Die Anforderungen an IT- und Entwicklungsteams nehmen stetig zu: Systeme werden komplexer, Budgets enger, Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen strenger, und gleichzeitig wächst der Druck durch neue regulatorische Rahmenbedingungen. Fachbereiche und Kunden erwarten dabei nicht weniger als kurze Release-Zyklen und stabile, leistungsfähige IT-Services.
Um diese Balance zwischen Effizienz, Qualität und Zukunftsfähigkeit zu meistern, greifen die AIM Teams aktuelle Innovationstrends auf und übersetzen sie in pragmatische Lösungen. Unser Anspruch: Technologien nicht um ihrer selbst willen einzusetzen, sondern so, dass sie konkrete Mehrwerte schaffen – in Projekten, Prozessen und im Arbeitsalltag unserer Kunden.
Softwarequalität steigern – mit zertifiziertem Know-how
Fehler, die erst in der Produktion entdeckt werden, kosten ein Vielfaches gegenüber Fehlern, die früh in der Anforderungsphase erkannt werden – laut IBM bis zu 15× mehr (IBM, 2023). Studien zeigen zudem, dass strukturierte Testverfahren die Fehlererkennungsrate im Vergleich zu unsystematischem Vorgehen deutlich erhöhen – in Reviews und systematischen Tests liegt die Effektivität oft mehr als doppelt so hoch.
Mit klaren Testprozessen, dem Einsatz von Tools wie XRay und Browserstack sowie methodischer Expertise und der ISTQB® Certified Tester-Ausbildung unterstützt AIM Kunden sowohl bei der Systematisierung des Qualitätsmanagements als auch bei der operativen Testdurchführung. Neben dem „Testen mit KI“ wird heute das „Testen von KI“ besonders wichtig – eine Disziplin, die klassische Qualitätssicherung um neue Dimensionen erweitert. Dank ISTQB AI-Zertifizierung und Projekterfahrung in der industriellen KI bringt AIM hier bewährte Methoden mit, um auch komplexe Systeme zuverlässig abzusichern.
KI im Software-Lebenszyklus – mehr als nur Coding Assistants
„Vibe Coding“ ist im Gen-AI-Hype präsent, doch die eigentliche Stärke von KI liegt im gesamten Software-Lebenszyklus. Eine Studie von Microsoft Research und GitHub zeigt, dass Entwickler mit GitHub Copilot Aufgaben im Schnitt 21 % schneller erledigen (Microsoft, 2023). Atlassian berichtet zudem, dass Entwickler mit KI-Unterstützung wöchentlich über 10 Stunden Arbeitszeit einsparen, wenn diese sinnvoll in Prozesse eingebettet ist (Atlassian, 2025).
Das Potenzial geht jedoch weit über Coding hinaus: KI unterstützt bei der Anforderungsanalyse (automatisierte Konsistenz- und Vollständigkeitsprüfungen), im Testmanagement (Generierung und Optimierung von Testfällen und Testdaten) und in der Betriebsphase (Log-Analyse, Anomalieerkennung, Incident-Vorhersage). AIM kombiniert hier Software-Lebenszyklus-Expertise mit KI-Know-how und begleitet Kunden von der Identifikation relevanter Use Cases über Pilotprojekte bis hin zur Integration in bestehende Toolchains. So wird aus einem Hype ein echter Produktivitäts- und Qualitätsgewinn.
Neue Partnerschaft: AIM + Grafana – mehr Durchblick mit Observability
Fragmentierte Monitoring-Landschaften führen oft zu Blind Spots, ineffizientem Ressourceneinsatz und hohen Kosten. Laut der Grafana Observability Survey 2023 nutzen über 90 % der Befragten Grafana in ihrer Toolchain; viele berichten von bis zu 40 % Kostensenkung durch Migration auf Grafana Cloud (Grafana Labs, 2023/2024).
Die Kombination aus Open-Source-DNA und leistungsfähigen Enterprise-Features macht Grafana einzigartig: offen, erweiterbar und dennoch skalierbar. AIM hat sich bewusst für eine Partnerschaft mit Grafana entschieden, um Kunden bei der Konsolidierung historisch gewachsener Monitoring-Strukturen zu unterstützen und Observability zu einem echten Steuerungsinstrument für IT und Business zu machen.
ITSM modernisieren – Serviceprozesse intelligenter gestalten
Wachsende Ticketvolumina, steigende Serviceanforderungen und heterogene Tool-Landschaften stellen ITSM-Teams vor enorme Herausforderungen. Laut einer Atlassian-Studie von 2024 verbringen Service-Agents im Schnitt 30 % ihrer Zeit mit manuellen Routineaufgaben – Zeit, die für komplexe Problemlösungen fehlt. Gleichzeitig erwarten Nutzer:innen schnellere Reaktionszeiten und höhere Transparenz.
Der Einsatz von KI-gestützten Tools wie Atlassian Rovo ermöglicht hier einen echten Produktivitätssprung: Automatisierte Klassifizierung, Priorisierung und Zusammenfassung von Tickets sorgen für mehr Geschwindigkeit und Übersicht. Laut Gartner (2024) setzen bereits über 40 % der Unternehmen generative KI im ITSM ein – Tendenz stark steigend.
AIM unterstützt Kunden bei der Einführung von Jira Service Management unter Berücksichtigung des ITIL Standards sowie der strategischen Einbettung von KI in Serviceprozesse: von der Auswahl geeigneter Tools über die Integration in bestehende Jira- oder Confluence-Umgebungen bis hin zur methodischen Begleitung von Change- und Akzeptanzprozessen. So entstehen ITSM-Strukturen, die skalierbar, transparent und zukunftsfähig sind.
Potenzialanalyse im Software-Lebenszyklus – gezielt Engpässe lösen
Wenn Projekte ins Stocken geraten, Deadlines wackeln oder Qualität leidet, liegen die Ursachen oft tiefer: ineffiziente Prozesse, Tool-Wildwuchs, Schnittstellenprobleme oder fehlende Transparenz über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg. McKinsey zeigt in aktuellen Produktivitätsstudien, dass fehlender Kontext und ineffiziente Prozesse zu den größten Ursachen für Produktivitätsverluste in IT-Teams zählen (McKinsey, 2024).
Eine strukturierte Potenzialanalyse deckt solche systemischen Engpässe auf und zeigt, wo Quick-Wins und wo strategische Veränderungen notwendig sind. AIM hat hierfür ein praxisbewährtes Vorgehen entwickelt, das Interviews, Prozess- und Toolanalysen sowie Benchmarking kombiniert. So entstehen nicht nur Handlungsempfehlungen, sondern ein klarer Fahrplan – mit dem Ziel, Enablement statt Dauerberatung zu bieten und Verbesserungen messbar zu machen.
Platform Engineering – Effizienz mit messbarem ROI
Viele Organisationen kämpfen mit langen Onboarding-Prozessen, verstreuten Tool-Landschaften und aufwändigen Deployments. Bei Spotify dauerte es ursprünglich bis zu 60 Tage, bis neue Entwickler:innen produktiv waren – durch eine interne Developer Platform konnte diese Zeit auf 20 Tage reduziert werden (Spotify, 2021). Auch Panther Labs verkürzte die Deploymentzeit von 2 Wochen auf 3 Stunden, BigPanda senkte die Incident-Häufigkeit um 69 %.
Der gemeinsame Nenner: einheitliche Plattform-Teams und Self-Service-Ansätze, die Standards etablieren, Automatisierung vorantreiben und die Developer Experience verbessern. Laut einer Forrester-Studie berichten 77 % der Unternehmen von verkürzter Time-to-Market und 85 % von Umsatzsteigerungen nach Einführung von Platform Engineering (Forrester, 2023). Gartner prognostiziert, dass bis 2026 80 % der großen Softwareunternehmen eigene Plattform-Teams etablieren werden (Gartner, 2023). AIM begleitet Kunden von der Analyse über erste Pilot-Implementierungen bis hin zum nachhaltigen Plattformbetrieb – und sorgt so dafür, dass Effizienzgewinne auch langfristig wirken.
