Kommt Ihnen das bekannt vor?
Das KI-generierte Feature sah in der Demo großartig aus. Doch kaum in Produktion? Chaos, Bugs und endlose Nächte im Feuerwehreinsatz.
Ihr MVP war vielversprechend – bis sich jede schnelle Lösung zu einem 2.000-Zeilen-Albtraum aufgeschaukelt hat, den niemand mehr anfassen möchte.
Mit einem kleinen Entwicklerteam treten Sie gegen Wettbewerber mit 20+ Engineers an. Jede verpasste Sprint-Iteration vergrößert den Abstand.
Sie liefern schnell, aber jedes Release bringt kritische Bugs, ungeplante Ausfälle oder Sicherheitslücken mit sich, die Sie weiter ausbremsen.
Dokumentation, Tests, Nachvollziehbarkeit – Sie wissen, wie wichtig sie sind. Doch unter Zeitdruck fallen sie als Erstes weg. KI macht diese Abkürzungen noch gefährlicher.
Der von KI generierte Code wirkt professionell, durchdacht – fast zu gut. Erst beim genaueren Hinsehen wird klar: Er basiert auf Annahmen, die nicht skalieren.
Wir haben das Chaos der KI-Entwicklung selbst erlebt – damit Sie es nicht müssen
Wir:
waren mitten drin: Debugging um 3 Uhr morgens, gescheiterte Launches, enge Kundendeadlines
haben erlebt, wie KI Entwicklung beschleunigt – und wie sie Projekte zum Scheitern bringt
haben gelernt, KI produktiv einzusetzen, ohne Chaos zu erzeugen
Der Unterschied zwischen digitaler Beschleunigung und einer technischen Katastrophe liegt nicht im KI-Tool, das Sie wählen. Er liegt im Framework, das Sie darum bauen.
Chaos oder Kontrolle in der KI-Entwicklung?
Alles hängt davon ab, welchen Weg Sie einschlagen. In unserem E-Book zeigen wir, was Teams unterscheidet, die mit KI skalieren – von denen, die in technischer Schuld ausbrennen. Mit echten Erfahrungen, realen Beispielen und einer klaren Schritt-für-Schritt-Roadmap.
Die Antworten, die Sie im eBook finden
01. Warum die meisten KI-Experimente scheitern – und warum es oft am Prozess liegt, nicht am Team.
02. Die „Architecture-First“-Methode: KI nutzen, ohne in technischer Schuld zu versinken.
03. Mehr als nur Code: Wo KI Mehrwert in Testing, Ops und Delivery schafft.
04. Ihr 30-Tage-Fahrplan: ein praxisnaher Plan von Chaos zu Klarheit.
05. Der Beweis, dass es funktioniert: Case Studies und Kennzahlen aus echten Startups.
Vertrauen & Expertise
ERP-transformation
"In 4 Wochen geliefert, wofür zwei Teams 6 Monate nicht gereicht haben."
Startup-Skalierung
"3 Entwickler liefern Features schneller als Wettbewerber mit 12-köpfigen Teams."
Team-Feedback
"Endlich fühlten wir uns wie eine echte Engineering-Organisation – nicht wie ein Hackathon."