ArchitekturForum Hamburg

Die Einführung von KI führt gerade zu einem Paradigmenwechsel in der Softwareentwicklung welcher die Rollen in einem Entwicklungsteam fundamental verändert. Wie kann man die Entwicklungsteams auf diesen Veränderungsprozess vorbereiten und mitnehmen? Wie kommt man von ersten lokalen KI Experimenten zu einem unternehmensweiten KI Harness? Und wie geht es danach weiter?
In diesem Vortrag wollen wir von unseren Erfahrungen bei der Einführung von KI getriebenen Softwareentwicklungsprozessen, unserem aktuellem Stand in der Skalierung und unseren weiteren Plänen für die Zukunft berichten.

KI-native Anwendungssysteme werden zum neuen Standard – auch in der gesetzlichen Unfallversicherung. Sie eröffnen große Chancen für effizientere Fachprozesse, schnellere Sachbearbeitung und bessere Kundenbetreuung. Zugleich bringen sie Wahrscheinlichkeit in den laufenden Betrieb – an sensible Sozialdaten und rechtsverbindliche Verfahren. Der Vortrag zeigt, warum dieser Wandel kein gewöhnlicher IT-Change ist und wie „geregelte Autonomie“ Sicherheit schafft: mit regelfestem Kern, prüfenden Gates, kontinuierlicher Überwachung, verbindlicher Governance und dem Menschen als Entscheider. Im Mittelpunkt steht die Führungsfrage, welche Autonomie wir KI bewusst erlauben – und welche Grenzen wir jetzt setzen müssen.

Jahrzehntelang haben wir unsere Delivery-Strukturen um eine zentrale Knappheit herum gebaut: Entwicklungskapazität. Ticketsysteme, Priorisierungsrahmen, Roadmaps – alles Infrastruktur um ein begrenztes Gut. Was passiert, wenn dieses Gut plötzlich abundant wird?

KI komprimiert Development-Time dramatisch. Die Konsequenzen gehen weit über Produktivitätskennzahlen hinaus: Rollen konvergieren, weil der klassische Gap zwischen Produktwissen und technischer Umsetzung schmaler wird. Architekt, Product Owner und Developer nähern sich einem neuen Profil an – jemand, der Produkt, System und Kontext gleichermaßen versteht.
Gleichzeitig lösen sich starre Teamstrukturen auf. Statt dauerhafter Product Teams entstehen dynamische Micro-Teams, die sich um konkrete Probleme formieren und danach in eine fachliche Home Base zurückziehen. Talent-Allokation wird flexibler, schneller – und komplexer zu managen.

Wir schauen uns an, wie diese Transformation Software Delivery neu definiert: welche Tools entstehen, wie man sie sinnvoll managed, und welche Fragen sich für Organisationen rund um Performance und Headcount stellen – nicht als Drohung, sondern als strategische Gestaltungsaufgabe.

Enterprise Architecture Management wandelt sich vom klassischen Transparenz- und Governance-Instrument zum entscheidenden Enabler für KI-zentrierte Prozessoptimierung, Automatisierung und Value Creation. Mercedes-Benz hat dafür ein unternehmensweites Format mit sogenannten “Races” geschaffen: In kompakten, hochintensiven Sessions identifizieren Fachbereiche und EAM-Team gemeinsam Optimierungspotenziale und überführen sie in konkrete Business-Mehrwerte – mit einer Transformationsgeschwindigkeit, die zeigt, wie aus Architektur-Transparenz echter Value entsteht. Thorsten Lamaack stellt das Enterprise Architecture Management, die EAM Toolchain und das Prozessoptimierungsprogramm vor. Linda Xiang ergänzt dies mit einem Erfahrungsbericht aus einem Race, in dem ein ausgewählter Geschäftsprozess analysiert und optimiert wurde.

Die Sovereign AI Platform von Capgemini Deutschland zeigt, wie KI in regulierten Umgebungen sicher, compliant und wirtschaftlich betrieben werden kann. Basierend auf über 20 Monaten Praxiserfahrung beleuchten wir Architektur, Governance, Automatisierung und Betrieb einer mandantenfähigen Enterprise-Plattform sowie die wichtigsten Lessons Learned aus realen Kundenprojekten