06.10.2021

Die drei größten Mythen über agile Entwicklung

Agile Entwicklung ruft teilweise immer noch Skepsis hervor. Doris Lemmerer, Agilitäts-Expertin bei Parkside Interactive, erklärt, warum diese nicht berechtigt ist.
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Parkside Interactive: Agile Coach Doris Lemmerer über Agile Entwicklung
(c) Tim Ertl: Parkside Interactive Agile Coach Doris Lemmerer
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„Agile Methoden wie Scrum, Kanban oder Extreme Programming sind das neue Normal in der Software-Entwicklung. Aber agile Software-Entwicklung geht weit über die genutzten Praktiken, Prozesse und Tools hinaus. Es ist ein Mindset, das täglich umgesetzt wird“, sagt Doris Lemmerer, Agile Coach beim Grazer Softwareunternehmen Parkside Interactive. Richtig umgesetzt biete agile Entwicklung mehrere große Vorteile wie eine kürzere „time to market“, eine höhere Produktqualität, ein geringeres finanzielles Risiko und einen schnelleren „return on investment“. Dennoch gebe es gängige Mythen über agile Entwicklung, die mitunter Skepsis hervorrufen. Drei davon seien besonders häufig, erklärt Lemmerer – und entkräftet sie.


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Mythos 1: Agile Entwicklung bedeutet keine Disziplin, keine Dokumentation und keine geregelten Abläufe

„In der Agilen Software-Entwicklung ist es essenziell, dass das Team möglichst eng zusammenarbeitet. Das Team ist dabei aber autonom. Es entscheidet selbst, wie es zusammenarbeitet, um seine Ziele zu erreichen“, erklärt die Agilitäts-Expertin. Kund:innen seien im Laufe des gesamten Prozesses im Austausch mit dem Entwickler-Team. „Dadurch erlangen sie sogar noch mehr Kontrolle in relevanten Bereichen“, so Lemmerer. Dokumentation erfolge dabei durchaus, allerdings dann, wenn es von Nutzen für die Kund:innen oder den Prozess ist. Ähnliches gelte für geregelte Abläufe.

Mythos 2: Agil bedeutet kein Plan

Agile Entwicklung sei ein Value-getriebener Ansatz, erklärt die Parkside Interactive-Expertin. Für das Gegenstück dazu, den Plan-getriebenen Ansatz, müsse man zunächst die genauen Anforderungen an das Produkt definieren, dann einen Zeitplan erstellen und die Kosten schätzen. „Ein Value-getriebener Ansatz, wie agile Entwicklung, dreht das um“, sagt Lemmerer. „Der Zeitplan, wann ein Produkt auf den Markt soll, ist bekannt. In vielen Fällen trifft das auch auf das Budget zu. Auf Basis dessen, was es braucht, das Problem zu lösen, werden dann die Anforderungen eingeschätzt. Sie können sich aber während des Prozess ändern“. Es gebe also keinen strikten Plan, aber ein klares Ziel. „Kund:innen kann eine solche grobe Skizzierung statt eines detaillierten Plans zunächst riskant vorkommen. Dabei ist es deutlich riskanter, vorab alle Anforderungen eines komplexen Software-Problems zu definieren und das dann durchzuziehen“, meint Lemmerer.

Mythos 3: Agile Entwicklung ist eine Kostenfalle

„Fast immer werden für agile Projekte ‚capped time and material contracts‘ herangezogen. Es wird also ein Kostenlimit definiert, von dem Kund:innen profitieren. Beide Seiten arbeiten zusammen, um so früh wie möglich ein funktionierendes Produkt zu erreichen“, erklärt die Expertin. Eine weitere häufig genutzte Möglichkeit sei, zunächst ein minimal viable product zu erstellen. „Eine kleine Investition der Kund:innen ermöglicht hierbei dem Entwickler-Team, mehr über das Produkt zu lernen, schnell eine mögliche Lösung zu bauen und dann gemeinsam zu entscheiden, ob und wie es weitergeht“, sagt Lemmerer. Dieser Ansatz sei im Gegensatz zum klassischen Vorgehen, wo jede kleine nachträgliche Änderung teuer bezahlt werden müsse, für Kund:innen erheblich günstiger.

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Links Mitgründer von NXAI Sepp Hochreiter und Mitte rechts CEO von Neura Robotics David Reger | (c) Neura Robotics / NXAI

„Ein Roboter, der im Alltag und in der Industrie wirklich hilft, muss sich erinnern“, sagt David Reger, Gründer und CEO von Neura Robotics. Daher arbeitet sein Unternehmen mit dem Linzer Startup NXAI an der Merkfähigkeit von Robotern. „Gedächtnis und Erfahrungen sind die Voraussetzungen für Roboter, Aufgaben über viele Schritte zuverlässig zu lösen“, ergänzt Sepp Hochreiter, Gründer von NXAI.

Die Grundlage bietet Neura Robotics mit einem multimodalen Foundation-Modell, das Funktionen wie 3D-Sehen, Tastsinn und Audio mit einer Gedächtnisfunktion verbindet. Der Physical-AI-Stack von Neura Robotics wird mit einem xLSTM von NXAI, also einem künstlichen neuronalen Netz, verbunden. „xLSTM ist dafür gebaut, ist schnell, speichereffizient und kann den Zustand über lange Sequenzen halten“, sagt Hochreiter.

NXAI plant, ein eigenes Modell auf Basis der xLSTM-Architektur auf Neura Robotics‘ hauseigener Neuraverse-Plattform bereitzustellen. „Mit dem Neuraverse schaffen wir die Plattform, auf der auch andere starke KI-Ansätze ihren Weg in Roboter finden“, erklärt Reger.

Gesteigerte Effizienz

Ein Roboter arbeitet in Schleifen und verarbeitet permanent Wahrnehmungen, Entscheidungen und Handlungen. Laut Neura Robotics braucht er dafür Gedächtnis auf zwei Ebenen: das Arbeitsgedächtnis und das episodische Gedächtnis. Ein Roboter, der einen Prozess wiederholt ausgeführt hat, soll bei derselben Situation auf frühere Erfahrungen zurückgreifen können und so aus der Erfahrung handeln.

Die Roboter der Zukunft

Langfristig möchten die beiden Firmen, dass Roboter nicht nur einzelne Fähigkeiten ausführen, sondern über die Zeit Erfahrung aufbauen. Fähigkeiten, die Roboter aus der Interaktion mit der realen Welt lernen, sollen verbessert und auf andere Maschinen und Umgebungen übertragen werden.

From Science to Business

NXAI, gegründet vor drei Jahren, ist ein Deep-Tech-Unternehmen mit Sitz in Linz, das Lösungen für industrielle Anwendungen entwickelt. Die Firma versteht sich als Brücke zwischen Wissenschaft und Industrie. So möchte sie die eigene KI-Forschung in marktreife Produkte überführen. Im Mittelpunkt der Forschung stehen xLSTM-Modelle in den Bereichen Time Series und Robotics.

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