Von AI-First zu AI-Native: Das neue Geschäftsmodell für Softwareentwicklung

Die Softwareentwicklung ist wohl eines der am stärksten betroffenen Bereiche in der AI-Ära. Ein großer Teil des täglichen Softwareentwicklungsprozesses wurde durch die sich entwickelnden 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 Softwareentwickler, 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 Übernahme nicht, dass Benutzer diesen Tools vertrauen. Obwohl 84% der Softwareentwickler AI verwenden, vertrauen fast die Hälfte nicht auf ihre Genauigkeit. Es ist nicht überraschend, dass dies zu einer verstärkten Überprüfung von AI in der Softwareentwicklung führt, die sich auf die Kunden überträgt, die nun mehr Transparenz über die Bereitstellung von AI verlangen.

Und AI verändert, wie Softwareentwickler 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 Arbeitskräfteauswirkungen ein definierender Moment für die Softwareentwicklung. Jetzt müssen Softwarefirmen anstelle von einfachen “Einstecken” von AI-Tools eine AI-Native-Transformation verfolgen, die die Art und Weise, wie AI verwendet wird, sowie die Wahrnehmung von AI von Grund auf neu schreibt. Hier ist, wie man diese Transformation vorantreibt.

Die wahre Bedeutung von AI-Native

Wenn eine Organisation behauptet, “AI-getrieben” zu sein, bedeutet das in der Regel, dass sie AI und Automatisierung als Effizienzelement verwendet. Der Effekt ist relativ oberflächlich, da er manuelle Belastungen bei zeitaufwändigen Aufgaben lindert, aber nicht unbedingt große Ergebnisse aus geschäftlicher Sicht bringt.

In einem AI-Native-Ansatz werden Tools jedoch nicht nur als Add-ons behandelt, die auf bestehende Prozesse gestapelt werden. Stattdessen wird die Architektur der Ingenieurprozesse und Workflows von Grund auf mit diesen Tools neu entworfen. Automatisierung und Effizienz stehen nicht im Vordergrund, und Zusammenarbeit, Überprüfung, Korrektur und Intervention sind natürliche Eigenschaften im Workflow.

Darüber hinaus werden AI-Tools nicht einfach in einen siloartigen Ansatz integriert. Sie werden über den gesamten Entwicklungslebenszyklus hinweg eingesetzt und auf breitere Geschäftsstrategien abgestimmt, um damit verbundene Ergebnisse zu maximieren.

Die Folge sind Gewinne in Bezug auf Kundenzufriedenheit 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 Softwareentwicklungsfirmen. Zum Beispiel 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. Wesentlich ist, dass dies mit den sich entwickelnden Kundenerwartungen übereinstimmt, bei denen schnelle Lieferung nun eine Erwartung ist und Transparenz über Prozesse eine Anforderung darstellt.

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

Es gibt auch reale Gewinne aus rentabler Sicht. Effizientere Workflows führen tatsächlich zu Kosteneinsparungen, was bessere Margen und Renditen bedeutet. Das Werden zu einem AI-Native-Unternehmen ist nicht nur eine Frage des Hier und Jetzt, sondern auch der weiteren Auswirkungen auf die Organisation und ihre zukünftigen Aussichten.

Wichtige Überlegungen vor der Umstellung auf AI-Native

Dies ist etwas, das nicht in kurzer Zeit erreicht werden kann. Der Übergang von AI-getrieben zu AI-Native bedeutet eine Umgestaltung dessen, wie diese Systeme und Tools von Anfang bis Ende verwendet werden.

Dafür ist Change-Management erforderlich, von Workflows, Autonomie, Aufsicht, Arbeitnehmer-Ermächtigung und mehr. Um die Wichtigkeit der Workflow-Neugestaltung zu unterstreichen, hat die Kombination von generativer AI mit einer umfassenden Prozess-Transformation bei einigen Unternehmen zu 25 bis 30% Produktivitätssteigerungen geführt. Das ist das Dreifache des Effekts, der bei grundlegenden Code-Assistenten beobachtet wird.

Im Zentrum dieser Transformation steht Vertrauen, und Vertrauen wird durch Transparenz aufgebaut. In einer AI-Native-Umgebung sind Sichtbarkeit und Transparenz grundlegend. Jeder AI-Anwendungsfall muss einen klar definierten Zweck haben, und Organisationen müssen explizit angeben, 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-Regierungsrahmen, die mit Vorschriften wie der DSGVO übereinstimmen, sind ebenfalls von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Geschwindigkeit nicht auf Kosten der Kontrolle geht.

Darüber hinaus müssen Organisationen auch die Entwicklung von AI-Systemen in Richtung größerer Autonomie priorisieren. Das Ziel ist es, agierende Systeme zu ermöglichen, die mit einem bestimmten Grad an Unabhängigkeit arbeiten können, während sie gleichzeitig 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-Native-Transformation erfordert die Koordination von Workflows, Tools, Daten und Agenten innerhalb der Organisation. 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, sich mit den technischen und kommerziellen Anforderungen zu entwickeln.

Lektionen aus der frühen AI-Native-Transformation

Der Ausgangspunkt liegt darin, das Legacy-Wissen und -Systeme zu bearbeiten. 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 allgemein zugänglich zu machen, wo und wenn es benötigt wird, und versteckte Geschäftsregeln und Rekonstruktionen von Logik aufzudecken, die ansonsten die Modernisierungsbemühungen verlangsamen würden. Dieser Prozess legt den Grundstein für eine datengetriebene Transformationsstrategie.

Wissen wird explizit gemacht, sodass Organisationen eine datengetriebene Blaupause für die Steuerung der Transformation als AI-Native-Organisation erstellen und Workflows mit AI-Integration über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus hinweg neu entwerfen können.

Wenn sich diese Workflows entwickeln, ändern sich auch die Rollen innerhalb davon. Softwareentwickler werden nicht mehr allein durch ihre Fähigkeit definiert, Code zu schreiben. Sie werden zunehmend auch zu Orchestrierern von AI-Systemen und Architekten komplexer, hybrider Workflows, die menschliches Urteilsvermögen mit maschineller Ausführung kombinieren.

Aber dieser Wandel geschieht nicht ohne Widerstand von Teams, was eine natürliche Reaktion ist, wenn Rollen und Erwartungen grundlegend neu definiert werden. Um dies zu bewältigen, ist ein bewusster Fokus auf die Ermächtigung der Belegschaft erforderlich.

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

Und es gibt Auswirkungsbereiche neben Profit und Produktivität, wie z.B. schnelleres Prototyping und Iterieren sowie kürzere Entwicklungszyklen. Allerdings sollte die Leistung der Transformation anhand messbarer KPIs priorisiert werden, bevor eine AI-Native-Transformationsstrategie initiiert wird. Dies stellt sicher, dass die Richtung mit den spezifischen organisatorischen Bedürfnissen übereinstimmt.

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