Vom Tool-Rollout zum System: Warum AI in der Softwareentwicklung ein Operations Model braucht

In den bisherigen Teilen dieser Reihe haben wir drei Dinge gezeigt: Erstens, dass die meisten AI-Use-Cases im Software-Engineering nicht aus einer strategischen Überlegung, sondern aus der Verfügbarkeit von Tools entstehen. Zweitens, dass AI wie ein Brennglas wirkt – sie verstärkt, was bereits da ist, im Guten wie im Schlechten. Und drittens, dass gute DORA-Metriken und hoher Output allein keinen Impact garantieren, wenn die strategische Richtung fehlt.

Was diese drei Erkenntnisse verbindet, ist ein gemeinsames Muster: Unternehmen investieren massiv in die technische Ausführung – neue Tools, schnellere Code-Generierung, mehr Output –, ohne die Voraussetzungen dafür geschaffen zu haben. Es fehlt nicht an Technologie. Es fehlt an System.

Genau an dieser Stelle setzt das AI-Operations-Model an, das wir auf Basis unserer Interviews mit über 70 Tech-Leads deutscher Software-Produktunternehmen entwickelt haben. Es beschreibt drei Dimensionen, die zusammenwirken müssen, damit AI in der Softwareentwicklung nachhaltig funktioniert – und zeigt, warum das Tool allein niemals reicht.

Das AI-Operations-Model: drei Dimensionen, eine Richtung

Das Modell ist als Pyramide aufgebaut. Nicht, weil die oberen Schichten weniger wichtig sind, sondern weil sie auf den unteren aufbauen. Wer an der Spitze optimiert, ohne das Fundament zu haben, baut auf Sand.

Strategic Alignment: Die Basis

Bevor ein einziges Tool ausgerollt wird, muss die Frage beantwortet sein: Warum setzen wir AI ein und wer ist dafür verantwortlich? Das klingt selbstverständlich, ist es aber in der Praxis selten. In unseren Interviews zeigt sich, dass viele Unternehmen AI einführen, weil es „alle machen" oder weil einzelne Entwickler:innen es einfach ausprobieren. Ein strategisches Fundament fehlt aber. 

AI as a strategic goal: Für eine erfolgreiche Einführung, muss AI als Unternehmensziel verankert sein. Nicht als Projekt der IT-Abteilung, sondern als Managemententscheidung mit entsprechenden Ressourcen (Budget, Zeit, Hardware). Das Management erteilt den klaren Auftrag für inhaltliche Auseinandersetzung und Innovation. Ohne diesen Auftrag bleibt AI ein Experimentierfeld mit begrenzter Wirkung.

Impact Measurement: Zuvor haben wir ausführlich beschrieben, warum Output-Metriken allein nicht reichen. An dieser Stelle wird es konkret: Unternehmen brauchen messbare Ziele für die angestrebten Verbesserungen durch AI. Was soll sich konkret verbessern? Um wie viel? Und wie wird das gemessen? Wer den geschäftlichen Nutzen (Impact) und den Return on Investment nicht beziffern kann, kann auch nicht beurteilen, ob AI hilft oder gar schadet.

AI-native Roles & Ownership: AI-Einführung braucht Verantwortlichkeit. Statt eines vagen „Alle sollen das mal ausprobieren“ sollte eine Person oder ein Team für die AI-Strategie verantwortlich sein und dabei die Erreichung der Ziele verfolgen und messen. In unseren Gesprächen fehlt diese Rolle in der Mehrheit der Unternehmen. Die häufige Folge: keine Orchestrierung, Priorisierung und kein systematisches Lernen.

Organizational Enablement: Die Mitte – "How People Work"

Die mittlere Schicht beantwortet die Frage, wie die Organisation befähigt wird, AI wirksam einzusetzen. Es ist der Unterschied zwischen "Wir haben ein Tool" und „Wir wissen, wie wir damit arbeiten". Hier geht es um Menschen, Regeln und Daten.

Learning-Strategie: AI-Kompetenz entsteht nicht durch einen einmaligen Workshop oder einen Copilot-Zugang. Unternehmen brauchen eine Strategie, um unternehmensrelevante AI-Fähigkeiten aufzubauen – durch Workshops, Communitys of Practice, Wissensaustausch und die Verankerung in den persönlichen Entwicklungszielen. In unseren Interviews berichten erfolgreiche Teams regelmäßig von strukturierten Lernformaten, in denen Erfahrungen geteilt und Best Practices entwickelt werden.

Policies & Guardrails: Die zweite Voraussetzung sind klare Regeln: schriftliche AI-Richtlinien und idealerweise automatisierte Guardrails. Alle Mitarbeitenden müssen wissen, wann und mit welchen Daten sie AI verwenden dürfen. Die Verantwortung für die Ergebnisse ist klar geregelt. Ohne diese Leitplanken entsteht genau das Muster, das wir bereits in einem anderen Artikel beschrieben haben: ungebremste Beschleunigung in einzelnen Teilbereichen ohne richtige Kontrolle.

Internal Data Quality & Access: Der am meisten unterschätzte Faktor. AI-Tools sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeiten. Unternehmen müssen ihre Unternehmensdaten qualitativ aufbereiten, bevor sie in AI-Tools eingespeist werden. Mitarbeitende brauchen Zugang zu den relevanten Daten über Schnittstellen wie MCP oder RAG. Wer AI mit schlechten oder fragmentierten Daten füttert, bekommt schlechte Ergebnisse.

Operational Execution: Die Spitze – „What Gets Built"

Erst jetzt, auf der Grundlage von strategischer Klarheit und organisatorischer Befähigung, ergibt es Sinn, über die konkrete technische Umsetzung zu sprechen. Trotz dessen starten die meisten Unternehmen an dieser Stelle. Das erklärt, warum so viele trotz Tool-Einsatz keinen messbaren Fortschritt sehen.

Security & Sandbox: AI-Agenten agieren zunehmend autonom. Sie lesen Code, führen Befehle aus und interagieren mit externen Diensten. Damit steigt das Risiko, dass sensible Daten unkontrolliert nach außen fließen: API-Keys, Secret Tokens, Zugangsdaten oder proprietärer Code. Unternehmen brauchen abgeschlossene Ausführungsumgebungen (Sandboxes), in denen Agenten operieren, ohne wahllos Informationen preiszugeben. Dazu gehören klare Regeln, welche Daten ein Agent sehen, verarbeiten und wohin er sie senden darf. Wer heute Coding-Agenten oder AI-gestützte Pipelines einsetzt, ohne diese Grenzen zu definieren, riskiert nicht nur Datenlecks, sondern im schlimmsten Fall die Kompromittierung der gesamten Infrastruktur.

Platform & Tooling: Natürlich braucht es eine technische Infrastruktur zur Nutzung von AI – APIs, zugängliche LLMs, die hinsichtlich Fähigkeiten, Leistung und Compliance zu den Anwendungsfällen passen. Aber die Toolauswahl ist die Konsequenz der vorherigen Entscheidungen, nicht ihr Ausgangspunkt. Erst kommt der Use Case, dann das Tool – nicht umgekehrt.

DORA Capabilities: Schließlich müssen die Grundlagen der Softwarelieferung stimmen. Wie wir im Brennglas-Artikel beschrieben haben, verstärkt AI, was da ist. Wer keine DORA-konformen Arbeitsweisen etabliert hat – VCS, CI/CD mit kleinen und häufigen Releases, Deployment- und Testautomatisierung, IaC sowie klare Standards für Rollback und Incident Response –, der gibt der AI ein schlechtes Fundament zum Verstärken.

Die umgekehrte Pyramide: Wo die meisten Unternehmen stehen

Und hier wird es spannend – und ein wenig schmerzhaft. Wenn wir die Pyramide auf den Kopf stellen, zeigt sich ein Bild, das die Realität vieler Unternehmen treffender beschreibt: Der größte Aufwand fließt in Operational Execution. Organizational Enablement findet ansatzweise statt. Strategic Alignment fehlt fast vollständig.

Das Ergebnis ist eine instabile Konstruktion. Viel Gewicht oben, kein Fundament unten. Und genau so fühlt es sich für viele Teams auch an: Man hat Tools, man generiert Code, man experimentiert – aber es fehlt die Richtung, die Struktur, die Verbindlichkeit.

Dieses Bild ist kein Vorwurf. Es ist nachvollziehbar, dass Unternehmen dort starten, wo der schnellste sichtbare Effekt entsteht: bei den Tools. Doch unsere Daten zeigen, dass genau die Unternehmen, die wir als „AI Heroes" identifizieren, sich durch eines unterscheiden: Sie haben das Fundament gebaut, bevor sie die Spitze optimiert haben.

Die Verbindung zu den bisherigen Erkenntnissen

Das AI-Operations-Model erklärt, warum die Phänomene aus den vorherigen Artikeln auftreten:

Warum starten Unternehmen beim Tool statt beim Use Case? Weil das Strategic Alignment fehlt. Ohne klare Ziele und Verantwortlichkeiten gibt es keine Grundlage für eine priorisierte Use-Case-Auswahl. Also nimmt man, was gerade verfügbar ist.

Warum verstärkt AI Schwächen, statt sie zu beheben? Weil das Organizational Enablement nicht reif genug ist. Ohne Guardrails, Lernstrukturen und aufbereitete Daten trifft die Beschleunigung der AI auf unvorbereitete Prozesse.

Warum führt mehr Output nicht gleichzeitig zu mehr Impact? Weil Operational Execution ohne strategisches Alignment wie ein Fahrrad ohne Richtung ist – die Räder drehen sich schneller, aber man kommt nicht ans Ziel.

Das Modell zeigt: Es sind nicht drei unabhängige Probleme. Es ist ein systemisches Problem – das Fehlen eines ganzheitlichen Ansatzes.

Ausblick

Im nächsten Teil dieser Reihe wird es praktisch! Basierend auf unserem AI-Operations-Modell haben wir eine Selbstevaluation zur Standortbestimmung erarbeitet. Neun Aussagen – drei pro Dimension – auf einer Skala von "stimme nicht zu" bis "stimme zu". Mehr dazu gibt es im nächsten Teil der Reihe.

Du bist Tech-Lead in einem deutschen Software-Produktunternehmen? Dann laden wir Dich ein, die Selbstevaluation mit uns gemeinsam durchzugehen. In einem 30-minütigen Gespräch ordnen wir Deine Ergebnisse ein und teilen Erkenntnisse aus unseren bisherigen Interviews. Melde Dich jetzt bei uns!