Kundengeschichten

Wie eine führende nordamerikanische Fluggesellschaft den technischen Durchsatz und die Qualität mit KI-gestütztem SDLC auf AWS steigerte

Xebia hat sich mit einer führenden nordamerikanischen Fluggesellschaft zusammengetan, um generative KI in den Softwareentwicklungs-Lebenszyklus (SDLC) einzubinden und durch sein Value Realization Framework (VRF) messbare Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen zu erzielen.

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Eine fĂĽhrende globale Fluggesellschaft

Eine große nordamerikanische Fluggesellschaft, die in einem hochvolumigen, sicherheitskritischen Umfeld tätig ist, in dem Softwarezuverlässigkeit, -geschwindigkeit und -innovation einen direkten Einfluss auf das Kundenerlebnis und die operative Exzellenz haben.

Herausforderung

Fragmentierte Praktiken und inkonsistente Automatisierung im gesamten SDLC führten zu ungleichmäßiger Liefergeschwindigkeit, Qualität und Transparenz.

WARUM

Lösung

Eine KI-gestĂĽtzte Transformation auf AWS, die GenAI in jede Phase des SDLC unter VRF-Governance einbettet.

WAS

Ergebnisse

~20% Produktivitätssteigerung
~30% Reduzierung der Fehlerquote
80%+ Akzeptanz in den Zielteams

WIE

Fragmentierter SDLC verlangsamt Lieferung

Die Fluggesellschaft kämpfte mit inkonsistenten technischen Praktiken und einem Wildwuchs an Tools in den Bereichen Design, Entwicklung, Tests und Betrieb. Dies führte zu Ineffizienzen, ungleichmäßiger Liefergeschwindigkeit und inkonsistenter Qualität. Das Unternehmen benötigte einen standardisierten, messbaren Ansatz zur Beschleunigung von Releases bei gleichzeitiger Wahrung hoher Zuverlässigkeit.

“"Durch die Zusammenarbeit mit Xebia bei der Integration von generativer KI in unseren Engineering-Lebenszyklus haben wir die Produktivität gesteigert, Fehler reduziert und ein Governance-Modell eingerichtet, das sicherstellt, dass diese Vorteile in unserem gesamten Unternehmen zum Tragen kommen."”

Senior TechnologiefĂĽhrer

FĂĽhrende nordamerikanische Fluggesellschaft

Eine KI-gestĂĽtzte SDLC-Transformation

Xebia wandte sein Value Realization Framework (VRF) an, das sich auf Geschwindigkeit, Qualität, Zuverlässigkeit, Kosten und Produktivität stützt, um KPIs zu ermitteln, Prioritäten zu setzen und messbare Vorteile zu verfolgen.

Die Phasen des Projekts umfassten:

  • Anwendungsfall-Katalog: Identifizierung von 49 KI-unterstĂĽtzten Anwendungsfällen in den Bereichen Anforderungen, Design, UX, Entwicklung, CI/CD, Testen und Betrieb, zugeordnet zu Engineering Personas (BA/TPE, Architekten, UX, SDE, DevOps, SDET, SRE).
  • Schrittweise Implementierung: Einsatz von KI fĂĽr die Generierung von Storys, Architekturmustern, Codegenerierung, CI/CD-Optimierung, Testautomatisierung und SRE-Aufgaben wie Alert Triage, Root Cause Analysis und FinOps-Automatisierung.
  • Betriebsmodell: EinfĂĽhrung eines gemischten Bereitstellungsmodells (Managed Services + T&M) mit bereichsbezogener und gemeinsamer Governance, unterstĂĽtzt durch Echtzeit-Performance-Dashboards.
  • EinfĂĽhrung & Change Management: Der Schwerpunkt liegt auf dem personenspezifischen Wert (Zeitersparnis, Reichweitensteigerung, Zufriedenheit), gemessen an den Kosten/Nutzen-Zielen.

Messbare technische Gewinne

Durch die Kombination von KPI-Baselines, einem nach Prioritäten geordneten Auftragsbestand und einer disziplinierten Unternehmensführung erzielte die Fluggesellschaft nachhaltige Produktivitäts- und Qualitätssteigerungen.

  • ~20% Verbesserung der technischen Produktivität
  • ~30% Reduzierung der Fehlerquoten
  • Mehr als 80 % Akzeptanz in den Zielteams und -domänen
  • 49 KI-unterstĂĽtzte Anwendungsfälle identifiziert, davon ~22-23 implementiert und ~27 in Arbeit

Blick nach vorn

Die Fluggesellschaft weitet die Einführung auf weitere SDLC-Phasen aus, erweitert die KI-gesteuerte Automatisierung und verfeinert die KPIs, um die langfristige Widerstandsfähigkeit zu stärken und einen Wettbewerbsvorteil zu erhalten.

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