Von der Produktidee zur Entwicklung: Wie AIDLC die Auslieferung für einen Neobroker beschleunigte

KI kann Code in Sekundenschnelle generieren. Doch erfolgreiche Softwareentwicklung umfasst weit mehr als das reine Schreiben von Code.

Bevor die Entwicklung beginnt, müssen Teams Unternehmensziele in klare Anforderungen übersetzen, offene Fragen klären und eine Spezifikation erstellen, die Ingenieur*innen gewissenhaft umsetzen können. In dieser frühen Phase verlieren komplexe digitale Produkte oft wertvolle Zeit.

Für ein aktuelles Neobroker-Projekt wendete Appsfactory seinen KI-gestützten Softwareentwicklungszyklus (AIDLC) sowohl in der Produktspezifikation als auch in der Entwicklung an. Die Ergebnisse bieten einen praktischen Einblick in das, was KI-unterstützte Softwareentwicklung erreichen kann, wenn sie mit erfahrenen Experten und strengen Qualitätskontrollen kombiniert wird.

Eine Spezifikation in nur zwei Wochen

Basierend auf unseren herkömmlichen Auslieferungs-Benchmarks würde eine Spezifikation dieser Größenordnung typischerweise drei Product Owner für etwa acht Wochen binden.

Mithilfe von AIDLC stellte ein einzelner Product Owner die Spezifikation in zwei Wochen fertig – was einer 12-fachen Output-Steigerung pro Person entspricht.

Geschwindigkeit war jedoch nur ein Teil des Erfolgs. Die fertiggestellte Spezifikation bestand die Qualitätsprüfungen durch das technische Team von Appsfactory sowie die Entwicklungsleitung des Kunden problemlos und bot dem Entwicklungsteam eine freigegebene, umsetzungsbereite Basis.

Product Technical Lead Tobias Stienen und Product Owner Marco Schmitz leiteten den Prozess und kombinierten ihre Produkt- und Technologie-Expertise mit KI-gestützten Arbeitsabläufen.

Mehr Dynamik während der Umsetzung

Die positive Wirkung setzte sich in der aktiven Entwicklungsphase fort.

AIDLC half den Entwicklern, weniger Zeit mit repetitiven Aufgaben zu verbringen und schneller von den Anforderungen zur Implementierung überzugehen. Während der Phase des Infrastruktur-Setups beobachteten wir eine Gesamtsteigerung des Entwickler-Durchsatzes von etwa 15–18 % – mit noch höheren Effizienzgewinnen bei der anstehenden Umsetzung des Anwendungscodes.

Das Ziel war nie, den Output auf Kosten der Wartbarkeit oder Qualität zu maximieren. Die KI-unterstützte Entwicklung unterlag denselben technischen Prüfungen, Entwicklungsstandards und Freigabeprozessen des Kunden wie jedes andere Appsfactory-Projekt.

KI als Multiplikator für Expertise

Die wichtigste Erkenntnis aus diesem Projekt ist nicht, dass KI Product Owner oder Softwareentwickler ersetzen kann. Sie zeigt vielmehr, dass KI erfahrenen Teams eine erheblich größere Hebelwirkung verleiht.

AIDLC unterstützt die Menschen, die ein Produkt bauen, indem es die Recherche beschleunigt, Anforderungen strukturiert, die Konsistenz verbessert und den repetitiven Aufwand über den gesamten Entwicklungszyklus hinweg reduziert. Menschliche Expertise bleibt unerlässlich, um den geschäftlichen Kontext zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und die Ergebnisse zu validieren.

Für Unternehmen, die komplexe digitale Produkte entwickeln, kann diese Kombination einen kürzeren Weg von der Idee bis zur Umsetzung bedeuten – ohne die Qualitätsstandards zu senken.

Key Takeaways aus dem Projekt

• Steigerung der Spezifikationseffizienz: Ein einzelner Product Owner stellte eine Spezifikation, für die traditionell drei Product Owner acht Wochen benötigt hätten, in nur zwei Wochen fertig.

• Hohe Qualitäts- und Review-Standards: Die finale Spezifikation wurde sowohl vom technischen Team von Appsfactory als auch von der Entwicklungsleitung des Kunden freigegeben.

• Höherer Entwickler-Durchsatz: Der Entwickler-Durchsatz verbesserte sich während der aktiven Umsetzung um etwa 15–18 %.

• Mensch + KI als Synergie: KI erzielte den größten Mehrwert, wenn sie mit erfahrenen Produkt- und Entwicklungsexperten kombiniert wurde.

• Keine Kompromisse bei Prozessen: Bestehende Review-Prozesse und Qualitätsstandards blieben während des gesamten Projekts konsequent bestehen.

Appsfactory wendet AIDLC weiterhin in realen Projekten an und entwickelt den Ansatz fortlaufend weiter. Wenn Sie erfahren möchten, was dieser Ansatz für Ihre digitale Produkt-Roadmap bedeuten kann, setzen Sie sich gern mit unserem Team in Verbindung.