Eine etablierte Schweizer Engineering-Organisation hatte generative KI-Coding-Tools ausgerollt, aber nach Wochen keine messbare Geschwindigkeitssteigerung gesehen. Zwei Ursachen: Tooling adoptiert ohne Methodenwechsel, keine Review- und Qualitäts-Disziplin, um rohen KI-Output in lieferfähigen Code zu wandeln. Das Risiko war das vertraute -- die Tools werden beschuldigt, der Rollout stockt, die Organisation schliesst „KI funktioniert für uns nicht“.
Drei Working Sessions über die Engineering-Organisation hinweg, die die gesamte SDLC-Transformation abdeckten: Veränderung der Arbeitsweise, agentisches Spec Writing, Cross-Model-Review-Pipeline, eval-getriebene Implementierungs-Schwungräder und visuelle QA. Tools wurden zu einer Zutat in einer Methodik, nicht zur Methodik selbst. Senior-Engineers neu gerahmt als Agent-Supervisoren und Entscheidungsträger statt Zeile-für-Zeile-Autoren.
Berichtete 200%+ Verbesserung der Cycle Time über die Engineering-Organisation, mit messbarer Steigerung der durchschnittlichen Codequalität auf DORA-ähnlichen Metriken. Methodik läuft jetzt als Standard der Engineering-Organisation, nicht als Experiment eines einzelnen Teams. Selbes Playbook für benachbarte Engineering-Organisationen im Unternehmen geplant.
Wir gehen durch, wo Ihre R&D-Organisation steht, welche Codebases bereit sind und ob das Programm oder ein einzelnes Modul der richtige erste Schritt ist.