Vier Prinzipien für KI als Basis für das Software Engineering

Das ist die fünfte Ausgabe unseres AI-Native Newsletters. In diesem Format geben wir Einblicke und teilen unsere Erfahrungen, wie wir Künstliche Intelligenz als festen Bestandteil einer AI-Native-Arbeitsweise in unseren Alltag integrieren. Viel Freude beim Lesen!

Bei Accso haben wir uns bewusst auf den Weg zur AI-Native-Organisation gemacht. In diesem Artikel zeige ich, an welchen Prinzipien wir uns dabei orientieren und wie Kunden davon profitieren können.

AI-Native bei Accso: Wie KI zum Standard wird

Die Zukunft der Softwareentwicklung ist für uns AI-Native. Doch wie gelingt es, KI nicht nur als punktuelle Lösung, sondern als festen Bestandteil der Arbeitsweise zu etablieren?

Meine Erfahrung zeigt: Es braucht hierzu klare Prinzipien, eine offene Kultur und den Willen, Dinge wirklich umzusetzen – und zwar so, dass am Ende für unsere Kunden ein messbarer Mehrwert entsteht.

Wie Change Management dabei hilft, beschreibt auch mein Kollege Marc Riedinger in seinem lesenswerten Beitrag zu Agentic AI im Change Management.

Prinzipien als Orientierungshilfe 

Was heißt das konkret für ein Unternehmen, das zuverlässige, geschäftskritische Software baut? Damit Teams gemeinsam an einem Strang ziehen, braucht es Orientierung – wie einen Wegweiser auf dem Weg zum Ziel. Unsere Prinzipien sind mehr als technische Vorgaben: Sie helfen Entscheidungen zu treffen um unsere Ziele zu erreichen.

Unsere KI-Prinzipien: So gelingt der produktive KI-Einsatz bei Accso

Beim Einsatz von KI sind für uns vier Prinzipien grundlegend, die ich im Alltag immer wieder als entscheidend erlebe:

1. Make it happen: KI in die Produktion – von der Idee zur produktiven Anwendung

KI muss echten Mehrwert schaffen. Proof-of-Concepts sind nur ein Anfang – entscheidend ist, dass KI-Lösungen produktiv nutzbar sind und sofortigen Nutzen bringen.

Das gelingt nur, wenn Geschäftsziele und der Entwicklungsprozess mit MLOps von Anfang an mitgedacht werden. Entwicklung, Training und Betrieb erfolgen datengetrieben, mit kontinuierlicher Überwachung, Nachtraining und automatisierten Tests. 

Compliance ist ein essenzieller Bestandteil jeder KI-Operationalisierung: Bereits vor dem Training muss klar sein, welche Daten rechtlich und vertraglich verwendet werden dürfen. Data Governance regelt Herkunft, Qualität, Kategorisierung und Zugriff – inklusive Rollen- und Berechtigungskonzept, Datenklassifizierung, Protokollierung und Audit-Trails. Das Risikoaudit klassifiziert die Geschäftsprozesse nach ihrer Kritikalität im EU AI Act.

Beispiele aus unseren Projekten zeigen, wie  AI-Assisted Business Engineering und  Agentic Software Engineering in der Praxis funktionieren.

2. Do it professional: Professioneller KI-Einsatz – Qualität und Zuverlässigkeit als Maßstab

Schnelle Prototypen – gerne umgesetzt mit Vibe Coding – beeindrucken, doch im geschäftskritischen Umfeld zählen Qualität, Sicherheit und Zuverlässigkeit. Wir bauen auf professionelle Methoden und Prozesse: skalierbare Architekturen, automatisierte Tests, klare Verantwortlichkeiten und eine lückenlose Dokumentation. Unsere Systeme werden kontinuierlich überwacht und weiterentwickelt, sodass sie auch langfristig wartbar und stabil bleiben. 

Auch beim Einsatz von KI müssen diese Standards erhalten bleiben. Wir entwickeln unsere Methoden und Prozesse kontinuierlich weiter, um Qualität und Nachvollziehbarkeit sicherzustellen – für robuste Software, die auch in geschäftskritischen Umgebungen zuverlässig funktioniert.

3. Do it responsibly: Verantwortungsbewusst mit KI umgehen

Vertrauen ist die Grundlage für den Einsatz von KI. Wir achten von Beginn an auf die Prinzipien im vertrauensvollen Umgang mit KI: Transparenz, Fairness, Verlässlichkeit, Sicherheit, Ergebnisverantwortung und Inklusivität. Bias in Modellen adressieren wir aktiv und gestalten Entscheidungswege offen und nachvollziehbar.

Responsible AI ist für uns gelebte Verantwortung – intern wie extern. So entstehen Systeme, die nicht nur leistungsfähig sind, sondern auch ethische und gesellschaftliche Anforderungen erfüllen.

4. Do it smart: KI richtig einsetzen – reflektierter und angemessener Technologieeinsatz

Nicht jede Aufgabe verlangt nach KI. Wir setzen KI dort ein, wo sie auch ihren Zweck erfüllt. Denn nur weil man eine KI (als Hammer) hat, ist nicht jede Aufgabe ein Nagel.

Wir prüfen immer: Bringt KI hier wirklich einen Vorteil, oder ist ein anderer Ansatz sinnvoller? Wir analysieren Kosten, Nutzen und Komplexität, um Technologie mit Augenmaß und passgenau einzusetzen. Dabei greifen wir auf bewährte Methoden zurück, wenn diese schneller oder nachhaltiger zum Ziel führen. 

Kunden erhalten das, was sie wirklich brauchen. KI wird bei uns nie Selbstzweck, sondern bleibt immer Mittel zum Zweck.

KI als Erfolgsfaktor für modernes Software Engineering 

Was können Kunden von Accso erwarten? AI-Native zu werden bedeutet für uns: KI wird zum Standard – verantwortungsvoll, professionell und mit echtem Mehrwert für Kunden und Projekte.

• Mehr als ein P-o-C: Unsere KI-Lösungen sind von Anfang an produktiv nutzbar und schaffen sofort echten Mehrwert.
• Verantwortung übernehmen: Wir entwickeln KI transparent, fair und nach den Prinzipien von Responsible AI.
• Mit Augenmaß einsetzen: KI nutzen wir gezielt dort, wo sie sinnvoll ist und echten Nutzen bringt.
• Qualität sichern: Unsere Software bleibt auch mit KI robust, wartbar und zuverlässig.

Ihr wollt mehr darüber erfahren, wie Accso KI in Softwareprojekten einsetzt oder sucht ihr Unterstützung bei der Implementierung von KI? Sprecht uns gerne an!

Gestalten Sie Ihre Zukunft mit Accso AI-Native: Für uns bedeutet das, Künstliche Intelligenz in jeden Aspekt des Software-Lebenszyklus zu integrieren. Von der ersten Konzeption bis zur kontinuierlichen Optimierung verbinden wir modernste KI-Technologien mit jahrzehntelanger Entwicklungsexpertise, um Ihre Geschäftsziele schneller, effizienter und nachhaltiger zu erreichen. Mit einem erfahrenen Team aus KI-Spezialist:innen und Softwarearchitekt:innen entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen, die perfekt auf Ihre Unternehmensanforderungen abgestimmt sind.

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