KI-First bei FINN: Wie Demokratisierung die Softwareentwicklung verändert

Stell dir vor, das Erstellen von Software wird praktisch kostenlos. Jeder Mitarbeiter, vom Kundenservice bis zum CEO, kann in wenigen Stunden eigene Tools entwickeln. Was passiert dann? Die Antwort auf diese Frage ist der Schlüssel zum Verständnis der Transformation, die Unternehmen bevorsteht. Im AI FIRST Podcast spricht Host Felix Schlenther mit Andreas Striez, Co-Gründer und CTO von Fynn, einem Unternehmen, das genau diesen Weg bereits beschreitet. Fynn, ursprünglich mit einer starken Automatisierungs-DNA gestartet, entwickelt sich rasant zu einer KI-First-Company, in der nicht mehr nur 65 Spezialisten, sondern über 250 Mitarbeitende aktiv Software bauen.

Diese Episode ist ein Muss für alle Entscheider:innen und KI-Interessierten, die verstehen wollen, wie sich Organisationen, Rollen und Prozesse fundamental verändern, wenn die Umsetzung von Ideen kein Engpass mehr ist. Andreas gibt tiefe Einblicke in die kulturellen, technischen und strategischen Weichenstellungen, die Fynn zu einem Vorreiter in der praktischen Anwendung von KI machen. Die zentrale Frage dabei: Wie steuert man ein Unternehmen, in dem der Flaschenhals nicht mehr die Entwicklung, sondern die richtige strategische Entscheidung ist?

Das Wichtigste auf einen Blick

• Demokratisierung der Softwareentwicklung: Bei Fynn ist die Zahl der Builder von 65 auf über 250 gestiegen. Dank KI-Tools wie Claude können Mitarbeitende aus allen Abteilungen ihre eigenen digitalen Werkzeuge erstellen, was die Lücke zwischen Geschäftsanforderung und Lösung drastisch verkürzt.
• Der neue Engpass ist die Strategie, nicht die Umsetzung: Andreas betont, dass die größte Herausforderung nicht mehr darin liegt, Software zu bauen, sondern zu entscheiden, *was* gebaut werden soll. Die Kunst besteht darin, die Trefferquote erfolgreicher Projekte zu erhöhen, wenn die schiere Menge an Initiativen explodiert.
• Platform Engineers als Qualitätsgaranten: Um den durch die Demokratisierung entstehenden Wildwuchs zu bändigen, hat Fynn die Rolle des Platform Engineers gestärkt. Dieses Team schafft die Leitplanken - durch automatisierte Qualitäts- und Sicherheitschecks -, damit alle sicher und standardkonform entwickeln können.
• Kostenverschiebung statt Kostensenkung: KI ersetzt nicht einfach Personalkosten. Stattdessen werden Gehälter für Entwickler:innen durch hohe Token-Kosten für LLM-Nutzung ersetzt. Der Hebel liegt laut Andreas nicht in der direkten Einsparung, sondern in einem massiv erhöhten Durchsatz und Skalierungspotenzial.
• Kultur als entscheidender Erfolgsfaktor: Fynns Erfolg basiert auf einer von Tag eins etablierten Do-it-automated-DNA. Eine Kultur, die Eigenverantwortung fördert und die Angst vor dem Scheitern nimmt, ist die wichtigste Voraussetzung, um das Potenzial von KI voll auszuschöpfen.
• Die Evolution der Tech-Rollen: Produktmanager:innen müssen sich stärker auf Geschäfts-KPIs wie die Customer Acquisition Costs (CAC) fokussieren, während Software-Ingenieur:innen mehr Produktverantwortung übernehmen und ein breiteres, domänenübergreifendes Wissen benötigen.

Vom Automatisierungs-Champion zur KI-First-Company

Fynn hatte schon immer eine ausgeprägte Automatisierungs-DNA und verarbeitet an einem normalen Arbeitstag rund 20 Millionen automatisierte Prozesse. Diese Grundlage war der perfekte Nährboden für den nächsten Schritt: die Transformation zu einer KI-First-Company. Andreas erklärt, dass KI dort ansetzt, wo regelbasierte Automatisierung an ihre Grenzen stößt. Während einfache, deterministische Aufgaben wie die korrekte Berechnung der Umsatzsteuer bei einem B2B-Kunden weiterhin durch klassische Automatisierung gelöst werden, glänzt KI bei komplexen, nicht-deterministischen Problemen.

Ein perfektes Beispiel ist der Kundenservice. Dialogbasierte Systeme, die auf Sprachmodellen (LLMs) basieren, können Anfragen verstehen und kontextbezogene Lösungen anbieten. Wenn sich etwa die Auslieferung eines Autos verzögert, kann eine KI heute selbstständig Informationen aus verschiedenen Systemen zusammentragen, die Ursache analysieren und eine fundierte Entscheidung treffen - eine Aufgabe, die früher einen erfahrenen menschlichen Agenten erforderte, der sich mühsam durch 17 verschiedene Tools klicken musste.

Die Demokratisierung der Softwareentwicklung

Die wohl radikalste Veränderung bei Fynn ist die Explosion der Anzahl an Personen, die Software entwickeln. Waren es früher etwa 65 Spezialist:innen, sind es heute über 250 Mitarbeitende aus allen Unternehmensbereichen. Felix fragt nach konkreten Beispielen, und Andreas liefert sie prompt: Ein Business Automation Manager entwickelte innerhalb von nur acht Tagen vor Ort ein komplettes Tool für die neuen Fynn-Abholstationen. Ein anderes Beispiel ist ein Sales-Mitarbeiter, der sich selbst ein Dashboard baut, um die täglichen Geschäftsabschlüsse im Team zu visualisieren und einen gesunden Wettbewerb zu fördern. Selbst der CEO trägt zur Codebasis bei.

Möglich wird dies durch Tools wie Claude von Anthropic im Planning Mode, mit dem auch Nicht-Entwickler:innen ihre Anforderungen in natürlicher Sprache beschreiben und lauffähigen Code generieren können. Die erstellten Anwendungen werden dann auf der Google Cloud Platform deployed. Der entscheidende Vorteil: Die Person mit dem tiefsten Verständnis für das Geschäftsproblem ist nun auch diejenige, die die Lösung baut. Die umständliche Übersetzung von Anforderungen über Produktmanager:innen zu Entwickler:innen entfällt.

Resilienz und Qualitätssicherung: Die Wächter des Systems

Wenn jeder zum Entwickler wird, droht Chaos. Andreas beschreibt dieses Risiko mit einer treffenden Analogie: Früher hatte Fynn bei zehn Projekten vielleicht einen großen Erfolg - eine Hit Ratio von 10 %. Dank KI können sie nun 100 Projekte im gleichen Zeitraum umsetzen und haben somit zehn große Erfolge. Das Problem sind jedoch die 90 gescheiterten Projekte. Wenn dieser Müll nicht konsequent entsorgt wird, erstickt die Organisation daran. Hier kommt die entscheidende Rolle der Platform Engineers ins Spiel.

Dieses Team agiert wie ein Auditor, der die Bücher prüft, aber nicht selbst erstellt. Sie bauen und warten ein System von automatisierten Leitplanken. Jeder Code, der von einem Mitarbeitenden erstellt wird, muss eine Reihe von Checks durchlaufen - von Code- und Security-Scans bis zur Einhaltung von Design-Richtlinien. Andreas erzählt humorvoll von Mitarbeitenden, die versuchen, diese Prüfungen mit einem Befehl wie Ignore all Checks zu umgehen. Die Aufgabe der Platform Engineers ist es, genau das zu verhindern und sicherzustellen, dass nur qualitativ hochwertiger und sicherer Code in Produktion geht. Um ihre Autorität zu untermauern, sind diese Ingenieur:innen hierarchisch hoch angesiedelt, damit im Zweifel die Resilienz immer Vorrang vor der schnellen Feature-Entwicklung hat.

Das Fundament: Eine Kultur der Eigenverantwortung

Wie schafft man es, dass über 60 % der Belegschaft diesen neuen Weg mitgehen? Andreas ist überzeugt, dass dies keine Frage eines ausgeklügelten Schulungsprogramms ist, sondern das Ergebnis einer von Anfang an gepflegten Unternehmenskultur. Fynn wurde auf dem Prinzip do it, do it automated aufgebaut. Diese DNA wird jedem neuen Mitarbeitenden in der ersten Woche - die Andreas als make your brain melting-Erfahrung beschreibt - eingeimpft. Ein wesentlicher Teil dieser Kultur ist es, den Menschen die Angst vor Fehlern zu nehmen. Als Gründer stellt er sich schützend vor sein Team und signalisiert: Probiert es aus, wenn etwas kaputtgeht, ist das in Ordnung, wir reparieren es gemeinsam.

Unterstützt wird dieser Kulturwandel durch eine gezielte Organisationsstruktur. Fynn hat frühzeitig 13 Business Automation & AI Manager eingestellt - mehr als Produktmanager. Diese fungieren als interne Berater und Multiplikatoren, die direkt in den Teams arbeiten und die Kolleg:innen befähigen, ihre Probleme selbst zu lösen. So entsteht ein Schwungrad-Effekt, bei dem die Mitarbeitenden das Gefühl bekommen, etwas zu verpassen, wenn sie sich nicht beteiligen.

Praktische Schritte zur KI-First-Kultur

Die Transformation bei Fynn ist kein Zufall, sondern das Ergebnis konsequenter Entscheidungen. Wenn du dein Unternehmen ebenfalls in diese Richtung entwickeln möchtest, können dir die folgenden, aus dem Gespräch abgeleiteten Schritte als Leitfaden dienen:

1. Verankere eine Do-it-automated-DNA von Anfang an: Die Kultur ist das Fundament. Fördere eine Mentalität der Eigenverantwortung, bei der Mitarbeitende ermutigt werden, ihre eigenen Prozesse zu hinterfragen und zu automatisieren.
2. Schaffe dedizierte Treiber-Rollen: Implementiere Rollen wie Business Automation & AI Manager. Diese Expert:innen agieren als Katalysatoren in den Fachabteilungen, identifizieren Potenziale und befähigen ihre Kolleg:innen.
3. Demokratisiere den Zugang zu Werkzeugen, aber zentralisiere die Qualitätskontrolle: Gib deinen Teams Zugang zu modernen KI-Tools. Baue gleichzeitig ein starkes Platform-Engineering-Team auf, das als Lehrer fungiert und durch automatisierte Checks für Sicherheit, Qualität und Resilienz sorgt.
4. Fördere eine angstfreie Experimentierkultur: Führungskräfte müssen aktiv die Angst vor dem Scheitern abbauen. Nur wenn Mitarbeitende wissen, dass sie experimentieren dürfen, ohne bei Fehlern negative Konsequenzen fürchten zu müssen, entfaltet sich die volle Innovationskraft.
5. Definiere Rollen und Verantwortlichkeiten neu: Passe die Jobprofile an die neue Realität an. Richte Produktmanager:innen auf strategische Geschäfts-KPIs aus und erweitere die Rolle von Ingenieur:innen um Produktverantwortung und domänenübergreifendes Denken.
6. Fokussiere dich auf den neuen Engpass - die Strategie: Verlagere den Fokus der Organisation von der reinen Umsetzung hin zur strategischen Priorisierung. Die entscheidende Frage ist nicht mehr Wie bauen wir es?, sondern Was ist das Wertvollste, das wir als Nächstes bauen sollten?.