswertungen zeigen: Nicht jedes entwickelte Feature schafft automatisch direkten Mehrwert. Das Ziel ist daher, den Aufwand stärker auf jene Arbeit zu konzentrieren, die tatsächlich Business Value liefert. Automatisierung stellt den Menschen dabei nicht ins Abseits – sie rückt sein Wissen, seine Erfahrung und sein Urteilsvermögen ins Zentrum.
Technologisch ruht das Framework auf Azure AI Foundry als Enterprise-Plattform für den Aufbau, die Steuerung und Skalierung von KI-Agenten – ergänzt durch Azure OpenAI, GitHub Copilot und Microsofts Identitäts- und Governance-Komponenten. Diese technologische Basis macht es möglich, Agentic AI nicht als isoliertes Experiment einzelner Teams zu nutzen, sondern als kontrolliertes Modell in unternehmenskritische Softwareentwicklungsprozesse zu integrieren.
Die Zusammenarbeit zwischen AVL und Microsoft reicht dabei über das Coding Framework hinaus: Beide Unternehmen arbeiten gemeinsam an der Transformation der Fahrzeugentwicklung durch cloudbasierte Lösungen und End-to-End-Traceability im Bereich Software-defined Vehicles. Damit wird das Framework Teil einer größeren Entwicklung: Software wird im Fahrzeugsektor immer zentraler, und KI-gestützte, nachvollziehbare Entwicklungsprozesse gewinnen zunehmend an Bedeutung für die Wettbewerbsfähigkeit.
Während das Agentic Coding Framework derzeit nur von wenigen „Pionieren“ bei AVL aktiv genutzt wird, ist das Ziel klar: Bereits dieses Jahr sollen alle Softwareentwicklerinnen und Softwareentwickler bei AVL gemeinsam mit ihrer eigenen „Bit Crew“ die Transformation zum Function Builder vollenden.
Die Zusammenarbeit von AVL und Microsoft zeigt, wie Unternehmen Agentic AI mit klaren Verantwortlichkeiten, Governance und menschlicher Kontrolle produktiv in komplexe Softwareentwicklungsprozesse integrieren können.