Endava ist ein führender Anbieter von Technologien der nächsten Generation mit 11.000 Vollzeitmitarbeitern, die Unternehmensklienten aus verschiedenen Branchen bedienen. In einer Zeit, in der viele Organisationen KI in kleinen Bereichen testen – hier ein Chatbot, dort ein Modell – erkannte Endava die geschäftliche Notwendigkeit einer ganzheitlichen KI-Transformationsstrategie auf Unternehmensebene.
Endava hat Dava.Flow™ entwickelt, ihren KI-nativen Engagement-Lifecycle, einen geregelten, kontinuierlichen Fluss, der verbindet, wie Endava Chancen erkennt, Antworten gestaltet und Ergebnisse durch die Zusammenarbeit von Mensch und Agent liefert. Mit Dava.Flow baut Endava die Lieferung rund um KI neu auf – basierend auf Governance, Nachvollziehbarkeit und Beweisen – um von fragmentierten, auf Aufwand basierenden Arbeitsweisen zu einer ergebnisorientierten Lieferung überzugehen. Anstatt sich auf getrennte Übergaben zwischen Entdeckung, Design und Lieferung zu verlassen, schafft Dava.Flow einen kontinuierlichen Fluss von validierten Absichten, nachvollziehbaren Entscheidungen und messbaren Ergebnissen.
Die Skalierungsbarriere: Lösung des Engpasses zwischen Mensch und Agent
Trotz schneller Fortschritte bei der KI-gestützten Code-Generierung stehen die meisten Unternehmen vor einem kritischen Engpass: Menschliche Entscheidungsfindung kann mit der Geschwindigkeit der KI-Ausgabe nicht Schritt halten. Die Herausforderung liegt typischerweise nicht in der technischen Fähigkeit; es fehlt an gemeinsamem Kontext, um Klarheit, Ausrichtung und selbstbewusste Entscheidungsfindung zu schaffen.
Als Endava KI global in ihrem Unternehmen skalierte, stießen sie auf einen Engpass zwischen Mensch und Agent: KI kann die Ausgabe beschleunigen, aber die Aufrechterhaltung des Entscheidungsrhythmus, der Governance und der Integrität des Kontexts wird entscheidend. Ohne ein strukturiertes System zur Erfassung von Absichten, zur Gestaltung von Anforderungen, zur Validierung von Designentscheidungen und zur Aufrechterhaltung der Nachvollziehbarkeit riskieren Teams, die Fehlanpassung anstelle von Wert zu beschleunigen.
Miros KI-Innovationsarbeitsbereich als Teil der Kontextmaschine: Die 3 wichtigsten Herausforderungen für CTOs angehen
Um Dava.Flow effektiv in großem Maßstab umzusetzen, erkannte Endava, dass sie mehr als nur Werkzeuge benötigten. Sie benötigten ein gemeinsames Engagement-System, das kollaboratives Problemlösen, strukturierte Entdeckung und Kontinuität von Artefakten über Phasen hinweg unterstützt. Endava setzte Miro’s AI Innovation Workspace ein, um drei Schlüsselbereiche anzugehen, die CTOs am meisten interessieren:
Das Richtige bauen. Während der Entdeckung und der Gestaltung von Lösungen unterstützen vorkonfigurierte kollaborative KI-Workflows die strukturierte Erfassung von Absichten, das Clustern von Erkenntnissen, die Synthese von Anforderungen aus mehreren Quellen, visuelles Modellieren und kollaborative Ausrichtung.
Anstatt sequentieller Übergaben, die den Kontext verlieren, arbeiten Teams in gemeinsamen visuellen Räumen, in denen Kundenfeedback, technische Einschränkungen und geschäftliche Prioritäten zusammen existieren. Dies reduziert Mehrdeutigkeit und erhöht das Vertrauen, bevor die Ingenieurarbeit beginnt.
Schnell von der Idee zur Definition. Miros kollaborative KI-Workflows helfen dabei, Personas, Benutzerreisen, Story Maps, Prototypen und Wireframes, strukturierte Anforderungen, PRDs und technische Diagramme direkt aus Forschungsartefakten zu generieren.
Was zuvor wochenlange Designunterstützung erforderte, kann in vielen Fällen jetzt durch Echtzeit-Kollaborationssitzungen mit dem Kunden vorangetrieben werden. Produktmanager, Architekten und Lieferverantwortliche sehen, wie Konzepte in Echtzeit Gestalt annehmen, was den Weg von der Idee zur validierten Spezifikation erheblich verkürzt.
Ingenieurarbeit mit Präzision. Miros kollaborative KI-Workflows unterstützen die Nachvollziehbarkeit von frühen Erkenntnissen bis zur Implementierung und stimmen mit Endavas Engagement-Lifecycle überein, indem sie reichhaltigen visuellen Kontext mit nachgelagerten Spezifikationen verknüpfen.
Ingenieure haben Zugang zur gesamten Erzählung: warum Entscheidungen getroffen wurden, welche Alternativen in Betracht gezogen wurden und welche Einschränkungen den Ansatz geprägt haben. Vorlagen und Automatisierung standardisieren technische Überprüfungen, Risikoanalysen und Genehmigungsschritte und gewährleisten Konsistenz über Hunderte von gleichzeitigen Kundenengagements hinweg.
Echter Geschäftswert: Wertschöpfung in einer KI-Ära
„Die KI-Transformation liefert nur dann Wert, wenn sie in die täglichen Arbeitsweisen integriert ist. Indem wir Miro als Hub nutzen, um Echtzeit-Kollaboration über Dava.Flow, unser KI-natives Engagement-Modell, zu ermöglichen, operationalisieren wir KI über den gesamten Lifecycle hinweg – beschleunigen die Entscheidungsfindung und verbessern die Ausrichtung zwischen den Teams. Für unsere Kunden bedeutet das kürzere Entscheidungszyklen, weniger Nacharbeit und Transformationsprogramme, die schneller von Erkenntnissen zu messbarem Geschäftswert übergehen.“
Matt Cloke, Global CTO bei Endava
Dava.Flow, unterstützt von führenden KI-Tools einschließlich Miros KI-Innovationsarbeitsbereich und Codierungsagenten, ermöglicht es Endava, Durchsatz und Wertdichte zu erhöhen, ohne die Lieferkosten proportional zu steigern.
In Branchen wie Finanzdienstleistungen und Mobilität hat Dava.Flow die Zykluszeit um bis zu 40 % in bestimmten Kontexten reduziert, während Nachvollziehbarkeit, Governance und Liefervertrauen erhöht wurden.
Dies positioniert Endava, um in einem Markt zu konkurrieren, in dem KI-gesteigerte Produktivitätsgewinne die Erwartungen an die Lieferung neu definieren.
Warum das für Unternehmensleiter wichtig ist
Für Fortune 100 CTOs, die die KI-Transformation navigieren, bietet Endavas Ansatz ein Modell für diszipliniertes Skalieren. Schnellere Entscheidungen ermöglichen eine höhere Produktivität über Produktportfolios hinweg. Wenn Strategie-, Architektur- und Lieferteams aus einem gemeinsamen Kontext arbeiten, komprimiert sich die Zykluszeit von der Erkenntnis zur Handlung. Dieser Geschwindigkeitsvorteil kumuliert sich: Unternehmen, die Wochen von Entscheidungszyklen abziehen, setzen mit demselben Budget und den verfügbaren Ressourcen mehr Initiativen pro Quartal um.
Wahre Skalierung findet in der Orchestrierung auf Teamebene statt. Endava hat den Fokus von fragmentierten „KI-unterstützten“ Aufgaben auf ein KI-natives Betriebsmodell verlagert, bei dem gemeinsamer Kontext als verbindendes Element zwischen Strategie und Lieferung fungiert. So bewegt sich das moderne Unternehmen schnell: indem es die Arbeitsweisen von einer Reihe von Übergaben zu einem kontinuierlichen, hochdynamischen Wertstrom neu definiert. Es geht nicht um die individuelle Werkzeuganwendung – es geht darum, eine institutionelle Fähigkeit zu schaffen, die sehr schwer zu replizieren ist und einen erheblichen Wettbewerbsvorteil darstellt.
Der Weg nach vorne
Endava entwickelt Dava.Flow weiter, um den Vorteil im Laufe der Zeit zu verstärken. Der Wandel ist grundlegend. Über den operativen Einfluss hinaus stellt er eine kulturelle Evolution dar:
- Von der Projektverwaltung zur Ergebnislieferung
- Von statischen Anforderungen zu adaptiven Wert-Hypothesen
- Von Störungsangst zu Innovationsvertrauen
- Von wachstumsorientierter Personalpolitik zu wertorientiertem Wachstum
Endava hilft, ein Modell zu definieren, wie KI-native Dienstleistungsorganisationen im kommenden Jahrzehnt operieren werden – geregelt, messbar, anpassungsfähig und kontinuierlich verbessernd unter Verwendung von agentischer KI in großem Maßstab.
Für Unternehmensleiter ist die Lektion klar: KI-Transformation gelingt, wenn sie in die tatsächlichen Arbeitsweisen integriert ist und nicht auf bestehende Dysfunktionen aufgesetzt wird. Die Unternehmen, die KI effektiv skalieren, sind diejenigen, die anspruchsvolle Modelle mit der Lösung des Problems der Teamzusammenarbeit und der Neugestaltung KI-nativer Arbeitsweisen kombinieren.
Dies ist eine Übersetzung eines englischen Originalbeitrags.