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Wie wir arbeiten

Schnell. Schlank. KI-gestützt.

Wie moderne Softwareentwicklung heute aussieht – und was wir damit lösen, das andere noch ausbremst.

01 Discovery

Erst verstehen. Dann bauen.

Prozesse analysieren, Keyuser interviewen, Datenmodell und Architektur an die echte Arbeitsrealität anpassen – bevor die erste Zeile Code entsteht.

Status quo · Elfenbeinturm
  • Anforderungen aus Bauchgefühl ableiten
  • Datenmodell am Whiteboard skizzieren
  • Keyuser nach 6 Monaten konfrontieren
  • Rework, Frust, Workarounds
  • Software wird umgangen

„Wir hatten doch alles spezifiziert …"

Unser Ansatz · Discovery
  • Prozesse beobachten & Keyuser interviewen
  • Customer Journey & Engpässe mappen
  • Datenmodell aus realer Arbeit ableiten
  • Architektur an die Prozesse anpassen
  • Mit der Umsetzung starten

Software passt sich der Arbeit an, nicht umgekehrt.

Unser Ansatz · Unser Discovery-Ansatz

Wir analysieren reale Prozesse, beobachten den Arbeitsalltag, interviewen Keyuser und mappen die Customer Journey. Daraus leiten wir Datenmodell und Architektur ab – die Software passt sich der Arbeit an, nicht umgekehrt.

Status quo · Elfenbeinturm-Planung

Architektur und Datenmodell entstehen am Reißbrett, ohne die Menschen, die später damit arbeiten. Nach dem Rollout merken Keyuser: so passt das nicht in unseren Alltag. Folge: hoher Rework-Aufwand, frustrierte Nutzer, und am Ende wird die Software umgangen statt verwendet.

02 Team

Vom großen Standardteam zum schlanken Expertenteam

Ein Slack-Channel. Ein Verantwortlicher. Keine Daily-Kette über drei Abteilungen.

Unser Ansatz · Unser Setup

Ein eingespieltes Team aus Tech Lead, Engineering und Architektur. Entscheidungen fallen im Gespräch, nicht im Ticket-Tool. Output vergleichbar mit Teams ab 12 Personen.

Status quo · Branchen-Standard im Konzern

Typisch sind 8+ Personen, mehrere Ticket-Hops und Daily-Standups bis eine Entscheidung steht. Wissen verteilt sich, Tempo verliert sich in Übergaben – und das kostet messbar Geld.

Unser Setup Branchen-Standard im Konzern

Visualisierung erstellt mit Midjourney v6.1

03 Infrastruktur

Vom eigenen Server zur Cloud aus Deutschland

Hetzner statt Hardware-Bestellung. Backup, Monitoring und Skalierung sind dabei – kein eigenes Admin-Team nötig.

Mittelstand-Realität Cloud aus Deutschland

Unser Ansatz · Cloud aus Deutschland

Hetzner Cloud, automatische Backups, kontinuierliches Monitoring. DSGVO-konform in Deutschland gehostet, jederzeit skalierbar – ohne eigenes Admin-Team.

Status quo · Mittelstand-Realität

In vielen Mittelstandsbetrieben steht der Server noch im Büroschrank: manuelle Backups, Updates am Wochenende, eingeschränkter Zugriff von außen. Bei Hardware-Defekten oder Wachstum stößt das schnell an Grenzen.

Visualisierung erstellt mit Midjourney v6.1

04 Werkzeuge

Von Tool-Chaos zur integrierten Lösung

Ein zentrales System statt drei Excel-Listen, einem CRM und einem Mailverteiler – Daten an einer Stelle, Auswertungen in Echtzeit.

SO MACHEN WIR'S Eine integrierte Lösung
STATUS QUO Gewachsener Tool-Zoo

Unser Ansatz · Eine integrierte Lösung

Ein PIM, ein ERP-Backend, ein Dashboard. Bestellungen, Stammdaten und Auswertungen verzahnt – eine Quelle der Wahrheit.

Status quo · Gewachsener Tool-Zoo

Typisch sind Bestellungen in Excel, Kunden im CRM, Versand in Trello, Reports per Mail. Daten leben in Silos, Prozesse laufen manuell, Doppelarbeit überall – niemand hat den vollen Überblick.

Visualisierung erstellt mit Midjourney v6.1

05 Engineering

Von klassischer Entwicklung zu KI-gestützter Umsetzung

Pair-Coding mit Claude und Cursor. Codegen für Boilerplate. KI-Reviews für Pull Requests. Spart pro Feature mehrere Tage.

Klassischer Entwicklungsprozess KI + Open Source

Unser Ansatz · KI + Open Source

KI generiert Boilerplate und Test-Skelette, übernimmt Doku-Drafts und Code-Reviews. Engineers konzentrieren sich auf Architektur und Geschäftslogik.

Status quo · Klassischer Entwicklungsprozess

In klassischen Setups wird Boilerplate manuell getippt, Tests von Hand geschrieben, Doku am Ende der Sprint-Planung erstellt. Viel Wiederholung, wenig Wertschöpfung.

Visualisierung erstellt mit Midjourney v6.1

Zusammenarbeit

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