Von AI-Tools zur eigenen Engineering-Capability - beherrscht, auditierbar, ASPICE-konform in Serie gebaut
Zwei Tiefen in einem Partner: Automotive-SDV-Domänenwissen und AI-Engineering aus eigener Plattform
Plattform, Governance-Gates und agentische Workflows entstehen mit, bis sie ASPICE-konform in Produktion laufen. Aus OEM- und Tier-1-Serienerfahrung wissen wir, wie AI in normgebundene Entwicklungsprozesse passt.
Über Build-Operate-Transfer wächst die Fähigkeit in Ihr Haus. Der Transfer ist Erfolgskriterium, kein Add-on.
Modell-agnostische Architektur mit dokumentierter Exit-Strategie. Sie wechseln Anbieter und Modelle, ohne Ihre Workflows neu zu bauen.
AI-Pilotgruppen bleiben stecken. Wir bringen sie governance-fest in die Breite.
Viele AI-Pilotgruppen validieren (Richtwert rund 100 Engineers), skalieren aber nie governance-fest. Wir bauen den Pfad von Identity und SSO über RBAC, DLP und manipulationssicheres Audit-Logging bis zur TISAX-Kette.
Standard-Regeln, kuratierte Skills und Tool-Anbindung via MCP - geskriptet auf jeden Arbeitsplatz, mit Onboarding und Healthcheck. Keine Anbieter-Schlüssel am Arbeitsplatz.
ASPICE Assessment Reports, Traceability-Matrizen (Requirement zu Design zu Unit zu Test) und Robot-Framework-Testsuiten (UDS/DoIP-aware) - auditierbar, nicht nur hilfreich.
Ob SDV-Architektur, ASPICE-Workflows über das V-Modell oder ISO 26262 und ISO 21434 - unser Vorgehen ist auf Ihre Anforderungen abgestimmt und liefert nachvollziehbare, messbare Ergebnisse.
Wir bringen ihn auf einen governance-festen, auditierbaren Serienpfad.
Warum ein Partner mit eigener Capability den Unterschied macht






Wir arbeiten mit KPI-Verantwortung auf Wertstrom-Ebene (nie Personen-Telemetrie), transparent und mit messbaren Meilensteinen. So behalten Sie die Kontrolle über Fortschritt und Kosten.
- Fit-Check und Zieldefinition im Qualifying-Call
- NDA und Discovery-Workshop
- Analyse von Plattform, Governance und Toolchain
- Priorisierung der wirksamsten Engineering-Use-Cases
- Modell-agnostische Abstraktionsschicht zuerst
- EU-souveränes Routing (Datenresidenz, Isolation)
- Governance-Gates G1 bis G5 als Pfadplan
- Gemeinsames Zielbild mit Ihren Fachbereichen
- Validierung an einem realen Workflow in wenigen Wochen
- Human-in-the-Loop mit durchgängiger Traceability
- Prüffähige Artefakte statt Chat-Antworten
- Evidenz zu Nutzen, Adoption und Kosten
- Build: Setup, Guardrails, erste Workflows
- Operate: Betrieb mit KPI-Verantwortung
- Transfer: dokumentierte Übergabe ins Kunden-Team
- Capability-Transfer als Erfolgskriterium
DAS UNTERSCHEIDET UNS VON ANDEREN ANBIETERN






In einem kurzen Qualifying-Call ordnen wir Ihren nächsten Schritt ein.
AI-Transformation im Automotive-Engineering: von Tool-Lizenzen zur eigenen Capability
Plattform, Governance und agentische Workflows - gebaut in einem realen ASPICE-Serienprogramm, EU-souverän und ohne Vendor-Lock-in.
AI im Engineering ist ein Capability-Thema, kein Tool-Thema
Die erste AI-Welle im Engineering ist durch: Tools sind eingekauft, einzelne Teams experimentieren, Copilot-Lizenzen laufen. Der entscheidende Schritt fehlt - der Sprung von der Tool-Nutzung zu einer beherrschten, auditierbaren AI-Engineering-Capability. sensified Automotive hat diese Entscheidungen für den eigenen Betrieb getroffen und in einem realen ASPICE-Serienprogramm gebaut. Deshalb kommen wir mit einer Position, nicht mit Fragen.
Die drei strategischen Fragen jeder AI-Transformation im Engineering
- Plattform und Infrastruktur: Nicht die Plattform-Wahl ist die erste Entscheidung, sondern die modell-agnostische Abstraktionsschicht. Wer sie zuerst baut, wechselt Anbieter und Modelle, ohne Workflows neu zu bauen.
- Skalierung und Governance: Der Weg von der Pilotgruppe zu hunderten Engineers ist ein Governance-Thema. Freigabe-Gates von Identity und SSO über RBAC, DLP und Audit-Logging bis zur TISAX-Kette sind der kritische Pfad.
- Engineering-Use-Cases: Welche R&D-Schmerzpunkte automatisiert man zuerst? Durchgängig gilt: Human-in-the-Loop und Traceability - AI assistiert, der Mensch verantwortet.
Unser Fundament: drei selbst gebaute, produktive Bausteine
Gouvernierte AI-Dev-Umgebung (sensified IDE)
Ein zentral gepflegter, versionierter Builder-Stack: Standard-Regeln für Konventionen, Security, Git und Compliance, kuratierte Skills, Tool-Anbindung via MCP und EU-gebundenes Modell-Routing - geskriptet auf jeden Arbeitsplatz ausgerollt, mit Onboarding und Healthcheck. Keine Anbieter-Schlüssel am Arbeitsplatz.
EU-souveränes Routing (sensified AI-OS)
Ein selbst betriebener EU-Gateway authentifiziert, routet und protokolliert jeden Modell-Aufruf, isoliert pro Kunde. Nicht-konforme Ziele werden im Code geblockt (Isolation by Construction), sensible Inferenz bleibt EU-region-gepinnt. Inhalts-Logging ist deaktiviert; das Audit ist metadaten-basiert.
ASPICE-Business-Apps entlang des V-Modells
Ein read-only Overlay auf Ihre Standard-Tools: Ihr ALM (Polarion, Jira) bleibt System-of-Record. AI erzeugt Vorschläge; erst nach Freigabe durch Ihre Engineers werden sie Projekt-Wahrheit. Apps entlang SWE.1 bis SWE.6 und MAN.3 - Requirements, Test, Architektur, Code-Traceability, Prozess und Dashboards.
Engineering-Use-Cases mit Hebel
- Requirements: Auto-Klassifizierung und -Zuordnung, System-Requirements mit Traceability, Lücken- und Konsistenzprüfungen, RFQ-Abdeckungsanalysen.
- Testing: Auto-Erstellung von Testspezifikationen und Testfällen, Testergebnis-Analyse mit Root-Cause-Vorschlägen.
- Coding: Änderungsvorschläge aus statischer Analyse (z. B. MISRA), Code-Generierung und -Assistenz, Porting und Refactoring.
- Quality und Hardware: AI-gestützte Work-Product-Reviews, Testspezifikationen aus HW-Requirements und Schaltplänen.
Leitplanke: AI klassifiziert, schlägt vor, generiert, prüft und zieht Spuren. Kritische Domänenlogik, Safety-Freigaben, Compliance-Urteile und OEM-Abnahmen bleiben beim Menschen.
Compliance ab Tag eins - Marktzugang, kein Overhead
ASPICE (L2/L3) macht AI-Outputs traceable und audit-fest über das V-Modell. ISO 26262 (bis ASIL-D) trennt AI-Assistenz klar von der Safety-Entscheidung. ISO 21434 sichert die Pipeline über den Lifecycle. AUTOSAR-Toolchains bleiben ASPICE-traceable. EU-Datenresidenz, EU AI Act (Transparenz, Art. 50 für KI-Visuals) und TISAX-Begleitung führen zur OEM-Fähigkeit.
Liefermodell: Build - Operate - Transfer
Unsere Beteiligung nimmt über die Phasen ab, die Capability wächst in Ihr Haus. Build: Setup, Guardrails, erste Workflows. Operate: Betrieb mit KPI-Verantwortung auf Wertstrom-Ebene, nie Personen-Telemetrie. Transfer: dokumentierte Übergabe, Ihr Team übernimmt. Der Capability-Transfer ist das Erfolgskriterium - kein Add-on.
Starten Sie mit einem Qualifying-Call
Wir klären Fit und Zielbild, dann folgen NDA und Discovery-Workshop, ein ASPICE/ASIL-Workflow-Pilot und das BOT-Mandat mit auditierbarer Tooling- und Governance-Plane. Beschreiben Sie uns Ihr Vorhaben - wir ordnen Ihren nächsten Schritt konkret ein.
Vertiefende Beiträge aus dem Engineering-Blog
Den strategischen Rahmen erklärt der Beitrag AI im Engineering ist ein Capability-Thema, kein Tool-Thema. Einzelne Bausteine vertiefen die Beiträge zu Vendor-Lock-in und Abstraktionsschicht, den fünf Governance-Gates, dem Wertbeitrags-Prinzip und dem Software-Defined Vehicle.
Alle Artikel des AI-Engineering-Clusters
- AI im Engineering ist ein Capability-Thema, kein Tool-Thema
- Wertbeitrags-Prinzip: AI im Automotive Software Engineering
- Wertströme im Automotive-SWE-Projekt: wo AI Aufwand nimmt
- Rollenkarten: AI-Potenzial je ASPICE-Rolle bestimmen
- AI-Triage im Engineering: Automatisierung bis Augmentation
- Von der Entscheidungsmatrix zum AI-Backlog im Engineering
- Nebenwert-Prüfung: was Automatisierung im Engineering kostet
- Software-Defined Vehicle: was der Wandel für Engineering-Prozesse bedeutet
- KI in der Automotive-Softwareentwicklung: was heute trägt
- Requirements-Engineering mit AI: Klassifizierung, Qualität und Traceability (SWE.1)
- Requirements-Qualität mit LLMs prüfen: Praxis-Leitfaden
- Requirements Engineer mit AI: Kern und Overload in SWE.1
- LLMs und MISRA-konformer C-Code: Grenzen und Freigabe
- KI-Coding-Assistenten im Embedded-Team einführen
- AUTOSAR-Codebasis mit KI verstehen: Analyse und Grenzen
- Von der Anforderung zum Robot-Framework-Test: AI-gestützte Testautomatisierung (UDS/DoIP)
- KI-generierte Testfälle im ISO-26262-Assessment
- KI-Testselektion am HIL: Laufzeit senken, Abdeckung halten
- Test-Ingenieure und AI in SWE.4 bis SWE.6 | sensified
- K3 und AI: Traceability und Evidenz im ASPICE-Assessment
- SUP.8 bis SUP.10 mit AI: Baselines, Defects, Changes
- Was AI im ASPICE-Prozess nicht entscheidet, und warum das den Wert schützt
- ISO 26262 und AI: die Trennlinie zwischen Assistenz und Safety-Entscheidung
- ISO PAS 8800: KI-Sicherheit im Fahrzeug einordnen
- TISAX-fähiger AI-Rollout: warum Governance der kritische Pfad ist
- Die fünf Governance-Gates (G1 bis G5) zum OEM-fähigen AI-Rollout
- EU-souveränes AI-Routing im Automotive-Engineering: Datenresidenz und Isolation by Construction
- AI-Engineering ohne Vendor-Lock-in: warum die Abstraktionsschicht zuerst kommt
- Read-only Overlay statt ALM-Ersatz: AI, das Polarion und Jira respektiert
- RAG für Entwicklungsdokumentation: DOORS und Polarion
- Engineering-Wissen mit KI sichern vor dem Renteneintritt