Ein Betriebsmodell für Teams, die mit Agenten arbeiten.
Wenn Agenten dauerhaft Teilaufgaben übernehmen, ändern sich Rollen, Planung und Steuerung. Wir bauen das Betriebsmodell, das diese Veränderung trägt.
Ausgangslage
Ein KI-Coding-Assistent einzuführen ist ein Werkzeugwechsel. Agentische Entwicklung dauerhaft zu betreiben ist eine Organisationsfrage. Sobald Agenten regelmäßig eigenständig Teilaufgaben erledigen – Implementierung, Tests, Recherche, Dokumentation –, verschieben sich Rollen: Wer prüft und verantwortet, was ein Agent liefert? Wer pflegt die Prompts und Skills, die für die Codebasis gelten? Wie wird Kapazität geplant, wenn ein Teil der Arbeit von Agenten statt von Personentagen abhängt?
Die meisten Unternehmen beantworten diese Fragen implizit und uneinheitlich, weil sie zuerst das Werkzeug eingeführt haben und die Organisation danach nachzieht. Wir drehen die Reihenfolge um: Wir entwerfen das Betriebsmodell – Rollen, Entscheidungsrechte, Review- und Eskalationsprozesse, Kapazitätsplanung – und richten die Toolchain daran aus.
Ergebnis ist eine Organisation, in der klar ist, wer für agentisch erzeugte Arbeit verantwortlich ist, wie Qualität gesichert wird und wie sich die Struktur mit wachsender Reife weiterentwickelt – von einzelnen Piloten bis zu einer Engineering-Organisation, in der Agenten ein selbstverständlicher Teil der Kapazität sind.
Lieferumfang
Rollenmodell
Klare Verantwortlichkeiten für Prompt- und Skill-Pflege, Review agentisch erzeugter Arbeit und Eskalation bei Fehlern.
Entscheidungsrechte und Freigabeprozesse
Definierte Grenzen, welche Änderungen ein Agent ohne menschliche Freigabe vornehmen darf und welche nicht.
Kapazitäts- und Planungsmodell
Ein Ansatz, wie Sprint- oder Roadmap-Planung Agentenkapazität neben Personentagen berücksichtigt, ohne sie zu überschätzen.
Steuerungskennzahlen
Kennzahlen, mit denen Führung den Zustand der agentischen Organisation laufend beurteilen kann – nicht nur den einzelnen Piloten.
Reifegradpfad
Eine Einschätzung, auf welcher Stufe Ihre Organisation heute steht und was der nächste sinnvolle Schritt ist.
So gehen wir vor
- 01
Ist-Aufnahme
Wir erfassen, wie Teams heute mit KI-Werkzeugen arbeiten, welche Rollen faktisch schon Verantwortung für agentische Arbeit tragen und wo das unklar ist.
- 02
Zielbild entwerfen
Wir entwerfen gemeinsam mit der Führung das Rollen- und Prozessmodell, das zur Größe und Reife der Organisation passt.
- 03
Pilotieren
Wir erproben das Modell in einem Team, bevor es unternehmensweit gilt, und passen es an reale Reibungspunkte an.
- 04
Verankern
Wir überführen das Modell in Planungsprozesse, Leveling und Verantwortlichkeiten, damit es den Piloten übersteht.
Typische Ausgangslagen
| Ausgangslage | Unser Ansatz |
|---|---|
| Jedes Team nutzt Agenten anders, ohne gemeinsamen Standard. | Ein unternehmensweites Rollen- und Prozessmodell. |
| Unklar, wer für Fehler in agentisch erzeugtem Code verantwortlich ist. | Definierte Review- und Freigabeprozesse mit klaren Verantwortlichkeiten. |
| Planung rechnet Agentenkapazität wie zusätzliche Personentage. | Ein realistisches Kapazitätsmodell mit Grenzen und Annahmen. |
Unser Ansatz: Ein unternehmensweites Rollen- und Prozessmodell.
Unser Ansatz: Definierte Review- und Freigabeprozesse mit klaren Verantwortlichkeiten.
Unser Ansatz: Ein realistisches Kapazitätsmodell mit Grenzen und Annahmen.
Außerhalb unseres Auftrags
Wir liefern kein generisches Organisationsmodell von der Stange und keine Blaupause aus einem anderen Unternehmen. Wir übernehmen keine allgemeine Personal- oder Vergütungsberatung – wo Leveling oder Vergütung berührt sind, bringen wir das Thema ein, die Umsetzung liegt bei Ihrer Personalfunktion. Und wir bauen kein Modell, das ohne begleitende Toolchain-Arbeit funktionieren soll.
Häufige Fragen
| Ausgangslage | Umsetzung | Ergebnis | |
|---|---|---|---|
| EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation | Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow. | Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung. | Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen. |
| EdTech-Unternehmen, PE-finanziert | PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar. | Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation. | Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten. |
EdTech-Unternehmen, Entwicklungsorganisation
Ausgangslage
Entwicklungsteam nutzte KI-Coding-Werkzeuge einzeln, ohne gemeinsamen Workflow.
Umsetzung
Toolchain, angepasster Workflow und Qualitäts-Gates für KI-gestützte Entwicklung.
Ergebnis
Das Team arbeitet agentisch als Standard, mit Kontrollen, die zur neuen Arbeitsweise passen.
EdTech-Unternehmen, PE-finanziert
Ausgangslage
PE-finanziertes EdTech-Unternehmen, technisches Bild vor der Investition unklar.
Umsetzung
Tech DD, Greenfield-Architektur, AI Agents in Produktion, KI-gestützte Entwicklungsorganisation.
Ergebnis
Das Unternehmen betreibt KI im Tagesgeschäft, nicht nur in Pilotprojekten.
Erstgespräch: 30 Minuten, konkret.
Wir schauen uns Ihre heutige Organisation an und sagen, auf welcher Stufe des agentischen Betriebsmodells Sie stehen.