Gehören Sie zu den 16%, nicht zu den 84%

Die agile Transformations-Herausforderung

Laut McKinsey scheitern 84% aller agilen Transformationen. Nicht weil Agile nicht funktioniert, sondern weil Transformation komplex ist, und Agile zwar einfach, aber nicht leicht ist. Und KI macht es noch komplexer.

Klassische agile Ansätze berücksichtigen nicht:

  • Wie KI alles verändert: schnellere Iterationen, KI-generierter Code, Experimente mit nicht-deterministischen Systemen, datengetriebene Workflows
  • Bestehende Rollen unter Druck: Product Owner, Engineers, Architekten navigieren unbekanntes KI-Territorium (während neue Rollen wie ML Engineers und Data Scientists entstehen)
  • DevOps und MLOps-Integration für kontinuierliche Deployment
  • Skalierung in komplexen Engineering- und Unternehmenskontexten
  • Balance zwischen Innovation und regulatorischer Compliance

Die Kosten des Scheiterns:

  • Widerstand gegen Veränderungen blockiert Fortschritt—inkl. zunehmender Agile-Müdigkeit durch gescheiterte Transformationen
  • Verwirrung über Rollen und Verantwortlichkeiten
  • Inkonsistente Umsetzung führt zu Ineffizienz
  • Fehlende Skalierungsstrategie
  • Agile Teams vs. traditionelle Einheiten arbeiten gegeneinander
  • Frustration, verschwendete Ressourcen, verpasste Chancen

Unser Ansatz: Agile, die in Ihrer Realität funktioniert

Wir sind keine Framework-Dogmatiker. Wir bringen tiefe agile Expertise (beide accredited SAFe SPCs), Engineering-Erfahrung und KI-Know-how zusammen—für Transformationen, die tatsächlich funktionieren.

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KI-bewusste agile Transformation, die wirklich funktioniert. Vereinbaren Sie eine Beratung zu Ihren Transformationszielen.
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1. KI-bewusste agile Praktiken

  • Wie Product Ownership für KI-Produkte funktioniert
  • Agile Workflows für Daten-Engineering und ML-Pipelines
  • Sprint-Planung mit Experimenten statt fester Requirements
  • Qualitätssicherung für nicht-deterministische Systeme

2. Skalierung für komplexe Kontexte

  • Enterprise-Skalierung (SAFe, LeSS, custom frameworks)
  • Agile in Engineering-Umgebungen (Embedded, Hardware-Software)
  • Integration von KI-Teams in größere Product Development-Strukturen
  • Non-cookie-cutter: Wir passen an, was vor Ort funktioniert

3. DevOps & MLOps-Integration

  • CI/CD für KI-Systeme (nicht nur Software)
  • Zusammenarbeit zwischen Dev, Ops, Data und ML
  • Automation und Tool-Chains für schnelle Feedback-Zyklen

4. Change Management & Organisationsentwicklung

  • Führungskräfte-Coaching für agile Mindsets
  • Team-Facilitation und Konfliktlösung
  • Kulturwandel, der nachhaltig ist
  • Metriken und OKRs, die Fortschritt sichtbar machen

5. Maßgeschneiderte Transformation-Roadmap

  • Assessment Ihres Ist-Zustands (Prozesse, Kultur, Fähigkeiten)
  • Strategie, die zu Ihren Geschäftszielen passt
  • Phasenweise Umsetzung mit Quick Wins und strategischen Initiativen
  • Kompetenzaufbau und Nachhaltigkeit

Was Sie erhalten

Agile Kultur, die funktioniert:

  • Teams, die effektiv zusammenarbeiten
  • Schnellere Entscheidungen und Lieferzyklen
  • Anpassungsfähigkeit an sich ändernde Anforderungen
  • Transparenz und kontinuierliche Verbesserung

Skalierung, die hält:

  • Enterprise-weite Koordination ohne Bürokratie
  • Konsistente Praktiken, angepasst an Kontext
  • Balance zwischen Autonomie und Alignment

KI-ready Organisation:

  • Strukturen und Prozesse, die KI-Innovation ermöglichen
  • Teams, die mit Unsicherheit und Experimenten umgehen können
  • Integration von KI in bestehende Produktentwicklung

Wie wir arbeiten

Typische Laufzeit: 4-12 Monate für nachhaltige Transformation

Unser Modell:

  • Remote-Coaching mit On-Site-Workshops nach Bedarf
  • Führungskräfte-Coaching, Team-Facilitation, Hands-on-Unterstützung
  • Wissenstransfer von Anfang an—Sie sollen eigenständig weitermachen

Phasen:

  1. Assessment (2-4 Wochen): Ist-Analyse, Beteiligten-Interviews, Reifegrad-Bewertung
  2. Strategie (2-3 Wochen): Transformations-Roadmap, Change-Plan, Quick Wins
  3. Implementation (3-9 Monate): Coaching, Facilitation, Prozessgestaltung, Skalierung
  4. Nachhaltigkeit (fortlaufend): Metriken, Retrospektiven, kontinuierliche Verbesserung

Warum wir

Expertise, die zählt:

  • Akkreditierte SAFe SPCs (beide)—Enterprise-Skalierung mit Credentials
  • DevOps-Erfahrung—Falko ist DASA DevOps Ambassador für Deutschland
  • KI-Expertise—TÜV-zertifiziert und projekterfahren, wir verstehen KI-spezifische Herausforderungen
  • Engineering-Hintergrund—komplexe Systeme, große Konzerne, sicherheitskritische Produkte

Pragmatisch, nicht dogmatisch:

  • Framework-agnostisch: SAFe, LeSS, Scrum, Kanban, Custom—was funktioniert
  • Non-cookie-cutter: Agile für Embedded Systems? Regulierte Branchen? Wir haben es gemacht
  • Fokus auf Outcomes, nicht auf Prozess-Konformität

Branchenübergreifende Erfahrung:

  • Automotive, Finance, Aerospace, Medical
  • Von kleinen Boutique-Unternehmen bis zu Konzernen
  • Agile Rescue Missions: Transformationen wieder auf Kurs bringen
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