AMPECO wurde nicht über Nacht AI-native. Der Wandel begann mit einer einfachen, aber ambitionierten Frage: Was wäre, wenn KI mehr könnte als nur Entwickler zu unterstützen? Was wäre, wenn sie tatsächlich produktionsreifen Code schreiben könnte – während sich Ingenieure auf Architektur, Validierung und strategische Ausrichtung konzentrieren, anstatt auf repetitive Implementierungsarbeit?
Diese Idee wurde schnell zu einer ernsthaften internen Diskussion. Als das Innovationstempo zunahm und die Erwartungen an Geschwindigkeit weiter stiegen, wurde klar, dass traditionelle Entwicklungsworkflows der eigentliche Engpass waren – nicht das Talent, nicht der Ehrgeiz, sondern der Motor selbst.
Bis zum Sommer 2025 hatten wir unseren gesamten Entwicklungsworkflow rund um KI-Agenten neu aufgebaut – teilweise inspiriert von Forschung zu langlebigen Agentenarchitekturen die Status und Kontext über mehrere Sitzungen hinweg aufrechterhalten.
Dieser Wandel zwang uns dazu, grundlegend zu überdenken, wie Software entwickelt wird. Anstatt zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit zu wählen, fragten wir uns, ob es möglich wäre, diesen Kompromiss vollständig zu eliminieren. Die Antwort waren nicht bessere Einzeltools – es war die tiefe Integration von KI in den Kern dessen, wie AMPECO seine Plattform entwirft, entwickelt und weiterentwickelt.
Für Ladepunktbetreiber hat diese Transformation direkte Auswirkungen. Das sehen die meisten CPOs nicht: Der Entwicklungsmotor unter Ihrer Plattform ist eine versteckte Einschränkung Ihrer Wettbewerbsgeschwindigkeit. Jedes Mal, wenn Sie monatelang auf eine kritische Integration gewartet haben oder auf eine Funktion oder Marktchance verzichtet haben, weil „es nicht auf der Roadmap steht“, haben Sie diese Einschränkung gespürt.
Sie wussten nur nicht, dass es gelöst werden könnte.
Das Geschwindigkeit-vs.-Sicherheit-Paradoxon
In geschäftskritischer Infrastruktur war die Vorsicht der Branche rational. Lange Release-Zyklen, umfangreiche manuelle Überprüfungen und konservatives Change Management waren der sicherste Betriebsweg, als der Markt für das Laden von Elektrofahrzeugen noch jung und Alternativen begrenzt waren.
Das Risikoprofil hat sich verändert.
Der Markt für das Laden von Elektrofahrzeugen reift schnell. Der Wettbewerb intensiviert sich, Kundenerwartungen steigen, Compliance-Anforderungen entwickeln sich schneller und Geschäftsmodelle diversifizieren sich.
CPOs benötigen weiterhin dieselben Grundlagen: schnelle Feature-Bereitstellung, um wettbewerbsfähig zu bleiben, hohe Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten, Integration mit neuer Hardware und Energiesystemen sowie Anpassung, während sich der Markt entwickelt.
Was anders ist, ist der Druck. Geschwindigkeit darf nicht auf Kosten der Stabilität gehen und Stabilität sollte Innovation nicht verlangsamen. CPOs brauchen beides gleichzeitig.
Die Eisberg-Realität
Bei der Bewertung von Plattformen konzentrieren sich die meisten CPOs auf das Sichtbare: Funktionen, Preise und Support-Qualität. Aber was Sie sehen, ist nur die Spitze des Eisbergs. Ebenso wichtig ist etwas weniger Sichtbares: wie Ihr Anbieter tatsächlich Software entwickelt und ausliefert.
Bei der Bewertung von Plattformen konzentrieren sich die meisten CPOs auf das Sichtbare: Funktionen, Preise und Support-Qualität. Aber was Sie sehen, ist nur die Spitze des Eisbergs. Ebenso wichtig ist etwas weniger Sichtbares: wie Ihr Anbieter tatsächlich Software entwickelt und ausliefert.
Dies veranlasste uns, eine grundlegende Frage zu stellen: Was würde es erfordern, den Kompromiss zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit vollständig zu eliminieren? Nicht nur zu verbessern, sondern zu lösen?
Wir erkannten, dass die Einschränkung nicht unser Talent war – wir haben außergewöhnliche Ingenieure. Es war nicht unser Engagement – unser Team hat immer hart gearbeitet. Die Einschränkung war der Entwicklungsmotor selbst.
Dies verstärkte unsere Überzeugung, dass der wirkungsvollste Weg, KI in die AMPECO-Plattform zu bringen, darin bestand, sie in unseren Kern zu integrieren. Also taten wir etwas Radikales. Wir haben unseren gesamten Entwicklungsprozess neu aufgebaut, um AI-native zu sein – nicht KI-unterstützt, nicht KI-erweitert, sondern AI-native von Grund auf.
Wie wir unseren Entwicklungsmotor von Grund auf neu aufgebaut haben und AI-native wurden
Lassen Sie uns klarstellen, was wir mit „AI-native“ meinen, denn der Begriff wird häufig verwendet.
Viele Produkte integrieren heute KI-Funktionen wie Chatbots, Empfehlungsmaschinen oder automatisierte Berichte. Das sind KI-Features – sichtbar für Benutzer, in Marketingmaterialien und das, was jeder eilig ausliefern möchte.
AI-native ist etwas vollkommen anderes. Es ist KI, die in die Art und Weise eingebettet ist, wie Sie Software entwickeln, nicht was die Software tut. Es ist für Ihre Kunden unsichtbar, aber es verändert alles, was Sie ihnen liefern können.
Der Unterschied ist wichtig. KI-Features zu einem auf traditionelle Weise entwickelten Produkt hinzuzufügen, ist wie einen schnelleren Motor in ein Auto mit Schaltgetriebe einzubauen – Sie erzielen eine gewisse Verbesserung, sind aber immer noch durch das zugrunde liegende System eingeschränkt. Die Art und Weise, wie Sie Software mit KI entwickeln, neu aufzubauen, ist wie der Wechsel zu einem völlig anderen Antriebssystem. Die Einschränkungen ändern sich grundlegend.
Als wir diese Transformation erstmals vorschlugen, waren unsere Ingenieure höchst skeptisch – und das aus gutem Grund. Wir haben immer stabile, vorhersehbare Lösungen priorisiert. Und wenn die meisten Entwickler „Codieren mit KI“ hören, denken sie an „Vibe-Coding“: Eine KI auffordern, bis die Ausgabe richtig aussieht, dann ausliefern und auf das Beste hoffen.
Dieser Ansatz funktioniert nicht für geschäftskritische Infrastruktur.
Vibe-Coding ist für Prototypen und Proof-of-Concepts in Ordnung. Aber für Software, die Ladeinfrastruktur verwaltet, benötigen Sie einen systematischen Prozess, bei dem Qualität bei jedem Schritt durchgesetzt wird, nicht am Ende erhofft wird.
Wir mussten herausfinden, wie dieser Ansatz aussah. Wie sieht systematische, produktionsreife KI-Entwicklung tatsächlich aus?
Also begannen wir mit ersten Prinzipien.
Aufbau des CoOperator Dev Agent
Die zentrale Frage war nicht „kann KI Code schreiben?“ Sie lautete: „Wo schaffen Menschen tatsächlich Mehrwert in der Softwareentwicklung?“
Wir begannen mit einem einfachen Prinzip: Menschen sind hervorragend in Konzeptualisierung und Urteilsvermögen, KI ist hervorragend in der Ausführung. Verstehen, was gebaut werden muss, wie es funktionieren soll, validieren, dass es korrekt funktioniert – das ist menschliches Urteilsvermögen. Diese Entscheidungen in Code umsetzen, Tests durchführen, Änderungen deployen – das ist Ausführung.
Wir haben unseren gesamten Workflow um dieses Prinzip herum kodifiziert. Das Ergebnis ist CoOperator Dev Agent: ein Workflow-Management-System, bei dem KI die Ausführung übernimmt, während Ingenieure die Architektur leiten und die Qualität validieren. Für den technischen Blueprint, wie wir den Cooperator Dev Agent entwickelt haben, siehe unseren CTO Alexander Alexievs Deep Dive in Wie wir ein AI-natives Engineering-System entwickelt haben..
Mit über 20.000 automatisierten Unit-Tests wird jede Änderung vor der Produktion validiert. Das ist nicht Hoffen, dass die KI es richtig gemacht hat – es ist systematische Qualitätssicherung.
Der Mindset-Wandel
Den CoOperator Dev Agent zu entwickeln war der einfache Teil. Die schwierigere Transformation war der Mindset-Wandel, der in unserer gesamten Engineering-Abteilung stattfinden musste.
Wir verlangten von Ingenieuren, das zu stoppen, was sie jahrelang gemeistert hatten. Hören Sie auf, Code Zeile für Zeile zu schreiben. Beginnen Sie stattdessen, Systeme zu entwerfen und KI-Ausführung zu leiten.
Der Wandel betrifft nicht nur, was Ingenieure tun, sondern ihre Abstraktionsebene. Früher übersetzten sie menschliche Anforderungen in Code. Jetzt übersetzen sie Anforderungen in Anweisungen für KI und validieren dann die Ergebnisse. Es ist eine höhere Denkebene, die dasselbe tiefe technische Verständnis erfordert, aber anders angewendet wird.
Ingenieure haben sich von „Maurern“, die Syntax schreiben, zu „Architekten“, die Logik orchestrieren, entwickelt. Sie schreiben nicht mehr Code Zeile für Zeile. Ihre Abstraktionsebene ist zurück zur menschlichen Sprache – aber menschlicher Sprache, die von einem KI-Agenten gelesen wird.
Unser alter Engpass war zu viele Dinge zu entwickeln, nicht genug Ingenieure. Unser neuer Engpass? Verifizierte, gut begründete Anforderungen zu haben. Wenn Code nicht die Einschränkung ist, wird das genaue Wissen, was zu entwickeln ist, zur Einschränkung.
Deshalb bringen wir alle Ingenieure näher an das Produktdenken. Anstatt dass eine Handvoll Produktmanager eine Pipeline für Dutzende von Ingenieuren erstellt, bauen wir in Richtung eines Modells, bei dem Ingenieure erkunden, recherchieren, Absichten ausdrücken und die Entscheidungen treffen, die ein großartiges Produkt formen. CoOperator übernimmt die Implementierung.
Wie Alexander es einfach ausdrückt: „Manuelles Code-Schreiben ist obsolet geworden. Das Fachwissen fließt jetzt in die Verbesserung der Automatisierung, nicht in repetitive Programmieraufgaben.“ Er beschreibt die vollständige technische Architektur und den Workflow in Wie wir ein AI-natives Engineering-System entwickelt haben..
Die Ergebnisse: Geschwindigkeit und Qualität zusammen
Die Auswirkungen waren dramatisch.
Stories, die früher zwei Tage dauerten, werden jetzt in Stunden abgeschlossen. Wir sind von wöchentlichen Sprints zu täglichen Releases übergegangen. Wir liefern doppelt so viele Features mit halb so vielen Bugs.
Der letzte Teil überrascht die Leute. Aber die Daten sind eindeutig: Unsere Fehlerrate ist Monat für Monat gesunken, seit wir begonnen haben. Und warum? Weil KI nicht müde wird, keine Abkürzungen nimmt und keine Tests überspringt. Und wir fangen gerade erst an.
Zero-Lag-Infrastruktur: Wie dies CPOs beeinflusst
In der Softwareentwicklung gibt es immer eine Verzögerung. Verzögerung zwischen der Identifizierung eines Bedarfs und dessen Planung. Verzögerung zwischen Planung und Entwicklungsbeginn. Verzögerung zwischen Entwicklung und Testing. Verzögerung zwischen Testing und Deployment.
Diese Verzögerungen summieren sich. Ein Feature, das Tage zur Entwicklung braucht, kann Monate zur Auslieferung benötigen.
Wenn Ihr Anbieter von EV-Lademanagement-Plattformen AI-native wird, brechen diese Verzögerungen zusammen. Nicht auf Null, da es immer einige Einschränkungen gibt, aber auf etwas grundlegend anderes.
Dies ist Zero-Lag-Infrastruktur, bei der Ihre Bedürfnisse sich in Plattformfähigkeiten übersetzen, ohne die traditionellen Verzögerungen, die Ihr Geschäft einschränken.
Das bedeutet in der Praxis Folgendes:
1. Schnellere, zuverlässigere Problemlösung
Unsere Entwicklungsgeschwindigkeit hat sich grundlegend verändert. Stories, die zuvor zwei Tage dauerten, werden jetzt in Stunden abgeschlossen, und mit täglichen Releases erreichen Verbesserungen die Produktion kontinuierlich, anstatt auf wöchentliche Zeitfenster zu warten.
Ebenso wichtig: 50 % weniger Bugs pro Story bedeutet weniger Probleme, die Ihren Betrieb von vornherein stören. Wenn Probleme auftreten, ist die Lösung 3-4x schneller als zuvor.
Ebenso wichtig: 50 % weniger Bugs pro Story bedeutet weniger Probleme, die Ihren Betrieb von vornherein stören. Wenn Probleme auftreten, ist die Lösung 3-4x schneller als zuvor.
2. Schnellere Feature-Bereitstellung und Integrationsgeschwindigkeit
Höhere Entwicklungsgeschwindigkeit übersetzt sich direkt in schnellere Time-to-Value. Ob Sie einen neuen Zahlungsabwickler integrieren müssen, ein individuelles Reporting-Feature oder ein regulatorisches Compliance-Update – Zeitpläne haben sich dramatisch verkürzt.
Mit bis zu 4x schnelleren Entwicklungszyklen können Integrationen und Feature-Releases, die einst Quartale dauerten, jetzt in Wochen geliefert werden. Tatsächliche Zeitpläne hängen immer noch von Komplexität und Prioritäten ab, aber die Baseline hat sich grundlegend verschoben: Die Reaktion auf Markt- und Geschäftsbedürfnisse wird jetzt in Wochen gemessen, nicht in Quartalen.
3. Plattformzuverlässigkeit, die sich im Laufe der Zeit potenziert
Weniger Produktionsvorfälle, die den Betrieb stören, weniger Zeit für Eskalationen und vorhersehbareres Plattformverhalten. Die Stabilitätsverbesserung kommt von demselben System, das Geschwindigkeit erzeugt – automatisierte Qualitätsgates und umfassendes Testing, das in jede Änderung integriert ist.
Aber hier ist, was dies von traditioneller Entwicklung unterscheidet: Der CoOperator Dev Agent lernt und wird mit jedem Zyklus effizienter, und dieser Vorteil potenziert sich. Wenn ein Problem identifiziert wird, beheben wir nicht nur diesen spezifischen Bug – wir verbessern die Anweisungen und den Kontext des KI-Systems und heben damit die Qualitätsbaseline für die gesamte zukünftige Entwicklung an.
4. Strategische Flexibilität wird zur Realität
Wir haben eine Plattform entwickelt, die sich an Ihr sich entwickelndes Geschäftsmodell anpassen kann, nicht umgekehrt. Da sich die Einschränkung der Plattformentwicklung von „Wie schnell können wir bauen“ zu „Was sollten wir bauen“ verschiebt, können wir auf sich entwickelnde Geschäftsbedürfnisse reagieren – sei es neue Preismodelle, Serviceangebote oder Marktsegmente – ohne die traditionellen Entwicklungsengpässe. Das bedeutet, dass unsere Plattform nicht Ihre Strategie diktiert – sie ermöglicht sie.
Da wir die Entwicklungsgeschwindigkeit freigesetzt haben, haben wir Einschränkungen nach vorne verschoben. Jetzt automatisieren wir Übersetzungen, Dokumentation, Release-Prozesse und optimieren alles, was Verzögerungen zwischen „Feature fertig“ und „Kundenmehrwert geliefert“ erzeugt.
Warum dies über AMPECO hinaus wichtig ist
Der Entwicklungsmotor unter Ihrer Plattform bestimmt alles, was sich im Laufe der Zeit potenziert: wie schnell Funktionen ankommen, ob Sie gezwungen sind, zwischen Geschwindigkeit und Stabilität zu wählen, und wie anpassungsfähig Ihre Infrastruktur ist, während sich Ihr Geschäft entwickelt.
Der Eisberg ist wichtiger als die Spitze.
AI-natives Engineering ist nicht einfach. Es erfordert fundamentale Transformation: Neuarchitektur von Entwicklungsprozessen, massive Investitionen in automatisiertes Testing, kulturelle Veränderung in Engineering-Teams und kontinuierliche Verbesserung der KI-Systeme selbst.
Aber es hebt die Messlatte für das an, was CPOs von jedem Plattformanbieter erwarten sollten. „AI-native“ sollte zur neuen Baseline werden. Die falsche Wahl zwischen Geschwindigkeit und Sicherheit ist vorbei. AI-native Entwicklung – bei der Zero-Lag-Infrastruktur beides liefert – ist heute möglich, nicht in einer fernen Zukunft.
