{"id":14772,"date":"2026-01-22T13:58:11","date_gmt":"2026-01-22T12:58:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/?p=14772"},"modified":"2026-01-22T14:21:59","modified_gmt":"2026-01-22T13:21:59","slug":"ki-in-der-softwarearchitektur-llms-fuer-qualitaetssicherung-nutzen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-softwarearchitektur-llms-fuer-qualitaetssicherung-nutzen\/","title":{"rendered":"KI in der Softwarearchitektur: Wie LLMs die Qualit\u00e4tssicherung automatisieren"},"content":{"rendered":"<p class=\"lead\">Generative KI ist in der Codierung bereits Standard. Doch welchen Nutzen bieten Large Language Models (<a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wie-funktionieren-llms\/\">LLMs<\/a>) tats\u00e4chlich? Das haben wir uns genauer f\u00fcr Architekturarbeiten angesehen. Der Einsatz von LLMs bei Architekturaufgaben ist vielversprechend, unsere Ergebnisse zeigten jedoch auch noch offene Fragen. Neben der Bewertung von Architekturdokumenten und der Architektur selbst soll perspektivisch generative KI auch st\u00e4rker bei konstruktiven Aufgaben eingesetzt werden, \u00e4hnlich wie es bereits bei Implementierungs- oder Testaufgaben heute verst\u00e4rkt der Fall ist.<\/p>\n<h2>Warum KI in der Softwarearchitektur zum kritischen Erfolgsfaktor wird<\/h2>\n<p>Die <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/ki-in-der-softwareentwicklung-neue-erkenntnisse-aus-forschung-und-praxis\/\">Softwareentwicklung<\/a> steht an einem Wendepunkt. W\u00e4hrend KI-Tools beim Coding bereits von ca. <a href=\"https:\/\/github.blog\/news-insights\/research\/survey-ai-wave-grows\/.\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">60 % der Entwickler<\/a> genutzt werden, bleibt die <strong>Softwarearchitektur oft eine manuelle Aufgabe<\/strong>. Doch hier gilt das Prinzip: <em>Garbage in, Garbage out<\/em>. Die Qualit\u00e4t der Architektur-Eingaben bestimmt ma\u00dfgeblich, wie effizient die KI den sp\u00e4teren Code generieren kann. Fehler oder Unklarheiten in der fr\u00fchen Phase f\u00fchren zu kostspieligen Korrekturzyklen. Deshalb untersuchen wir am Fraunhofer IESE, wie KI in der Softwarearchitektur sowohl konstruktiv als auch analytisch unterst\u00fctzen kann.<\/p>\n<p>Ausgehend von der Beobachtung, dass die Implementierung zunehmend autonom oder zumindest mit Unterst\u00fctzung generativer KI erfolgt, ist es umso wichtiger, dass die Qualit\u00e4t der Eingaben maximiert wird. Typischerweise sind verschiedene Architekturdiagramme, Architekturtreiber und textuelle Beschreibungen ein wichtiger Input f\u00fcr Codierungsaktivit\u00e4ten. Die Analyse der Qualit\u00e4t von Architekturdokumenten ist nichts Neues und es gibt viele Ans\u00e4tze, von erfahrungsbasierten \u00fcber toolgest\u00fctzte bis hin zu strukturierten Analysen. Aber wie genau kann der <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/was-ist-eigentlich-ein-softwarearchitekt\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Softwarearchitekt<\/a> mittels generativer KI unterst\u00fctzt werden? Und wie gut funktioniert eine solche Unterst\u00fctzung?<\/p>\n<p>Bevor wir uns um eine st\u00e4rkere Automatisierung bei der Erstellung von Architekturartefakten k\u00fcmmern, wollten wir zun\u00e4chst untersuchen, ob generative KI verschiedene Architekturdokumente und -modelle bewerten kann.<\/p>\n<h2>Quasar: Unser LLM-basiertes Tool zur Qualit\u00e4tsbewertung<\/h2>\n<p>Um das Potenzial von KI in der Softwarearchitektur messbar zu machen, haben wir einen MVP namens \u00bb<a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/de\/projekt\/QAI4SE\/quasar.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Quasar<\/strong><\/a>\u00ab\u00a0entwickelt. Das Tool nutzt verschiedene Software-Engineering-Artefakte als Input und generiert automatisierte Qualit\u00e4tsbewertungen.<\/p>\n<h3><strong>Das Qualit\u00e4tsmodell hinter der Analyse<\/strong><\/h3>\n<p>Traditionell bewerten Experten die Dokumentationsqualit\u00e4t manuell. Unser Ansatz systematisiert diesen Prozess:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Systematische Metriken:<\/strong> Quasar nutzt vordefinierte Qualit\u00e4tsmodelle f\u00fcr Aspekte wie Betrieb, Benutzerfreundlichkeit und Dokumentation.<\/li>\n<li><strong>Strukturunabh\u00e4ngigkeit:<\/strong> Das Tool setzt keine feste Struktur voraus, erkennt aber essenzielle Inhalte wie Stakeholder-Benennungen, Systemkontexte oder Designentscheidungen.<\/li>\n<li><strong>Plausible Begr\u00fcndung:<\/strong> Neben einem Score liefert die KI Begr\u00fcndungen f\u00fcr die Bewertung<\/li>\n<\/ul>\n<div id='gallery-1' class='gallery galleryid-14772 gallery-columns-1 gallery-size-large'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-scaled.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"698\" height=\"257\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-698x257.png\" class=\"attachment-large size-large\" alt=\"Schaubild wie das KI-Tool Quasar die Dokumentationsqualit\u00e4t systematisiert pr\u00fcft.\" aria-describedby=\"gallery-1-14782\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-698x257.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-400x147.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-768x283.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-1536x566.png 1536w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-2-Quasar-Ablauf-2048x755.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 698px) 100vw, 698px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-1-14782'>\n\t\t\t\tAbbildung 1: Schaubild der Funktionsweise des Tools Quasar\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Unsere L\u00f6sung setzt keine bestimmte Struktur f\u00fcr die Architekturdokumentation voraus. Allerdings werden bestimmte vordefinierte Inhaltstypen erwartet (im Falle der zugrunde liegenden Architekturdokumentation etwa eine Einf\u00fchrung, die Benennung der Stakeholder, die Abgrenzung des Systemkontexts, eine funktionale Aufschl\u00fcsselung und explizite Designentscheidungen).<\/p>\n<h2>Mensch vs. Maschine: Die Ergebnisse unserer Erprobung<\/h2>\n<p>In einem Forschungsprojekt f\u00fcr einen <a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/digitaler-marktplatz-smart-cities\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">digitalen Marktplatz<\/a> (Bereich Smart Cities) haben wir die KI-Bewertungen mit denen von Softwarearchitekten verglichen. Auf einer Skala von 0 bis 4 wurden 25 Kriterien gepr\u00fcft (z.B. Vorhandensein eines Datenmodells).<\/p>\n<p><strong>Die Analyse zeigt drei typische Szenarien im Vergleich:<\/strong><\/p>\n<ol>\n<li><strong>KI und Mensch sind sich einig:<\/strong> Bei klaren Fakten (z.B. \u00bbIst eine Einf\u00fchrung vorhanden?\u00ab) arbeitet die KI sehr zuverl\u00e4ssig.<\/li>\n<li><strong>KI ist strenger:<\/strong> Wenn Dokumente l\u00fcckenhaft sind, \u00bb<a href=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/halluzinationen-generative-ki-llm\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">halluzinier<\/a>t\u00ab die KI nicht, sondern bem\u00e4ngelt fehlende Informationen, die Menschen manchmal implizit erg\u00e4nzen.<\/li>\n<li><strong>Mensch nutzt Kontext besser:<\/strong> Bei sehr komplexen, impliziten Zusammenh\u00e4ngen haben Experten aktuell noch einen Vorsprung.<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>Unsere Erkenntnis:<\/strong> LLMs sind bereits jetzt eine wertvolle Unterst\u00fctzung, um einen schnellen ersten Eindruck der Dokumentationsqualit\u00e4t zu gewinnen \u2013 mit dem klaren Ziel, die Softwarearchitekten zu unterst\u00fctzen, nicht diese zu ersetzen.<\/p>\n<h2>Effizienz-Boost: Das draw.io-Plugin f\u00fcr direktes Feedback<\/h2>\n<p>Wir glauben, dass KI in der Softwarearchitektur dort stattfinden muss, wo die Experten arbeiten. Deshalb haben wir ein Plugin f\u00fcr <strong>draw.io<\/strong> entwickelt.<\/p>\n<p>Mit diesem Tool k\u00f6nnen Architekten ihre Diagramme direkt w\u00e4hrend der Erstellung auf folgende Punkte pr\u00fcfen:<\/p>\n<ul>\n<li>Einhaltung von Architekturpattern<\/li>\n<li>Konsistenz \u00fcber verschiedene Diagramme hinweg<\/li>\n<li>Einhaltung von Namenskonventionen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Auch hier gibt es bereits Ideen f\u00fcr die Weiterentwicklung. Zun\u00e4chst soll es m\u00f6glich sein, dass zus\u00e4tzliche Kontextinformationen bereitgestellt und vom LLM ber\u00fccksichtigt werden. Das kann etwa die Information der zugrundeliegenden Modellierungssprache sein, die je nach Unternehmenskontext anders ist. Standards wie <strong>arc42<\/strong> k\u00f6nnen aber genauso mitgegeben werden und zu einer besseren Auswertung f\u00fchren.<\/p>\n<p>Zudem wollen wir eine st\u00e4rkere Interaktion erm\u00f6glichen, sprich eine gewisse \u00bbChatfunktionalit\u00e4t\u00ab mit dem LLM umsetzen, um St\u00fcck f\u00fcr St\u00fcck die Pr\u00fcfungen und damit mehr Kontrolle und Varianten anzubieten, bei denen fr\u00fchere Inputs ber\u00fccksichtigt werden. Nicht zuletzt k\u00f6nnen diese Aspekte dann auch dazu dienen, nicht nur Bewertungen der vom Softwarearchitekten erstellten Diagramme durchzuf\u00fchren, sondern diesen zunehmend konstruktiv zu unterst\u00fctzen und ggf. einfache Aufgaben g\u00e4nzlich zu \u00fcbernehmen.<\/p>\n<div id='gallery-2' class='gallery galleryid-14772 gallery-columns-1 gallery-size-full'><figure class='gallery-item'>\n\t\t\t<div class='gallery-icon landscape'>\n\t\t\t\t<a href='https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin.png'><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1592\" height=\"760\" src=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin.png\" class=\"attachment-full size-full\" alt=\"Zeigt Schaubild eines Pr\u00fcfprozesses (direktes Feedback) im draw.io-Plugin. Ein Beispiel wie KI in der Softwarearchitektur die Effizienz steigert und die Qualit\u00e4t fr\u00fchzeitig absichert.\" aria-describedby=\"gallery-2-14784\" srcset=\"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin.png 1592w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin-400x191.png 400w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin-698x333.png 698w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin-768x367.png 768w, https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/wp-content\/uploads\/2025\/12\/2025-12-Blog-KI-Architektur-Grafik-4-drawio-plugin-1536x733.png 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 1592px) 100vw, 1592px\" \/><\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<figcaption class='wp-caption-text gallery-caption' id='gallery-2-14784'>\n\t\t\t\tAbbildung 2: Zeigt exemplarisch den Pr\u00fcfprozess am draw.io-Plugin\n\t\t\t\t<\/figcaption><\/figure>\n\t\t<\/div>\n\n<h2>Fazit: Die Zukunft der Softwarearchitektur ist KI-gest\u00fctzt<\/h2>\n<p>Der Einsatz von KI in der Softwarearchitektur steigert die Effizienz und sichert die Qualit\u00e4t fr\u00fchzeitig ab. W\u00e4hrend die Implementierungsebene bereits KI-dominiert ist, zieht die Architekturphase nun nach. Am Fraunhofer IESE k\u00fcmmern wir uns insbesondere darum, L\u00f6sungen zu entwickeln, die die Effizienz steigern, und das zu hoher Qualit\u00e4t. Um die Qualit\u00e4t einsch\u00e4tzen zu k\u00f6nnen, f\u00fchren wir unterschiedliche Erprobungen durch und kommen so zu abgesicherten Aussagen. Das pr\u00fcfen wir auch an m\u00f6glichst konkreten Beispielen wie oben (Abbildung 2) exemplarisch an einem draw.io-Plugin gezeigt.<\/p>\n<div class=\"info-box\">\n<h4>M\u00f6chten Sie erfahren, wie Sie KI in Ihrem Software-Engineering-Prozess sinnvoll einsetzen<\/h4>\n<p>Gerne diskutieren wir mit Ihnen konkrete Schritte und begleiten Sie bei der Einf\u00fchrung KI-gest\u00fctzter Architektur-Workflows. <a href=\"mailto: frank.elberzhager@fraunhofer.de, anfrage@iese.fraunhofer.de\">Kontaktieren Sie uns!<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Generative KI ist in der Codierung bereits Standard. Doch welchen Nutzen bieten Large Language Models (LLMs) tats\u00e4chlich? Das haben wir uns genauer f\u00fcr Architekturarbeiten angesehen. 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