Der SAFe Assistant bei AgileTech – Wie AI den RTEs ihre Rolle zurückgab

Agilität auf Konzernebene erfolgreich umzusetzen, ist kein Selbstläufer. Besonders dann nicht, wenn unterschiedliche Technologien von verteilten Teams in heterogenen Tool-Landschaften eingesetzt werden. Als führendes Unternehmen, das sowohl mechanische Komponenten für die Automobilindustrie entwickelt als auch Softwarelösungen bereitstellt, weiß AgileTech, worauf es in solchen Spannungsgefügen ankommt. Deshalb hatte man längst auf Scaled Agile Frameworks (SAFe) gesetzt, um die Entwicklung systematisch zu skalieren – mit klaren Rollen, abgestimmten Sprints und definierten Metriken.  

Doch mit der Ausweitung der Strukturen kamen neue Herausforderungen: Teams, Tools und Prozesse wuchsen – und mit ihnen die Komplexität. Jira hier, Confluence dort; und Deployment-Pipelines? Irgendwo dazwischen. Die Vision eines transparenten, steuerbaren Flow-Prozesses begann sich in einem Flickenteppich aus Daten und Tools zu verlieren. Besonders die Rolle des Release Train Engineers (RTE) – das koordinierende Bindeglied im SAFe-Modell – geriet zunehmend unter Druck. Statt Probleme zu lösen, verbrachten die RTEs ihre Zeit mit manueller Datensuche, inkonsistentem Reporting und endlosen Auswertungszyklen.  

„RTEs sollten steuern – nicht Daten jagen. Doch genau das war ihr Alltag geworden.“ 

Kurzum: Es war ein klassischer Fall von methodischem Anspruch vs. operativer Realität – und der Auslöser für eine radikale Neuausrichtung. AgileTech brauchte eine AI-gestützte Lösung, die Daten sortierte, Übersicht wiederherstellte und Entscheidungen vorbereitete. 

Die Ausgangslage war prekär: Je weniger valide Daten verfügbar waren, desto häufiger entschied das Bauchgefühl. Die operativen Teams verloren Zeit, Vertrauen und Richtung. Und mittendrin: RTEs, die statt Steuerung vor allem Schadensbegrenzung betrieben. Während sie bis zum Hals im Datendschungel steckten, Zeit mit Tool-Hopping und Excel-Auswertungen verloren, wurde der Blick auf den Wertstrom für das Management zur Black Box.  

AgileTech zog die Reißleine. So kamen wir ins Spiel: Man beauftragte uns damit, ein intelligentes Assistenzsystem zu etablieren, das nicht nur aggregiert, sondern erkennt und mitdenkt. Eine Instanz also, die SAFe nicht einfach abbilden, sondern Kontext verstehen – und Handlungsfähigkeit wiederherstellen sollte. 

Gemeinsam mit einem interdisziplinären Powerhouse aus AI-Engineers, Datenbankarchitekt:innen, Frontend- und Backendentwickler:innen von X-INTEGRATE, IBM und catworkx entwickelte AgileTech einen digitalen Assistenten, der mehr ist als ein Reporting-Tool. Auf Basis eines standardisierten Datenmodells wurden alle relevanten Systemquellen – von Jira bis zur CI/CD-Pipeline – harmonisiert. Entstanden ist ein Realtime-Dashboard, das Muster sichtbar macht, Schwachstellen aufzeigt und Teamdynamiken greifbar macht. Sprich: Wir schufen einen intelligenten Sparringspartner, der retrospektiv analysiert und prospektiv mitdenkt. 

Sein Herzstück: eine mit dem SAFe-Wissensmodell trainierte AI, basierend auf IBM watsonx. Sie analysiert Flow-Metriken wie Flow Time, Load oder Efficiency, erkennt Auffälligkeiten und leitet daraus konkrete Handlungsempfehlungen ab. Der Zugriff erfolgt über ein text- und rollenbasiertes Chat-Interface – intuitiv, kontextsensitiv und direkt in den Arbeitsalltag integrierbar. 

Seither atmen die RTEs wieder auf. Statt operativer Datenverwaltung rückt nun wieder das in den Fokus, was zählt: die Entwicklung leistungsstarker Teams und die Steuerung erfolgreicher Releases. 

Die Resultate der Einführung sprechen für sich. Innerhalb kurzer Zeit stieg die durchschnittliche Velocity um 25 Prozent, während die Flow Time um 30 Prozent sank. Reportingprozesse konnten automatisiert werden. Unterm Strich ein massiver Effizienzgewinn, der Freiraum für strategisches Handeln schuf. RTEs haben wieder Zeit zum Coachen, Entscheidungen basieren mittlerweile wieder auf validen Daten, statt auf Intuition. 

Darüber hinaus etablierte der SAFe Assistant eine Plattform, die weit über diesen einen Use Case hinausdenkt: Sie ist modular, erweiterbar und bereit für AI-gestützte Anwendungen in weiteren Bereichen wie Controlling, HR oder Produktion. 

Die Roadmap ist gesetzt. Zusätzliche Datenquellen werden angebunden, ML-Modelle zur Risikoanalyse integriert, Handlungsempfehlungen evaluiert. AgileTech schafft mit dem SAFe Assistant nicht nur operative Entlastung, sondern eine intelligente Entscheidungsgrundlage für die gesamte Organisation: skalierbar, nachvollziehbar, zukunftsfähig. 

AgileTech hat gezeigt, wie sich die eigene Leistungsfähigkeit mit smarter Technologie gezielt stärken lässt – nicht durch Tools allein, sondern durch das richtige Zusammenspiel von Methodik, Daten und Intelligenz.