Globale Verbrauchermarke macht aus KI einen zuverlässigen Produktivitätshebel

Der Kunde

Der Kunde ist eine weltweit anerkannte Verbrauchermarke, die dafür bekannt ist, fantasievolle, hochwertige Produkte für Kinder und Familien herzustellen. Das Unternehmen, das auf Kreativität, Spiel und Innovation setzt, ist weltweit tätig und verwaltet ein hochkomplexes digitales und Einzelhandels-Ökosystem. Seine Technologielandschaft unterstützt groß angelegten E-Commerce, digitale Inhaltserlebnisse, Kundenbindungsplattformen und die Zusammenarbeit mit Partnern in verschiedenen Märkten. Das Unternehmen legt großen Wert auf Sicherheit, Compliance, Leistung und die Bereitstellung nahtloser digitaler Erlebnisse, die seine Markenwerte widerspiegeln.

Die Herausforderung: Echten Wert aus KI-Investitionen schöpfen

Das Unternehmen hatte in KI-Tools für Entwickler investiert, einschließlich des Zugangs zu KI-Assistenten wie GitHub Copilot über GitHub Enterprise Cloud. Das Unternehmen hat auch die Erfahrung der Entwickler mit dem Developer Experience Index (DXI) gemessen. Was fehlte, war Klarheit. Die Führungskräfte konnten nicht verstehen, wie KI die tägliche Entwicklungsarbeit beeinflusste.

Die Teams experimentierten mit KI-Tools, aber jedes auf seine eigene Weise. Es gab keinen gemeinsamen Ansatz, keine einheitliche Anleitung und keine verlässliche Methode, um die Auswirkungen zu messen. Die Führungskräfte brauchten klare Antworten:

Ohne diese Antworten bliebe KI ein Werkzeug, das die Menschen ausprobieren, und nicht eine Fähigkeit, auf die sich das Unternehmen verlassen könnte.

Die Lösung: Einbindung von KI in die reale Entwicklungsarbeit für messbare Ergebnisse

Die Organisation hat sich mit Xebia zusammengetan, um ein experimentelles Projekt durchzuführen, das nicht auf Theorie, sondern auf echter technischer Arbeit basiert. Um zu verstehen, wie KI die Softwarebereitstellung sinnvoll unterstützen kann, setzte Xebia Spezialisten für Developer Relations direkt in zwei Entwicklungsteams ein, die für Identitäts- und Einwilligungsmanagement-Plattformen zuständig sind. So konnte sichergestellt werden, dass die Experimente in den realen Umgebungen stattfanden, in denen Entwickler Software erstellen, pflegen und betreiben.

Xebia folgte einer strukturierten Verbesserungsschleife, um die KI-Exploration in einen wiederholbaren Rahmen zu verwandeln, der auf Beweisen statt auf Annahmen beruht:

Die praktische Zusammenarbeit machte den Unterschied. In den ersten Sitzungen arbeiteten die Entwickler mit den Xebia-Spezialisten zusammen und beobachteten, wie KI tatsächlich eingesetzt wurde. Kleine Änderungen bei der Eingabeaufforderung, der Workflow-Integration und den Mustern der Zusammenarbeit führten schnell zu besseren Ergebnissen. In strukturierten Teams konnte die Produktivität um bis zu sechs Stunden pro Entwickler und Woche gesteigert werden, was einer jährlichen Einsparung von 300 Stunden pro Entwickler entspricht. Im Rahmen des Projekts wurde in 13 gezielten Experimenten getestet, wie KI alles von der Programmierung bis zur Dokumentation und dem Betrieb unterstützen kann.

Neben den Codierungsaufgaben wurde in weiteren Experimenten untersucht, wie KI die Dokumentation, das Architekturdesign, die Entwicklungsabläufe, den Betrieb und vieles mehr unterstützen kann. Eine der wichtigsten Verbesserungen war die Einführung eines KI-gestützten SDLC: ein Modell, bei dem KI in jede Phase der Softwareentwicklung eingebettet ist. Anstatt KI als Zusatz zu behandeln, begannen die Teams, KI in Planung, Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Betrieb zu integrieren. Damit wurde ein strukturierter Weg für kontinuierliche Verbesserungen geschaffen, der es den Teams ermöglichte, den Einsatz von KI auf der Grundlage messbarer Ergebnisse statt auf der Grundlage von Annahmen zu verfeinern.

Die Ergebnisse: Messbare Produktivitäts- und Vertrauenssteigerungen

Durch die Kombination von praktischem Coaching, strukturierten Experimenten und quantifizierbaren Ergebnissen konnten die Führungskräfte neue Möglichkeiten identifizieren, Verbesserungen in echten Teams testen, die Auswirkungen messen und die wertschöpfenden Praktiken systematisch erweitern.

Durch die Nutzung von DXI-Metriken über die GetDX-Plattform war das Unternehmen in der Lage, den ROI seiner KI-Investitionen zu verstehen:

Die wirkliche Veränderung fand nicht nur bei den Metriken statt. Sondern auch im Verhalten. Die Experimente haben auch gezeigt, dass die Verbesserung der Dokumentationsabläufe zu einer spürbaren Verbesserung der Entwicklererfahrung und -produktivität beiträgt, was den Wert der KI über die Codegenerierung hinaus unterstreicht.

Blick nach vorn

Mit den erfolgreichen Experimenten, die abgeschlossen und validiert wurden, verfügt die Organisation nun über einen reproduzierbaren Rahmen, um die KI-gestützte Entwicklung zu skalieren.