Sie haben die besten strategischen Köpfe eingestellt. Doch dann wurde die Umsetzung zum Engpass.

Führungskräfte im Bereich Unternehmenstechnologie sollten nicht zwischen strategischer Beratung und den technischen Kapazitäten zu deren Umsetzung wählen müssen. Dennoch werden diese beiden Aspekte in vielen Transformationsprogrammen nach wie vor voneinander getrennt: Ein Partner legt die Richtung fest, ein anderer entwickelt die Lösung, und weitere Anbieter kommen hinzu, sobald neue Anforderungen entstehen.

Bei diesem Modell entsteht eine Kluft zwischen den Entscheidungen und der Umsetzung. Durch die Übergaben geht der Kontext verloren, die Verantwortlichkeiten lassen sich nur noch schwer nachvollziehen, und technische Entscheidungen, die während der Planung getroffen wurden, passen möglicherweise nicht mehr, sobald sie mit den Gegebenheiten bestehender Systeme konfrontiert werden.

Künstliche Intelligenz verstärkt diese Lücke noch. Teams können Software nun schneller entwickeln, testen und anpassen, doch Architektur, Sicherheit, Qualität, Integration und die Verantwortung in der Produktion bleiben weiterhin von entscheidender Bedeutung. Die Herausforderung besteht nicht mehr lediglich darin, weitere Ingenieure einzustellen. Vielmehr geht es darum, die Bereitstellung zu skalieren, ohne dabei die Komplexität entsprechend zu erhöhen.

Mehr Kapazität erfordert ein höheres Maß an Koordination.

Das Hinzuziehen von Teams oder Lieferanten kann wertvolle Kompetenzen und Kapazitäten erschließen. Wenn diese Teams jedoch über Organisationsgrenzen hinweg arbeiten, wird die Koordination selbst zu einem Kostenfaktor. Entscheidungen werden bei der Übergabe neu interpretiert, und technische Vorgehensweisen sowie Qualitätsstandards müssen zwischen den verschiedenen Umgebungen aufeinander abgestimmt werden. Technologieführer stellen oft fest, dass zwar mehr Personen zur Transformation beitragen, sie jedoch einen Großteil ihrer eigenen Zeit damit verbringen, Lieferanten aufeinander abzustimmen und Differenzen zwischen ihnen zu lösen.

KI verstärkt diesen Effekt noch. Sie erhöht zwar die Anzahl der vorgeschlagenen Änderungen, doch jede einzelne Änderung muss nach wie vor geprüft, gesichert, bereitgestellt und betrieben werden. Die Warteschlangen bei der Prüfung werden länger, Entscheidungsprozesse verlangsamen sich, und ein Teil der durch die Aufstockung der Teams gewonnenen Kapazität wird durch den Aufwand für deren Verwaltung aufgezehrt. Die Skalierbarkeit sollte daher daran gemessen werden, wie viele zuverlässige Änderungen tatsächlich in die Produktion gelangen, und nicht allein an der Mitarbeiterzahl.

Die Strategie muss zu guter technischer Umsetzung führen

Strategische Beratung ist für komplexe Transformationsprozesse nach wie vor unverzichtbar. Unternehmen benötigen erfahrene Unterstützung bei der Festlegung von Architekturprioritäten, Betriebsmodellen und den weitreichenden geschäftlichen Auswirkungen technologischer Entscheidungen. Eine Strategie kann jedoch erst dann als vollständig angesehen werden, wenn die technische Umsetzung beginnt.

Die Umsetzung deckt auf, was die Planung nicht erkennen kann: technische Schulden, plattformbedingte Einschränkungen, Integrationsprobleme und Sicherheitsanforderungen, die erst sichtbar werden, wenn die Teams mit der Entwicklung beginnen. Wenn strategisches Fachwissen eng mit den Umsetzungsorganisationen verknüpft bleibt, können diese ihre Entscheidungen an neue Erkenntnisse anpassen, anstatt auf den nächsten Planungszyklus zu warten.

„Global Engineering Delivery“ definiert den Begriff „Größe“ neu

„Global Engineering Delivery“ vereint strategisches Fachwissen und dezentrale Entwicklungsressourcen in einem einzigen Bereitstellungsmodell. Moderne Transformationsprozesse erfordern Architekten, Cloud-Spezialisten, KI-Ingenieure, Plattformexperten, Sicherheitsexperten, Produktverantwortliche und Softwareentwickler, die häufig an unterschiedlichen Standorten tätig sind. Was sie verbindet, sind eine gemeinsame technische Ausrichtung, einheitliche Entwicklungspraktiken und eine klare Verantwortlichkeit dafür, was in die Produktion gelangt. In der Praxis bedeutet dies, dass Architekten und Entwicklungsleiter die Produktionsergebnisse gemeinsam zu festgelegten Zeitpunkten im Lieferzyklus überprüfen – nicht nur bei Projektmeilensteinen –, sodass Entscheidungen angepasst werden können, sobald das System zeigt, was tatsächlich funktioniert.

Eine Transformation, die einer der globalen Kunden von Xebia aus der Fertigungsbranche durchgeführt hat, veranschaulicht, wie dies funktionieren kann. Das Unternehmen vollzog den Übergang von einem traditionellen, weitgehend offline basierten Geschäftsmodell hin zum E-Commerce – eine Umstellung, die zahlreiche Märkte und Produktlinien betraf und erforderte, dass sich die Technologielandschaft, die Architektur, die Bereitstellungsverfahren und die Ingenieurskultur des Unternehmens gemeinsam und nicht nacheinander weiterentwickelten.

Architektonische Führungskompetenz wurde standortübergreifend mit ingenieurtechnischem Fachwissen kombiniert. Agile Entwicklungsmethoden ersetzten die wesentlich langsameren Entwicklungszyklen, und es wurde eine skalierbare E-Commerce-Plattform eingeführt. Diese architektonischen Veränderungen ermöglichten es, kundenorientierte Dienste weiterzuentwickeln, ohne die zentralen Altsysteme wiederholt zu beeinträchtigen. Release-Zyklen, die zuvor sechs Monate gedauert hatten, wurden auf drei Wochen verkürzt.

Das Ergebnis war nicht allein auf zusätzliche technische Kapazitäten zurückzuführen. Architektur, Cloud-Infrastruktur, Bereitstellungsverfahren und Unternehmenskultur haben sich gemeinsam gewandelt. Darin liegt die eigentliche Bedeutung globaler Reichweite: das für eine Transformation erforderliche Fachwissen direkt in die Bereitstellung einzubringen, ohne dabei eine weitere organisatorische Grenze zu schaffen, die es zu verwalten gilt.

KI verändert die Erwartungen, die Unternehmen an einen technischen Partner stellen sollten

KI beschleunigt die Entwicklung von Software. Sie macht das technische Urteilsvermögen jedoch nicht überflüssig. Der generierte Code muss nach wie vor zur Architektur passen, Sicherheits- und Qualitätsstandards erfüllen, sich in bestehende Systeme integrieren lassen und im Produktivbetrieb zuverlässig funktionieren. Je einfacher das Schreiben von Code wird, desto wichtiger werden das umgebende Entwicklungssystem und die damit verbundenen Prüfungen.

In der Praxis bedeutet dies, dass KI-generierter Code genauso behandelt wird wie jede andere Änderung: Er durchläuft dieselben Prüfungsstufen, wird anhand derselben Sicherheits- und Qualitätsstandards getestet und von denselben verantwortlichen Ingenieuren freigegeben, bevor er in die Produktion gelangt. Unternehmen benötigen Plattformen, die diese Art der sicheren und zügigen Bereitstellung unterstützen, sowie Teams, die beurteilen können, wo KI einen Mehrwert schafft und wo menschliches Urteilsvermögen weiterhin im Mittelpunkt stehen sollte. Zudem benötigen sie Zugang zu Architekten, KI-Spezialisten, Plattformexperten und technischen Führungskräften, die diese Entscheidungen in die Praxis umsetzen können.

Von einzelnen Aufträgen bis hin zu einer kontinuierlichen technischen Zusammenarbeit benötigen Unternehmen strategisches Fachwissen und technische Kompetenz, um während einer Transformation zusammenzuarbeiten und dabei eine kontinuierliche Verbindung zwischen Entscheidungen und den Ergebnissen in der Produktion aufrechtzuerhalten. Eine Entscheidung zur Modernisierung einer Plattform kann direkt zu den Bereichen Architektur, Cloud-Engineering, Implementierung und Betrieb führen. Eine KI-Initiative kann unmittelbar Fragen zur Datensicherheit, zum Testen, zur Governance und zur Entwicklererfahrung aufwerfen. Wird jede Phase als eigenständiges Projekt behandelt, entsteht genau an dem Punkt, an dem der Kontext am wertvollsten ist, ein Übergang.

Für CIOs und CTOs besteht das Ziel nicht lediglich darin, die Anzahl der Lieferanten zu reduzieren. Vielmehr geht es darum, den Aufwand zu verringern, der erforderlich ist, um von einer strategischen Entscheidung zu einem verlässlichen Produktionsergebnis zu gelangen.

Wo Xebia zum Einsatz kommt

Xebia vereint erfahrene Berater, Architekten, KI-Spezialisten und Ingenieurteams in einem einzigen globalen Engineering-Delivery-Modell. Eine Zusammenarbeit kann mit einer gezielten Architekturbewertung, einer Frage zur KI-Strategie oder einer umfassenderen Transformationsherausforderung beginnen und von dort aus fortgesetzt werden.

Wenn Sie sich für Xebia entscheiden, arbeiten Sie mit einem einzigen Partner zusammen – von der strategischen Konzeption über die Umsetzung bis hin zur laufenden Bereitstellung –, ohne in jeder Phase den Kontext neu aufbauen zu müssen. Das Modell wird innerhalb der kundeneigenen Architektur, Governance- und Sicherheitsumgebung betrieben, sodass die Entscheidungsbefugnisse und die Verantwortung für die Ergebnisse durchgehend beim Kunden verbleiben.

Dank lokaler Fachkompetenz bleibt die Arbeit eng mit dem geschäftlichen Kontext und der obersten Technologieführungsebene verknüpft. Globale Entwicklerteams stellen die fachliche Expertise und die dauerhafte Kapazität bereit, die für den weltweiten Ausbau der Softwareentwicklung erforderlich sind.

Sind Sie bereit, Ihren Ansatz zur Skalierung des Engineering-Bereichs zu überdenken?

Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, die Softwarebereitstellung weltweit zu skalieren und dabei strategisches Fachwissen, KI-Kompetenz und technische Umsetzung enger miteinander zu verknüpfen, nehmen Sie Kontakt mit Xebia auf.