Wie Unternehmen DevOps für Software-Entwicklung nutzen

Devops gilt als vielversprechender Ansatz um Software-Entwicklung in Unternehmen zuverlässiger und schneller zu machen. Der Nagarro State of DevOps Report 2021 zeigt, wie Unternehmen diesen Ansatz bereits jetzt für sich nutzen.

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✨ AI Kontextualisierung

Devops gehört zu den großen Trends der Software-Entwicklung. Dabei handelt es sich um einen Ansatz, der die Prozesse zwischen Softwareentwicklung und operativen IT-Teams automatisiert und optimiert. Im Zentrum steht also nicht nur die Technik, sondern auch die Kultur der Zusammenarbeit von unterschiedlichsten Teams in einem Unternehmen. Durch den Ansatz soll Software-Entwicklung zuverlässiger und schneller gemacht werden.

Nagarro State of DevOps Report 2021

Doch wie nutzen Unternehmen Devops? Antworten liefert der sogenannte State of DevOps Report 2021. Dabei handelt es sich um eine Ergebnisanalyse einer Umfrage, an der 180 Unternehmen teilnahmen und anonym ihr Feedback teilten. Das Ergebnis: Der seit längerem in Insider-Communities verfolgte Ansatz ist im Mainstream angekommen. Heute ist DevOps ein Thema der Unternehmenskultur. Im Zusammenspiel von schlanken, agilen Prinzipien mit technischen Tools und Praktiken ist DevOps ein Indikator für Innovationskraft und Leistungsfähigkeit, so Nagarro im Report.

DevOps war unter anderem auch ein Thema beim Future-Softwaretalk von Nagarro

Die von DevOps-Enthusiast und Nagarro Quality DevOps Practice Lead Jürgen Pointinger konzipierte Erhebung kombiniert die Methoden der bekannten DORA-Reports mit der Erfahrung aus der Nagarro DevOps-Praxis. Rund 63 Fragen wurden von internationalen Teilnehmern großer Unternehmen (65 Prozent mit mehr als 1000 Beschäftigten) sowie von KMUs (rd. 30 Prozent mit mehr als zehn Mitarbeitern) beantwortet. Dreiviertel der Befragten haben Engineering-Teams mit fünf bis 19 Personen im Einsatz.

Schwerpunkt der Auswertung waren die Bereiche Kultur, Organisations- und Teamstrukturen, Architektur, Automatisierung, Prüfmethoden und Cloud. „Zusammenfassend sehen wir anhand der Umfrage, dass mehr als zwei Drittel der Befragten noch am Anfang, oder in der Mitte ihrer DevOps Entwicklung stehen. Die Branche braucht einen DevOps-Kickstart“, so Jürgen Pointinger.

Umfrage-Details: Wenige High Performer, viel Potenzial

Die im DevOps Ansatz definierten Kriterien Geschwindingkeit und Stabilität ergeben laut dem Experten ein „Bild der ungenutzten Potenziale“. Laut Nagarro Umfrage liegt die Deployment Frequency, der Indikator für Software-Erneuerung, Time-to-market und Experimentierfreude, bei 28 Prozent der Befragten im mittleren Bereich. Rund 42 Prozent haben entweder noch gar nicht begonnen, oder Schwierigkeiten damit. Lediglich 30 Prozent sind High Performer im Sinne einer erfolgreichen Software-Bereitstellungsfrequenz.

Auf der Zeit-Achse, im Bezug auf die Dauer bis zur Inbetriebnahme neuer Software-Produkte (Lead time for change), geben rund 18 Prozent an, bis zu sechs Monate zu benötigen. Im mittleren Bewertungsfeld rangieren rund 46 Prozent der Unternehmen, welche zwischen ein bis vier Wochen benötigen, um einen neuen Release zu starten. „Hier bleibt viel Optimierungspotenzial auf der Strecke und man könnte Zeit sparen, die für mehr Experimente benötigt wird“, betont Jürgen Pointinger.

Hinsichtlich fehlender Stabilität (Change fail rate), ein sehr wesentlicher Software-Qualitätsaspekt, zeigen sich bei rund einem Viertel der Unternehmen überproportionale Ausfälle und Komplikationen (mehr als 15 Prozent der Releases). Rund 65 Prozent der befragten Unternehmen geben an, binnen eines Tages ihre Software wiederherstellen zu können (time to restore).

Autonomie, Automatisierung und Cloud

Der Nagarro DevOps Report zeichnet auch ein interessantes Bild zu aktuellen Wünschen in der Team- und Arbeitskultur. So werden etwa Anliegen wie die Freiheit, neue Themen zu erkunden, Vertrauen und Autonomie in Teams sowie der Wunsch nach zeitsparenden Prozessen als wichtig eingestuft.

90 Prozent befürworten etwa einen kollektiven Code-Zugriff und auch die automatisierbare Bereitstellung von Software-Produkten liegt hoch im Kurs: „Die Umfrage zeigt, dass in leistungsstarken Teams der Einsatz von vollautomatisierten Bereitstellungen bei 89 Prozent liegt und sie eine Cloud-Akzeptanzrate von 100 Prozent haben“, so der Nagarro DevOps Experte.

LinktippDer vollständige DevOps Report ist kostenlos online abrufbar.

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Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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