KI in der Produktentwicklung: Wie man manuelle Arbeit automatisiert und den PDLC beschleunigt

Beispiel zwei: Zwei Produktteams beginnen am Montag mit ihren Sprints. Das eine verbrachte die Woche damit, die Anforderungen zu verfeinern und in Meetings zusammenzuarbeiten. Das andere nutzt KI bei der Produktentwicklung, um Inputs zu analysieren, Einschränkungen zu validieren und frühe Prototypen zu erstellen. Bis Freitag ist das eine noch im Aufbau. Das andere hat bereits Tests durchgeführt.

Da Produkte zunehmend datengetrieben und vernetzt werden, wird die späte Erkennung kostspielig. Die KI in PDLC verkürzt die Rückkopplungswege und zeigt Risiken auf, bevor sie zu Verzögerungen führen. McKinsey Die Verbesserung soll laut Ihnen eine 5 -prozentige Beschleunigung beim Markteintritt bedeuten. Das klingt zwar bescheiden, bis Ihr Konkurrent das Produkt zwei Wochen früher als Sie auf den Markt bringt und die erste Welle von Nutzern anspricht.

Bei Yalantis haben wir ein internes, mit KI ausgestattetes PDLC-Framework entwickelt, um diese Vorteile systematisch zu erfassen. Wir nutzen die KI selbst und bieten unseren Kunden KI-Entwicklungsservices an, um die Liefergeschwindigkeit und die Entscheidungsqualität zu verbessern.

Unternehmen, die die Einsatzmöglichkeiten von KI bei der Produktentwicklung mit klarer Absicht anwenden, liefern in der Regel schneller, verwenden weniger Ressourcen und erzielen bessere Umsatzsteigerungen.

Schnellere Entwicklung und bessere Codequalität

Die KI-gestützte Entwicklung reduziert die Zeit, die für repetitiven Codewriting und Integrationsarbeiten benötigt wird. Forschung Das GitHub-Team stellte fest, dass Entwickler, die Gen AI für Programmieraufgaben verwenden, diese deutlich schneller durchführen. Was noch wichtiger ist: Die Verwendung von KI hat die Codequalität verbessert, da sie eine 53.2% Eine höhere Wahrscheinlichkeit, die Einheitentests bereits beim ersten Versuch zu bestehen. Weniger Fehler und weniger Refactoring führen direkt zu geringeren Entwicklungskosten und vorhersehbaren Releases.

Verringerte Aufwand für die Entdeckung und Dokumentation

Mit der KI werden die Zeit, die Teams für die Erstellung und Pflege von Inhalten in den frühen Produktphasen benötigen, verkürzt. McKinsey zeigt, dass generatives KI-Rechenwerkzeug die Zeit für die Erstellung von Dokumenten reduziert. um 40%. Allerdings erstrecken sich diese Vorteile weit über die Produktbeschreibungen hinaus und umfassen auch Aktivitäten wie die Zusammenfassung von Interviews und die Strukturierung von Anforderungen., Reiseagentur-Screening, oder die Erstellung von internen Unterlagen.

Geringere Betriebskosten und schnelleres Erholungszeitraum

Nach der Einführung können mit KI unterstützte Überwachung und Diagnostik die erforderlichen Anstrengungen zur Erkennung und Behebung von Produktionsproblemen reduzieren. Untersuchungen zur Nutzung von Gen-KI zeigen, dass 30.13% Verlängerung der durchschnittlichen Reaktionszeit bei operativen Problemen. Schnelleres Wiederherstellen bedeutet weniger Unterbrechungen der Dienstleistung und geringere Wartungskosten im Zuge der Produktskalierung.

Persönliche Benutzererfahrungen

Künstliche Intelligenz kann das Umsatzwachstum über die gesamte Kundenreise hinweg beeinflussen – von der Akquise und dem Onboarding über die Produktnutzung bis hin zur Reduzierung von Kundenabwanderung. Wenn sie bei der Entscheidungsfindung gegenüber Kunden eingesetzt wird, können KI-gestützte Personalisierung und Targeting die Conversion-Raten steigern. bis zu 40%. Der Effekt entsteht durch eine bessere Abstimmung zwischen der Absicht des Nutzers und dem, was das Produkt zu jedem Interaktionspunkt bietet – egal, ob diese Interaktion in Marketing-Flows, in Produkt-Erlebnissen oder sogar innerhalb Ihres Unternehmens stattfindet. HR-Chatbots.

Obwohl alle oben genannten Beispiele zeigen, was KI leisten kann, erfordert das Erreichen dieser Ergebnisse auf konsistente Weise Strategische Anwendung von KI Über die PDLC hinweg. Nun wollen wir uns ansehen, wie wir den Produktentwicklungsprozess mit KI strukturieren.

Bei Yalantis integrieren wir KI direkt in unsere Bereitstellungsabläufe, um den routinemäßigen Arbeitsprozess zu beschleunigen und die Teams auf die entscheidenden technischen und produktbezogenen Entscheidungen zu konzentrieren. Folgende Beispiele zeigen, wie unsere Teams KI in jeder Phase des Produktentwicklungsprozesses anwenden.

1. Engagement und Vorverkaufsplanung

Unsere Teams nutzen KI bereits bei den ersten Gesprächen mit dem Kunden, um frühzeitig eine realistische Lösungsrichtung zu entwickeln.

Wir nutzen Marktforschungs- und Wettbewerbsanalysetools wie Perplexity, Gemini, Claude und GPT, um eingehende Untersuchungen zu vergleichbaren Lösungen durchzuführen und zusammen mit bekannten Anwendungsfällen Referenzarchitekturen zu finden. Insbesondere verwenden wir cloudkompatible KI-Agenten, um frühe Architekturideen zu validieren, Infrastrukturlücken zu identifizieren und Machbarkeitsszenarien zu testen. Diese Herangehensweise beschleunigt die Forschungsarbeit ohne die involvierten leitenden Ingenieure in manuelle Untersuchungen zu verwickeln.

Auf diese Weise verlassen wir uns auf realistische Benchmarks und validierte Annahmen, bevor Entscheidungen bezüglich des Umfangs oder der Architektur festgelegt sind.

2. Entdeckung und Konzeption der Lösung

Bei der Entdeckungsphase nutzen wir KI, um schneller von Ideen zu klaren, validierten Anforderungen zu gelangen.

a. Erhebung und Validierung von Anforderungen

Unsere Businessanalysten nutzen während von Workshops und Interviews mit KI-unterstützten Transkriptions- und Zusammenfassungs-Tools, darunter Fireflies. Die Möglichkeit, sich nicht mehr auf das Notizen-Aufnehmen zu konzentrieren, ermöglicht es den Teams, eng in die Diskussion einzutreten, Anforderungen frühzeitig zu klären und offene Fragen aufzunehmen, sobald sie auftreten.

Um frühe Konzepte und Anforderungsentwürfe zu strukturieren, setzen die Teams auch auf Tools wie ChatPRD, Claude und ChatGPT. Sie ermöglichen es unseren Spezialisten, den Produktumfang und die Herausforderungsszenarien schnell zu skizzieren, bevor diese in formale Dokumentation umgewandelt werden.

Neben Gesprächen und Dokumenten untersuchen wir auch die Daten selbst. Die KI-gestützte Datenanalyse hilft dabei, Datenlücken und Qualitätsprobleme frühzeitig aufzudecken. Auf diese Weise gestalten wir die Anforderungen unter Berücksichtigung realer Einschränkungen anstatt bloßen Annahmen.

b. Technische Lösungsarchitektur

AI unterstützt ein frühes architektonisches Denken, indem es Kandidatenlösungen generiert und überprüft. Es bewertet diese anhand von Integrationsbeschränkungen und dem erwarteten Systemverhalten. Wir haben ein internes LLM-Modell auf Referenzarchitekturen und unserer internen Erfahrung mit der Bereitstellung abgestimmt, um vorgeschlagene Strukturen zu validieren und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen, bevor endgültige Architekturentscheidungen getroffen werden.

Das Modell unterstützt unsere Architekten dabei, indem es:

• Vergleich mehrerer Architekturvarianten unter Berücksichtigung von Leistungs-, Kosten- und Sicherheitsaspekten;
• Identifizierung von Integrationsrisiken oder fehlenden Komponenten;
• die Angabe von Technologie-Stacks und Servicegrenzen, die mit bewährten Implementierungsmustern übereinstimmen;
• Aufzeigen möglicher Engpässe oder übermäßiger Engineeringmaßnahmen.

Unser Ziel ist es nicht, den Entscheidungsprozess mithilfe von KI zu automatisieren; vielmehr soll der Evaluierungszyklus beschleunigt und transparenter gestaltet werden. Unsere Architekten prüfen weiterhin die generierten Alternativen, hinterfragen Annahmen und formen die endgültige Lösung anhand des realen Projektkontexts und der geschäftlichen Prioritäten.

c. Produktgestaltung und Interaktion zwischen Mensch und KI

Designteams nutzen KI-gestützte Prototyping-Tools wie Figma AI, um Dashboards und Workflows schnell zu validieren. Tools wie Figma Make, V0 und Lovable helfen, grobe Ideen in Minuten in klickbare UI-Projekte umzuwandeln, wodurch die frühe Rückmeldung einfacher zu sammeln und zu vergleichen ist.

Frühe Simulation des Nutzerverhaltens hilft, Usability-Probleme frühzeitig zu erkennen und so die Designentscheidungen zu beeinflussen.

d. Liefer- und Implementierungsplanung

Die internen KI-Agenten von Yalantis helfen uns dabei, das Lösungskonzept in einen detaillierten Plan mit klar definierten Zielvorgaben und Zeitplänen umzuwandeln. Diese Tools vergleichen die Aufgaben mit unseren ähnlichen Projekten aus der Vergangenheit und die Lieferdaten, um die Leistungsermittlung zu optimieren und verborgene Komplexitäten aufzuzeigen.

3. Entwicklung und Umsetzung

Bei der Entwicklung wenden wir KI an, wo Wiederholung die Arbeit verlangsamt und Automatisierung die Konsistenz verbessert. AI nutzt Aufgaben und Dokumentation als Input, unterstützt das Programmieren und löst Testabläufe aus, sodass Ingenieure keinen Kontext neu schreiben oder Informationen zwischen Systemen manuell verschieben müssen.

Unsere Ingenieure nutzen KI-Assistenten wie Claude, OpenAI-basierte Tools wie Cursor und Windsurf, um die Codierungsprozesse zu beschleunigen. Diese Tools übernehmen die repetitive Code-Ausführung und das schnelle Prototyping, während die Ingenieure sich auf die Systemlogik, die Architekturentscheidungen und die besonderen Anforderungen konzentrieren können.

Wir verwenden Enterprise-Grade-KI-Tools mit aktiviertem Zero-Data-Retention-Modus, sodass die Client-Code und Daten niemals in öffentliche Trainingspipelines gelangen. Für sensible Projekte stellen Teams isolierte oder lokal gehostete Modelle bereit, darunter Llama und Mistral, um die vollständige Kontrolle über die Daten zu behalten.

Unsere QA-Teams nutzen KI, um Tests zu generieren und Anomalien zu simulieren. Dadurch wird die manuelle Arbeit reduziert und die Testabdeckung verbessert. Tools wie QAsphere und Claude helfen dabei, Testszenarien zu strukturieren und Schwachstellen aufzuzeigen. Die KI-gestützte Codeanalyse identifiziert Sicherheitsrisiken und Leistungsengpässe bereits in der Entwicklung. AI unterstützt auch Code-Reviews durch Tools wie CodeRabbit, die Probleme früher aufzeigen und die manuelle Überprüfung reduzieren.

4. Bereitstellung und Skalierung

Wenn Lösungen in die Produktion übergehen, nutzen wir KI, um die Systeme bei voller Belastung stabil und reaktionsschnell zu halten.

Künstliche Intelligenz hilft uns, Leistungsprobleme und ungewöhnliches Verhalten früher zu erkennen, bevor sie zu sichtbaren Problemen werden. Außerdem liefert sie einen klareren Einblick in die Art und Weise, wie Systeme unter verschiedenen Bedingungen funktionieren, was es ermöglicht, Entscheidungen zur Skalierung und Optimierung im Zuge des zunehmenden Einsatzes fundierter zu treffen.

Wenn Vorfälle auftreten, hilft die KI dabei, die Ursachen zu identifizieren, was den Teams hilft, den normalen Betrieb schneller wiederherzustellen.

5. Wartung und kontinuierliche Verbesserung

Nach der Einführung verwenden wir KI, um sicherzustellen, dass die Systeme auch weiterhin gut funktionieren, auch wenn sich die tatsächlichen Nutzungsmuster ändern.

Künstliche Intelligenz hilft uns, Abnutzungen frühzeitig zu erkennen und zu reagieren, bevor Probleme die Benutzer beeinträchtigen. Für datengetriebene Komponenten bewahren automatisierte Umbildung und Optimierung die Modelle auf dem aktuellen Systemnutzungsniveau auf.

Mit Hilfe von KI-Tools können wir zudem das Nutzerverhalten und die operativen Signale im Laufe der Zeit analysieren und so erkennen, wo Verbesserungen sinnvoll sind.

Ein Beispiel dafür, wie wir KI nutzen, und Maschinelles Lernen in PDLC Es handelt sich um ein Projekt für ein US-basiertes Logistikunternehmen mit einer großen Fahrzeugflotte. Das Unternehmen war mit unvorhergesehenen Ausfällen konfrontiert, die zu hohen Instandhaltungskosten führten. Festgelegte Wartungsintervalle und manuelle Diagnosen boten nur einen partiellen Überblick über die Fahrzeuggesundheit.

Yalantis lieferte eine maßgefertigte Plattform für die Verwaltung von Flotten mit KI Mit künstlicher Intelligenz basierter vorausschauender Instandhaltung. Wir verwendeten maschinelle Lernmodelle, um Echtzeit-Telemetrie und historische Daten zu analysieren. Ein solches System ermöglichte es unserem Kunden, frühe Anzeichen für Komponentenabnutzung zu erkennen und Ausfälle vorzudrängen, bevor diese die Produktion beeinträchtigten. Die KI unterstützte nicht nur die Produktlogik, sondern auch die Entscheidungen zur Lieferzeit, was uns dabei half, vorausschauende Modelle auf der Grundlage des tatsächlichen Fahrzeugherverhaltens zu entwickeln.

Dadurch verschob sich die Instandhaltung von reaktiver auf vorausschauende Maßnahmen. Der Kunde Senkung der Kosten pro Fahrzeug um bis zu 30% und eine verbesserte Verfügbarkeit der Flotte durch frühere Erkennung von Ausfällen und bessere Planung. Die kontinuierliche Weiterentwicklung des Systems auf Grundlage der Erfahrungen aus der Praxis ermöglichte es, es über die Zeit anzupassen und so eine skalierbare Grundlage für die langfristige operative Effizienz zu schaffen.

Künstliche Intelligenz kann den Produktentwicklungsprozess verfeinern, aber sie vereinfacht ihn nicht automatisch. Die Ergebnisse hängen davon ab, wo KI eingesetzt wird, wie sie gesteuert wird und wie gut sie in die eigentlichen Abläufe der Produktentwicklung passt. Wir werden einige der häufigsten Herausforderungen der KI-basierten Produktentwicklung und die Lösungen von Yalantis besprechen.

Mangelnde Datenbereitstellung und unklare Machbarkeit

KI-Initiativen beginnen oft, bevor die Teams erkennen, ob die verfügbaren Daten die gewünschten Ergebnisse liefern können. Lücken in der Datenqualität, bei der Kennzeichnung oder in Bezug auf die Signalstärke werden erst spät entdeckt und verlangsamen so die Projektlaufzeiten.

Lösung von Yalantis:
Wir führen in der Entdeckungsphase eine frühzeitige Datenanalyse und Machbarkeitsprüfung durch. So erhalten die Teams frühzeitig ein klares Bild der Datenbeschränkungen und der Risiken von KI in der Produktentwicklung, sodass sie die Richtung bereits frühzeitig anpassen können, während Änderungen noch kostengünstig sind.

Halluzinationen und unzuverlässige KI-Ausgaben

Generative Modelle können zu zuversichtlichen, aber fehlerhaften Antworten führen. In der Produktentwicklung können diese Ungenauigkeiten zu fehlerhaften Anforderungen, falschen Codevorschlägen oder irreführenden Analysen führen, wenn die Ausgaben nicht überprüft werden.

Lösung von Yalantis:
Wir behandeln die KI-Ausgabe als Arbeitsentwurf, nicht als endgültige Entscheidung. Ingenieure und Fachexperten prüfen die generierten Inhalte, bevor diese Einfluss auf die Architektur oder den Code nehmen. Für kritische Anwendungsfälle beschränken wir den Modellenutzungsbereich und die Antworten auf verifizierte Projektdaten. Automatische Tests und strukturierte Überprüfungsschritte dienen als Schutzmaßnahmen, und auf diese Weise erkennen wir falsche Ausgaben bereits lange vor der Produktion.

Übermäßige Automatisierung von Entscheidungen, die Fachwissen erfordern

Künstliche Intelligenz wird manchmal zu aggressiv eingesetzt, statt die Beurteilung zu unterstützen, wird sie stattdessen ersetzt. Diese Herangehensweise führt zu fragilen Systemen und schwacher Vertrauenswürdigkeit unter den Beteiligten.

Lösung von Yalantis:
Wir wenden KI auf die Anwendungsfälle, die den größten Mehrwert bieten, Dies gilt insbesondere für analytische und wiederholende Aufgaben. Yalantis nutzt künstliche Intelligenz, um Reibungen im Arbeitsablauf zu beseitigen – nicht um die Entscheidungsfindung zu übernehmen. Dadurch können unsere Teams schneller entscheiden, da die grundlegenden Entscheidungen bereits getroffen sind.

Fragmentierte KI-Einführung in den PDLC-Prozess

Teams implementieren KI oft in isolierten Schritten, wie etwa bei der Entwicklung oder dem Testen, ohne sie in den gesamten Prozess einzubinden. Das Ergebnis ist eine lokale Optimierung ohne Auswirkungen auf den Lebenszyklus.

Lösung von Yalantis:
Wir integrieren KI in die gesamte PDLC-Lösung – von der frühen Validierung bis hin zur Überwachung nach dem Launch. Unser Ansatz sorgt dafür, dass der Feedbackfluss kontinuierlich abläuft und die Verbesserungen anstelle von jeder einzelnen Stufe neu definiert werden.

Modellverlust nach dem Freisetzungszeitpunkt

Die Genauigkeit von KI-Modellen ändert sich mit dem Wandel der Datenmuster. Ohne Überwachung und Weiterbildung verschlechtert sich die Leistung in der Praxis allmählich.

Lösung von Yalantis:
Wir entwickeln Systeme mit kontinuierlicher Überwachung, Driftdetektion und kontrollierter Nachschulung von Anfang an. Yalantis betrachtet Instandhaltung als eine aktive Phase des Lebenszyklus und nicht als eine Supportaufgabe.

Unrealistische Erwartungen hinsichtlich des ROI und der Zeitvorgaben

Man erwartet oft, dass KI sofortige Ergebnisse erzielt, ohne dass organisatorische oder prozessbezogene Änderungen erforderlich sind. Diese Erwartungen führen zu Frustration und bremsen Initiativen.

Lösung von Yalantis:
Wir richten die AI-Implementierung an klare Geschäftsziele aus und definieren frühzeitig messbare Ergebnisse. Das Projekt verläuft mit klaren Meilensteinen und realistischen Zeitplänen.

Bei Yalantis wenden die Delivery-Teams die verantwortungsvolle KI auf die gleiche Weise an wie bei der sicheren Codeentwicklung oder der Release-Management-Prozesse: als Teil des täglichen Arbeitens. Ingenieure und Produktteams entscheiden, wo KI eingesetzt werden kann, wie mit Daten umgegangen wird und welche Kontrolle in jeder einzelnen Phase erforderlich ist. Dank dieser Herangehensweise gelangen KI-fähige Funktionen in die Produktion, ohne dass dabei verborgene Risiken entstehen.

Vor der Entwicklung

• Lösungsspezialisten und Sicherheitsexperten prüfen die geplante Datenverwendung im Hinblick auf die DSGVO, HIPAA und die spezifischen regulatorischen Anforderungen des Kunden, bevor eine Modelltraining oder -automatisierung beginnt.
• Plattform-Ingenieure und DevOps-Teams definieren die Zugriffsregeln für Daten, verwalten rollenbasierte Berechtigungen und entwerfen Mechanismen zur Isolierung oder Anonymisierung sensibler Daten.
• Dateningenieure und Analysten führen frühzeitige Qualitätsprüfungen und Skalierungsanalysen durch, um Risiken aufzuzeigen, die das Modellverhalten später verfälschen könnten.

Während der Lieferung

• Produktverantwortliche und technische Projektleiter behalten die Entscheidungspflicht. Die KI unterstützt die Analyse und die Umsetzung, die endgültigen Entscheidungen bleiben jedoch bei den Verantwortlichen für die Ergebnisse.
• Ingenieure und QA-Spezialisten testen, überprüfen und verifizieren die Versionen von KI-Ausgaben mithilfe der gleichen Pipelines, die auch für die Produktionscode- und Systemlogik verwendet werden.

Nach der Freilassung

• Unsere Ingenieure und Plattformteams überwachen die Modelle in der Produktion, um Verzerrungen oder unerwartetes Verhalten frühzeitig zu erkennen.
• Die Release- und Operationsteams liefern Updates über kontrollierte und auditable Prozesse, die den Release-Standards des Unternehmens entsprechen.

Bei Yalantis bleibt KI zuverlässig und sicher, weil wir von Anfang an Verantwortung definieren und die Eigentumsverantwortung niemals an “das System” abgeben. Ingenieure und unsere anderen Spezialisten sind weiterhin für die Nutzung von Daten, das Verhalten der Modelle und die Auswirkungen von KI auf das Produkt und seine Nutzer verantwortlich.

Kurz gesagt, wir folgen einem Prinzip, das die moderne KI vorausging, aber auch heute noch sehr relevant bleibt. In einer Präsentation von IBM aus dem Jahr 1979 wurde in einer Folienvorlage eine Regel festgehalten, die noch immer die Art und Weise bestimmt, wie wir intelligente Systeme in Lieferumgebungen behandeln. Sie ist einfach, direkt und schwer zu widerlegen:

Künstliche Intelligenz verändert die Art und Weise, wie Produkte entwickelt werden, erhöht jedoch auch die Anforderungen. Unklarer Machbarkeit, fragilen Modellen und unkoordinierten Zustandsphasen machen viele KI-Initiativen zu kostspieligen Experimenten. Unternehmen benötigen normalerweise nicht “mehr KI”. Sie benötigen eine AI-Beratungspartner die versteht, wo KI tatsächlich einen Mehrwert im Produktentwicklungsprozess schafft und wo sie keinen Mehrwert bringt.

Yalantis betritt die Entwicklung von KI-gestützten Produkten aus der Perspektive der Bereitstellung von Produkten. Wir beginnen damit, Geschäftsziele und die Bereitschaft für KI frühzeitig zu klären, sodass KI-Entscheidungen auf der Realität basieren und nicht auf Ambitionen beruhen. Dadurch werden spätzeitige Überraschungen vermieden und Termine und Erwartungen stimmen.

Was uns auszeichnet, ist, wie wir KI in die gesamte PDLC integrieren – nicht als eigenständige Funktion. Wir nutzen KI in allen Phasen der gesamten Dienstleistungskette in Anwendungsfällen, in denen sie einen Teil der Arbeit erfolgreich automatisieren kann. Das Ergebnis ist eine schnellere Iteration ohne Verlust der Kontrolle über Qualität, Compliance oder langfristige Wartbarkeit.

Unsere Kunden arbeiten mit uns nicht, weil wir ihnen Schnelligkeit versprechen, sondern weil wir eine KI-gestützte Zustelldienstleistung entwickeln, die auch nach der Einführung funktioniert. Geschwindigkeit und Struktur; Innovation und Vorhersehbarkeit – genau diese Eigenschaften machen KI von einer Gefahr zu einem Wettbewerbsvorteil.