Software Delivery Conversion mit den KI-Agenten von Endava

Komplexe Geschäftsprobleme mit Technologie seit 25 Jahren gelöst ZuhauseEs erreichte einen Meilenstein im März 2026. Als das Unternehmen Codex und das Center von ChatGPT Enterprise erhielt, wurde die Softwarelieferung nicht mehr auf dem Codeschreiben installiert. Analyse-, Entwurfs- und Bauphasen sind zu einem kombinierten Fluss geworden und nicht zu einem Zyklus, der Wochen zuvor andauert. Und diese Änderung war nicht nur das Geschwindigkeitsproblem für ein Unternehmen, das auf die Überprüfung des Codes wartet, der die Millionenreihen erreicht.

Endavas Agentische Organisationsstruktur

Endava definiert sich jetzt als agentische Organisation (agentische Organisation): eine Struktur, die hochrangige juristische KI-Agenten in jeder Phase vom Projekt bis zur Auslieferung Seite an Seite von menschlichen Teams arbeiten. Diese Definition ist in der Branche ziemlich spezifisch.

„Wir haben zuvor selbst viele Codes geschrieben. Jetzt überprüfen wir die Arbeit von Codex„Der regionale CTO von Endava Herr Mr.Er erzählt dir von diesem Ausrutscher. Die Zeitverteilung der Ingenieure bestätigt dies auch: Code-Schreibaufgaben sanken auf 25% von der Arbeit, die 60% pro Tag dauert, Architektur und Systemdesign steigen von 15% auf 55%.

Anders gesagt: Entwickler schreiben keinen Code, sondern machen wertvollere Dinge.

CaseFlow: AI-Native Methodik

Softwareunternehmen fügen häufig KI zu bestehenden Arbeitsplätzen hinzu. Endava machte das Gegenteil. CaseFlowEndavas KI-nativer Engagement-Lebenszyklus: Es ist eine Methode, die jede Veränderung in Richtung Produktion von der Idee und den Organisationen verbindet, um schnellere, sichere und verantwortungsvolle Veränderungen im KI-Zeitalter zu erreichen.

Dies ist eine Methodik, die in vier KI-verstärkten Phasen arbeitet: Signal, Explore, Govern und Evolve. Die Struktur betont die korrekte Einstellung des Kontexts, bevor die KI-Agenten in den Code verschoben werden. Vor dem Schreiben eines KI-Agentencodes werden Geschäftsschwierigkeiten, Wettbewerbskontext und gewünschte Ergebnisse klar verstanden.

CaseFlow ist in erster Linie für den internen Gebrauch konzipiert. Aber Erfolg ist keine Notwendigkeit geworden. Wenn CaseFlow in Bereichen von Finanzdienstleistungen bis hin zu Mobilität eingesetzt wird, verkürzt sich die Öffnungszeit oft auf 40%, Telemetrie und Rückverfolgbarkeit erhöhen das Vertrauen in jede Version.

Fehler: Anforderungen Darboğat

Das Law-Team von Endava brachte ein komplexes Problem in das Entwicklerteam: Tausende von Seitenverträgen werden anhand bestimmter Kriterien überprüft. Früher erhielt die Beschreibung dessen, was die Anwälte gebaut werden, Wochen. Stattdessen zeichnete das Team ein zweistündiges Deep-Diving-Meeting auf, übertrug den Text in den Codex und produzierte ein Arbeitsanforderungs-Token.

Hier ist wichtig: Das ist nicht nur "schneller". Endava bewertet Analyse, Design und Konstruktion nicht mehr als sortierte Phasen. Wenn jede dieser vorherigen Tage oder Wochen dauert, ist Codex jetzt in der Lage, sie als ein einziges kombiniertes Werkzeug zu packen.

Codex: Nicht Code Assistant, Desktop Agent

Es gibt ein Missverständnis über Codex: "Eine Version von Copilot". Nicht. Der größte Gewinn von Endava kam von der Verwendung von Codex als Desktop-Agent, nicht als Code-Schreibassistent. Neben dem Code wurde der Gewinn verstanden, wenn er für die Anforderungen, das Design, die Kundenkommunikation und den Betrieb gilt.

Codex wird auch für Jobs rund um den Code verwendet: Schreiben von Dokumenten, Erstellen von Updates, Analysieren von Daten. Wenn Sie sich die Quelle ansehen, ist dies kein Code-Editor, die Workflow-Plattform.

Corporate Security und Management

GartnerEr nannte OpenAI im Jahr 2026 führend im Bereich Corporate Coding Agents; aufgrund der Befugnisse von Codex Agentic Software Development, Corporate Governance und Sandbox Execution. Sandbox ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung: Es bedeutet, Produktionscode mit einer riesigen Umgebung zu emittieren.

Codex-Zulassungstüren, Rollenbasierte Zugangskontrolle (RBAC)Die Betriebssystemebene umfasst Sandbox- und überprüfbare Workspace-Logs - Steuerelemente, die sie benötigen, bevor sie KI in Branchen wie Banken und Versicherungen einsetzen.

Dies erklärt den Grund für Endava, Software für Banken und Versicherungen zu machen. Eine große Anzahl von Agenten, die nicht mit Governance verbunden sind, scheitern. Endava vergraben Governance in die Methodik.

Code Senior Information

Ein seltsames Konzept für viele nicht-technische Unternehmen: Kodieren Sie den Meisterarchitekten. Aber die Essenz der Struktur dieses Endava.

Mike Krolnik, Global SVP of Agentic Architecture von Sonava, der die Lücke zwischen den Senior- und Junior-Ingenieuren von Codex schloss und Informationen darüber lieferte, dass auf komplexe Anforderungen für die Junior-Mitglieder zugegriffen wird, was bedeutete, dass unerfahrene Entwickler in der Beschreibung der Senior Supervision hervorgehoben werden.

Denken Sie anders: Der leitende Architekt im wachsenden Unternehmen kann nicht verfügbar sein, wenn er jedes neue Projekt gestartet hat. Aber Entscheidungen und Architektenprinzipien, die dem Codex gegeben wurden, bleiben fest. Agenten wenden die deckungsinformationen des seniors auf neue codes an.

97% mehr Pull Requests mehr kombinierte Teamberichte - zusammen mit dem korrigierten Workflow hat sich die Zeit für die Code-Review erhöht, was die Überprüfung zu einem neuen Engpass macht. Dies kann ein zweites liquides Problem sein, aber praktisch: Über CI / CD hinaus benötigt die Software echte menschliche Aufmerksamkeit.

Firmen-Myseme: Fast Kanaat

Endava hat eine strategische Vereinbarung zum Vertrieb der ChatGPT Enterprise-Lizenz mit OpenAI an mehr als 11.000 Mitarbeiter weltweit bekannt gegeben. Diese Substanz ist nicht: kein Mitarbeiter in der Endava draußen gelassen.

Ein Pilotteam namens ChatGPT Champions hat mehrere Monate lang getestet, um Technologie zu integrieren und Best Practices zu installieren. Dann zieht das Unternehmen eine informierte Rolle im Durchmesser. Endava hat ein obligatorisches KI-Trainingsmodul eingeführt, um die Leistungsfähigkeit von KI zu maximieren und einen verantwortungsvollen Umgang zu gewährleisten.

Das ist entscheidend: Andere Unternehmen vertreiben KI-Tools und kompilieren "Free Use". Endava erstellte eine Methodik, dann zentriert.

Große wirtschaftliche Probe

AI-Agent Der Markt lag 2025 bei 7,6 Milliarden US-Dollar und wurde 2033 mit einem jährlichen Wachstum von 49,6% prognostiziert. Die Bewegung von Endava hängt nicht nur mit der Softwaregeschwindigkeit zusammen: Das Signal, dass Unternehmen Betriebsmodelle neu konfigurieren müssen.

Endava entschied: Der Code wird in die Aufgabe des Schreibens, des Kontexts und des Designs eingehen. Endava-Ingenieure überprüfen jetzt, dass sie sehr Codex vom Code-Schreiber produzieren. Die Gebührenstruktur war damit verbunden. Vorbereitung und Überprüfung sind wertvoller.

Die "agentische Organisation" mit anderen Worten von Endava zu sein, nicht nur eine Marketingaussage. Eine echte Transaktionsverschiebung.

Häufig gestellte Fragen

Was unterscheidet Endava vom Codex von ChatGPT?

Codex Enterprise enthält verteilte Kontrolle, Sichtbarkeit und Governance über ausgereifte Codebasen und Produktionsflüsse. Teams verwenden auch Code für Jobs: Schreiben von Dokumenten, Erstellen von Updates, Analysieren von Daten. ChatGPT ist allgemeiner; Codex Flow-native.

Ist es einfach, CaseFlow einzuführen?

CaseFlow hat viele Unternehmen Erfahrung mit KI in isolierten Anwendungsfällen nach der Einbettung. Enablement-Programme sorgen dafür, dass Teams vertrauensvoll mit agentischen Werkzeugen arbeiten und die Governance von Consis aus durch Policy-in-Pipeline-Kontrollen steuern. Anders gesagt: Die Methodik beinhaltet Verteilung und Training.

Wie viel Zeit spart es?

Endava beschleunigte die Softwarebereitstellung mit Codex zur Anforderungsanalyse Wochen. Aber diese unternehmensspezifische Figur. Ähnliche Teams sollten 30%-40% warten; Endavas Senior-Wissen kann 60% + wie codiert sein.

Ist Codex sicher?

Codex Enterprise wird mit Datenschutz, Admin-Kontrolle, ARM-Schutz und Auditierbarkeit übernommen. Sandboxing auf OS-Ebene unter macOS und Windows ermöglicht es Entwicklern, die Speicherung von Hungeragenten mit begrenzter Aktivität sicher zu bearbeiten. Es gibt keine Schulung zu Unternehmensdaten im Standardfall und die Daten werden bei Transit und Ruhe verschlüsselt.

Können kleine Unternehmen CaseFlow nutzen?

CaseFlow selbst enthält Prinzipien, die für jeden angewendet werden können: zuerst Kontext, dann Proxies. Die Version von Endava basiert jedoch auf 11.000+ Mitarbeitern. Kleinere Teams können ähnliche Prinzipien erstellen (Geeksinim-Formatierung, Agenteneinrichtung, Überprüfung); Methodikskala.

Ändern KI-Agenten die Arbeit von Softwareingenieuren?

GPT-5.2-Codex beantwortete eine hybride Zukunft auf diese Diskussion: Künstliche Intelligenz ersetzte nicht die Software-Ingenieure, aber sie veränderten, was Arbeit in ihnen tun wird. Endava-Beweise: Ingenieure schreiben weniger typischen Code, machen mehr Design und Überprüfung.

Matthew Cloke benutzte eine einfache Metapher als CTO:

"Wenn ich keinen Agenten habe, der im Hintergrund arbeitet, denke ich, dass ich meine Zeit verbringe."

Das war nur mehr als ein Fahrzeug. Das war eine Geschäftsphilosophie.

Benennen Sie Ihre Gedanken zur Softwarebereitstellung um, definieren Sie den Job Ihres Teams neu – diese Präzision funktioniert. Endava versuchte dies mit seiner agentischen Organisationsstruktur zu tun. Das Ergebnis war im Maschinenbau nicht klar, aber es wurde in den Geschäftsergebnissen erklärt: weniger Satztexte, mehr Output, weniger als Junior-Beschränkung. Oder das Wesentliche: Der Seniorenarchitekt kehrte auf die Seite des eigentlichen Problems zurück.