Unser Kunde, eine führende Beratungsgesellschaft für Risikomanagement, Versicherungen und betriebliche Vorsorge, stand vor einem IT-System, das funktionierte. Aber niemand wusste genau, wie. Mit hochspezialisierten Expertenteams unterstützt das Unternehmen Organisationen dabei, Komplexität zu bewältigen, Unsicherheiten zu managen und langfristige Resilienz aufzubauen. Und doch basierte vieles weiterhin auf veralteten IT-Systemen, denen es an der Verlässlichkeit fehlte, die heutige Herausforderungen erfordern.

Als Zühlke in das Projekt einstieg, zeigten sich schnell bekannte Muster: Veränderungen waren riskant. Der Betrieb war teuer. Und obwohl das System geschäftskritisch war, kam es mit dem Tempo des Marktes nicht mehr mit.

Die digitale Landschaft des Kunden war geprägt von Millionen Zeilen Legacy-Code, fehlender Dokumentation und einer historisch gewachsenen Logik aus Sonderfällen – ein System, das zur Blackbox geworden war – fragmentiert, komplex und voller nicht nachvollziehbarer Grundannahmen.
 

Ziel war es, die Legacy-Technologie grundlegend zu modernisieren – für mehr Klarheit, Agilität und Zukunftsfähigkeit im operativen Kern des Unternehmens.

Auf Basis einer langjährigen Zusammenarbeit entschied sich der Kunde für Zühlke – wegen unserer Erfahrung in der erfolgreichen Rekonstruktion komplexer Systeme und unserer Kompetenz, für unsere Kunden Kontinuität, Stabilität, Effizienz und Skalierbarkeit sicherzustellen.

In diesem Fall war CDM die bevorzugte Methodik, um die spezifisch benötigten Fähigkeiten bereitzustellen. Die KI-gestützte Analyse – angetrieben von CDM – beschleunigt die Entwicklung digitaler Produkte und Services und steigert dabei Agilität, Effizienz und Impact. Durch den Einsatz bewährter, wiederverwendbarer Patterns auf Basis von Best Practices ermöglichte CDM die schnelle Identifikation und Umsetzung passender Lösungen.

Darüber hinaus ist CDM Zühlkes Ansatz, eine anpassungsfähige, lernende Organisation aufzubauen und das Gelernte schnell in messbarem Nutzen umzusetzen.  In einer Welt, in der sich KI- und Delivery-Landschaften rasant verändern, bietet CDM einen praxisnahen, reproduzierbaren Zyklus, der Teams dabei unterstützt, KI verantwortungsvoll einzuführen und zu skalieren. Es handelt sich um einen geschlossenen Lernkreislauf: er entwickelt sich mit jedem Projekt weiter. Und weil er auf echter Delivery basiert, bleiben Teams anpassungsfähig, gut abgestimmt und handlungsfähig, auch wenn sich technologische und geschäftliche Anforderungen verändern.

Mit dem Einsatz von unserer Methodik, berichten die Teams, wie erwartet, dass sich die Produktivität mit CDM spürbar erhöht hat und die Arbeit „mehr Freude macht“: Routinearbeiten werden durch KI übernommen, wodurch Raum für Innovation entsteht. Der Mensch entscheidet, was zu tun ist – die KI führt es effizient aus.

Das Ergebnis: höhere Produktivität und schnellere Umsetzung über Fachbereiche hinweg.
KI-gestützte Analysen und Beschleunigung halfen dem Team, über rein aufgabenbezogene Automatisierung hinauszugehen, hin zu einer tiefgreifenden Optimierung der Arbeitsabläufe. Das führte zu deutlichen Produktivitätsgewinnen, die sich in messbaren Geschäftsergebnissen widerspiegeln.
 

So arbeitet das Team heute mit KI:

• Business Analysts & Architects nutzen ChatGPT für das Reverse Engineering von nicht dokumentierten Legacy-Code und komplexe Datenstrukturen. Tools wie SQL-Query-GPT unterstützen bei Datenbankabfragen in natürlicher Sprache; Story-GPT hilft beim Formulieren neuer User Stories im standardisierten Format.
• Developer profitieren von GitHub Copilot, ChatGPT und Custom GPTs mit projektspezifischen Guidelines. Diese Tools beschleunigen die Entwicklung, verbessern die Konsistenz und erleichtern das Navigieren in unbekannten Systemteilen. Der Review Bot unterstützt zusätzlich bei Codequalität und Style.
• Qualitätssicherung (QA) ist eng in die Entwicklung eingebunden. Mit CDM-Patterns und Tools wie ChatGPT und GitHub Copilot werden zusätzliche Testfälle generiert und mögliche Lücken frühzeitig erkannt – für eine umfassendere Kontrolle und mehr Sicherheit.

Dank CDM als durchgängiger Methodik für AI-augmented Software Delivery arbeitet das Team heute:

• smarter – von der Planung bis zur Umsetzung
• schneller – mit höherer Qualität und weniger manuellen Fehlern
• fokussierter – durch Automatisierung repetitiver Aufgaben entsteht Raum für Wertschöpfung dank Denken und Gestaltung
   

Im Ergebnis: Durch die Straffung von Prozessen und Eliminierung nicht-wertschöpfender Tätigkeiten erzielte das Team Effizienzsteigerungen von rund 30 % beim Aufbau einer modernen, wartungsfreundlichen Plattform. Die neu gewonnene Transparenz und das gestärkte Vertrauen wirkten sich zusätzlich positiv auf die Produktivität aus.

Die hier erreichte Effizienzsteigerung ist ein starkes Ergebnis, insbesondere angesichts der hohen Komplexität der Legacy-Systemlandschaft des Kunden. Sie legte die Grundlage für eine spürbar höhere Produktivität. Dieses ebenso wirkungsvolles wie belastbare Ergebnis zeigt: Der gewählte Ansatz funktioniert – selbst unter schwierigen Bedingungen.

Wenn man in die Zukunft blickt, bildet das neue System die skalierbare Grundlage für Innovationen beim Kunden – etwa im Bereich Predictive Analytics und selbstoptimierende Workflows.