Moderne Software-Landschaften werden immer komplexer: hybride Plattformen, schnellere Entwicklungszyklen, Cloud-Migrationen und steigende Anforderungen an Qualität und Sicherheit. Damit steigen sowohl der Bedarf an klaren Prozessen als auch die Erwartungen an stabile digitale Services.
Die folgenden Themen geben einen aktuellen Überblick – mit Impulsen für Führungskräfte und ebenso hilfreichen Einblicken für Entwickler:innen, Tester:innen und DevOps Engineers.
Themen im Überblick:
- Aktuelle Events & Austauschformate
- Observability: Ausfälle reduzieren, Entscheidungsfähigkeit steigern
- Atlassian Cloud Migration nach der Data Center Abkündigung
- Testmanagement mit Xray – Erfahrungen aus der Praxis
- KI-Werkzeuge im Softwareentwicklungsprozess: Ergebnisse aus dem AIM Innovation Lab
1. Save the Date: Unsere kommenden Events
22.01.2026 - Afterwork-Workshop (Hannover)
„KI & Machine Learning in Grafana Cloud" mit Grafana Labs
Wie setzen Unternehmen KI- und Machine-Learning-Workflows in der Praxis sinnvoll ein? Gemeinsam mit Expert:innen von Grafana Labs zeigen wir Ansatzpunkte, Best Practices und konkrete Anwendungsbeispiele aus der Grafana Cloud.
12.03.2026 – AIM Innovation Day (Hannover)
„Intelligent Engineering – Qualität, Geschwindigkeit und Zusammenarbeit im Software-Lebenszyklus neu gedacht.“
Ein Tag voller Best Practices, konkreter Use-Cases und Impulse für moderne Softwareentwicklung. Die Sessions beleuchten aktuelle Herausforderungen und erprobte Ansätze entlang des gesamten Software-Lebenszyklus – von Qualitätssicherung und Produktivität bis zu moderner Kollaboration und KI-Unterstützung.
2. Observability: Ausfälle reduzieren und Entscheidungsfähigkeit stärken
Die Komplexität moderner Systemlandschaften – von Kubernetes über Microservices bis zu Cloud- und Legacy-Anwendungen – erzeugt eine große Menge an Logs, Metriken und Traces. Laut der Grafana Observability Survey 2024 werden 71 % der Teams durch unpriorisierte Alerts ausgebremst.
AIM unterstützt Unternehmen beim Aufbau einer Observability-Architektur, die transparente Einblicke, reduziertes Alert-Rauschen und bessere Entscheidungsfähigkeit ermöglicht:
- standardisierte Dashboards für unterschiedliche Rollen
- klar priorisierte Alerts statt Signalüberflutung
- systemübergreifende Auswertung von Telemetriedaten
- optimierte RCA-Prozesse und stabilere Deployments
- geringere operative Risiken durch verlässliche Monitoring-Strukturen
So entsteht eine Grundlage, die Qualität, Geschwindigkeit und Zusammenarbeit nachhaltig unterstützt.
3. Strategische Cloud-Migration: Atlassian Data Center Abkündigung
Mit der Abkündigung von Atlassian Data Center stehen viele Unternehmen vor der Aufgabe, ihre Atlassian-Infrastruktur neu auszurichten. Laut McKinsey (2024) profitieren frühzeitige Cloud-Migrationen von rund 20 % geringeren Betriebskosten und deutlich höherer Flexibilität.
AIM begleitet die Migration in die Atlassian Cloud mit einem strukturierten Ansatz:
- Analyse der bestehenden Systemlandschaft und Workflows
- Harmonisierung und Modernisierung zentraler Prozesse
- Prüfung und Sicherstellung von Compliance- und Sicherheitsanforderungen
- reibungsarme, schrittweise Migration ohne Beeinträchtigung des Tagesgeschäfts
- anschließende Optimierung für langfristige Stabilität
Relevante Artikel:
- Erweiterte Sicherheitsoptionen in der Atlassian Cloud
- Begleitung für Unternehmen nach der Data Center Abkündigung
4. Effizientes Testmanagement mit Xray – Success Story Emerson (Aventics)
Schnelle Entwicklungszyklen führen häufig dazu, dass Tests kaum Schritt halten können. Genau diese Situation erlebte das Industrial AI Team bei Emerson Automation Solutions – AVENTICS GmbH:
fehlende Transparenz, aufwendige Nachverfolgung und Unsicherheiten in Sprints und Releases.
Die Einführung von Xray – unterstützt durch AIM – sorgte für eine deutliche Verbesserung des gesamten Testmanagements:
- vollständige Transparenz über Tests, Abdeckung und Ergebnisse
- klare Verknüpfung zwischen Anforderungen, Testfällen und Defects
- verlässliche Stabilität in jedem Sprint
- messbar bessere Ergebnisse durch strukturierte QA-Prozesse
- deutliche Zeitersparnis für das Team
Der Nutzen zeigt sich klar im Kundenfeedback:
„Mit Xray haben wir endlich die Transparenz und Struktur, die wir brauchen. Jeder Sprint ist jetzt abgesichert, wir sparen Zeit und können uns stärker auf die Weiterentwicklung konzentrieren.“
— Max-Ludwig Stadler, Product Owner bei Emerson
→ Success-Story lesen
→ AIM ist offizieller Xray Growing Partner
5. KI-Werkzeuge im Praxistest: Ergebnisse aus dem AIM Innovation Lab
Der Einsatz von KI im Softwareentwicklungsprozess nimmt spürbar zu – doch die tatsächliche Wirksamkeit hängt stark davon ab, wie gut KI-Werkzeuge in reale Prozesse integriert sind.
Im AIM Innovation Lab evaluieren wir Tools wie Atlassian Rovo, Xray AI, Browserstack AI und unsere eigene AIM GenNext Lösung direkt in realen Arbeitsabläufen von Anforderungsmanagement, Testmanagement und Kollaboration.
Die wichtigsten Beobachtungen:
- Herstellerintegrierte KI bietet gute UI-Einbettung
- Es bestehen jedoch (noch) Einschränkungen bei:
- Artefakt-Integration
- Flexibilität und Steuerbarkeit
- Ergebnisqualität bei komplexen Aufgaben
- Transparenz und Nachvollziehbarkeit
- Cloud-/On-Prem-Anforderungen
AIM GenNext setzt genau hier an und ermöglicht eine steuerbare, auditierbare und organisationsspezifisch anpassbare KI-Nutzung.
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