KI-getriebene Softwareentwicklung

Viele Unternehmen setzen KI-basierte Programmierwerkzeuge ein, in der Erwartung, erhebliche Produktivitätssteigerungen zu erzielen, erzielen jedoch oft nur begrenzte Ergebnisse, da das Programmieren nur einen Teil der Softwarebereitstellung ausmacht. Herausforderungen wie unklare Anforderungen, fragmentiertes Wissen, manuelle Tests, Genehmigungsengpässe und unzusammenhängende Arbeitsabläufe können die Bereitstellung verlangsamen, unabhängig davon, wie schnell der Code geschrieben wird. Um nennenswerte Vorteile zu erzielen, müssen Unternehmen KI über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg einsetzen, nicht nur in der Programmierphase.

Unternehmen können die Softwarebereitstellung verbessern, indem sie engere Verbindungen zwischen den verschiedenen Phasen des SDLC – Anforderungen, Architektur, Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Betrieb – herstellen. Durch die Kombination von KI-gestützten Arbeitsabläufen, Automatisierung, bewährten Verfahren im Engineering und durchgängiger Transparenz können Teams Verzögerungen reduzieren, Nacharbeiten minimieren und die Zusammenarbeit verbessern. Dies führt zu schnelleren Bereitstellungszyklen, höherer Vorhersehbarkeit und konsistenteren Geschäftsergebnissen.

Ein „Connected Engineering System“ ist ein integrierter Ansatz, der Menschen, Prozesse, Werkzeuge und KI über den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung hinweg miteinander verbindet. Es schafft einen kontinuierlichen Informationsfluss zwischen Anforderungen, Architektur, Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Betrieb und unterstützt Teams dabei, den Kontext im Blick zu behalten, die Zusammenarbeit zu verbessern und Engpässe bei der Bereitstellung zu verringern.

Ein vernetztes Entwicklungssystem verbessert die Softwarebereitstellung, indem es Kontextverluste reduziert, sich wiederholende Aufgaben automatisiert und die Abstimmung zwischen den Geschäftszielen und der technischen Umsetzung sicherstellt. Dank einer besseren Transparenz über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg können Teams Engpässe früher erkennen, Fehler reduzieren, Releases beschleunigen und die Vorhersehbarkeit der Bereitstellung insgesamt verbessern, während Qualitäts- und Sicherheitsstandards gewahrt bleiben.

Führungskräfte im Bereich Engineering messen die Auswirkungen von KI anhand einer Kombination aus Liefer-, Qualitäts- und Geschäftskennzahlen. Zu den gängigen Indikatoren zählen die Häufigkeit von Bereitstellungen, Veränderungen der Durchlaufzeiten, die Zykluszeit, die Entwicklerproduktivität, Fehlerquoten, die Testabdeckung, die Systemzuverlässigkeit und die Kundenzufriedenheit. Die erfolgreichsten Unternehmen konzentrieren sich auf durchgängige Ergebnisse und bewerten, wie KI die Gesamtleistung bei der Softwarebereitstellung verbessert, anstatt lediglich die Geschwindigkeit der Codegenerierung zu messen.

AI-Native Software Engineering ist ein moderner Ansatz der Softwareentwicklung, bei dem künstliche Intelligenz in den gesamten Lebenszyklus der Softwarebereitstellung integriert wird. Anstatt KI ausschließlich zur Codegenerierung einzusetzen, wird sie bei der Anforderungsanalyse, dem Architekturentwurf, der Entwicklung, dem Testen, der Bereitstellung und dem Betrieb genutzt. Dies hilft Unternehmen dabei, die Bereitstellung zu beschleunigen, die Softwarequalität zu verbessern, den manuellen Aufwand zu reduzieren und besser vorhersehbare Entwicklungsergebnisse zu erzielen.

Die Kapitalrendite variiert je nach Unternehmen, doch „AI-Native Digital Engineering“ schafft in der Regel Mehrwert durch schnellere Bereitstellungszyklen, eine gesteigerte Entwicklerproduktivität, weniger Nacharbeiten, eine höhere Softwarequalität und effizientere Modernisierungsmaßnahmen. Durch die Optimierung des gesamten Entwicklungslebenszyklus können Unternehmen messbare Verbesserungen sowohl bei der betrieblichen Effizienz als auch bei den Geschäftsergebnissen erzielen.

Xebia Ace ist das AI-native Digital-Engineering-Framework von Xebia zur Beschleunigung der Softwarebereitstellung und -modernisierung über den gesamten Softwareentwicklungszyklus (SDLC) hinweg. Es integriert KI in jede Phase der Bereitstellung – von den Anforderungen über die Architektur bis hin zur Entwicklung, zum Testen und zur Bereitstellung – und unterstützt Teams dabei, schneller voranzukommen, die Rückverfolgbarkeit zu verbessern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Während sich Tools wie GitHub Copilot in erster Linie darauf konzentrieren, Entwickler bei der Codegenerierung zu unterstützen, erweitert Xebia Ace den Einsatz von KI auf den gesamten Lebenszyklus der Softwareentwicklung. Es verbindet Anforderungen, Architektur, Entwicklung, Tests, Bereitstellung und Governance zu einem einheitlichen Engineering-Ansatz. Dies hilft Unternehmen dabei, durchgängige Verbesserungen bei der Softwarebereitstellung zu erzielen, anstatt sich auf Produktivitätssteigerungen zu beschränken, die sich lediglich auf die Programmieraktivitäten beschränken.

Ja. Xebia Ace unterstützt Unternehmen bei der Modernisierung von Altsystemen, indem es mithilfe von KI bestehende Systeme analysiert, technische Schulden identifiziert, die Geschäftslogik dokumentiert und die Migrationsplanung unterstützt. Durch die Automatisierung zentraler Aspekte der Modernisierung können Teams Risiken reduzieren, Transformationsinitiativen beschleunigen und die Wartbarkeit kritischer Geschäftssysteme verbessern.

Xebia Ace integriert Qualität und Sicherheit in den gesamten Softwareentwicklungszyklus. Die Lösung unterstützt Teams dabei, Anforderungen mit der Umsetzung abzustimmen, Testaktivitäten zu automatisieren, technische Standards durchzusetzen und Sicherheits- sowie Qualitätsprüfungen in CI/CD-Pipelines zu integrieren. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, Probleme frühzeitig zu erkennen, Fehler zu reduzieren und eine gleichbleibende Softwarequalität in großem Maßstab zu gewährleisten.

Ja. Xebia Ace ist so konzipiert, dass es sich in bestehende Entwicklungsumgebungen, Cloud-Plattformen, DevOps-Pipelines und Engineering-Tools integrieren lässt. Unternehmen können AI-native Engineering-Praktiken einführen, ohne ihre bestehenden Technologieinvestitionen ersetzen zu müssen, was es einfacher macht, die Transformation zu beschleunigen und gleichzeitig bestehende Arbeitsabläufe und Plattformen zu nutzen.

Xebia Ace richtet sich an Unternehmen, die die Leistung bei der Softwarebereitstellung verbessern, die digitale Transformation beschleunigen und den Einsatz von KI in ihren Entwicklungsteams ausweiten möchten. Es ist besonders wertvoll für Technologieführer, Entwicklungsleiter, Produktteams und Unternehmen, die ihre Anwendungen modernisieren, die Entwicklungseffizienz steigern und qualitativ hochwertigere Software schneller bereitstellen möchten.