VP für Technologie erklärt, wie sein Team Claude Code nutzt – und wie die Einführung ohne Widerstand gelang

Pedro Gustavo Torres ist VP für PXM-Technologie und -Architektur bei Centric Software, wo er KI einsetzt, um ein komplexes Produkt zu entwickeln.

Wir haben mit Pedro über die erfolgreiche Einführung von KI und darüber gesprochen, wie Claude Code die Spielregeln verändert. Das sagte er.

Eine Führungskraft mit wenig Ego

Ich bin VP für PXM-Technologie und -Architektur bei Centric Software. Unser Produktentwicklungsteam besteht aus etwa 60 Personen. Wir haben ein sehr komplexes Produkt, das wie ein Schweizer Taschenmesser funktioniert: äußerst flexibel und anpassbar für unsere Kunden und Partner.

Wir führen häufige Bereitstellungen mit monatlichen Veröffentlichungen durch (d. h. zur Abstimmung mit dem Marketing), und unsere derzeitige Architektur ist ein Monolith mit lose gekoppelten Diensten, die seine Fähigkeiten erweitern. Wir können unser System außerdem in jeder AWS-Region bereitstellen und so eine wirklich globale Lösung anbieten.

Was mich betrifft, bin ich eine Führungskraft mit wenig Ego, handlungsorientiert und begeistert davon, leistungsstarke Entwicklungsteams in Start-ups, wachstumsstarken Unternehmen und Großorganisationen aufzubauen und zu skalieren.

Ich nutze KI täglich, um meine Leistung und meine Ergebnisse zu maximieren. Sie verändert die Spielregeln!

Pedro berichtet

Ich nutze KI täglich, um meine Leistung und meine Ergebnisse zu maximieren. Sie verändert die Spielregeln!

Wie Claude Code die Softwareentwicklung revolutioniert

Das gesamte Team verwendet Claude Code inzwischen für unsere Entwicklungsaufgaben. Wir setzen es auch für Code-Reviews ein. Aber ehrlich gesagt sind Codex und CodeRabbit genauso gut.

Vor Claude Code benötigten wir viel Anleitung und Unterstützung. Mit Claude ging dieser Bedarf zurück, und alle wurden autonomer und entwickelten Aufgaben von Anfang bis Ende.

Das SRE-Team erlebte seinen größten Durchbruch, als Claude Code sich als bemerkenswertes Werkzeug zur Fehlerdiagnose erwies! Für die Fehlersuche, die früher Stunden dauerte, werden jetzt nur noch wenige Minuten benötigt. Zeigt man ihm die Systeme, Speicherorte der Protokolle usw., kann Claude eine erstaunlich gute Diagnose jeder noch so kniffligen Situation erstellen. Das beeindruckt mich sehr.

Ich kann mir keine Zukunft in der Softwareentwicklungsbranche ohne dieses Werkzeug vorstellen.

Wie KI und Menschen zusammenarbeiten können

Menschen werden mit KI zu Übermenschen. Ich sehe keine Arbeit, die ausschließlich Menschen oder ausschließlich KI vorbehalten ist. Ich sehe sie stets zusammenarbeiten. Menschen arbeiten neben der KI, überwachen und steuern sie bei Bedarf.

Wir nutzen KI für Planung, Implementierung und Überprüfung; anschließend führt ein Mensch eine abschließende Prüfung der Arbeit der KI durch.

Darüber hinaus kann sich KI zu jedem Thema einbringen. Möchten Sie eine Architekturentscheidung durchdenken? Claude kann einen ADR erstellen. Möchten Sie ein Code-Review durchführen? Claude macht sich mit Ihrem Code-Repository vertraut und gibt Ihnen aussagekräftiges Feedback. Möchten Sie einen Vorfall untersuchen? Claude findet die Grundursache deutlich schneller, als ein Mensch es könnte.

Die Möglichkeiten sind grenzenlos. Claude hat uns sogar dabei geholfen, zwischen mehreren Optionen für Nachrichtenvermittler zu entscheiden, indem es die Wahl durch eine klare Darstellung der Vor- und Nachteile vereinfachte.

Und erst kürzlich konnten wir bei der Erkundung einer agentenbasierten Erfahrung innerhalb unseres Produkts innerhalb weniger Tage einen Prototyp erstellen sowie Feedback und Validierung erhalten. Ohne KI hätte das mehrere Monate gedauert.

Warum bei KI nur die Zeit von der Idee bis zur kundenfertigen Lösung zählt

Was die Ergebnisse betrifft, denke ich, dass es noch zu früh ist, Zahlen zu nennen. Ich würde hier lieber die gängige Denkweise infrage stellen.

Für mich verfehlen Kennzahlen wie Bereitstellungshäufigkeit, Fehlerquote, Durchlaufzeit, Betriebszeit und Kosteneffizienz den Kern der Sache. Sie sind natürlich wichtig. Was wir jedoch wirklich messen sollten, ist die Zeit, die benötigt wird, um von einer Idee zur Bereitstellung einer funktionierenden Lösung für Kunden zu gelangen.

Sicher könnte man argumentieren, dass eine höhere Bereitstellungshäufigkeit dazu führt, dass man der Bereitstellung von Lösungen für Kunden näherkommt, aber für mich misst das immer noch das „Falsche“.

Ich lade alle dazu ein, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Zeit von der Idee bis zur Bereitstellung. Alles andere könnte als Eitelkeitskennzahl betrachtet werden – oder sogar manipulierbar sein.

Warum Fehler von KI normalerweise ein geringes Risiko darstellen

Wie alles andere bringt auch KI Herausforderungen mit sich.

Eine Herausforderung besteht darin, dass es schwieriger geworden ist, der Versuchung zu widerstehen, "faul" zu werden und sich zu sehr auf KI-Tools zu verlassen. Aber andererseits: Ist das wirklich schlecht? Nur die Zeit wird es zeigen.

Eine weitere Herausforderung sind mangelhafte Ergebnisse. Das geschieht jedoch meistens dann, wenn wir nicht den vollständigen Kontext bereitstellen oder wichtige Details auslassen, die die KI zur Ausführung der Aufgabe benötigt. Wie ich gerne sage: "KI ist großartig, aber sie kann noch keine Gedanken lesen!"

Ich habe festgestellt, dass es effektiv ist, der KI die relevanten Materialien – z. B. Dokumente – wie die folgenden bereitzustellen:

• Problembeschreibung
• In Betracht gezogene Ansätze
• Gewählte Lösung
• Implementierungsplan (z. B. JIRA-Epics und -Tickets)

Dies bietet eine leistungsstarke, konsolidierte Übersicht über jede Initiative.

Glücklicherweise beschränkt sich die Auswirkung normalerweise auf den Verbrauch von Token, wenn sich die KI nicht wie erwartet verhält – vorausgesetzt, die richtigen Schutzvorkehrungen sind vorhanden. Ja, das kann kostspielig sein, aber auch das können wir mit minimalem Aufwand in den Griff bekommen.

Warum psychologische Sicherheit für die Einführung von KI entscheidend ist

Meine Teams haben Claude Code gut angenommen. Sie zeigten kaum oder gar keinen Widerstand, und ich konnte ihre Begeisterung darüber sehen, das neue Tool als Kraftverstärker einzusetzen.

Ein Hauptgrund dafür war die psychologische Sicherheit, die wir geschaffen haben: KI hat niemandem den Arbeitsplatz weggenommen, sondern die Fähigkeiten der Mitarbeitenden erweitert.

Neben psychologischer Sicherheit benötigen Teams drei Dinge für eine erfolgreiche Einführung von KI:

• Klarheit
• Kompetenz
• Autonomie

Ich empfehle Führungskräften, sich um diese Grundlagen zu kümmern, bevor sie KI implementieren. Andernfalls wird KI nichts lösen. Im Gegenteil: Sie kann die Situation sogar verschlimmern.

Und noch etwas: Zu Beginn kann es zu Verwirrung und Orientierungslosigkeit kommen, da KI viele Aspekte des täglichen Lebens verändert. Wie bei jedem neuen Tool benötigen die Menschen Zeit, um sich anzupassen.

Pedro teilt mit

Zu Beginn kann es zu Verwirrung und Orientierungslosigkeit kommen, da KI viele Aspekte des täglichen Lebens verändert. Wie bei jedem neuen Tool benötigen die Menschen Zeit, um sich anzupassen.

Wie CTOs das übliche Vorgehen zum Veränderungsmanagement auf KI anwenden sollten

Sobald Sie bereit sind, würde ich dem "üblichen" Vorgehen folgen: Interessierte Personen finden, sie zusammenbringen, Grundsätze definieren, einen Plan erstellen, Materialien zur Befähigung entwickeln, Schutzvorkehrungen einrichten und die Lösung ausrollen. Beobachten Sie anschließend, wie sich die Dinge entwickeln, und handeln Sie entsprechend.

Dies ist eine reine Aufgabe des Veränderungsmanagements.

Warum Arbeitsplätze in der Softwareentwicklung sicher sind

Ich glaube nicht, dass Softwareentwickler ihre Arbeitsplätze verlieren werden. Ich verstehe die Sorge, aber es wird alles gut gehen. Menschen werden immer gebraucht, vielleicht nur in anderen Funktionen.

Es wird viel darüber gesprochen, dass Berufseinsteiger ihre Arbeitsplätze verlieren könnten, aber meiner Meinung nach wird es immer Bedarf an ihnen geben. Wir müssen nur warten, bis sich der Staub legt – und er beginnt sich bereits zu legen.

Wie KI die Softwareentwicklung verändert

Wir sollten uns nicht zu sehr auf perfekten Code versteifen. Sowohl Menschen als auch KI machen Fehler, daher gab und wird es immer Fehler geben.

Was jetzt nötig ist, ist ein Mentalitätswandel hin zu mehr Pragmatismus und weniger Perfektionismus.

Perfektionismus bringt nichts Gutes. Er bremst Teams erheblich aus. Im Gegensatz dazu hilft uns Pragmatismus, entschlossener zu handeln, voranzukommen, übermäßige technische Komplexität zu vermeiden und uns auf das zu konzentrieren, was zählt: den Kundennutzen.

So sehe ich die Entwicklung der Softwareentwicklung mit KI. Weniger Handwerk, mehr Pragmatismus.

Warum CTOs KI annehmen und die Grundlagen lernen müssen

Hier ist mein Rat an CTOs: Nehmen Sie KI an – und zwar schnell. KI wird bleiben. Sie ist keine vorübergehende Modeerscheinung.

Ich sehe, dass Unternehmen ewig brauchen, um KI-Tools in ihrer täglichen Arbeit einzusetzen, aber das ist ein Fehler. Die Konkurrenz wird nicht warten. Tappen Sie nicht in die Falle, übervorsichtig zu sein. Setzen Sie KI schnell und mit voller Kraft ein.

Und informieren Sie sich über die Grundlagen. Ich fand es äußerst hilfreich zu verstehen, wie alles funktioniert – von Datenwissenschaft und maschinellem Lernen bis hin zu LLMs, RAG, Vektoreinbettungen und Vektordatenbanken. Lernen Sie es.

Bleiben Sie dran

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Weitere Experteninterviews folgen im The CTO Club!