AI in der Softwareentwicklung
Wir begleiten Softwareunternehmen von AI-Piloten hin zu AI-native Delivery
Die meisten AI-Initiativen bleiben bei einzelnen Tools und isolierten Verbesserungen stehen. Wir unterstützen Softwareunternehmen dabei, ein Betriebsmodell zu entwickeln, das Mehrwert schafft und KI über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg skalierbar macht.
Häufige Herausforderungen
Die meisten Unternehmen stecken an einem von zwei Punkten fest
AI-Tools steigern die Leistung einzelner Entwickler um 19 %. Der Durchsatz der Organisation steigt um 3 %. Diese Lücke schließt sich nicht durch mehr Lizenzen. Sie schließt sich durch die Neugestaltung des Betriebsmodells.
Fragmentierte Experimente
AI ist in eurem Unternehmen bereits in verschiedenen Tools und Teams im Einsatz – ohne gemeinsamen Überblick darüber, was sich in der Codebase befindet und wer dafür verantwortlich ist. Die Schattennutzung wächst schneller als die Governance, und diese Lücke vergrößert sich mit jedem Sprint.
Ihr erkennt das daran, dass die Zahl eurer Pilotprojekte eure Governance übersteigt und euer CISO beginnt, unbequeme Fragen zu stellen.
Das Plateau des Assistenten
Copilot ist ausgerollt. Die Adoptionszahlen sehen gut aus. Entwickler schreiben schneller Code. Doch die Durchlaufzeit hat sich kein Stück verändert. Das ist kein Adoptionsproblem, sondern ein Workflow-Problem. KI-Assistenten machen Einzelne schneller – aber sie verändern nicht, wie Arbeit durch Testung, Review und Release fließt. Der Schlüssel liegt darin, den Durchfluss über den gesamten Lebenszyklus neu zu gestalten, statt einfach nur mehr Lizenzen zu verteilen.
Ihr erkennt das daran, dass euer KI-Rollout reibungslos verlief, die Nutzung tatsächlich stattfindet und die Führungsebene weiterhin dieselbe Frage zum Durchsatz stellt.
der Unternehmen verfügt heute über eine formelle AI-Strategie
befinden sich gerade im Aufbau und treffen Tooling-Entscheidungen, noch bevor die eigentliche Strategie steht.
haben überhaupt keine Strategie – die Tools laufen, aber niemand steuert sie
Eficode-Report 2026 zur AI-Adoption in Softwareunternehmen (auf Basis von mehr als 270 Unternehmen in fünf Umfragewellen)
Nur 1 von 10 Unternehmen verfügt über eine formale AI-Strategie. Die meisten bauen das Flugzeug, während sie damit fliegen.
HERAUSFORDERUNGEN
Warum die meisten AI-Programme ins Stocken geraten
Die Hindernisse sind struktureller, nicht technischer Natur. Bei den Unternehmen, mit denen wir zusammenarbeiten, sind vier Muster für die große Mehrheit ins Stocken geratener AI-Transformationen verantwortlich.
Höchststrafe nach dem EU AI Act bei verbotenen Praktiken. Die Durchsetzung ist seit 2025 aktiv, und das Risiko steigt mit jeder unkontrollierten KI-Nutzung in Ihrer Pipeline
EU AI Act, 2025
Steigerung des Gesamtdurchsatzes im Unternehmen – gegenüber 19 % individueller Produktivitätssteigerung. Das Ausrollen weiterer Tools schließt diese Lücke nicht.
DORA, 2025
GenAI-Nutzung in Unternehmen über persönliche Accounts außerhalb der Compliance-Grenzen und ohne Audit-Trail.
Netskope, 2025
Unternehmen, die KI auf einer souveränen Infrastruktur betreiben. 59 % setzen vollständig auf die Public Cloud.
Eficode-Bericht 2026
Der Flaschenhalseffekt
Schnellere Codeentwicklung bedeutet mehr Code, der länger auf Tests, Reviews und Freigaben wartet.
Die meisten Unternehmen beschleunigen die Entwicklung und stellen dann fest, dass Anforderungen, Compliance und Releases genau dort geblieben sind, wo sie vorher waren. Ihr habt die Pipeline nicht beschleunigt. Ihr habt die Warteschlange nur weiter nach hinten verschoben.
Wie wir arbeiten
Der Weg ist kein Rätsel. Die Governance ist es meist schon.
Die meisten Unternehmen wissen, wohin sie wollen. Schwieriger ist es zu erkennen, wo sie tatsächlich stehen und was den nächsten Schritt blockiert. Wir identifizieren den Engpass, bringen euch eine Stufe weiter und schaffen die Governance, um diesen Fortschritt zu sichern. So wird die nächste Stufe erreichbar.
Die Organisationen, die gewinnen werden, sind nicht unbedingt diejenigen, die heute am schnellsten vorankommen. Es sind diejenigen, die die richtigen Grundlagen schaffen.
Phase
Experimentieren
Was ihr nicht sehen könnt, könnt ihr nicht skalieren. Und was ihr nicht messen könnt, könnt ihr nicht steuern. In dieser Phase wird erfasst, was AI in eurem Unternehmen tatsächlich leistet: was genutzt wird, was Mehrwert schafft, was Risiken verursacht und wo der tatsächliche Engpass liegt, von dem alles andere abhängt.
Services
AI Accelerator Program
In acht Wochen bringen wir euch von fragmentierten Assistants zu zwei oder drei zentral gesteuerten Agents, die produktiv im Einsatz sind – inklusive einer 12-Monats-Roadmap für die Skalierung.
Einführung von AI-Tools
Dieses Engagement führt die passenden KI-Tools für die Entwicklung und Produktarbeit in eurer gesamten Engineering-Organisation ein, führt rollenbasierte Schulungen in Gruppen durch, etabliert AI Ambassadors und misst die tatsächlichen Auswirkungen auf die Produktivität.
AI-Readiness-Assessment
Die Bewertung zeigt euch anhand von Benchmarks, wo eure Organisation steht: mit einer priorisierten 12-Monats-Roadmap und einem ROI-Business-Case, den euer CFO prüfen und freigeben kann.
Kundenstory
DNA
AI-gestütztes Coding bei DNA im Pilotprojekt
Durch die Partnerschaft mit Eficode und die Einführung von GitHub Copilot erzielte DNA deutliche Vorteile.
Dazu zählen eine höhere Effizienz in der Codeentwicklung, bessere Codequalität und eine stärkere Zusammenarbeit.
Die fachkundige Beratung von Eficode, die reibungslose Integration und die kontinuierliche Verbesserung maximierten den Mehrwert für DNA.
Zu den wichtigsten Faktoren für unsere Fähigkeit, wertvolle digitale Services bereitzustellen, zählen die Zufriedenheit der Entwickler und ihr Flow-Zustand bei der Arbeit. Wir möchten lernen, wie wir die Developer Experience mit AI-gestützten Tools verbessern können.
Phase
Automatisieren
Hier verlässt KI einzelne Workflows und wird Teil der Delivery-Pipeline. Agentic Workflows werden entwickelt, getestet und produktiv eingesetzt – mit Governance von Anfang an, statt sie erst nach dem ersten Vorfall nachträglich zu ergänzen.
Services
DevOps und Qualitätsautomatisierung (AI)
Dieses Angebot vereint DevOps-Beratung und kontinuierliche Qualitätssicherung. Es unterstützt eure Organisation dabei, die Bereitstellung für die KI-gestützte Softwareentwicklung zu ermöglichen.
Agent-Erstellung in der ausgewählten Technologie
Wir entwickeln die ersten Agents gemeinsam mit eurem Team – in eurem bevorzugten Tech-Stack und auf Basis eurer tatsächlichen SDLC-Workflows. Eure Entwickler lernen Muster, Governance-Anforderungen und die nötige Disziplin für die Auslieferung direkt in der Praxis kennen.
AI FinOps und Governance
Wir setzen die AI Token Insights Plattform ein – für volle Transparenz über Ihre KI-Ausgaben nach Teams, Repositories, Nutzern und Modellen. Inklusive Warnmeldungen bei Anomalien, ROI-Zuordnung und monatlicher Begleitung durch unsere Experten.
Kundenstory
Sennheiser
Von vier Monaten Testaufwand auf eine Woche
Nach der Anbindung der Delivery-Toolchain und der Automatisierung zuvor vollständig manueller Arbeit verkürzte sich die Testzykluszeit von drei bis vier Monaten auf nur eine Woche. Die Ressourceneffizienz stieg um 300 %.
Die Produktivität stieg um das Zwei- bis Dreifache. Diese Kapazitäten haben wir reinvestiert.
Phase
Integrieren
Frühe Erfolge sind nicht länger Einzelfälle, sondern verstärken sich gegenseitig. Das System of Record wird mit dem System of Delivery verbunden, und AI erhält endlich den Kontext, den sie braucht, um nicht nur für Einzelne schnell, sondern auch in großem Umfang nützlich zu sein.
Services
Expertenressourcen und Projekte für AI
Unsere Berater sind fest in eure Engineering-Organisation eingebunden. Sie arbeiten an eurem tatsächlichen Backlog und passen sich an das an, was die Produktion blockiert, statt einen vorab vereinbarten Plan abzuarbeiten.
Agent-Orchestrierungsplattform
Die Plattform schafft den kontrollierten Kern, der Agents miteinander verbindet: Identität und Richtlinien, Observability und Kostenverfolgung, Audit und Trace – heute innerhalb eures bestehenden primären Partner-Stacks, aber erweiterbar.
Kundenerfolgsgeschichte
Air France-KLM · Luftfahrt
Rovo AI für 90.000 Nutzer vom ersten Tag an
90.000 Nutzer wurden in die Atlassian Cloud migriert und Rovo AI direkt zum Go-live aktiviert. Die Migration wurde von Anfang an als Projekt zur Vorbereitung auf AI verstanden – nicht nur als Plattformwechsel.
Inzwischen nutzen mehr Nicht-Entwickler als Entwickler Atlassian. Sie erkennen, wie es ihren Arbeitsalltag verbessern kann.
Phase
Neu erfinden
Nicht die Toolchain verändert sich hier, sondern die Organisation. Wie Teams strukturiert sind, wie Entscheidungen getroffen werden und wie die Bereitstellung aussieht, wenn AI in jede Phase integriert ist. Organisationen an diesem Punkt fragen nicht mehr, ob AI funktioniert, sondern gestalten, was als Nächstes kommt.
Services
Einführung von KI in Agile, Portfolio und ITSM
Ein Transformationsprojekt, das die Planung, Bereitstellung und den Betrieb von Software in eurem Unternehmen neu gestaltet und AI in eure Workflows integriert.
AI Center of Excellence
Wir entwickeln und implementieren das Betriebsmodell, Governance-Framework, die Aufnahmeprozesse und Rollen, die KI-Investitionen nachhaltig und skalierbar machen.
Kundenerfolg
Eine französische Bank
Neue Anwendungen in Stunden statt in Tagen
Nach dem Wechsel zu GitLab verkürzte sich die Bereitstellungszeit für neue Anwendungen von Tagen auf Stunden. Die Veränderung erreichte alle, die am Bereitstellungszyklus beteiligt sind – nicht nur Entwickler.
Eine strukturelle Veränderung, kein Produktivitätstrick.
Häufige Fragen
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Ein Gespräch. Eine Seite mit Ergebnissen. Keine Verpflichtung.
Das AI Maturity Assessment dauert 30 bis 45 Minuten. Es zeigt euch, welcher Fehlermodus zutrifft, wo der größte Engpass liegt und was ihr zuerst angehen solltet.