Fünf Beispiele, wie AI die Softwareentwicklung vereinfacht und beschleunigt

Bei Eficode haben wir Unternehmen auf diesem transformativen Weg mit begleitet und Pionierarbeit geleistet. Während viele noch die ersten Wellen der AI-Einführung bewältigen, integrieren einige AI bereits auf tiefgreifende und einzigartige Weise.

Hier sind fünf Geschichten direkt aus dem Wandel.

Case: Mehr Klarheit in der Zusammenarbeit bei Kone

Bei Kone, einem weltweit führenden Unternehmen der Aufzugs- und Rolltreppenbranche, entwickeln wir AI-Lösungen, die in die Kollaborationsplattformen integriert sind. Diese AI-Agenten schaffen mehr Klarheit in Produktentwicklungsdokumenten, indem sie Abkürzungen und Fachjargon automatisch erläutern. Stellt euch ein System vor, in dem jeder Verweis auf einen technischen Begriff, eine Vorschrift oder ein internes Akronym direkt im Kontext erklärt wird – unmittelbar in euren User Stories oder in der Confluence-Dokumentation.

Das ist nicht nur eine sprachliche Verbesserung. Es ist ein vertrauensbildender Mechanismus, der für Abstimmung sorgt – zwischen Business-Analysten, Entwicklern und Compliance-Experten. In schnell arbeitenden Entwicklungsteams können Missverständnisse Wochen kosten. AI schafft hier in Echtzeit Klarheit und hilft funktionsübergreifenden Teams, einander zu verstehen.

Case: AI-Agenten modernisieren Legacy-Code

Ein großer globaler Anbieter im Bereich Online-Jobsuche wandte sich an uns, um GitHub Copilot optimal zu nutzen. Jetzt gehen sie einen Schritt, der den Umgang mit Legacy-Codebases neu definieren könnte. Gemeinsam entwickeln wir AI-Agenten, die technische Schulden proaktiv erkennen, moderne Alternativen vorschlagen und in manchen Fällen Codeverbesserungen eigenständig anstoßen.

Dieser Ansatz geht weit über statische Code-Analyzer oder Dashboards hinaus. Es ist ein sich kontinuierlich weiterentwickelndes System, das den Software-Stack schlank, aktuell und wartbar hält. Auch wenn die Einführung noch am Anfang steht, steht diese Initiative für einen wegweisenden Ansatz, um bislang langsame und mühsame Modernisierungsmaßnahmen zu automatisieren und AI zu einem aktiven Co-Entwickler im Lifecycle zu machen.

Case: Entwickler in großem Umfang und im Tempo von AI weiterbilden

Eficode hat in Europa, Großbritannien und den USA mehr als 250 AI-orientierte Masterclasses durchgeführt. Jede Masterclass wurde darauf zugeschnitten, AI-gestützte Entwicklung im eigenen Entwicklungs-Lifecycle und mit den eigenen Technologien der jeweiligen Organisation optimal zu nutzen.

Die Herausforderung? Das Feld entwickelt sich so schnell, dass wir unsere Trainingsmaterialien fast jede zweite Woche aktualisieren. Doch der Nutzen ist real: Wir haben erlebt, dass Teams ihre Nutzung von GitHub Copilot bereits nach einem einzigen Workshop verdreifachen. Das führt zu einer schnelleren Bereitstellung von Features, besserer Codequalität und engagierteren Entwicklern. Es geht nicht nur darum, die Tools zu kennen – sondern den notwendigen Wandel im Denken zu schaffen, um mit AI zu arbeiten, statt an ihr vorbei.

Case: Eine AI Native Organisation werden

Die Führung eines stark regulierten digitalen Dienstleistungsunternehmens mit Sitz in den nordischen Ländern hat allen Mitarbeitern klar gemacht: Wir setzen voll auf AI. Um sie beim Erreichen dieses Ziels zu unterstützen, entwickeln wir nicht nur intelligente Agenten – wir verändern auch, wie die Organisation über AI denkt. Eine der ersten Lösungen umfasste die automatisierte Erstellung von Markenbildern direkt im Softwareentwicklungsprozess. Das reduziert Reibungsverluste zwischen Design und Entwicklung.

Doch das ist erst der Anfang. Im weiteren Projektverlauf unterstützen wir auch das AI-Verständnis auf Führungsebene und fördern eine Kultur, in der Ideen für die AI-Integration aus allen Bereichen der Organisation kommen können. Das Ziel ist klar: über alle Rollen hinweg AI Native werden – vom Entwickler bis zum Geschäftsführer.

Case: AI-Mehrwert für die Wettbewerbsfähigkeit am Markt entdecken

Ein finnisches Technologieunternehmen an der Spitze der Umweltinnovation stellte uns kürzlich eine einfache, aber strategische Frage: Wo in unserem Software Value Stream bewirkt AI den größten Unterschied?

Um diese Frage zu beantworten, haben wir ein AI Discovery and Roadmap Program entwickelt. Es verbindet praxisnahe Hackathons – mit AWS, Azure, Atlassian Rovo und weiteren Technologien – mit konkretem Value Stream Mapping. Ziel ist es, Ideen anzustoßen, sie schnell zu testen und Use Cases mit hoher Wirkung zu identifizieren, die einen geschäftlichen Mehrwert schaffen.

Die Ergebnisse haben ihre Prioritäten in der Produktentwicklung für das kommende Jahr bereits beeinflusst. Sie zeigen: AI kann Softwareentwicklungsprozesse nicht nur durch mehr Effizienz verbessern, sondern auch die gesamte Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens am Markt deutlich steigern – in diesem Fall durch Produktinnovation und schnellere Markteinführung.

AI in der Praxis, nicht nur in der Theorie

All diese Beispiele zeigen eine zentrale Wahrheit: AI ist nichts, das ihr einfach ergänzt – ihr verwebt sie damit, wie eure Organisation Software entwickelt und weiterentwickelt. Ob bei klarerer Kommunikation, der Modernisierung von Legacy-Systemen, der Weiterbildung von Mitarbeitern oder dem Erkennen verborgener Chancen: AI beginnt bereits, den gesamten Lifecycle von Anfang bis Ende neu zu gestalten.

Entdeckt weitere Use Cases für AI in der Softwareentwicklung.