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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Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer)
Doris Lippert (Microsoft | Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung) und Thomas Steirer (Nagarro | Chief Technology Officer) | Foto: brutkasten

“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM Austria, IBM, ITSV, Microsoft, Nagarro, Red Hat und Universität Graz


Mit der neuen multimedialen Serie “No Hype KI” wollen wir eine Bestandsaufnahme zu künstlicher Intelligenz in der österreichischen Wirtschaft liefern. In der ersten Folge diskutieren Doris Lippert, Director Global Partner Solutions und Mitglied der Geschäftsleitung bei Microsoft Österreich, und Thomas Steirer, Chief Technology Officer bei Nagarro, über den Status Quo zwei Jahre nach Erscheinen von ChatGPT.

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

Auch Thomas Steirer erinnert sich an den Moment, als ChatGPT erschien: „Für mich war das ein richtiger Flashback. Ich habe vor vielen Jahren KI studiert und dann lange darauf gewartet, dass wirklich alltagstaugliche Lösungen kommen. Mit ChatGPT war dann klar: Jetzt sind wir wirklich da.“ Er sieht in dieser Entwicklung einen entscheidenden Schritt, der KI aus der reinen Forschungsecke in den aktiven, spürbaren Endnutzer-Bereich gebracht habe.

Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

Spar, Strabag, Uniqa: Use-Cases aus der österreichischen Wirtschaft

Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

Herausforderungen: Infrastruktur, Daten und Sicherheit

Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

Langfristiges Potenzial heben

Langfristig stehen die Zeichen stehen auf Wachstum, sind sich Lippert und Steirer einig. „Wir überschätzen oft den kurzfristigen Impact und unterschätzen den langfristigen“, sagt die Microsoft-Expertin. Sie verweist auf eine im Juni präsentierte Studie, wonach KI-gestützte Ökosysteme das Bruttoinlandsprodukt Österreichs deutlich steigern könnten – und zwar um etwa 18 Prozent (brutkasten berichtete). „Das wäre wie ein zehntes Bundesland, nach Wien wäre es dann das wirtschaftsstärkste“, so Lippert. „Wir müssen uns klar machen, dass KI eine Allzwecktechnologie wie Elektrizität oder das Internet ist.“

Auch Steirer ist überzeugt, dass sich für heimische Unternehmen massive Chancen eröffnen: “Ich glaube auch, dass wir einfach massiv unterschätzen, was das für einen langfristigen Impact haben wird”. Der Appell des Nagarro-Experten: „Es geht jetzt wirklich darum, nicht mehr zuzuwarten, sondern sich mit KI auseinanderzusetzen, umzusetzen und Wert zu stiften.“


Folge nachsehen: No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?


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