⚡ AGILE AI MATURITY MODEL

Systematische Integration von AI in agile Produktentwicklung

Von AI-Assistenz zu autonomen Agent-Systemen

🎯 Das Konzept

Zweck Orientierungsrahmen zur systematischen Integration von AI in agile Produktentwicklung

Zielgruppe

• Gesamte Organisation
• Alle Rollen (PO, Engineering, C-Level)
• Übergreifende Anwendbarkeit

Struktur

• 5 Reifegrade (Level 1-5)
• 9 Dimensionen pro Level
• Linearer Aufbau
• Zeitraum: 0,5-2 Jahre

Scope Gesamter Produktlebenszyklus von Discovery bis Operations

📊 Die 5 Reifegrade

📊 Die 5 Reifegrade

LEVEL 1: AI-Assistierte Arbeit

"KI als Chatbot-Assistent"

👥 Teams & Organisation

• 7±2 Personen pro Team
• 1 PO, 1 SM, 3-5 Dev, 1 QA, 1 Designer
• Alle Spezialisierungen vorhanden
• Standard-Entscheidungsprozesse

⚡ Methoden & Praktiken

• Klassisches Scrum oder Kanban
• 2-Wochen-Sprints
• Alle Ceremonies bestehen
• KI als passiver Ratgeber

LEVEL 1: Details

🎯 Key Metrics

• Produktivität: 1x (Baseline)
• Time-to-Market: Wochen bis Monate
• Automatisierung: ~10%

🛠️ Werkzeuge

ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Code-Completion

📊 Daten

50-80% digital, Data Warehouse, Kein AI-Zugriff

🔗 Integration

REST/JSON APIs, Manuelle Workflows, Menschen integrieren

LEVEL 1: Details

🔄 Prozesse

Manuell, Manuelle Reviews, Deploy: Wöchentlich

🏗️ Infrastruktur

Standard Cloud, Standard CI/CD, Keine AI-Workloads

LEVEL 2: AI-Augmentierte Entwicklung

"Agenten menschengesteuert im Einsatz"

👥 Teams & Organisation

• 5-7 Personen pro Team
• Developer wird "AI Orchestrator"
• Scrum Master für mehrere Teams
• Erste Spezialisierungs-Reduktion

LEVEL 2: AI-Augmentierte Entwicklung

"Agenten menschengesteuert im Einsatz"

⚡ Methoden & Praktiken

• 1-Wochen-Sprints
• Multi-Threading: 2-3 Features parallel
• Agent-Delegation etabliert
• Systematisierte AI-Nutzung

LEVEL 2: Details

🎯 Key Metrics

• Produktivität: 1,5-2x
• Time-to-Market: Wochen
• Automatisierung: 60-70%

🛠️ Werkzeuge

MCP-basierte Tools, 2-3 Agents/Person, Claude Code, Cursor, AI Code Review

📊 Daten

80-90% digital, Near-Realtime, Agents: Lesender Zugriff, ~80% Qualität

LEVEL 2: Details

🔗 Integration

MCP als Standard, Cross-System lesend, MCP-Gateway

🔄 Prozesse

Agent-Driven Coding, AI Code Review, Deploy: Mehrmals täglich

🏗️ Infrastruktur

MCP-Integration kritisch, Vector DBs, RAG-Systeme, Erste AI-Workloads

LEVEL 3: AI-Integrierte Mini-Teams

"Unsupervised Development"

👥 Teams & Organisation

• 2-3 Personen pro Mini-Team
• 1-2 Developer, optional 1 PO
• ❌ QA, Designer, Scrum Master fallen weg
• 1 PO steuert 2-3 Mini-Teams

⚡ Methoden & Praktiken

• Sprints fallen weg
• Unsupervised Development
• Kein Code-Review mehr
• Continuous Delivery

LEVEL 3: Details

🎯 Key Metrics

• Produktivität: 3-4x
• Time-to-Market: Tage
• Automatisierung: 80-95%

🛠️ Werkzeuge

Claude Code (unsupervised), Lovable, Bold, v0, Multi-Agent-Systeme, Volle R/W-Rechte

📊 Daten

95%+ digital, Real-Time, Voller R/W-Zugriff, Q: 95%, V: 50%

LEVEL 3: Details

🔗 Integration

Erste A2A-Kommunikation, Write mit Guardrails, End-to-End automatisiert, Message Queues

🔄 Prozesse

PO erstellt GUIs direkt, Unsupervised Coding, 90% Test-Automatisierung, Deploy: 10-20x/Tag

🏗️ Infrastruktur

Cloud-native kritisch, Canary Pipelines, Feature-Flag-Systeme, Auto Root Cause Analysis

LEVEL 4: Agent-Getriebene Entwicklung

"Ops/Platform-Team automatisiert kontinuierlich"

👥 Teams & Organisation

• Hybrid: Mini-Teams + Ops-Team
• Ops/Platform-Team wächst
• Platform/Ops-Engineer (neue Rolle)
• Transition zu Operations

⚡ Methoden & Praktiken

• Transition zu Full Autonomy
• Kontinuierliche Planung durch Agents
• Systematische Automatisierung
• Agent Metacognition

LEVEL 4: Details

🎯 Key Metrics

• Produktivität: 5-8x
• Time-to-Market: Stunden
• Automatisierung: 80-98%

🛠️ Werkzeuge

Agent-Orchestrierungs-Plattform, 100+ Agent-Typen, Workflow Engines, Observability Suite

📊 Daten

98%+ digital, 100% strukturiert, Agents nahezu unbeschränkt, Q: 98%, V: 80%

LEVEL 4: Details

🔗 Integration

A2A etabliert, Service Mesh, Agentische Aushandlung, Event-Driven Architecture

🔄 Prozesse

Vollautomatisierte Dev, Selbstständige Reviews, 100% Test-Auto., Deploy: 50-100x/Tag

🏗️ Infrastruktur

Agent Registry, Policy & Resource Manager, Advanced Observability, 100x mehr LLM-Calls

LEVEL 5: Autonome AI-Produktion

"Continuous AI-Driven Evolution"

👥 Teams & Organisation

• 2-200 Personen Ops-Team
• Product Strategist (1:10-50 Produkte)
• Platform/Agent Developer
• Keine Development-Teams mehr

⚡ Methoden & Praktiken

• Continuous AI-Driven Evolution
• Keine Sprints/Ceremonies
• Planning durch Discovery-Agents
• Menschen steuern ROI-Level

LEVEL 5: Details

🎯 Key Metrics

• Produktivität: 10-50x
• Time-to-Market: Stunden (LLM-Speed)
• Automatisierung: ~99%

🛠️ Werkzeuge

Agentic Mesh / Agent Fabric, Discovery bis Ops Agents, Elastic Compute, System-Level Observability

📊 Daten

100% digitalisiert, Semantische Modelle, Alle Agents: Volle Rechte, Q: ~100%, V: ~100%

🔗 Integration

100% API-Coverage, Google A2A Standard, Agents verhandeln autonom, Enterprise agentifiziert

LEVEL 5: Details

🔄 Prozesse

Discovery vollautomatisiert, 10-50 Features parallel, Eigene Test-Environments, Deploy: 100-1000x/Tag

🏗️ Infrastruktur

100+ Agent-Typen Registry, Kubernetes, Multi-Cloud, Zero-Trust, 1000x mehr LLM-Calls

⏱️ Transformationspfad

Level 1 → 2: 3-6 Monate

MCP-Integration, Agent-Training

Level 2 → 3: 6-12 Monate

Mini-Teams, Unsupervised Development

Level 3 → 4: 12-18 Monate

Ops-Team Aufbau, Plattform-Entwicklung

Level 4 → 5: 12-24 Monate

Full Autonomy, Agent-Maschine

📊 Gesamtzeitraum

• Neue Organisationen: ~6 Monate
• Existierende Organisationen: ~2 Jahre

🎯 Zusammenfassung

Die Transformation

• Von 7±2 Personen zu 2-200 Ops-Team
• Von 1x zu 10-50x Produktivität
• Von Wochen zu Stunden Time-to-Market
• Von 10% zu 99% Automatisierung
• Von Baseline zu -80-90% Kosten

Kritische Erfolgsfaktoren

• MCP-Integration als Grundlage
• Datenqualität & -verfügbarkeit
• Agent-Orchestration Skills
• Ops-Team für Plattform
• Iterative Transformation