Häufige Fragen

Wie führen wir KI-Coding-Agenten wie Claude Code oder Cursor in ein bestehendes Team ein?

Nicht mit Schulungsfolien. Wir betten uns in Ihr Team ein und arbeiten mit dem agentischen Werkzeugkasten an echten Aufgaben aus Ihrem echten Backlog: Claude Code, Cursor, Multi-Agenten-Workflows. Präzises Prompten, das Prüfen von agentengeschriebenem Code und das Gespür, wann man dem Agenten trauen darf, lernt man durch Praxis, nicht im Workshop. Nach 100 Tagen gehört der Werkzeugkasten Ihrem Team.

Leidet die Code-Qualität unter agentischem Programmieren?

Nur, wenn Ihr Prozess stehen bleibt. Wenn ein Agent in fünf Minuten 500 Zeilen liefert, werden Review-Disziplin, Testabdeckung und Architekturverantwortung wichtiger, nicht unwichtiger. Qualität messen wir wie Geschwindigkeit: Zykluszeit, Fehlerraten, Durchsatz. Zahlen statt Bauchgefühl. Blindes Vertrauen in Agenten-Code ist falsch; blindes Misstrauen auch.

Woran erkennen wir, ob KI unser Team wirklich schneller macht?

Am Durchsatz und an der Zykluszeit: wie viele Aufgaben pro Woche fertig werden und wie lange eine Aufgabe von „begonnen“ bis „beim Kunden“ braucht. Nicht an Story Points, nicht an der Velocity: Die messen Schätzkultur, nicht Lieferung. Bei Novadex haben wir die Entwicklungsorganisation umgebaut und die Zykluszeit auf 10 Tage gesenkt: gemessen, nicht geschätzt.

Was unterscheidet Copilot von agentischem Programmieren?

Copilot ist Autovervollständigung: Der Entwickler schreibt weiterhin jede Zeile, nur schneller. Beim agentischen Programmieren schreiben Agenten ganze Module, Tests und Infrastruktur-Konfiguration, während der Entwickler Ziele definiert, Leitplanken setzt und Ergebnisse prüft. Die Fähigkeit verschiebt sich vom Tippen zum Orchestrieren: weniger Syntax, mehr Architektur.

Ausführlicher Vergleich: Copilot vs. Claude Code vs. Cursor →

Unser Team steckt zwischen Altsystem-Pflege und neuen Anforderungen fest. Wo fangen wir an?

Bei dem, was da ist. Kein Neuanfang auf der grünen Wiese, keine zweitägige Framework-Schulung. Wir nehmen Ihren aktuellen Arbeitsfluss auf, finden den Engpass und definieren messbare 100-Tage-Ziele darum herum. Kanban-Methode: dort anfangen, wo Sie stehen, laufend verbessern, alles messen.

Müssen wir KI-Spezialisten einstellen, oder kann unser Team das lernen?

Ihr Team kann das lernen; genau darauf ist unser Modell gebaut. Unsere erfahrenen Spezialisten arbeiten Seite an Seite mit Ihren Entwicklern an echten Aufgaben, und der Wissenstransfer gehört vom ersten Tag an zum Engagement. Unseren Ausstieg planen wir, bevor wir anfangen. Wenn wir gehen, betreibt Ihr Team die neue Werkzeugkette ohne uns.

Wie beurteile ich die KI-Reife der Entwicklungsorganisation eines Portfoliounternehmens?

Werkzeug-Lizenzen sind keine Reife. Entscheidend ist: Sind Agenten Teil der täglichen Arbeit, hat sich das Code-Review an agentengeschriebene Mengen angepasst, und misst das Team seine Lieferung mit Durchsatz und Zykluszeit? Genau das prüfen wir (Architektur, Prozess, KI-Einsatz) und beheben, anders als ein reines Audit, die Befunde im selben Engagement.

Was muss technische Due Diligence im KI-Zeitalter abdecken?

Die Klassiker (Architektur, Skalierbarkeit, Abhängigkeit von Schlüsselpersonen) plus drei neue Fragen: Wie tief steckt KI im Entwicklungsprozess? Ist das Produkt für KI-Agenten erreichbar (API, maschinenlesbar, transaktionsfähig) oder nur für Menschen mit Browser? Und wie verwundbar ist das Geschäft, wenn KI seine Vertriebswege verschiebt?

Die vollständige Checkliste: Technische Due Diligence im KI-Zeitalter →

Assessment-Berichte landen bei uns regelmäßig in der Schublade. Was ist hier anders?

Das Problem war nie die Diagnose, sondern dass niemand bleibt und die Befunde behebt. Wir machen beides: Wir beurteilen die Entwicklungsorganisation und führen anschließend mit demselben Team eine strukturierte 100-Tage-Verbesserung durch. Die Ziele stehen an Tag 1 fest und werden an Tag 80 gemessen. Vom Befund zur Umsetzung, nicht zum Bericht.

Wie schnell kann sich eine schwächelnde Entwicklungsorganisation messbar verbessern?

In 100 Tagen: So ist das Modell gebaut, das ist kein Slogan. Messbare Ziele werden vor Tag 1 vereinbart, an Tag 80 überprüft, und das Engagement endet mit geplantem Ausstieg und vollständigem Wissenstransfer. Keine Dauerabhängigkeit, kein offenes Mandat. Das Ergebnis gehört dem Portfoliounternehmen.