Von AI-erst zu AI-nativ: Das neue Software-Entwicklungs-Geschäftsmodell

Die Software-Entwicklung ist wahrscheinlich einer der am stärksten betroffenen Bereiche in der AI-Ära. Viele Aspekte der täglichen Software-Entwicklung wurden durch die Entwicklung von AI-Lösungen neu definiert, einschließlich der Geschwindigkeit, mit der Aufgaben und Dienstleistungen abgeschlossen und geliefert werden.

Aber das Hinzufügen eines AI-Tools garantiert nicht automatisch reibungslose Ergebnisse mit verbundenen Vorteilen. Tatsächlich fand eine Studie heraus, dass Software-Entwickler, die AI verwenden, 19% langsamer sind, wenn es darum geht, Probleme zu lösen, obwohl sie erwarten, dass diese Tools sie um 24% beschleunigen.

Währenddessen bedeutet die Einführung nicht, dass Benutzer diesen Tools vertrauen. Obwohl 84% der Software-Entwickler AI verwenden, vertrauen fast die Hälfte nicht auf deren Genauigkeit. Es ist nicht überraschend, dass dies zu einer verstärkten Überwachung von AI in der Software-Entwicklung führt, die sich auf die Kunden auswirkt, die nun mehr Transparenz über die Einsetzung von AI verlangen.

Und AI verändert die Art und Weise, wie Software-Entwickler arbeiten, auf mehrere Weise. Ihr Skills-Playbook wird nun neu geschrieben, was Unsicherheit und eine neue Richtung für Fachleute schafft.

Letztendlich ist die Spannung in der Konvergenz von Produktivität, Kundenerwartungen und Arbeitsplatzwirkung ein definierendes Moment für die Software-Entwicklung. Jetzt müssen Software-Unternehmen anstelle von einfachen “AI-Tools” eine AI-nativen Transformation verfolgen, die die Art und Weise, wie AI eingesetzt wird, sowie die Wahrnehmung von AI von Grund auf neu schreibt. Hier ist, wie man diese Transformation vorantreibt.

Die wahre Bedeutung von AI-nativ

Wenn eine Organisation behauptet, “AI-getrieben” zu sein, bedeutet das in der Regel, dass sie AI und Automatisierung als Effizienzelement einsetzt. Die Auswirkungen sind relativ oberflächlich, da sie manuelle Belastungen bei zeitaufwändigen Aufgaben lindern, aber nicht unbedingt große Ergebnisse aus geschäftlicher Sicht erzielen.

Bei einem AI-nativen Ansatz werden Tools jedoch nicht nur als Add-ons auf bestehende Prozesse gesetzt. Stattdessen wird die Architektur der Engineering-Operationen und Workflows von Grund auf mit diesen Tools neu entworfen. Automatisierung und Effizienz stehen nicht im Vordergrund, und Zusammenarbeit, Überprüfung, Korrektur und Eingreifen sind natürliche Eigenschaften im Workflow.

Zusätzlich werden AI-Tools nicht einfach in einen isolierten Ansatz integriert. Sie werden über den gesamten Entwicklungslebenszyklus eingesetzt und mit umfassenderen Geschäftsstrategien abgestimmt, um damit verbundene Ergebnisse zu maximieren.

Die Folge davon sind Gewinne in Bezug auf Kundenmanagement und Lieferungen. Der Schwerpunkt verlagert sich von der Zeit, die für eine Lieferung aufgewendet wird, auf das, was tatsächlich erreicht wird. Dies ändert die Richtung und Definition der Wertschöpfung für Software-Entwicklungsunternehmen. Beispielsweise wird die Abrechnung nach Stunden wahrscheinlich von wertbasierten Preismodellen abgelöst, bei denen die Preise festgelegt sind und ein klares Verständnis der AI-getriebenen Natur der Dienstleistungen besteht. Dies ist mit den sich entwickelnden Kundenerwartungen abgestimmt, bei denen eine schnellere Lieferung nun eine Erwartung ist und Transparenz über Prozesse eine Anforderung darstellt.

Der AI-nativen Ansatz hat auch weitere Auswirkungen. Wenn wertorientierte Ergebnisse für Kunden geliefert werden, die sich in konkreten Ergebnissen manifestieren, pflegen Organisationen Beziehungen zu diesen Kunden. Gleichzeitig stärkt dies ihren Ruf, um neue Kunden anzuziehen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Es gibt auch reale Gewinne aus der Rentabilität. Produktivere und effizientere Workflows führen zu Kostenreduzierungen, was bessere Margen und Renditen bedeutet. Die AI-nativen Transformation ist nicht nur eine Frage des Hier und Jetzt, sondern hat auch weitreichende Auswirkungen auf die Organisation und ihre zukünftigen Aussichten.

Wichtige Überlegungen vor der AI-nativen Transformation

Dies ist nicht etwas, das in kurzer Zeit erreicht wird. Der Übergang von AI-getrieben zu AI-nativ bedeutet eine Umgestaltung der Art und Weise, wie diese Systeme und Tools von Anfang bis Ende eingesetzt werden.

Dafür ist Change-Management erforderlich, von Workflows, Autonomie, Überwachung, Workforce-Ermächtigung und mehr. Um die Bedeutung der Workflow-Neugestaltung zu unterstreichen, hat die Kombination von generativer AI mit einer umfassenden Prozess-Transformation zu 25 bis 30% Produktivitätssteigerungen bei einigen Unternehmen geführt. Das ist das Dreifache der Auswirkung, die bei grundlegenden Code-Assistenten zu beobachten ist.

Im Zentrum dieser Transformation steht Vertrauen, und Vertrauen wird durch Transparenz aufgebaut. In einer AI-nativen Umgebung sind Sichtbarkeit und Transparenz grundlegend. Jeder AI-Anwendungsfall muss einen klar definierten Zweck haben, und Organisationen müssen explizit machen, wo und wie AI im Entwicklungslebenszyklus eingesetzt wird.

Ebenso wichtig ist es, Klarheit über das zu schaffen, was von menschlichen Ingenieuren überprüft, validiert und letztendlich genehmigt wird. Starke Daten-Governance-Rahmenbedingungen, die mit Vorschriften wie der DSGVO abgestimmt sind, sind ebenso kritisch, um sicherzustellen, dass Geschwindigkeit nicht auf Kosten der Kontrolle geht.

Über Transparenz hinaus müssen Organisationen auch die Evolution von AI-Systemen hin zu größerer Autonomie priorisieren. Das Ziel ist es, agente Systeme zu ermöglichen, die mit einem bestimmten Grad an Unabhängigkeit operieren können, während sie weiterhin überprüfbar und rechenschaftspflichtig bleiben. Dazu sind eingebaute Mechanismen für Echtzeit-Validierung und kontinuierliches Feedback erforderlich, um sicherzustellen, dass Systeme zuverlässig mit den Geschäftsanforderungen skaliert werden.

Aber nichts davon kann ohne Orchestrierung geschehen, die die Voraussetzung für skalierbares Wachstum ist. Ohne Orchestrierung funktioniert AI in Silos. Die AI-nativen Transformation erfordert die Koordination von Workflows, Tools, Daten und Agenten über die gesamte Organisation hinweg. Interoperabilität ist eine Voraussetzung für bestehende Technologie-Stacks, bei denen fragmentierte Systeme den Fortschritt untergraben. Eine effektive Orchestrierung schafft die Bedingungen für kontinuierliche Verbesserung, die es AI-Systemen ermöglicht, mit den technischen und kommerziellen Anforderungen Schritt zu halten.

Lektionen aus der frühen AI-nativen Transformation

Der Ausgangspunkt liegt darin, legacy-Informationen und -Systeme anzugehen. Im Laufe der Zeit wird Wissen in veralteten Datenbanken und undokumentierten Prozessen begraben, und institutionelles Wissen, das nicht mehr leicht zugänglich ist, insbesondere für neue Teammitglieder.

AI-Agenten können helfen, dieses Wissen wiederzuerlangen und es universell zugänglich zu machen, wo und wenn es benötigt wird, und versteckte Geschäftsregeln und Rekonstruktionen von Logik aufzudecken, die ansonsten die Modernisierungsbemühungen behindern würden. Dieser Prozess legt den Grundstein für eine datengetriebene Transformationsstrategie.

Wissen wird explizit gemacht, was es Organisationen ermöglicht, eine datengetriebene Blaupause für die Steuerung der Transformation als AI-nativer Organisation zu schaffen und Workflows mit AI im gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus neu zu entwerfen.

Wenn sich diese Workflows entwickeln, ändern sich auch die Rollen innerhalb. Software-Entwickler werden nicht mehr allein durch ihre Fähigkeit definiert, Code zu schreiben. Sie werden auch zunehmend zu Orchestrierern von AI-Systemen und Architekten von komplexen, hybriden Workflows, die menschliche Urteilsfähigkeit mit maschineller Ausführung verbinden.

Aber dieser Wandel geschieht nicht ohne Widerstand von Teams, was eine natürliche Reaktion ist, wenn Rollen und Erwartungen grundlegend neu definiert werden. Um dies anzugehen, ist ein bewusster Fokus auf Workforce-Enablement erforderlich.

Organisationen müssen in kontinuierliche, progressive Schulungen investieren, die Ingenieure mit den Fähigkeiten ausstatten, die in einer AI-nativen Umgebung erforderlich sind. Dazu gehören die Entwicklung von AI-Literacy, die Vorbereitung von Ingenieuren, um als effektive Aufseher von agenter Systemen zu fungieren, und die Förderung von strategischem und kreativem Denken, das technische Entscheidungen mit umfassenderen Geschäftszielen abstimmt. Gleichzeitig gibt es auch einen wachsenden Bedarf an Spezialisten, die Ausgaben validieren können, um sicherzustellen, dass ethische, regulatorische und Qualitätsstandards konsequent eingehalten werden.

Und es gibt Auswirkungen außerhalb von Profit und Produktivität, nämlich schnellere Prototyping und Iteration sowie kürzere Entwicklungszyklen. Es sollte jedoch die Priorisierung der Leistung der Transformation gegenüber messbaren KPIs vor der Initiierung einer AI-nativen Transformationsstrategie erfolgen. Dies stellt sicher, dass die Traektorie mit den spezifischen organisatorischen Bedürfnissen übereinstimmt.

Die AI-nativen Transformation ist eine Neukonzeption der Art und Weise, wie Software-Engineering entwickelt und geliefert wird, um den Wert zu maximieren. Organisationen, die erfolgreich sind, integrieren die AI-Transformation von Grund auf, nicht als Produktivitäts-Abkürzung, wo Sichtbarkeit und Innovation verankert sind.