Durchgängige Absicherung und lückenlose Traceability für Cybersecurity, Functional Safety und den Cyber Resilience Act
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Methodische Exzellenz und maßgeschneiderte Werkzeuge für die modellbasierte System- und Softwareentwicklung.
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Enterprise-Software aus einer Hand: AI-Integration, Legacy-Migration und Full-Stack-Entwicklung — kosteneffizient und souverän gehostet.
Maßgeschneiderte Software-Entwicklung für Enterprise-Kunden — Full-Stack, KI-gestützt, agil. Für IT-Direktoren, CTOs und Enterprise-Architekten in Banken, Versicherungen, Logistik, Energy, Public Sector und Industrie.
Maßgeschneiderte Softwareentwicklung ist mehr als Featurelieferung. Sie erfordert das Zusammenspiel aus einer durchdachten Entwicklungsstrategie, dem richtigen Einsatz von KI und der Fähigkeit, gewachsene Systeme methodisch zu modernisieren — ohne den laufenden Betrieb zu riskieren.
itemis bündelt drei Disziplinen für genau diesen Anspruch: AI Enablement für den nachhaltigen Einsatz von KI in Entwicklung und Organisation, Legacy Modernization für die inkrementelle Migration von Altsystemen mit nachweisbarer Gleichwertigkeit, Full-Stack & Cloud für Cloud-native Plattformen in regulierten Industrien. Senior-Teams mit ausgeprägter Open-Source-Tradition — und der Einstellung, dass Qualität kein Verhandlungspunkt ist.
KI im Entwicklungsprozess ist mehr als ein Copilot-Abo. Nachhaltiger Einsatz bedeutet: Prozesse analysieren, die richtigen Werkzeuge wählen, Datensouveränität sicherstellen, und die Menschen im Unternehmen von Anfang an einbinden.
Hier erfahren Sie, wie AI Enablement sich von Coaching und Tool-Verkauf unterscheidet, warum Datensouveränität kein Blocking-Issue sein muss, wie der Weg vom ersten Piloten bis zum eigenständigen Betrieb aussieht, und wann wir von KI abraten.
Legacy-Code wird mit jedem Jahr teurer, und gleichzeitig schwieriger zu modernisieren, weil das Know-how mit den Entwicklerinnen das Unternehmen verlässt. Der Weg nach vorn ist der methodische, inkrementelle Ansatz.
Hier erfahren Sie, warum das Strangler-Fig-Pattern dem Big-Bang-Rewrite strukturell überlegen ist, wie das Fünf-Stufen-Modell Sicherheit auf jeder Ebene garantiert, welche Rolle KI-gestützte Analyse-Toolchains dabei spielen, und wie ein konkreter Projektplan aussieht.
Full-Stack heißt für uns: Frontend, Backend, API-Design, Datenmodellierung, Deployment, Observability. Alles als geschlossene Engineering-Disziplin, keine Ansammlung von Subkontraktoren. Für regulierte Branchen kommen Sovereign Cloud und Compliance-Anforderungen hinzu.
Hier erfahren Sie, wie Senior-Teams KI-Toolchains durch Advanced Context Engineering produktiv einsetzen, welchen Enterprise-Stack wir einsetzen, was Sovereign Cloud und Gaia-X-konforme Architekturen für regulierte Industrien bedeuten, und wie ein strukturierter Projekteinstieg aussieht.
die Themen im Überblick
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Wir besetzen Projekte mit eingespielten Teams und Engineers, die motiviert sind, weil wir sie ernst nehmen. Das merken Kunden spätestens im ersten Sprint.
Audits, Release-Wochen, Krisen-Sprints – wir bleiben ruhig, arbeiten fokussiert und liefern auch unter Druck. Verlässlichkeit, die über den Vertrag hinausgeht.
Keine Diplomatie-Schleifen, keine Taktiererei. Wir kommunizieren direkt, hören zu und sprechen offen an, wenn etwas nicht passt. Sparringspartner statt Lieferant.
Wir setzen auf Substanz statt Verkaufsdruck und investieren in die Partnerschaft. Wer uns kennt, weiß: Verlässlichkeit ist bei itemis kein Versprechen, sondern Standard.
Ein risikobasiertes Vorgehensmodell für COBOL, PL/I und RPG: von Systemverständnis und Äquivalenznachweis bis Koexistenz, Datenmigration und Go-Live.
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Vergleichen Sie Systeme, nicht Modelle. Ob ein selbst betriebenes Open-Weight-Modell mithält, entscheiden der Kontext, den Sie zusammenstellen, die Werkzeuge, die es aufrufen darf, die Prüfungen, die es passieren muss, und die Trainingsdaten, die Ihr Workflow von selbst erzeugt. Christoph Hess beschreibt fünf Engineering-Hebel und die Bedingungen, unter denen sich jeder einzelne rechnet.
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Ihre Migrationsoptionen im Überblick — eine gemeinsame Session von itemis und Haulmont zum Leben nach dem End of Life von Camunda 7.
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Wie man den Großteil der Softwareentwicklung an KI-Agenten übergibt – und trotzdem ein Ergebnis bekommt, dem man vertrauen kann. Ein Praxisblick auf vertikale Agenten und horizontale Skills für Enterprise-Teams.
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Arne Deutsch
8 Min. Lesezeit
Wie KI Diagnostik, Wearables und Arztpraxis schon heute verändert.
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TECE erreicht mit React Native eine iOS- und Android-App für normkonforme Spülprotokolle in Gebäuden.
Zum Projektavitea nahm mit itemis einen ITSG-zertifizierten Microservice in nur sechs Monaten in Betrieb – pünktlich zur Januarabrechnung 2023.
Zum ProjektBLG LOGISTICS spart Heizkosten und entlastet die Belegschaft durch automatische Torsteuerung per Smartphone-App.
Zum ProjektREMONDIS verkürzt Vertriebszyklen mit einer App für mobile Angebots- und Vertragserstellung.
Zum ProjektMaßgeschneiderte Software lohnt sich, wenn Kernprozesse zu spezifisch für ein Standardprodukt sind, wenn Wettbewerbsvorteile in proprietärer Logik liegen oder wenn Integrationsanforderungen die Flexibilität eines Standardprodukts übersteigen. Standardprodukte sind die bessere Wahl für periphere Prozesse ohne Differenzierungsanforderungen.
Die entscheidende Frage ist nicht der Preis, sondern die strategische Bedeutung der Software für das Geschäftsmodell. Custom Development ist eine Investition in Kernkompetenz — kein Ersatz für fehlende Prozessdisziplin.
KI beschleunigt standardisierbare Aufgaben: Code-Reviews, Testgenerierung, Dokumentation, Routine-Refactorings. Was KI strukturell nicht kann: Architekturentscheidungen mit langfristigen Konsequenzen treffen, Domänenwissen in Datenmodelle überführen oder Anforderungen in regulierten Umgebungen sinnvoll interpretieren.
Der wertvollste Einsatz von KI in der Softwareentwicklung liegt nicht darin, Entwickler zu ersetzen, sondern ihnen die Routinearbeit abzunehmen — damit mehr Kapazität für die Entscheidungen bleibt, bei denen Kontext und Urteilsvermögen zählen.
Big-Bang-Migrationen scheitern häufig, weil Komplexität unterschätzt wird und der laufende Betrieb nicht unterbrochen werden kann. Der zuverlässigere Weg ist die schrittweise Migration nach dem Strangler-Fig-Muster: neue Funktionalität wird parallel zum Altsystem aufgebaut, bestehende Module werden sukzessive ersetzt, bis das Legacy-System vollständig abgelöst ist.
Voraussetzung sind ein stabiles Schnittstellendesign zwischen Alt und Neu sowie klare Migrationspfade für Geschäftsprozesse und Daten — mit definierten Zwischenzuständen, die im Betrieb nutzbar bleiben.
Schnelle Feature-Entwicklung maximiert kurzfristig lieferbare Funktionalität — oft auf Kosten von Architekturqualität, Testabdeckung und Wartbarkeit. Das erzeugt technische Schulden, die sich in steigenden Änderungskosten, fragilen Releases und schwer kalkulierbarer Weiterentwicklung niederschlagen.
Nachhaltiges Engineering trifft gezielt die Entscheidungen, die später schwer rückgängig zu machen sind: Datenbankdesign, API-Schnittstellenstabilität, Deployment-Architektur, Teststrategie. Das bedeutet nicht langsamere Lieferung — sondern Liefergeschwindigkeit, die nicht auf Kosten der nächsten drei Jahre geht.
