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Leitfaden

Wie man ein AI-natives Softwareunternehmen wird

Das Eficode AI Adoption Framework und die AI Success Roadmap

Leitfaden AI Native Softwareunternehmen

Die Zukunft der Softwareentwicklung ist AI Native

Die Softwareentwicklung verändert sich. Schnell.

Nicht nur die Art und Weise, wie wir Code schreiben, sondern auch, wie wir Softwaresysteme von Anfang bis Ende erstellen, betreiben und weiterentwickeln.

KI-Tools wie GitHub Copilot, Amazon Q, GitLab Duo und andere zeigen bereits echte Produktivitätssteigerungen in der Softwareentwicklung. Teams veröffentlichen schneller, beheben Bugs schneller, machen weniger Fehler und automatisieren mehr. Doch obwohl es die Tools gibt, sind die Akzeptanz und Integration dieser Tools suboptimal.

Dies ist kein technologisches Problem. Es ist ein praktisches Problem.

Wir sehen es oft. Teams bleiben in Pilotprojekten stecken, die Governance ist unklar, die Sicherheit wird zum Engpass, und der geschäftliche Nutzen ist schwer zu messen. Viele Unternehmen haben keinen Plan, wie KI ihren Software-Lebenszyklus oder ihre Arbeitsweise verändern wird.

Dieser Leitfaden richtet sich an alle, die das ändern wollen.

Wir gehen auf die wirklichen Hindernisse ein und stellen das Framework vor, das wir bei Eficode verwenden, um die Einführung von KI voranzutreiben. Es soll euch Schritt für Schritt von Assistenten und ersten Experimenten zu einer vollständig KI-gestützten Softwarebereitstellung führen.

Das Ziel ist nicht, KI zu hypen. Es geht darum, sie zum Funktionieren zu bringen und eure Wettbewerbsfähigkeit als AI Native sicherzustellen.

Marko Klemetti,
CTO von Eficode

Inhalt

Teil 1. Die Ausgangslage

Teil 2. Framework für die Einführung von KI

Teil 3. Wachstumsschwierigkeiten und der Weg in die Zukunft

TEIL 1

Die Ausgangslage

Alle sind sich einig, dass der KI die Zukunft gehört, aber nur sehr wenige sind bereit dafür

KI-Tools bieten bereits echte Vorteile für die Softwareentwicklung. Die Produktivität ist gestiegen, Releases sind schneller und Routinearbeiten werden automatisiert. Die meisten Tech-Führungskräfte sind sich einig, dass KI die Art und Weise, wie Software entwickelt und betrieben wird, umgestalten wird.

Dennoch gehen nur sehr wenige Unternehmen über einzelne Pilotprojekte hinaus. Das Problem ist nicht die Technologie, sondern das ganze Drumherum: Strategie, Governance, Integration und Eigentum.

Das ist das KI-Paradoxon: Das Potenzial ist klar, aber der Fortschritt ist langsam. Die Frage bleibt. Warum eigentlich?

Ai Native stats 60.svg

McKinsey, Forrester

60 % der Software-Teams, die KI einsetzen, verzeichnen erhebliche Produktivitätssteigerungen.

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Microsoft

45 % schnellere Software-Releases mit KI-gestützter Entwicklung.

Ai Native stats 91.svg

McKinsey

91 % der Unternehmen geben an, dass sie nicht vollständig auf die Einführung von KI vorbereitet sind.

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Gartner

85 % der IT-Führungskräfte sagen, dass die Integration von KI in Entwicklungsabläufe schwieriger ist als erwartet.

Die wichtigsten Herausforderungen, die wir in der Praxis sehen

Keine klaren Eigentumsverhältnisse

KI berührt
Entwicklung, Betrieb und Sicherheit.
Aber wer führt?

Festgefahren in Piloten

Die KI-Nutzung bleibt auf
einzelne Tools oder Teams, ohne eine Strategie für
Skalierbarkeit.

Sicherheits- und Compliance-Bedenken

Ohne Leitplanken fühlt sich KI eher riskant als
hilfreich.

Fehlende Governance

Keine klaren Strategien oder Strukturen zur Unterstützung einer verantwortungsvollen Nutzung von KI.

Fragmentierte Werkzeuge

Entwickler verwenden verschiedene Assistenten ohne Unterstützung, Integration oder gemeinsames Wissen.

Fehlender Business Case

Führungskräfte tun sich schwer, den Einsatz von KI mit einem messbaren Geschäftswert zu verbinden .

TEIL 2

Framework für die Einführung von KI

Einführung in das Eficode AI Adoption Framework

Warum brauchen wir ein Framework?

Die meisten Unternehmen tun sich mit KI nicht wegen der Tools schwer. Sie tun sich schwer, weil sie nicht wissen, was als nächstes kommt.

Sie fangen klein an, in der Regel indem sie ein paar Entwicklern Programmierassistenten zur Verfügung stellen. Aber ohne eine Struktur, um von diesem Ausgangspunkt aus zu wachsen, gerät die Dynamik ins Stocken. Es gibt keine gemeinsame Vision für die Skalierung von KI im Team, geschweige denn im gesamten Unternehmen. Die Rollen sind unklar. Es fehlt an Governance. Die Führung will Ergebnisse, sieht aber nicht das ganze Bild. Es gibt keine Möglichkeit, die nächsten Schritte vorauszusehen und zu planen.

Aus diesem Grund haben wir das Eficode AI Adoption Framework entwickelt

Es bietet einen klaren, stufenweisen Ansatz für die Einführung von KI in der Softwareentwicklung, der auf der raschen Entwicklung von KI basiert. Jede Phase baut auf der vorhergehenden auf. Es hilft technischen und geschäftlichen Führungskräften, dieselbe Sprache zu sprechen. Vor allem aber wird KI von einem vereinzelten Experiment zu einem Teil der Softwareentwicklung, -bereitstellung und -verbesserung über den gesamten Lebenszyklus hinweg.

Dieses Framework basiert auf realen Erfahrungen aus der Praxis. Wir haben sowohl mit Unternehmen zusammengearbeitet, die gerade erst anfangen, als auch mit solchen, die sich bereits mit Multi-Agenten-Systemen beschäftigen. Wir haben gesehen, was funktioniert, was nicht funktioniert und was nötig ist, um mit Zuversicht voranzukommen.

KI-Assistenten sind ein guter Anfang, aber ohne Struktur und Governance bleiben sie isolierte Werkzeuge. Der wahre Wert entsteht erst, wenn KI Teil des gesamten Lebenszyklus wird.


Henri Terho
AI Adoption Lead, Eficode

 

Eficode AI Adoption Framework

Phase 1. KI-gesteigerte Entwicklerproduktivität und Software-Modernisierung

Der Ausgangspunkt für die Einführung von KI

Hier beginnen die meisten Unternehmen ihre Reise mit KI in der Softwareentwicklung. Es ist eine praktische Phase, in der es darum geht, die tägliche Entwicklungsarbeit mit Hilfe von KI-Assistenten zu verbessern und die Softwarearchitektur für eine spätere fortgeschrittene Automatisierung vorzubereiten.

In dieser Phase ist die KI nicht autonom. Sie unterstützt den Entwickler bei Aufgaben wie dem Schreiben von Code, dem Erstellen von Tests, dem Generieren von Dokumentation oder dem Aufspüren von Fehlern. Die Entwickler treffen immer noch die Entscheidungen, aber sie profitieren von schnellerem Feedback, weniger manuellen Schritten und einem besseren Entwicklungsfluss.

Gleichzeitig stellen viele Unternehmen fest, dass Teile ihrer Systemlandschaft noch nicht für die Automatisierung geeignet sind. Altsysteme, veraltete Pipelines und inkonsistente Tools stehen ihnen oft im Weg. Deshalb ist die Modernisierung ein wichtiger Bestandteil dieser Phase. Moderne Codebasen und Toolchains bieten der KI die richtige Umgebung für ihre Arbeit.
Der Ausgangspunkt für die Einführung von KI

Die Grundlage für die Wertschöpfung schaffen

Der Schwerpunkt liegt hier auf der Schaffung einer echten Nutzung, nicht nur auf Experimenten. KI-Assistenten wie GitHub Copilot oder Amazon Q werden in kontrollierten Umgebungen eingeführt. Teams legen Richtlinien fest, testen Funktionen und sammeln erste Rückmeldungen. Es gibt eine Lernkurve, daher ist die interne Befähigung der Schlüssel. Ein paar gute Entwickler-Champions können einen großen Unterschied ausmachen.

Gleichzeitig sehen sich Unternehmen in dieser Phase oft mit den ersten Governance-Fragen konfrontiert: Welche Daten können mit diesen Tools verwendet werden? Welcher Code darf generiert und übertragen werden? Sollten wir die KI-Nutzung verfolgen? Dies sind wichtige Diskussionen, und es ist besser, sie frühzeitig zu beginnen.

Selbst wenn der Geschäftsnutzen in dieser Phase bescheiden ist (hauptsächlich Zeitersparnis und zufriedenere Entwickler), schafft dies Vertrauen und Dynamik und beweist, dass KI nützlich sein kann, ohne riskant zu sein – und legt damit den Grundstein für eine breitere Automatisierung.

Wie der Erfolg aussieht:

  • KI-Assistenten werden im gesamten Team bei der täglichen Entwicklung eingesetzt.
  • Die Entwickler fühlen sich bei der Nutzung der Tools sicher und unterstützt.
  • Die Codequalität verbessert sich durch KI-gestützte Tests und Dokumentation.
  • Alte Blockaden werden beseitigt, beginnend mit den Bereichen mit den höchsten Reibungsverlusten.
  • Interne Richtlinien für den Einsatz von KI sind vorhanden und werden verstanden.
  • Es herrscht ein gemeinsames Gefühl des Fortschritts und der Bereitschaft, die nächste Stufe zu erreichen.

Phase 2. KI-gestützte Software-Agenten (Single-Agent-Workflows)

Vom Assistenten zur Autonomie

In Phase 2 gehen Unternehmen über den Einsatz von KI als passiven Assistenten hinaus und beginnen, sie aktiv zur Automatisierung bestimmter Aufgaben einzusetzen. Hier kommen KI-Agenten ins Spiel – Softwarekomponenten, die Arbeiten im Namen des Teams ausführen können und oft in CI/CD-, Test-, Infrastruktur- oder Sicherheits-Workflows integriert sind.

Im Gegensatz zu KI-Assistenten, die auf menschliche Eingabeaufforderungen warten, arbeiten Agenten auf der Grundlage von Auslösern oder Workflows. Sie können Tests durchführen, Infrastrukturen bereitstellen, Dokumentationen verwalten oder nach Schwachstellen suchen. Die Entwickler validieren und genehmigen weiterhin, aber die Agenten übernehmen einen größeren Teil der Last.

Diese Verlagerung erhöht die Effizienz und Konsistenz, erfordert aber auch mehr Struktur: Wie Agenten erstellt werden, wie sie überwacht werden und wie ihr Output geregelt wird.
KI-gestützte Software-Agenten (Single-Agent-Workflows)

Aufbau von Vertrauen und Kontrolle in der agentenbasierten Automatisierung

Die Einführung von Agenten wirft wichtige Fragen auf: Welche Entscheidungen können sie treffen? Welche Aktionen müssen von Menschen genehmigt werden? Wie können wir verfolgen, was sie getan haben?

Um in dieser Phase erfolgreich zu sein, müssen Unternehmen ein Gleichgewicht zwischen Automatisierung und Kontrolle herstellen. Klare Richtlinien, Protokollierung und Feedbackschleifen helfen den Teams, die Kontrolle zu behalten. Gleichzeitig müssen die zugrundeliegenden Systeme – Pipelines, Berechtigungen, Testumgebungen usw. – robust genug sein, um die Automatisierung zu unterstützen, ohne Risiken einzugehen.

Teams beginnen auch mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu experimentieren und kombinieren unternehmensspezifische Daten mit LLMs, um KI-Agenten nützlicher und kontextbezogener zu machen.

So sieht Erfolg aus:

  • KI-Agenten automatisieren Teile von CI/CD-, Test-, Dokumentations- oder Infrastruktur-Workflows.
  • Die Teams haben klare Richtlinien für die Fälle, in denen eine menschliche Genehmigung erforderlich ist.
  • Die von Agenten vorgenommenen Änderungen sind nachvollziehbar und überprüfbar.
  • RAG-Systeme stellen internes Wissen bereit, um KI-Reaktionen zu verbessern.
  • Die Automatisierung führt zu messbaren Zeiteinsparungen und weniger manuellen Fehlern.
  • Die Teams haben Vertrauen in die Arbeit der Agenten und sind bereit, deren Einsatz zu erweitern.

Phase 3. KI-gesteuerter Software-Lebenszyklus (Multi-Agenten-Workflows)

Verknüpfung von Agenten zu einem koordinierten System

Phase 3 markiert einen bedeutenden Wechsel von der isolierten Automatisierung zur Orchestrierung. Anstelle eines einzelnen Agenten, der Tests durchführt oder Dokumentationen erstellt, interagieren nun mehrere KI-Agenten über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg. Sie arbeiten zusammen, kommunizieren über gemeinsame Datenebenen und arbeiten mit minimaler menschlicher Beteiligung.

So kann ein KI-Agent eine Codeänderung erkennen, einen anderen Agenten dazu veranlassen, Tests durchzuführen, und dann einen dritten Agenten informieren, die Dokumentation zu aktualisieren oder die Funktion bereitzustellen. Das System verhält sich eher wie ein kollaboratives Team als eine Sammlung von Tools.

Diese Phase bringt größere Effizienzgewinne, erfordert aber auch eine bessere Architektur, Beobachtbarkeit und Governance.
KI-gesteuerter Software-Lebenszyklus (Multi-Agenten-Workflows)

KI wie ein Teammitglied behandeln

Multi-Agenten-Workflows bringen Komplexität mit sich. Wenn mehrere KI-Systeme interagieren, ist es von entscheidender Bedeutung, nachzuvollziehen, was, warum und wann passiert ist. Protokollierung, Erklärbarkeit und gemeinsamer Kontext sind unerlässlich.

Dies ist auch der Punkt, an dem viele Unternehmen beginnen, ihre internen Rollen und Prozesse weiterzuentwickeln. Entwickler verlagern sich auf die Validierung und Verbesserung von Arbeitsabläufen, statt nur Code zu schreiben. Plattformteams entwerfen sichere Ausführungsumgebungen. Sicherheits- und Compliance-Funktionen werden Teil der Pipeline und stehen ihr nicht mehr im Weg.

Richtig gemacht, wird KI zu einem vollwertigen Mitglied des Softwareentwicklungsteams, das in der Lage ist, auf der Grundlage von Feedback zu handeln, zu lernen und sich anzupassen.

So sieht Erfolg aus:

  • Mehrere KI-Agenten arbeiten über den gesamten Lebenszyklus hinweg zusammen (z. B. Code → Test → Einsatz → Dokumentation).
  • Gemeinsame Daten- und Koordinierungsebenen ermöglichen es den Agenten, auf die Ergebnisse der anderen Agenten einzuwirken.
  • Die menschliche Beteiligung verlagert sich auf die Überwachung, Abstimmung und Behandlung von Ausnahmen.
  • Sicherheit, Compliance und Beobachtbarkeit sind in jeden Arbeitsablauf integriert.
  • Teams arbeiten mit höherer Geschwindigkeit und weniger manuellen Engpässen.
  • Es gibt eine klare Struktur für die Verwaltung und Entwicklung von Agenten-Workflows.

Phase 4. KI integriert Software-, Produkt- und Geschäftsabläufe

KI-gestützte Software trifft auf den Rest des Unternehmens

KI wird bereits in vielen Bereichen des Unternehmens eingesetzt – im Marketing, im Servicebetrieb, im Kundensupport und darüber hinaus. Was sich in Phase 4 ändert, ist die Art und Weise, wie die KI-gestützte Softwarebereitstellung mit diesen Bereichen in Verbindung gebracht wird.

Hier unterstützen die KI-Agenten nicht nur die Entwicklung. Sie generieren auch Produktdokumentation, Marketing-Assets, Compliance-Berichte oder Benutzereinblicke als Teil desselben Workflows. Ein Feature-Release kann nun Aktionen in mehreren Abteilungen auslösen, die alle von derselben zugrunde liegenden Logik gesteuert werden.

In dieser Phase geht es um Integration. Die Softwarebereitstellung wird Teil eines vernetzten, funktionsübergreifenden Systems, in dem KI den Wert vom Code bis zum Kunden steigert.
KI integriert Software-, Produkt- und Geschäftsabläufe

Funktionsübergreifende, automatisierte Wertströme

Der wichtigste Faktor in dieser Phase ist die Koordination. Die von der KI erzeugten Ergebnisse müssen für die verschiedenen Teams - Technik, Wirtschaft und Kunden - sinnvoll sein. Das bedeutet gemeinsame Daten, gemeinsame Plattformen und ein gemeinsames Verständnis darüber, wie KI-Agenten zu jedem Schritt beitragen.

Es bedeutet auch, dass sich die Rollen der Menschen wieder verschieben. Produktteams konzentrieren sich mehr auf die Steuerung der Ergebnisse als auf die Verwaltung von Übergaben. Entwickler erhalten Einblick in die Auswirkungen auf den Kunden. KI hilft dabei, den Kreislauf zwischen dem, was entwickelt wurde, und dessen Leistung auf dem Markt zu schließen.

Dieses Maß an Integration ist nicht nur technisch, sondern auch kulturell und betrieblich bedingt. Aber wenn sie richtig gemacht wird, entfallen viele manuelle Schritte und sie verbessert sowohl die Geschwindigkeit als auch die Abstimmung.

So sieht Erfolg aus:

  • Software-Releases lösen koordinierte Aktionen in den Bereichen Produkt, Marketing und Support aus.
  • KI-generierte Ergebnisse (z. B. GTM-Inhalte, Sicherheitsdokumente, Nutzererkenntnisse) werden funktionsübergreifend genutzt.
  • Entwicklungsteams arbeiten mit Kunden- und Nutzungsdaten in Echtzeit.
  • Produktanalysen und Feedback-Schleifen werden in die Lieferpipeline integriert.
  • Governance und Compliance werden sowohl auf technischer als auch auf geschäftlicher Ebene gehandhabt.
  • KI verbindet Teams, reduziert Übergaben und beschleunigt die Time-to-Value

Phase 5. AI Native in Software und Geschäftsdenken

Software, die sich selbst weiterentwickelt

In Phase 5 wird der Software-Lebenszyklus vollständig KI-nativ. KI unterstützt die Bereitstellung nicht mehr, sondern steuert sie. KI-Agenten entwerfen, testen, implementieren und passen Software kontinuierlich an, basierend auf Echtzeit-Geschäftszielen und Kundenverhalten.

In dieser Phase geht es nicht darum, dieselbe Arbeit schneller zu erledigen – es geht darum, die Art und Weise zu verändern, wie die Arbeit erledigt wird. Die Rolle des Menschen verschiebt sich völlig. Teams geben die Richtung, die Ethik und die Produktstrategie vor. KI übernimmt die Ausführung. Software wird zu einem sich selbst verbessernden System, das lernt, sich anpasst und sich in der Produktion weiterentwickelt.

Auf dieser Ebene der Transformation verschwimmt die Grenze zwischen Produkt und Geschäftsbetrieb. Die Software ist nicht länger eine Ausgabe, sondern wird zu einem aktiven Teil der Unternehmensabläufe.
AI Native in Software und Geschäftsdenken

Autonome Arbeitsabläufe, strategische Menschen

KI-Agenten arbeiten in dieser Phase als vernetzte Systeme. Sie arbeiten über den gesamten Stack hinweg zusammen – vom Backend-Code bis zu den kundenorientierten Assets – und verbinden die technische Ausführung mit den geschäftlichen Auswirkungen. Produktanalysen, Echtzeit-Feedback und Nutzungsdaten bestimmen, wie sich die Software automatisch verändert.

Die Menschen steigen eine Stufe auf. Anstatt Tickets zu verwalten, verwalten sie Ziele. Anstatt Aufgaben zuzuweisen, definieren sie Grenzen. Dieser Wandel erfordert auch neue Denkweisen in Bezug auf Governance, Vertrauen und Verantwortlichkeit.

Unternehmen, die diese Stufe erreichen, sind nicht nur schneller – sie arbeiten auch anders. Ihre Geschäftsmodelle entwickeln sich weiter. Ihre Organisationen werden anpassungsfähig. Und ihre Fähigkeit, auf Veränderungen zu reagieren, wird zu einem Wettbewerbsvorteil.

So sieht Erfolg aus:

  • KI-Agenten führen autonom den gesamten Software-Lebenszyklus durch.
  • Die Systeme passen sich kontinuierlich an das Nutzerverhalten und die Unternehmensziele an.
  • Der Mensch bestimmt Richtung, Ethik und Wert – nicht die Implementierung.
  • Produktänderungen erfolgen als Reaktion auf Signale aus der realen Welt, nicht aus dem Backlog.
  • Die Steuerung ist proaktiv und in das System selbst integriert.
  • Die Organisation arbeitet wie ein adaptives System, das in Echtzeit lernt.

Wie sieht ein normaler Dienstag als AI Native Software-Unternehmen aus?

07:32
Ein Produktverantwortlicher erhält eine Benachrichtigung: Die Kundenzufriedenheitswerte sind bei den Einführungsprozessen um 5 % gesunken. Sie gerät nicht in Panik.

07:34
Ein KI-Agent hat bereits das Nutzerverhalten analysiert und das Problem identifiziert. Ein anderer Agent hat drei Designalternativen erstellt und zwei davon über Nacht an 200 Live-Nutzern getestet.

07:41
Die erfolgreichste Variante zeigt eine Verbesserung von 14 %. Ein Update für die Produktion ist zur Prüfung bereit. Dokumentation, Versionshinweise und ein internes Feature-Video werden bereits von Agenten erstellt.

08:10
Das Team prüft und genehmigt die Version mit einem einzigen Klick. Die Compliance ist gewährleistet. Die KI-basierte Sicherheitsüberprüfung hat bereits stattgefunden.

08:30
KI-generierte Datenvisualisierungen schlagen die Anpassung von Marketinginhalten vor. Das Unternehmensteam erhält neue Nachrichten, die auf realen Nutzungsmustern basieren.

10:00
Die PM trinkt ihren Kaffee, denkt über den nächsten strategischen Schritt nach und lächelt. Die Software entwickelt sich von selbst weiter.

Erfahrt mehr zu Anwendungsfällen von GenAI

Phase 5 ist keine Science-Fiction. Sie beginnt, wenn KI aus dem Labor geholt und in den Software-Lebenszyklus integriert wird – dort, wo sie echten Mehrwert schafft.

 

Kalle Mäkelä
AI Lead, Eficode

TEIL 3

Wachstumsschwierigkeiten und der Weg in die Zukunft

Warum die Einführung von KI stockt

Die Einführung von KI in der Softwareentwicklung scheitert selten an der Technologie. Sie scheitert daran, dass Unternehmen Schwierigkeiten haben, über frühe Experimente hinauszukommen. In allen Branchen sehen wir dieselben Muster. Das sind keine einmaligen Misserfolge – es sind gewöhnliche Wachstumsschmerzen. Sie zu erkennen ist der erste Schritt, um sie zu lösen.

Festgefahren in Proof of Concepts
Viele Unternehmen beginnen mit Pilotprojekten, in denen sie KI-Assistenten testen, ein paar Skripte erstellen oder Tools wie Copilot oder ChatGPT ausprobieren. Aber nichts geht voran. Es gibt keinen definierten Weg zur Skalierung, keinen operativen Plan und keine Metriken, die den Erfolg belegen. Die Pilotprojekte bleiben isoliert, und schließlich lässt die Dynamik nach.

Tool-Chaos
Wenn sich KI organisch zu verbreiten beginnt, übernehmen die Teams die Tools, die ihnen nützlich erscheinen. Ein Team verwendet Copilot, ein anderes testet GitLab Duo, wieder ein anderes entwickelt seine eigenen Prompts. Ohne Koordination führt das zu Verwirrung. Es gibt kein Support-Modell, keine Konsistenz und kein gemeinsames Lernen zwischen den Teams.

Einbindung der Führungskräfte ohne Fahrplan
Führungskräfte sind oft begeistert von KI. Sie wollen "mehr mit KI machen" oder "einen Copiloten einrichten". Aber Enthusiasmus ohne Struktur führt zu einer Trennung. Technischen Teams fehlt es an der nötigen Disziplin. Die Geschäftsleitung erwartet Ergebnisse. Und die Kluft zwischen Ambition und Ausführung wächst.

Reibungen bei Sicherheit und Compliance
Einer der schnellsten Wege, die Einführung von KI zu verzögern, ist die Vernachlässigung der Governance. Wenn Sicherheits-, Rechts- und Compliance-Teams nicht frühzeitig einbezogen werden, blockieren ihre Bedenken später den Fortschritt. Fragen zu Datenschutz, Quellcode-Integrität, Überprüfbarkeit und Lizenzierung müssen von Anfang an klar beantwortet werden.

Keine klare Zuständigkeit
Die Einführung von KI ist funktionsübergreifend und betrifft die Bereiche Entwicklung, Betrieb, Sicherheit, Produkt und manchmal auch Marketing oder Rechtsabteilung. Doch in vielen Unternehmen ist niemand explizit dafür verantwortlich, sie voranzutreiben. Ohne Verantwortlichkeit werden Entscheidungen verzögert und Chancen verpasst.

Die Einführung von KI lässt sich nicht auslagern; ihr müsst selbst aktiv werden – aber nicht im Alleingang

KI wird die Art und Weise, wie Software entwickelt und betrieben wird, grundlegend verändern. Dieser Wandel muss von euren Teams, euren Entwicklern und eurem Unternehmen getragen werden. Der Aufbau von KI-Native-Fähigkeiten in einem Unternehmen ist jedoch keine Aufgabe, die man allein durch Experimente bewältigen kann. Es erfordert Erfahrung in: Automatisierung, DevOps, Plattformdenken und Änderungsmanagement. Erfahrung, deren Aufbau Jahre dauert. Wir bei Eficode haben zwei Jahrzehnte damit verbracht, Unternehmen dabei zu helfen, ihre Softwarebereitstellung zu automatisieren, zu modernisieren und weiterzuentwickeln. Was KI mit sich bringt, ist eine neue Schicht auf dieser Grundlage und eine neue Möglichkeit, es von Anfang an richtig zu machen.

Einführung von KI

Das AI Adoption Framework gibt dem gewünschten Fortschritt Struktur

Das Eficode AI Adoption Framework definiert die Softwareentwicklung als eine Reise neu und präsentiert klare, überschaubare Phasen. Es bietet Sprache, Richtung und Abstimmung zwischen den Teams, so dass Unternehmen mit Zuversicht vom Experimentieren zur Skalierung übergehen können – und dabei die Veränderungen der KI-Fähigkeiten selbst antizipieren. Wie ihr den gewünschten Fortschritt erreicht, hängt jedoch davon ab, in welcher Phase ihr euch gerade befindet. Drei Stufen des Kompetenzaufbaus:

Stiftung: Ausrichten und vorbereiten

Jede erfolgreiche Reise beginnt mit Klarheit. In der Gründungsphase geht es darum, zu verstehen, wo ihr steht, die Führung auszurichten und eure Systeme und Teams vorzubereiten. Hier wird die Richtung festgelegt und erste Erfolge werden erzielt. In dieser Phase geht es weniger um Tools als vielmehr darum, ein gemeinsames Verständnis für die Rolle der KI in der Softwareentwicklung zu entwickeln. Dies ist auch der Moment, um Blockaden in Tools, Praktiken oder Denkweisen aufzudecken, bevor sie später zu Problemen werden.

Beschleunigung: Aktivieren und Skalieren

Sobald die Richtung klar ist, verlagert sich der Schwerpunkt auf die Befähigung. In der Beschleunigungsphase beginnen die Entwickler, KI in realen Arbeitsabläufen einzusetzen. Altsysteme werden modernisiert. In dieser Phase wird eine Dynamik aufgebaut, nicht durch einmalige Experimente, sondern durch die Integration von KI in die tägliche Arbeit der Softwarebereitstellung. Praktiken werden eingeführt, Ergebnisse werden nachverfolgt und das Vertrauen in die Teams wächst.

Ausführung: Betreiben und weiterentwickeln

Die Ausführung ist der Punkt, an dem KI ein natürlicher Teil der Unternehmensabläufe wird. Sie ist nicht länger ein Projekt, sondern eine Infrastruktur. KI verbindet die Bereiche Entwicklung, Produkt, Geschäft und Betrieb. Die Teams arbeiten mit adaptiven Systemen anstelle von statischen Pipelines. Die menschlichen Rollen verlagern sich auf die Steuerung und Überwachung. In diesem Stadium übernimmt das Unternehmen KI nicht nur, sondern nutzt sie, um sich kontinuierlich weiterzuentwickeln und echte Wettbewerbsvorteile zu schaffen.

Wir stellen die AI Success Roadmap vor: Strategisches Angebot von Eficode

Stiftung

die derzeitige Nutzung von AI optimieren

Training_2024_Icon_Eficode.svg

KI für die Führung

Schulung und Demo für Führungskräfte zu den Möglichkeiten des Einsatzes von KI zur Steigerung der Effizienz bei der Softwareentwicklung.

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KI-Entdeckung und Fahrplan

KI-Wertstromanalyse und Software-Hackathon zur Erstellung einer detaillierten Roadmap für die KI-Einführung.

Search_2024_Icon_Eficode

Experiment im AI-Labor

Testet und entwickelt schnell KI-Lösungen mit euren Daten, Expertenunterstützung und einer NVIDIA-basierten Infrastruktur.

Beschleunigung

KI auf die nächste Stufe heben

Collaborating_2024_Icon_Eficode.svg

KI-Agenten und -Assistenten

Erstellt KI-Assistenten und Agenten mit Atlassian Rovo, GitHub Copilot, Amazon Q und Bedrock, GitLab Duo oder der NVIDIA Agentic-Plattform.

Training_2024_Icon_Eficode.svg

Meisterklasse für AI-Entwickler

Effektive Implementierung von Kodierassistenten und Agenten – Programme für GitHub Copilot, GitLab Duo und Amazon Q.

Collaborating_2024_Icon_Eficode.svg

Software-Modernisierung

Verwendet Amazon Q, GitHub Copilot oder ausgewählte KI-Assistenten, um Legacy-Software mit Testautomatisierung und DevOps-Verfahren zu modernisieren.

Ausführung

Skalierung von AI für ROI

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Annahme der KI-Roadmap

Erstellt ein Adoptionsprogramm, um die Vorteile von KI in der Softwareentwicklung voll auszuschöpfen.

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Ressourcen für die Umsetzung

DevOps-Beratung in Azure AI, GitHub Copilot, GitLab Duo, Amazon Q und Bedrock sowie in speziell entwickelten AI-Umgebungen.

Zusammenarbeiten_2024_Icon_Eficode

Plattform-Engineering

Aufbau von KI-Funktionen für Entwickler mithilfe von Platform Engineering. Ein schneller, kontrollierter und kosteneffizienter Weg zur Einführung von KI in Software.

Abschließende Worte: Die wahre Herausforderung der KI-Einführung

KI verändert die Art und Weise, wie Software entwickelt wird. Das ist den meisten Unternehmen bereits klar. Die schwierigere Frage ist, wie man sie auf eine Weise einführt, die tatsächlich funktioniert – und von Dauer ist.

Wir haben gesehen, wie sich diese Art von Veränderungen auswirkt. Als Agile oder DevOps aufkamen, war nicht die Technologie das Problem, sondern die Art und Weise, wie Unternehmen darauf reagierten. Alte Arbeitsweisen waren tief verwurzelt. Teams waren ausgelastet. Führungskräfte wollten Ergebnisse, wussten aber nicht immer, was sie erwarten konnten. Bei KI ist das nicht anders. Aber es gibt noch eine weitere Ebene der Komplexität: Die Geschwindigkeit, mit der sich KI weiterentwickelt. Das muss antizipiert und geplant werden.

Bei der Einführung von KI geht es nicht nur darum, ein Tool zu installieren oder ein paar Pilotprojekte durchzuführen. Es geht darum, wie Entscheidungen getroffen werden, wie Menschen zusammenarbeiten und wie Lernen im Arbeitsalltag stattfindet. Darin liegt die wahre Wirkung, aber auch die größte Herausforderung.

Das häufigste Muster, das wir sehen, ist folgendes: Teams probieren KI-Tools aus, führen vielleicht einige erfolgreiche Experimente durch, aber es gibt keinen Plan für das, was danach kommt. Es fehlt an Governance. Das Tooling ist fragmentiert. Niemand ist sich sicher, wer die Verantwortung trägt. Alle sind interessiert, aber der Fortschritt ist langsam. Dabei ist noch nicht einmal berücksichtigt, dass mögliche Verbesserungen und Entwicklungen in der KI selbst antizipiert werden.

Das ist kein Versagen der Bemühungen. Es ist das, was passiert, wenn der Wandel nicht genügend Struktur hat.

Deshalb kommt es jetzt auf das Timing an. Nicht wegen des Hypes oder Drucks, sondern weil KI uns einen Grund gibt, innezuhalten und darüber nachzudenken, wie wir in Zukunft Software entwickeln wollen. Sie schafft Raum zum Nachdenken: Sind wir bereit, anders zu arbeiten? Sind wir in der Lage, schnell zu lernen? Haben wir die richtigen Grundlagen?

Letztendlich ist die Einführung von KI nicht nur eine technische, sondern auch eine organisatorische Umstellung. Erfolgreich sind die Unternehmen, die KI als eine Fähigkeit betrachten, die sie im Laufe der Zeit aufbauen. Nicht alles auf einmal. Sondern Schritt für Schritt. Mit Struktur, mit Eigenverantwortung und mit dem Vertrauen, das, was bereits funktioniert, in Frage zu stellen.

Henri Hämäläinen,
Leiter von DevOps und KI bei Eficode