ACE AI-Native Software Engineering^TM

Xebia ACE AI-Native Software Engineering Solution ist eine umfassende Plattform, die KI nutzt, um jede Phase des Softwareentwicklungs-Lebenszyklus (SDLC) zu optimieren, von der Anforderungserfassung bis zur Bereitstellung, mit dem Ziel einer schnelleren Bereitstellung, verbesserter Qualität und messbarer Produktivitätssteigerung.

Die Lösung von Xebia beschleunigt die Softwarebereitstellung durch die Automatisierung der Anforderungsanalyse, des Architekturdesigns, der Testfallerstellung und der Code-Modernisierung. Dadurch lassen sich die Lieferzeiten oft um bis zu 40-70% verkürzen und der manuelle Aufwand in den Entwicklungsteams minimieren.

Zu den wichtigsten Funktionen gehören ein KI-gestützter Requirements Builder, ein Testfall-Generator, ein Architektur-Generator, ein UX-Design-Generator, ein Testcode-Generator, ein Projekt-Explorer und ein Modernisierungsplaner, die alle darauf ausgerichtet sind, komplexe technische Aufgaben zu automatisieren und die Effizienz zu verbessern.

Ja, die KI-native Software-Engineering-Lösung von Xebia bietet Tools wie den Project Explorer und den Modernization Planner, um alte Codebasen abzubilden, maßgeschneiderte Upgrade-Strategien vorzuschlagen und eine nahtlose Modernisierung mit minimalen Unterbrechungen und geringeren Kosten zu ermöglichen.

Die Plattform integriert Best Practices, indem sie Testfälle, Anforderungen und Architektur mit ISO-Standards abgleicht, die Abdeckung verbessert, Lücken aufdeckt und automatisierte Tests bereitstellt, die die Softwarequalität verbessern und das Risiko während des gesamten SDLC verringern.

Xebia ACE ist eine KI-native Software-Engineering-Lösung, die kompositionsfähige KI über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung - Anforderungen, Design, Implementierung, Tests und Bereitstellung - anwendet, um die Bereitstellung zu beschleunigen, die Qualität zu verbessern und messbare technische Ergebnisse zu erzielen.

Im Gegensatz zu Punktlösungen, die auf einzelne Aufgaben abzielen, ist ACE ein End-to-End-Framework, das KI in jede SDLC-Phase (Anforderungen, Architektur, Code, Tests, Bereitstellung) integriert. Es konzentriert sich auf pragmatische, ergebnisorientierte Modernisierung mit erklärbarer Automatisierung (z.B. Project Explorer, Modernization Planner) und basiert auf Unternehmenspartnerschaften (AWS, Amazon Bedrock, GitHub, Harness) für Produktionsbereitschaft und Skalierung.

Xebia nennt typische Verbesserungen wie eine bis zu 40 % schnellere Produkt- und Plattformbereitstellung, eine um 30-50 % schnellere Umgestaltung des Unternehmens-Engineering und bis zu 50-70 % geringere Kosten/Zeit für die Modernisierung von Legacy-Systemen. Der tatsächliche ROI hängt vom Umfang, dem Reifegrad der technischen Verfahren und der Vorgehensweise bei der Einführung ab; ACE legt Wert auf die Messung der Auswirkungen über den gesamten SDLC.

Ja. ACE enthält den Project Explorer, um alte Codebasen abzubilden und zu dokumentieren, sowie einen Modernisierungsplaner, der Upgrade-Pfade empfiehlt, Prioritäten festlegt und datengestützte Transformationspläne erstellt, die eine sichere, schrittweise Modernisierung mit minimalen Unterbrechungen ermöglichen.

ACE automatisiert die Übersetzung von Anforderungen in ausführbare Testszenarien (Test Case Generator) und verwandelt Szenarien in Automatisierungscode (Test Code Generator) für die CI/CD-Integration. Es gleicht die Ergebnisse mit Standards (z.B. ISO/Compliance) ab, erkennt Lücken und Mehrdeutigkeiten und erhöht die Testabdeckung, um Risiken zu verringern und die Softwarequalität zu verbessern.

ACE ist auf AWS aufgebaut und wird von Amazon Bedrock unterstützt. Xebia arbeitet mit GitHub, Harness, IBM Watson und anderen zusammen. Die Plattform unterstützt gängige Teststacks (Cypress, Playwright, Selenium, JUnit), generiert IaC- und CI/CD-Pipelines und lässt sich mit Design- und Prototyping-Tools für eine durchgängige Automatisierung integrieren.

Die Implementierungszeit variiert je nach Anwendungsfall und Komplexität der Codebasis. Xebia versetzt ACE in die Lage, durch die Automatisierung von Anforderungen bis hin zu Tests und die Generierung von Architektur- und Implementierungsartefakten schnell einen Mehrwert zu liefern. Viele frühe Erfolge (z. B. Time-to-Spec und Testgenerierung) können innerhalb von Tagen bis Wochen erzielt werden, während die vollständige Unternehmenseinführung einem schrittweisen, messbaren Implementierungsplan folgt.