Docusign stand vor einer häufigen Herausforderung bei der Einführung von KI-Technologien: Nach der Einführung von Programmierassistenz-Tools in seinen Engineering-Teams stagnierten die Produktivitätsraten bis Mitte 2025. Obwohl 49 % der Ingenieure diese Tools nutzten, führten die anfänglichen Gewinne nicht zu einer nachhaltigen Verbesserung der Liefergeschwindigkeit oder der Softwarequalität.
Die "Multipliers"-Strategie
Anstatt die Nutzung der Tools vorzuschreiben, verfolgte das Unternehmen einen organisatorischen Ansatz, der auf einem zentralen Team aus sechs Experten (Eng AI Champions) basierte, um Standards zu setzen, unterstützt von 75 "Multipliers" aus den Engineering-Teams. Diese Multipliers waren für die Verbreitung technischer Lösungen und das Sammeln von direktem Feedback verantwortlich, was dazu beitrug, die aktive Nutzungsrate innerhalb von nur zwei Monaten auf 93 % zu steigern.
Aufbau von Agenten, die "Docusign-Sprache sprechen"
Das Unternehmen ging von der bloßen Nutzung von Programmierassistenten zur Entwicklung maßgeschneiderter KI-Agenten (Krewmates) über, die den internen Kontext des Unternehmens verstehen, einschließlich der Infrastruktur, der Programmierstandards und der Fehlerprotokolle. Zu den wichtigsten dieser Tools gehören:
- Kody: Für Docusign-spezifische Programmieraufgaben.
- Chronicle: Zur Überwachung und Untersuchung technischer Vorfälle.
- DocuWiki: Für interne Dokumentation mit Code-Bewusstsein.
Die Krew-Plattform ermöglicht es Ingenieuren, diese Tools in automatisierte Arbeitsabläufe zu integrieren. Beispielsweise kann ein KI-Agent nachts Fehlerprotokolle prüfen und Software-Korrekturen (Pull Requests) vorschlagen, die morgens für eine menschliche Überprüfung bereitstehen, wodurch die Zeit für Routineaufgaben von Tagen auf Minuten reduziert wird.
Warum ist diese Nachricht wichtig?
Dieser Wandel verdeutlicht, dass der wahre Wert von KI in der Softwareentwicklung nicht nur in der Bereitstellung von Tools liegt, sondern in deren vollständiger Integration in den Softwareentwicklungslebenszyklus (SDLC). Die Erfahrung von Docusign bestätigt, dass Erfolg Folgendes erfordert:
- Kontinuität: Ein Team, das für die Wartung und Entwicklung der Arbeitsabläufe verantwortlich ist.
- Transparenz: Die Auffindbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Agenten und Lösungen für andere Teams.
- Menschliche Aufsicht: Sicherstellung, dass die KI keine endgültigen Entscheidungen (wie das Zusammenführen von Code) ohne menschliche Überprüfung trifft, unter Wahrung der Qualitäts- und Sicherheitsstandards.
Sagnik Nandy, Chief Technology Officer bei Docusign, betont, dass sich der Fokus von der Messung der "Anzahl der durch KI generierten Codezeilen" hin zur Messung tatsächlicher Ergebnisse wie der Geschwindigkeit der Funktionsbereitstellung, der Systemzuverlässigkeit und der Kundenzufriedenheit verlagern muss.