Leistung 05 — Agentic Engineering
Wir nutzen spezialisierte KI-Agentensysteme, um geschäftskritische Datenarchitekturen, DWH-Migrationen und Pipeline-Entwicklungen um bis zu 70 % zu beschleunigen. Geleitet von erfahrenen Lead Data Architects – für kompromisslose Enterprise-Stabilität.
Methodik & Philosophie
Unstrukturiertes „Vibe Coding“ funktioniert für Einzelentwickler, Wegwerf-Skripte und schnelle Demos. Sobald es jedoch um regulierte Finanzsysteme (BaFin, MaRisk), kritische Industrie-Pipelines, jahrzehntealte Data Warehouses oder DSGVO- und EU-AI-Act-Audits geht, erzeugt blinder KI-Einsatz vor allem eines: unübersehbare Sicherheits- und Haftungsrisiken.
Bei Finelbo bedeutet Agentic Engineering nicht, unkontrollierte Blackbox-Modelle auf Produktionsdaten loszulassen. Es ist die methodische Weiterentwicklung unserer über 13-jährigen Erfahrung in der Konzeption komplexer Enterprise-Datensysteme.
Unser Grundsatz lautet: Human in the Lead, nicht nur Human in the Loop.
Unsere Senior Data Architects definieren die Systemarchitektur, legen deterministische Validierungs-Leitplanken fest und tragen die Gesamtverantwortung. Spezialisierte Multi-Agenten-Systeme übernehmen die iterative Analyse, Code-Generierung, dbt-Modellierung und Testautomatisierung mit atemberaubender Geschwindigkeit.
| Merkmal | Unstrukturiertes Vibe Coding | Finelbo Agentic Engineering |
|---|---|---|
| Rolle des Menschen | Prompter (reaktiv, ungelenkt) | Human in the Lead (architekturführend & voll verantwortlich) |
| Methodischer Ansatz | Unstrukturiertes Prompting & Ad-hoc-Generierung | Strukturierte Multi-Agenten-Architektur mit deterministischen Leitplanken |
| Architektur & Dokumentation | Emergent, intransparent, selten dokumentiert | Explicitly designed, vollständige ADRs & automatische Data Lineage |
| Qualitätssicherung & QS | Basiert auf blindem Vertrauen in KI-Outputs | Deterministische Validierungs-Pipelines, dbt-Tests & Regression-Suites |
| Enterprise Governance & Audit | Keine Nachvollziehbarkeit, massive Audit-Risiken | Lückenloser Audit-Trail, DSGVO-, BaFin- & EU-AI-Act-konform ab Tag 1 |
| Einsatzbereich | Isolierte Spielwiesen & Wegwerf-Prototypen | Geschäftskritische Enterprise-Datenplattformen & Legacy-Migrationen |
Der Agentic SDLC
In jeder einzelnen Phase des Software Development Life Cycle (SDLC) übernehmen KI-Agenten repetitive Analyse- und Syntheseaufgaben – während unsere Lead Architects die Qualitäts- und Architekturentscheide fällen.
Rolle der KI-Agenten
Strukturieren heterogene Fachanforderungen, analysieren undokumentierte Legacy-Schemata (SAS, COBOL, SSIS) und identifizieren logische Widersprüche.
Rolle unserer Lead Engineers
Validieren die fachliche Domänenlogik, klären regulatorische Randbedingungen und treffen verbindliche Architekturentscheidungen.
Rolle der KI-Agenten
Erarbeiten Modellierungs-Alternativen (Data Vault 2.0 Hubs/Links/Sats, Sternschemata), generieren Schema-Mappings und entwerfen Architecture Decision Records (ADRs).
Rolle unserer Lead Engineers
Wählen die Zieltopologie, validieren gegen Non-Functional Requirements (Latenz, Resilienz, Kosten) und verantworten die Systemgrenzen.
Rolle der KI-Agenten
Generieren modulare dbt-Transformationsmodelle, PySpark-Skripte und maßgeschneiderte Daten-Bibliotheken anhand strikter Codierungsrichtlinien.
Rolle unserer Lead Engineers
Führen Code-Reviews durch, optimieren Partitionierungsstrategien und beherrschen hochkomplexe Randfälle.
Rolle der KI-Agenten
Erstellen automatisierte Data-Quality-Tests, generieren synthetische Testdatensätze und führen kontinuierliche Regressionsprüfungen durch.
Rolle unserer Lead Engineers
Definieren die Test- und Abnahmestrategie, verifizieren Grenzwerte mathematisch und garantieren Datenkonsistenz.
Rolle der KI-Agenten
Erstellen standardisierten Terraform-Code (IaC), CI/CD-Pipelines und Monitoring-Konfigurationen über sichere Model Context Protocol (MCP) Schnittstellen.
Rolle unserer Lead Engineers
Definieren Rollout- und Security-Strategien, sichern Private Cloud Endpoints und verantworten die produktive Betriebsübergabe.
Einstiegsangebot · Timeboxed Format
Keine monatelangen Vorstudien. Keine unverbindlichen Powerpoint-Folien. Ein klar umrissener Durchstich mit festem Preis, fixem Leistungsumfang und drei handfesten Ergebnissen auf Ihrer realen Dateninfrastruktur.
Ihr konkreter Use Case (z. B. Migration einer komplexen ETL-Strecke, Aufbau eines Lakehouse-Datenmarts oder ein domänenspezifischer MCP-Agent) – direkt auf Ihrer Cloud-Infrastruktur implementiert, keine isolierte Folien-Demo.
Lückenlose Dokumentation aller getroffenen Architekturentscheidungen (ADRs), Datenflussdiagramme, Sicherheitskonzepte und Governance-Nachweise für Ihr IT-Board und Ihre Compliance-Prüfer.
Fundierte Wirtschaftlichkeitsanalyse, TCO-Abschätzung, Identifikation technischer Abhängigkeiten und ein klarer, risikofreier Umsetzungsplan für den unternehmensweiten Rollout.
Vorab definieren wir gemeinsam den genauen fachlichen Scope – kein Scope Creep, keine Überraschungen.
Modelle der Zusammenarbeit
Finelbo übernimmt die ganzheitliche Konzeption, Architektur und schlüsselfertige Umsetzung Ihres Vorhabens mit Agentic Engineering. Ihr internes Team wird kontinuierlich eingebunden und lernt die Methodik direkt am echten System.
Ideal für:
Unsere Berater und Ingenieure arbeiten direkt eingebettet in Ihren internen Entwicklerteams. Wir etablieren Multi-Agenten-Toolchains, MCP-Server und deterministische CI/CD-QS-Praktiken, bis Ihr Team selbstständig führt.
Ideal für:
Erprobte Praxis
Wir testen Methoden nicht an unseren Kunden. Unsere Ansätze für automatisierte Migrationen, Model Context Protocol Schnittstellen und deterministische Datenpipelines haben sich in realen Konzernumgebungen bewiesen.
Sichere KI-Agenten für Jira-Steuerung und PR-Screening über MCP-Server. MVP in 8 Wochen.
Case Study lesen [Carl Zeiss Vision]Dekomposition historischer Pipelines in modulare PySpark-Workflows mit 80 % reduzierter Latenz.
Case Study lesen [Denner AG]Automatisierung von Data-Engineering-Tasks mit wiederverwendbaren Bibliotheken und robusten dbt-Tests.
Case Study lesenErstgespräch vereinbaren
Wir analysieren Ihren Use Case und zeigen Ihnen in 14 Tagen ein funktionierendes, produktionsreifes Ergebnis auf Ihrer Dateninfrastruktur – verbindlich und zum Festpreis.
