Die Integration von künstlicher Intelligenz in den Lebenszyklus der Softwareentwicklung ist nicht länger eine Frage des Ob, sondern des Wie. In allen Branchen erleben wir, wie zukunftsorientierte Unternehmen mutige Schritte unternehmen – sie experimentieren nicht nur mit KI-Tools, sondern integrieren sie direkt in die Art und Weise, wie Software entworfen, dokumentiert, geschrieben und gewartet wird.
Wir bei Eficode haben Unternehmen auf dieser transformativen Reise unterstützt und begleitet. Viele befinden sich noch in der Anfangsphase der KI-Einführung, doch einige integrieren KI bereits auf tiefgreifende und einzigartige Weise.
Hier sind fünf Geschichten von der vordersten Front des Wandels.
Kundenfall: Mehr Klarheit durch Zusammenarbeit bei Kone
Bei Kone, einem weltweit führenden Unternehmen in der Aufzugs- und Rolltreppenbranche, haben wir KI-Lösungen entwickelt, die in die Kollaborationsplattformen des Unternehmens eingebettet sind. Diese KI-Agenten sorgen für mehr Klarheit in Produktentwicklungsdokumenten, indem sie Abkürzungen und Fachausdrücke automatisch erweitern. Stellt euch ein System vor, in dem jeder Verweis auf einen technischen Begriff, eine Vorschrift oder ein internes Akronym sofort im Kontext erklärt wird – direkt in euren User Stories oder der Confluence-Dokumentation.
Dies ist nicht nur ein sprachliches Upgrade. Es ist ein vertrauensbildender Mechanismus, der die Abstimmung zwischen Business-Analysten, Entwicklern und Compliance-Experten sicherstellt. In schnell arbeitenden Entwicklungsteams können Missverständnisse Wochen kosten. KI ist hier ein Echtzeit-Klärer, der funktionsübergreifenden Teams hilft, sich gegenseitig zu verstehen.
Kundenfall: KI-Agenten modernisieren Legacy-Code
Ein großer Global Player im Bereich der Online-Stellensuche kontaktierte uns, um GitHub Copilotoptimal zu nutzen. Jetzt wagt das Unternehmen einen Schritt, der die Art und Weise, wie wir Legacy-Codebasen verwalten, neu definieren könnte. Wir arbeiten gemeinsam an der Entwicklung von KI-Agenten, die proaktiv technische Schulden erkennen, moderne Alternativen vorschlagen und in einigen Fällen selbstständig Codeverbesserungen einleiten.
Dieser Ansatz geht weit über statische Code-Analysatoren oder Dashboards hinaus. Es handelt sich um ein sich ständig weiterentwickelndes System, das darauf ausgelegt ist, den Software-Stack schlank, aktuell und wartbar zu halten. Diese Initiative befindet sich zwar noch im Anfangsstadium, stellt jedoch eine bahnbrechende Methode zur Automatisierung von bisher langwierigen Modernisierungsbemühungen dar und macht KI zu einem aktiven Mitentwickler im Lebenszyklus.
Fallbeispiel: Upskilling von Entwicklern in großem Umfang und mit der Geschwindigkeit von KI
Eficode hat mehr als 250 KI-Masterclasses in ganz Europa, Großbritannien und den USA durchgeführt. Jede der Masterclasses war darauf zugeschnitten, das Beste aus der KI-gestützten Entwicklung im eigenen Entwicklungslebenszyklus und den Technologien des Unternehmens herauszuholen.
Die Herausforderung? Das Feld entwickelt sich so schnell, dass wir unser Schulungsmaterial fast jede zweite Woche aktualisieren. Aber es zahlt sich aus: Wir haben erlebt, dass Teams ihre Nutzung von GitHub Copilot nach nur einem einzigen Workshop verdreifacht haben, was sich in einer schnelleren Bereitstellung von Funktionen, einer besseren Codequalität und engagierteren Entwicklern niederschlägt. Es geht nicht nur darum, die Tools zu kennen – es geht darum, die Denkweise zu ändern, um mit KI zu arbeiten, nicht um sie herum.
Kundenfall: Eine KI-native Organisation werden
Die Leitung eines stark regulierten digitalen Dienstleistungsunternehmens in den nordischen Ländern hat es allen Mitarbeitern klar gemacht: Wir werden uns voll und ganz auf KI konzentrieren. Wir helfen ihnen dabei, dieses Ziel zu erreichen, indem wir nicht nur clevere Agenten entwickeln, sondern auch die Art und Weise ändern, wie das Unternehmen über KI denkt. Eine der ersten Lösungen bestand darin, die Generierung von Markenbildern direkt im Softwareentwicklungsprozess zu automatisieren und so die Reibung zwischen Design und Entwicklung zu verringern.
Aber das ist erst der Anfang. Im weiteren Verlauf des Projekts unterstützen wir auch das KI-Verständnis auf Führungsebene und fördern eine Kultur, in der Ideen für die KI-Integration aus allen Bereichen des Unternehmens kommen können. Das Ziel ist klar: KI soll in allen Rollen, vom Entwickler bis zum Direktor, Einzug halten.
Kundenfall: Entdeckung des KI-Werts für die Wettbewerbsfähigkeit am Markt
Ein finnisches Technologieunternehmen, das im Bereich der Umweltinnovation führend ist, stellte uns kürzlich eine einfache, aber strategische Frage: Wo in unserem Software-Wertstrom macht KI den größten Unterschied?
Um diese Frage zu beantworten, haben wir ein KI-Entdeckungs- und Roadmap-Programmentwickelt. Es kombiniert praktische Hackathons (über AWS, Azure, Atlassian Rovo und mehr) mit praktischem Wertstrom-Mapping. Ziel ist es, Ideen zu entfachen, sie schnell zu testen und hochwirksame Anwendungsfälle zu identifizieren, die auf dem Geschäftswert basieren.
Die Ergebnisse haben bereits die Produktentwicklungsprioritäten für das kommende Jahr beeinflusst und beweisen, dass KI nicht nur die Softwareentwicklungsprozesse durch mehr Effizienz verbessern, sondern auch die allgemeine Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens erheblich steigern kann: in diesem Fall die Produktinnovation und die Markteinführungsgeschwindigkeit.
KI in der Praxis, nicht in der Theorie
All diese Beispiele spiegeln eine zentrale Wahrheit wider: KI ist nicht etwas, das man aufschraubt, sondern etwas, das man in die Art und Weise einwebt, wie euer Unternehmen Software erstellt und weiterentwickelt. Ganz gleich, ob es darum geht, die Kommunikation zu klären, Altsysteme zu modernisieren, Mitarbeiter weiterzubilden oder verborgene Chancen zu entdecken – KI hat bereits damit begonnen, den gesamten Lebenszyklus von Software neu zu gestalten.
Wir bei Eficode haben Unternehmen auf dieser transformativen Reise unterstützt und begleitet. Viele befinden sich noch in der Anfangsphase der KI-Einführung, doch einige integrieren KI bereits auf tiefgreifende und einzigartige Weise.
Hier sind fünf Geschichten von der vordersten Front des Wandels.
Kundenfall: Mehr Klarheit durch Zusammenarbeit bei Kone
Bei Kone, einem weltweit führenden Unternehmen in der Aufzugs- und Rolltreppenbranche, haben wir KI-Lösungen entwickelt, die in die Kollaborationsplattformen des Unternehmens eingebettet sind. Diese KI-Agenten sorgen für mehr Klarheit in Produktentwicklungsdokumenten, indem sie Abkürzungen und Fachausdrücke automatisch erweitern. Stellt euch ein System vor, in dem jeder Verweis auf einen technischen Begriff, eine Vorschrift oder ein internes Akronym sofort im Kontext erklärt wird – direkt in euren User Stories oder der Confluence-Dokumentation.
Dies ist nicht nur ein sprachliches Upgrade. Es ist ein vertrauensbildender Mechanismus, der die Abstimmung zwischen Business-Analysten, Entwicklern und Compliance-Experten sicherstellt. In schnell arbeitenden Entwicklungsteams können Missverständnisse Wochen kosten. KI ist hier ein Echtzeit-Klärer, der funktionsübergreifenden Teams hilft, sich gegenseitig zu verstehen.
Kundenfall: KI-Agenten modernisieren Legacy-Code
Ein großer Global Player im Bereich der Online-Stellensuche kontaktierte uns, um GitHub Copilotoptimal zu nutzen. Jetzt wagt das Unternehmen einen Schritt, der die Art und Weise, wie wir Legacy-Codebasen verwalten, neu definieren könnte. Wir arbeiten gemeinsam an der Entwicklung von KI-Agenten, die proaktiv technische Schulden erkennen, moderne Alternativen vorschlagen und in einigen Fällen selbstständig Codeverbesserungen einleiten.
Dieser Ansatz geht weit über statische Code-Analysatoren oder Dashboards hinaus. Es handelt sich um ein sich ständig weiterentwickelndes System, das darauf ausgelegt ist, den Software-Stack schlank, aktuell und wartbar zu halten. Diese Initiative befindet sich zwar noch im Anfangsstadium, stellt jedoch eine bahnbrechende Methode zur Automatisierung von bisher langwierigen Modernisierungsbemühungen dar und macht KI zu einem aktiven Mitentwickler im Lebenszyklus.
Fallbeispiel: Upskilling von Entwicklern in großem Umfang und mit der Geschwindigkeit von KI
Eficode hat mehr als 250 KI-Masterclasses in ganz Europa, Großbritannien und den USA durchgeführt. Jede der Masterclasses war darauf zugeschnitten, das Beste aus der KI-gestützten Entwicklung im eigenen Entwicklungslebenszyklus und den Technologien des Unternehmens herauszuholen.
Die Herausforderung? Das Feld entwickelt sich so schnell, dass wir unser Schulungsmaterial fast jede zweite Woche aktualisieren. Aber es zahlt sich aus: Wir haben erlebt, dass Teams ihre Nutzung von GitHub Copilot nach nur einem einzigen Workshop verdreifacht haben, was sich in einer schnelleren Bereitstellung von Funktionen, einer besseren Codequalität und engagierteren Entwicklern niederschlägt. Es geht nicht nur darum, die Tools zu kennen – es geht darum, die Denkweise zu ändern, um mit KI zu arbeiten, nicht um sie herum.
Kundenfall: Eine KI-native Organisation werden
Die Leitung eines stark regulierten digitalen Dienstleistungsunternehmens in den nordischen Ländern hat es allen Mitarbeitern klar gemacht: Wir werden uns voll und ganz auf KI konzentrieren. Wir helfen ihnen dabei, dieses Ziel zu erreichen, indem wir nicht nur clevere Agenten entwickeln, sondern auch die Art und Weise ändern, wie das Unternehmen über KI denkt. Eine der ersten Lösungen bestand darin, die Generierung von Markenbildern direkt im Softwareentwicklungsprozess zu automatisieren und so die Reibung zwischen Design und Entwicklung zu verringern.
Aber das ist erst der Anfang. Im weiteren Verlauf des Projekts unterstützen wir auch das KI-Verständnis auf Führungsebene und fördern eine Kultur, in der Ideen für die KI-Integration aus allen Bereichen des Unternehmens kommen können. Das Ziel ist klar: KI soll in allen Rollen, vom Entwickler bis zum Direktor, Einzug halten.
Kundenfall: Entdeckung des KI-Werts für die Wettbewerbsfähigkeit am Markt
Ein finnisches Technologieunternehmen, das im Bereich der Umweltinnovation führend ist, stellte uns kürzlich eine einfache, aber strategische Frage: Wo in unserem Software-Wertstrom macht KI den größten Unterschied?
Um diese Frage zu beantworten, haben wir ein KI-Entdeckungs- und Roadmap-Programmentwickelt. Es kombiniert praktische Hackathons (über AWS, Azure, Atlassian Rovo und mehr) mit praktischem Wertstrom-Mapping. Ziel ist es, Ideen zu entfachen, sie schnell zu testen und hochwirksame Anwendungsfälle zu identifizieren, die auf dem Geschäftswert basieren.
Die Ergebnisse haben bereits die Produktentwicklungsprioritäten für das kommende Jahr beeinflusst und beweisen, dass KI nicht nur die Softwareentwicklungsprozesse durch mehr Effizienz verbessern, sondern auch die allgemeine Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens erheblich steigern kann: in diesem Fall die Produktinnovation und die Markteinführungsgeschwindigkeit.
KI in der Praxis, nicht in der Theorie
All diese Beispiele spiegeln eine zentrale Wahrheit wider: KI ist nicht etwas, das man aufschraubt, sondern etwas, das man in die Art und Weise einwebt, wie euer Unternehmen Software erstellt und weiterentwickelt. Ganz gleich, ob es darum geht, die Kommunikation zu klären, Altsysteme zu modernisieren, Mitarbeiter weiterzubilden oder verborgene Chancen zu entdecken – KI hat bereits damit begonnen, den gesamten Lebenszyklus von Software neu zu gestalten.
