KI-native Gestaltung und Umsetzung
Wir haben KI in die Arbeit von Produktteams gebracht. Das Schwierige waren nicht die Tools. Sondern die Grenze zu finden zwischen dem, wo KI beschleunigt, und dem, wo Menschen die Kontrolle behalten müssen.
Die Herausforderung
Designzyklen dauerten rund sechs Wochen. Fachbereiche prüften statische Spezifikationen, Feedback kam spät und das Engineering wartete auf Entscheidungen.
Die Führungsebene wollte KI im Workflow, doch in einem sicherheitskritischen Bereich musste sie vertrauenswürdig, überprüfbar und ehrlich über ihre Grenzen sein.
So sieht es aus
Beispiel-Screens mit erfundenen Daten.
Was wir getan haben
Definieren
Eine KI-Strategie mit der Führungsebene: wo KI hilft, wo nicht und welche Leitplanken gelten.
Gestalten
Ein Sandbox-Frontend, in dem Fachbereiche durch vorgeschlagene Screens klicken, statt Spezifikationen zu lesen. Feedback in Tagen, nicht in Wochen.
Bauen
Ein durchgängiger GenAI-Workflow. Frontend-Code, Use Cases und User Stories gehen hinein. Backend-Code, Dokumentation und Testfälle kommen heraus.
Verbessern
KI, angebunden an Jira und Confluence, um Tickets zu entwerfen und zu kommentieren. Die komplexesten Systeme bleiben in menschlicher Hand, denn kein Modell verfügt über genug Fachwissen, um ihm die ganze Arbeit anzuvertrauen.
Was es brauchte
Möchten Sie solche Ergebnisse für Ihr Unternehmen?
Sagen Sie uns, was Sie bauen. Wir antworten innerhalb eines Arbeitstags damit, was wir zuerst tun würden.