Hermes Germany GmbH ist einer der führenden Logistikdienstleister in Deutschland und bietet umfassende Services für den nationalen und internationalen Versand an. Das Unternehmen investiert kontinuierlich in die Digitalisierung seiner Prozesse und IT-Infrastruktur, um eine hohe Lieferqualität und Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.
Das Projekt auf einen Blick
- Spürbare Produktivitätssteigerung: Teams berichteten über schneller abgeschlossene Stories und eine verbesserte Velocity.
- Qualitätsverbesserung: Agenten fanden Bugs, die lange unentdeckt blieben, was die Codequalität nachhaltig erhöht.
- Enablement: 4 Teams, bestehend aus 20 Entwicklern, haben nun ein Verständnis des grundlegenden Vorgehens für effektive AI-Nutzung sowie der Verwendung von Kontext-Engineering-Techniken, Model Context Protocol (MCP), Agenten und Subagents.
- Effektive Tool-Adaption: Der Fokus verlagerte sich von AI-Assistants auf leistungsstärkere CLI-Tools wie Claude Code und Gemini, während ineffektive Tools verworfen wurden.
Ausgangssituation
Gekaufte Tools, schleppende Adaption
Hermes hatte bereits in generative KI-Coding-Tools investiert, um Erfahrung mit diesen Tools zu sammeln und die Produktivität der Entwickler in ihrem Alltag mit Java (Spring Boot, Quakus, Micronaut), Vue und Flutter zu steigern. Es stellte sich jedoch heraus, dass die tatsächliche Nutzung der Tools im täglichen Arbeitsablauf nur schleppend verlief. Die Entwickler waren zwar motiviert, doch es fehlte an einer strukturierten Herangehensweise und tiefgreifendem Wissen über die effektive Anwendung, so dass die Coding Agents wirklich hochwertigen Code liefern konnten.
Call for Action
Die Tools blieben somit ein ungenutztes Potenzial. Es wurde klar, dass eine einfache Bereitstellung eines AI Assistants oder Coding Agents nicht ausreichte. Es musste ein Weg gefunden werden, die Entwicklungsteams aktiv zu befähigen, künstliche Intelligenz in ihre komplexen Microservices- und Fullstack-Projekte zu integrieren. Aus diesem Grund wandte sich Hermes an codecentric.
Lösung
3-wöchiger AI-Sprint als „Game Changer“
Fokus auf fortgeschrittene Techniken
Kontinuierliche Begleitung durch Communities of Practice (CoPs)
3-wöchiger AI-Sprint als „Game Changer“
Gemeinsam mit dem Kunden wurde ein dreiwöchiger AI-Sprint konzipiert, um die Adaption und Kompetenzentwicklung gezielt zu beschleunigen. Der Sprint basierte auf drei Säulen: einem intensiven Kickoff-Workshop, der kontinuierlichen Begleitung durch Communities of Practice (COPs) und einem abschließenden Retro-Tag.
Fokus auf fortgeschrittene Techniken
Der Sprint startete mit einem intensiven eintägigen Workshop. Hier wurden nicht nur die Grundlagen der Large Language Models (LLMs) und Prompting-Basics vermittelt, sondern der Fokus direkt auf die „Game Changer“-Techniken gelegt: Context Engineering, das Model Context Protocol (MCP) und Subagents, sowie der Sicherstellung der Codequalität durch etablierte Methoden, kombiniert mit AI. Getreu dem Hands-on-Prinzip entfiel die Hälfte des Workshops auf die direkte Anwendung, wodurch erste eigene Fragestellungen nicht nur theoretisch diskutiert, sondern direkt explorativ entwickelt wurden.
Kontinuierliche Begleitung durch Communities of Practice (CoPs)
Ein weiterer Schlüssel zum Erfolg waren die regelmäßigen CoPs. In einem Daily Stand-up-ähnlichen Format tauschten sich die ca. 20 Entwickler aus vier Teams über ihre Erfolge und Schmerzpunkte aus. Die Experten konnten hier direkt auf spezifische Probleme eingehen (z. B. ineffektive Prompts bei Migrationen) und die Teilnehmer kontinuierlich mit den neuesten Entwicklungen im rasanten KI-Umfeld (z. B. neue Modelle und die Einführung von Agent Skills) auf dem Laufenden halten. Dieser Modus sicherte nicht nur die unmittelbare Fehlerbehebung, sondern förderte durch den sichtbaren Fortschritt die langfristige Begeisterung für die neuen Tools.
Ergebnis
Sofortige Produktivitäts- und Qualitätssteigerung
Das Projekt war ein großer Erfolg: 20 Entwickler aus vier Teams wechselten von der anfänglichen, eher zufälligen Nutzung zu einer bewussten und gezielten Anwendung von fortgeschrittenen Techniken. Die Teams berichteten subjektiv von klarer Produktivitätssteigerung in vielen Anwendungsfällen, die Teamleitung konnte dies durch handfeste Metriken beobachten: Viele Stories wurden deutlich schneller fertiggestellt. Ineffektive Tools, die initial eingekauft wurden, wurden zugunsten von leistungsfähigeren Tools evaluiert und sofort adaptiert.
Gefundene Bugs und Business Value
Die Teams erlebten einen direkten Mehrwert bei der Codequalität. Ein Team fand mithilfe eines Agenten innerhalb von fünf Minuten einen hartnäckigen Bug, der die Pipeline seit Jahren plagte. Dadurch sind die Teams nun in der Lage, die AI-Tools als qualitätssichernden und beschleunigenden Partner im Alltag zu nutzen.
Nachhaltigkeit im Unternehmen verankert
Der Abschlusstag diente der Reflexion und Zukunftsplanung. Die Entwickler definierten konkrete Action Items – darunter die Fortführung der CoPs in Eigenregie und die Etablierung neuer KI-Initiativen. Dadurch wird das erarbeitete Wissen und die Motivation nachhaltig im Unternehmen verankert.
Strategischer Ausblick: Ganzheitliche KI-Integration
Um das volle Potenzial der neuen Technologien auszuschöpfen, setzen Hermes und codecentric auf eine ganzheitliche Strategie. Das erfolgreiche Sprint-Format wird nun skaliert: Vier zusätzliche Entwicklungsteams durchlaufen aktuell das Enablement, um die technologische Basis unternehmensweit zu festigen. Gleichzeitig wird die Brücke zum Produktmanagement geschlagen: Ein dedizierter Product AI Sprint befähigt Product Owner und Agile Coaches dazu, KI-gestützte Workflows und Agentic Tools in ihren Alltag zu integrieren und so die Synergie zwischen Business und Technik weiter zu stärken.
Johannes Modersohn
Teamleiter Softwareentwicklung, Hermes Germany GmbH
Die fortgeschrittenen Prompting-Techniken, Kontext-Engineering und der Fokus auf MCP, Agenten und Subagenten waren der eigentliche Game Changer. Selbst Kollegen mit Vorkenntnissen wurden neue Möglichkeiten gezeigt und alle waren überrascht, welche guten Ergebnisse Coding Agents, wenn man sie richtig anleitet, erreichen können. Der Sprint hat unsere Erwartungen voll erfüllt – großes Lob an das gesamte Team!
Johannes Modersohn
Teamleiter Softwareentwicklung, Hermes Germany GmbH
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Service Lead GenAI
Senior Consultant, Developer & Trainer
Service Lead GenAI
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Ferdinand Ade
Senior Consultant, Developer & Trainer