Wir werden in letzter Zeit oft auf KI angesprochen. Kund:innen wollen wissen, ob wir sie einsetzen, wie wir sie einsetzen und was das für unsere Arbeit bedeutet. Berechtigte Fragen – darum hier ein direkter Blick darauf, wie KI in unseren Alltag passt.
Wir haben KI-Tools früh adaptiert, nicht wegen des Hypes, sondern weil wir echte, praktische Vorteile gesehen haben. Trotzdem sind wir wählerisch. Wir integrieren KI dort, wo sie uns wirklich besser macht, und behalten Menschen fest in der Verantwortung für das, was am meisten zählt.
KI im gesamten Team
KI bei Digismoothie ist nicht aufs Engineering beschränkt. Das gesamte Team arbeitet mit dem Anthropic-Claude-Stack und nutzt ihn täglich: für Analysen, das Verfassen von Dokumenten und das Strukturieren von Ideen.
Ein gutes Beispiel sind Projektspezifikationen. Nach einem Kunden-Debrief skizzieren wir mit KI einen Entwurf der Spec auf Basis der Notizen und des Kontextes aus dem Meeting. Ein Projektmanager prüft das anschließend, schärft Details und stellt sicher, dass es wirklich abbildet, was die Kund:innen brauchen. Die KI bringt uns schnell zu einem soliden Startpunkt. Der Mensch sorgt dafür, dass es stimmt.
Unsere Projektmanager nutzen Fathom auch für Meeting-Aufzeichnungen und Notizen, was weniger Zeit für Admin und mehr Zeit für das eigentliche Gespräch bedeutet.
KI im Engineering
Hier ist die Wirkung am deutlichsten sichtbar. Unsere Ingenieur:innen arbeiten täglich mit Claude Code und Cursor, und wir nutzen CodeRabbit als erste Schicht der Code-Reviews.
KI beschleunigt das eigentliche Coden erheblich. Aufgaben wie Boilerplate schreiben, Komponenten scaffolden oder klar definierte Logik implementieren laufen deutlich schneller als zuvor.
Aber das geht in vielen Diskussionen verloren: Das Coden war nie der Engpass. Die eigentliche Engineering-Arbeit – das Problem verstehen, die Aufgabe definieren, den richtigen Ansatz wählen und anschließend prüfen, ob das Ergebnis wirklich funktioniert und unsere Qualitätsstandards erfüllt – nimmt weiterhin den Großteil der Zeit ein. Das hat sich durch KI nicht geändert, und so soll es auch bleiben.
Es gibt eine weitere, weniger offensichtliche, aber gleich wichtige Veränderung: KI ermöglicht es unseren Leuten, breiter zu arbeiten. Wo eine Aufgabe früher eine Frontend- und eine Backend-Spezialist:in mit allen damit verbundenen Übergaben und Abstimmungen erforderte, kann heute eine einzelne Ingenieur:in beide Seiten souverän abdecken – die KI schließt die Lücken im domänenspezifischen Wissen. Weniger Koordination, weniger Abhängigkeiten, schnellere Lieferungen. Und das beschränkt sich nicht aufs Engineering: Menschen im ganzen Unternehmen stellen fest, dass sie Aufgaben übernehmen können, die zuvor außerhalb ihres Spezialgebiets lagen – sie handeln direkt aus ihrem Wissen heraus, statt auf jemanden zu warten, der ausführt.
Wo die Gewinne wirklich kumulieren, sind klar zugeschnittene, fokussierte Aufgaben. Die Analyse der Shop-Performance und die anschließende Umsetzung der Verbesserungen brauchten früher Tage. Mit KI-gestützter Entwicklung liefern wir dieselbe Qualität in wenigen Stunden.
KI im operativen Geschäft
Über die Kundenarbeit hinaus setzen wir KI ein, um interne Prozesse wie Forecasting, Budgetierung und Performance-Analysen zu automatisieren. Nicht glamourös, aber es bedeutet, dass unsere Abläufe schlanker laufen und wir mehr Energie in die Arbeit stecken können, die unsere Kund:innen erreicht.
Vorne bleiben, indem wir teilen
Das KI-Umfeld bewegt sich schnell. Neue Tools, neue Fähigkeiten und neue Arbeitsweisen erscheinen fast wöchentlich. Wir glauben, der einzige Weg, mitzuhalten, ist gemeinsames Lernen. Deshalb führen wir KI-Meetings durch und betreiben einen geteilten Slack-Kanal, in dem alle nützliche Entdeckungen posten: neue Workflows, Tipps, Tool-Empfehlungen, was funktioniert hat und was nicht. So bleibt das gesamte Team scharf, nicht nur die frühen Enthusiast:innen.
Worauf das alles hinausläuft
Wir nutzen KI, um weniger Zeit mit Ausführung und mehr Zeit mit Denken zu verbringen. Die Analyse, die Strategie, die Qualitätssicherung, die Gespräche mit Kund:innen – dort liegt unser Wert, und dort konzentrieren sich unsere Leute.
KI ist ein Werkzeug. Ein mächtiges, und eines, das wir entschieden meistern wollen. Aber die Entscheidungen, die Standards und die Verantwortung – die bleiben bei uns.
