Ein CPO, CIO und CTO betreten eine Bar… und Ihr IT-Stack stürzt ab. Unser Regelwerk hilft Ihnen, mit Ausrichtung zu skalieren
Von Anfang an ist die Idee des Skalierens fast immer mit Geschäftsergebnissen verknüpft. „Wenn wir über Skalierung sprechen, meinen wir in der Regel unsere Fähigkeit, mehr Kunden zu bedienen, umsatzkritische Funktionen bereitzustellen oder in neue Regionen zu expandieren“, sagt Andrey Korchak, ehemaliger CTO und Mitgründer von Monite.
Aber dieser geschäftliche Wille schlägt sich selten sauber im Backend nieder. Für eine C-Level-Führungskraft bedeutet Skalierung von IT und Engineering stattdessen: mehr Server aufstellen, mehr Workflows einrichten, mehr Ingenieure einarbeiten und mehr Tools miteinander verbinden, nur um gerade so über Wasser zu bleiben.
Auf dem Papier scheint die Idee wie ein dauerhafter Wachstumsmotor. Doch oft verursacht sie operative Last, Overhead, technische Schulden und Team-Müdigkeit. Schon bald türmen sich durch Skalierungsversuche Komplexität und Aufwand schneller auf, als sie tatsächlichen Mehrwert liefern.
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Wenn „Einfach Mehr Hinzufügen“ moderne IT zerstört
Wenn Teams den Druck spüren zu skalieren, ist die Standardreaktion fast immer die gleiche: einfach mehr hinzufügen. Mehr Dashboards. Mehr Automatisierung. Mehr Neueinstellungen. Aber für IT-Teams, die ohnehin schon am Limit arbeiten, setzt dies einen schleichenden Kollaps in Gang – verursacht durch Komplexität, Fragmentierung und Überlastung. Das sind die Gründe, warum das immer wieder passiert:
Die Versuchung durch das Shiny-Object-Syndrom
Die Besessenheit von neuen Tools ist eine Art operativer Eskapismus und löst oft das Shiny-Object-Syndrom aus. „Es ist der Glaube, dass die neueste Technologie wie eine Wunderwaffe wirkt, die das Team von Komplexität befreit, anstatt auf einen klaren Geschäftsbedarf einzugehen“, warnt Scott Willson, Head of Product Marketing bei xtype. „Aber meistens verursachen diese Lösungen mehr Reibung, als sie beheben.“
Teams greifen zum neuesten KI-Assistenten, Dashboard oder Automatisierungs-Plugin in der Hoffnung, dass deren Nutzung die Arbeitslast verringert. Doch jedes neue Tool bringt eigene APIs, Konfigurationen und seine eigene „Wahrheit“ mit.
Mit der Zeit entsteht dadurch eine Kettenreaktion, in der die Zusammenarbeit zwischen Teams auseinanderbricht und Entwickler mehr Zeit für Schnittstellenmanagement und Systemintegration als für das Ausrollen von Code aufwenden.
Ironischerweise ist der Versuch, die Last des Zuviel durch noch mehr zu bekämpfen, genau jenes Problem, an dem die Teams nun zu ersticken drohen.
Tool-Wildwuchs durch KI-Überladung
Der Siegeszug von KI-Tools hat das Tempo, mit dem Teams skalieren können, enorm erhöht. Sie können einen Code-Copilot in Ihre IDE integrieren, mit wenigen Klicks einen Chatbot bereitstellen oder ein neues Beobachtungstool für sofortige Einblicke bauen (das ist nur einer von vielen Vorteilen von Data-Observability-Tools).
Doch wie Sumit Johar, CIO bei BlackLine, warnt, führt Skalierung ohne Struktur zu „fragmentierten Ökosystemen, die Interoperabilität, Governance und Skalierbarkeit untergraben.“
Sumits Worte spiegeln sich auch im aktuellen KI-Wildwuchs wider: Im Durchschnitt werden in Unternehmen inzwischen über 9,6 KI-Anwendungen eingesetzt, bei den Spitzenreitern sind es sogar bis zu 80 KI-Apps. Diese unkoordinierte Skalierung ohne klaren Mehrwert belastet Budgets, fragmentiert Arbeitsabläufe und führt oft zu doppelten Entwicklungs- und IT-Aufwänden.
Und weil KI so komplex ist, erkennen die meisten Stakeholder nicht einmal, wie groß das Ausmaß der Zersplitterung inzwischen ist. „Es bringt zusätzliche Komplexitäten wie Datenschutzfragen, Integrationsherausforderungen und das Build-versus-Buy-Dilemma mit sich.“ Was wie Skalierung aussieht, untergräbt am Ende die Systeme, die eigentlich gestärkt werden sollten.
Prozesswildwuchs, der Engineering-Teams lahmlegt
Für Scott ist Prozess-Schuld sowohl Auslöser als auch Ergebnis fehlgeleiteter Skalierungsversuche. „Viele IT- und Business-Teams arbeiten bereits am Limit oder darüber hinaus“, erklärt er. Wenn dann plötzlich eine große Initiative gestartet wird, trifft sie nicht auf freie Kapazitäten, sondern auf ein ohnehin überlastetes System.
Ohne ausreichend Zeit, um Workflows gründlich zu entwickeln, greifen Teams zurück auf „manuelle Abläufe, ineffiziente Übergaben und Flickwerk aus Prozessen und Richtlinien, das sich immer weiter aufbaut.“
Diese Notbehelfe summieren sich zu Prozess-Schulden, die jede Aufgabe erschweren und jede Auslieferung verlangsamen. Während sie selten auf einem Dashboard sichtbar sind, unterminieren sie still und leise genau die Skalierbarkeit, nach der das Unternehmen strebt.
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Die moderne IT scheitert nicht an einem Mangel an Tools oder Prozessen, sondern an einem Übermaß davon. Hier ist unser kostenloses 'Scaling IT Rulebook', das Ihnen hilft, wirkliches Wachstum zu ermöglichen – statt blinder Anhäufung.
- Prüfen Sie Ihren IT-Stack
Slav Kulik, CEO von Plan A Technologies, sieht Audits als den natürlichen ersten Schritt, um potenzielle „Skalierbarkeits“-Probleme zu erkennen, bevor sie zu einer ausgewachsenen Krise werden. „Allzu oft sehen wir Organisationen, die sich so sehr auf die Zukunft konzentrieren, dass sie versäumen, auch zurückzublicken.“ Ein gründliches Audit alle 3–5 Jahre hilft, dieses Problem anzugehen, indem es aufzeigt, was funktioniert und was nur Ballast ist.
Binden Sie Stimmen aus Engineering, Security, DevOps und dem Business ein, um jedes aktuell genutzte Tool, jeden Workflow und jeden Prozess zu dokumentieren. Sumit nutzt einen ähnlichen Prozess in seinem Unternehmen, wo ein Technologierat, unterstützt vom CFO, sämtliche technologiebezogenen Entscheidungen trifft.
„Wir fordern, dass neue Software-Investitionen mit einem tiefen Verständnis der Technologie, ihres ROI und ihrer Auswirkungen auf die IT-Effizienz vorgelegt werden. Dieser konsequente Prozess hilft, ‚Nice-to-have‘-Technologien abzuschrecken.“
Wenn die Liste steht, ordnen Sie Ihren Tech-Stack in Kategorien: Beobachtbarkeit, Deployment und Incident Response. Weisen Sie jedem Tool einen Disruptions-Score von 0-5 zu, je nachdem, wie stark es die Produktivität der Entwickler beeinflusst, bestehende Workflows verkompliziert oder bei Entfernung nachgelagerte Probleme verursacht.
Was Sie vermutlich feststellen werden, ist ein Stack voller gutgemeinter Tools, die keinen Zweck mehr erfüllen. Das ist Ihr Signal, eine Konsolidierung zu prüfen: Ersetzen Sie Einzweck-Tools durch Plattformen, die mehrere Anwendungsfälle abdecken, oder bauen Sie modulare interne Services, die sich mit Ihrem Stack weiterentwickeln können.
- Schaffen Sie eine Skalierbarkeit-per-Design-Engine
Andrey empfiehlt, eine Reihe von Design-Checkpoints zu etablieren, die dabei helfen, Skalierbarkeit trotz Systemkomplexität zu erhalten. Sein Framework unterteilt dies in vier streng technische Phasen:
- Phase 1 – Nachweis, dass die Technologie gebaut werden kann: An diesem Punkt geht es darum zu validieren, ob die Kerntechnologie überhaupt machbar ist. Das Team ist hier schlank, aber intellektuell stark: Ingenieure erforschen Architekturen, testen Bibliotheken oder basteln Prototypen, um zentrale Produktprobleme zu lösen.
- Phase 2 – Überprüfung des Monetarisierungspotenzials: Jetzt muss das Team mehrere Experimente zur Monetarisierung durchführen und sogar „Fake Doors“ bauen, um die Features und Anwendungsfälle zu finden, die einen soliden Umsatzgenerierungsprozess antreiben. Ein SaaS-Unternehmen etwa testete verschiedene Versionen seiner Preispläne und fand heraus, dass Unternehmenskunden besonderen Wert auf Auditierbarkeit legten. Diese Erkenntnis könnte eine Umpriorisierung des Premium-Angebots vorantreiben.
- Phase 3 – Engineering für Distribution: Die technische Architektur muss nun mit Veränderungen im Go-to-Market übereinstimmen. Dabei gilt es, die Unterschiede verschiedener Märkte – Compliance, Recht, Marketing, Vertrieb und Technik – zu verstehen und sich anzupassen. Denken Sie an die Compliance-Regeln in Deutschland versus Singapur oder den Wechsel vom PLG- zu Top-Down-Sales.
- Phase 4 – Absicherung für Langlebigkeit und zukünftige F&E: Sobald die Skalierung gefestigt ist, sollte der Fokus darauf liegen, Redundanzen für alle geschäftskritischen Komponenten zu implementieren, starke Cybersicherheitsrichtlinien festzulegen und Prozesse zum Wissensmanagement zu etablieren. Diese Grundlage erlaubt neue Innovationszyklen, ohne einen Zusammenbruch zu riskieren, und sichert die Betreuung kritischer Geschäfts- und Technologiebereiche.
- Standardisieren Sie Workflows und Governance
Unstimmigkeiten bei der Bereitstellung und Nutzung von IT-Tools sind oft das größte Hindernis für echte Skalierbarkeit. Wenn Teams eigene Deployment-Skripte, Namenskonventionen oder Zugriffsregeln haben, kann selbst Alltägliches zur Quelle von Reibung werden.
Daher sollte Ihre erste Priorität darin liegen, standardisierte Workflows für alle täglich wiederkehrenden Aufgaben zu erstellen, etwa für das Bereitstellen von Services, das Reagieren auf Incidents oder das Bereitstellen von Infrastruktur.
Diese Workflows sollten versioniert, leicht nachvollziehbar und sofort mit minimaler Einrichtung einsatzbereit sein. Noch besser ist es, wenn sie direkt einsatzbereit funktionieren – wie ein CLI-Tool, das neue Services mit vorab genehmigten Vorlagen startet.
Ist das Fundament einmal stabil, führen Sie Automatisierung ein, um die wiederkehrenden Aufgaben zu eliminieren, die Ihre Entwickler bremsen.
Wie Scott sagt, sind auf Richtlinien basierende Automatisierung, automatische Governance und synchronisierte Umgebungen, die der Produktion gleichen, der schnellste Weg, die Auslieferungskapazität der Teams zu steigern. „Vor allem schaffen sie Raum – Raum für Fokus, Innovation und nachhaltiges Wachstum, statt ausbrennender Überstundenarbeit.“
In der Praxis bedeutet diese richtlinienbasierte Automatisierung standardisierte CI/CD-Pipelines, die automatisch Code bereitstellen, sobald Entwickler genehmigte Pull Requests zusammenführen. Sollte ein Vorfall auftreten, können Sie automatisierte Post-Mortem-Vorlagen nutzen, um sofort wichtige Kennzahlen festzuhalten und Ihren Reaktionsprozess zu verbessern.
Sicherheit und Compliance sollten ebenfalls in diese Workflows integriert werden, indem Policy-as-Code in die Deployment-Pipelines eingebettet wird. Wenn ein Entwickler versehentlich Terraform-Code mit zu weitreichenden IAM-Berechtigungen einreicht, kann ein Tool wie Open Policy Agent (OPA) den Deployment-Vorgang sofort kennzeichnen und blockieren. Das spart viele Stunden Fehlersuche und schützt Ihre Infrastruktur standardmäßig.
Skalieren Sie eine schlankere, leistungsstärkere IT-Infrastruktur
Zwischen der sprunghaften Entwicklung der Marktnachfrage, eingefrorenen Budgets und dem plötzlichen Aufkommen von agentenbasierter KI stehen IT-Führungskräfte unter dem Druck, mehr zu leisten – und das schnell.
Doch das spontane Hinzufügen von Tools oder das Improvisieren von Prozessänderungen führt selten zu echter Skalierbarkeit. Stattdessen sorgt es für mehr Nacharbeit, Überlastung und ein Auseinanderdriften von Unternehmenszielen und IT-Maßnahmen.
Moshin Hussain, CTO und EVP of Engineering bei LiveRamp, empfiehlt, es wie ein „diversifiziertes Anlageportfolio“ zu behandeln, indem Ressourcen gezielt verteilt werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.
Stellen Sie bestimmten Teams oder Zeiträume für organisierte Experimente zur Verfügung. „Verwenden Sie kleine Laborteams, um neue Technologien zu testen, fördern Sie eine Kultur des Wissensaustauschs und nutzen Sie agile Methoden für schnelle Iterationen“, erklärt Mohsin.
Echte Skalierung beginnt, wenn Sie definieren, wie „gut“ für Ihr Team aussieht. Schnelle Reaktion bei Vorfällen? Weniger fehlgeschlagene Deployments? Engere Abstimmung zwischen Produkt und Infrastruktur? Sobald Sie diese Vision festgelegt haben, können Sie die unterstützenden Systeme, Workflows und Governance rückwärts darauf aufbauen.
Ein proaktiver Ansatz hält Teams beweglich, anpassungsfähig und gut aufgestellt, um neue Chancen zu nutzen. Für weitere durchdachte Strategien laden Sie unser kostenloses 'Scaling IT Rulebook' herunter und abonnieren Sie den Newsletter des CTO Clubs.
