# moon-walsh-mckinsey-rewiring-software-delivery-agentic-era-2026-05-29

## Veille

Kurzartikel (**8 Seiten**, 4 Exhibits) von **McKinsey Technology**, verfasst von **Jared Moon** (Senior Partner, London), **Rory Walsh** und **Vito Di Leo** (Partner, Dublin und Zürich), mit **Adam Thelwall**, veröffentlicht im **Mai 2026**. Die Autoren berichten von Produktivitätssteigerungen um das **×3- bis ×5-Fache** bei einer **Verkleinerung der Teamgröße um 60%** in mehreren Unternehmen und führen dies auf die Neugestaltung des Betriebsmodells zurück, nicht allein auf den Einsatz von Agenten. Vier Hebel: (1) der **24-Stunden-Sprint**, mit einer Nachtschicht aus Agenten (16h) und einer menschlichen Tagschicht (8h); (2) die Automatisierung der **Handoffs** zwischen Requirements, Design und Code, die nach Angabe der Autoren **70% der Tech-Ausgaben** ausmachen, gegenüber 30% für das Deployment; (3) eine **Wissensinfrastruktur** aus domänenspezifischen Graphen, abgefragt von einem Agenten „bibliothécaire“; (4) die Neudimensionierung von Teams und Portfolio. Zum Graphen: *„das sollte nicht mit einem großen, top-down angelegten Ontologie-Projekt beginnen“*. Die Teamzahlen werden als illustrativ präsentiert, abgeleitet aus der „Erfahrung und Beobachtung“ der Firma. Schließt an McKinseys Präsentation vom November 2025 zur agentengestützten Softwarebereitstellung an ([[harrison-maniar-mckinsey-reshaping-software-delivery-agents-2025-11-23]]).

## Titre Article

Rewiring software delivery for the agentic era

## Date

2026-05-29

## URL

https://www.mckinsey.com/capabilities/tech-and-ai/our-insights/rewiring-software-delivery-for-the-agentic-era

## Keywords

McKinsey, agentischer SDLC, Betriebsmodell, 24-Stunden-Sprint, Nachtschicht, Agentenfabrik, Agent Squads, Handoffs, maschinenlesbare Artefakte, graphe de connaissance, Agent bibliothécaire, organisatorisches Gedächtnis, Nachvollziehbarkeit, Policy as Code, Outer Loop, Teamverkleinerung, Pods, Reskilling, Kapazitätsumverteilung, Produktivität ×3-×5

## Authors

Jared Moon (senior partner), Rory Walsh, Vito Di Leo (partners), avec Adam Thelwall (associate partner) — McKinsey & Company

## Ton

**Profil**: eine Note einer Beratungsfirma, die sich an Technologieverantwortliche (CIOs, CTOs, Delivery-Leiter) richtet. Kurzes Format in vier parallelen Blöcken, jeweils mit einem fett gesetzten „Main Takeaway“ abgeschlossen und durch ein illustratives Exhibit gestützt.

**Stil**: ein narrativer Einstieg (ein Product Owner, der um 9 Uhr morgens die über Nacht von Agenten geleistete Arbeit entdeckt: *„No one worked late. AI agents did.“*), gefolgt von einem präskriptiven, imperativen Register (« Treat your knowledge architecture as strategic infrastructure », « Resize teams »). Das Vokabular ist das der Industrialisierung: *factory of agents*, *night shift / day shift*, *pipeline*, *review gates*. Die Zahlen werden am Rand hervorgehoben (×3 bis ×5, 60%), mit ihrer Quelle in einer einzeiligen Anmerkung (« McKinsey experience and observation across multiple companies »); nur eine externe Quelle wird zitiert (Boundev AI Budget Guide für die 70/30-Aufteilung).

**Autorität**: die der Firma und ihrer Transformationspraxis; kein benannter Kundenfall, keine detaillierte Messmethodik. **Zielgruppe**: Entscheidungsträger, die Teamgröße und Portfolio-Allokation abwägen.

## Pense-betes

- **Täglicher Sprint**: nachts (16h) reichert die Fabrik aus Agenten Requirements an, prüft die Architektur, entwirft, codiert, testet und erstellt einen Bericht; tagsüber (8h) führen Menschen das Sprint-Review durch, eine gepaarte *Spec-and-Code Working Session* auf kritischen Pfaden, eine funktionsübergreifende Abstimmung (Recht, Compliance, Design), die Überarbeitung schwachen Codes, die Verfeinerung der Guardrails (Kontext, Skills, Prompts, Workflows) und die Planung der nächsten Nacht.
- **Vier Voraussetzungen** für den 24-Stunden-Sprint: eine klare Vision dessen, was gebaut werden soll (Roadmap, Standard); eine **standardisierte und konsistente** technische Umgebung (gemeinsame Frameworks, modulare Architektur); ein identisch strukturierter Weg von **Requirements → Code** über alle Projekte hinweg; **dieselben Stakeholder** über die gesamte Wertschöpfungskette.
- **70/30**: Requirements, Design, Code und Testing machen ~70% der Tech-Ausgaben aus; Deployment ~30%. Herkömmliches CI/CD automatisiert nur den letzteren Anteil.
- Exhibit 2: eine Pipeline aus *Agent Squads* (Prozessfluss → angereicherte Requirements → High- und Low-Level-Design → Validierungs- und Transformations-Microservices → Unit-Testing-Squad), wobei Menschen **am Ende reviewen**. Kodierte Inputs: Interface-Spezifikationen, technische Guardrails, nicht-funktionale Anforderungen, Regelkatalog, *YAML Rules Framework*.
- **Graphe de connaissance pro Domäne**: verknüpft Kundenfeedback, Architekturentscheidungen, Design-Dokumente, Tickets, GitHub-Aktivität, Incidents, zusammengefasste Compliance-Regeln. Onboarding-Beispiel: SharePoint (Umfragen), Observability (Drop-off-Punkte), Jira (geplante Stories), GitHub (bestehende Services), implizites Wissen der Fachexperten.
- Behauptete Vorteile des Graphen: Fragen, die früher **Wochen an Interviews** mit Fachexperten erforderten, werden **in Minuten** bearbeitet; jede Entscheidung ist bis zur Quelle nachvollziehbar (eine Depriorisierung, die mit Nutzungsdaten verknüpft ist); schnelleres Upskilling.
- **Organischer** Ansatz, um vorrangige Domänen und laufende Programme herum, keine Top-down-Ontologie. Verwandt: [[talisman-modern-data-101-ontology-pipeline-refresh-2026-05-04]].
- Exhibit 4 (illustrativ): **~100 FTEs, 200 Personenjahre, 24 Monate, 10 Teams à 8-12** (PO, BA, Tech Lead, Devs, Tester) → **~60 FTEs, ~100 Personenjahre, 18 Monate, 16 Teams à 3-4** (PO, Tech Lead, *AI-enabled Engineer*). Das entspricht ~50% weniger Aufwand und einer ~60% kleineren durchschnittlichen Teamgröße.
- Drei Prioritäten zur Wertschöpfung: **Reskilling** (ein zentrales Team pflegt die Agenten-Fabriken; Engineers entwickeln Urteilsvermögen, Code-Review und Aufsicht); die Integration von **Outer-Loop**-Rollen (Risiko, Recht, Testing, Einkauf), mit von vornherein eingebauten *Policy-as-Code*-Kontrollen; die **Umverteilung der freigewordenen Kapazität** (Roadmaps, Modernisierung, neue Produkte).
- Ausgangspunkt: die wenigen **großen Programme**, die den Großteil der Ausgaben konzentrieren (Legacy-Modernisierung, Brownfield-Umschreibungen, Launches).

## RésuméDe400mots

Jared Moon, Rory Walsh und Vito Di Leo, mit Adam Thelwall, allesamt McKinsey-Partner, beschreiben im Mai 2026, wie agentische KI die Softwarebereitstellung verändert, was sie als Vorreiter eines umfassenderen Wandels im Bereitstellungsmodell darstellen. Der Artikel beginnt mit einer Szene: Um 9 Uhr morgens stellt ein Product Owner fest, dass über Nacht ein Feature von strukturierten Requirements zu getestetem Code gewandert ist, mit markierten Edge Cases und validierten Architekturabhängigkeiten. Niemand hat bis spät gearbeitet; die Agenten haben es getan. Laut den Autoren erzielen mehrere Unternehmen auf diese Weise Produktivitätssteigerungen um das Drei- bis Fünffache, bei um 60% verkleinerten Teams – vorausgesetzt, das Betriebsmodell wird für eine Mensch-Agent-Zusammenarbeit rund um die Uhr neu gestaltet.

Erster Hebel: der tägliche Sprint. Nachts erledigt eine Fabrik aus Agenten die strukturierte Arbeit; tagsüber überprüfen Menschen die Ergebnisse, lösen Ambiguitäten auf, verstärken Guardrails und stimmen sich mit Stakeholdern ab. Ihre Rolle wird zur Aufsicht über das System, das die Artefakte erzeugt. Dies setzt eine klare Produktvision, eine standardisierte technische Umgebung, einen einheitlichen Weg von Requirements zu Code und stabile Stakeholder voraus.

Zweiter Hebel: die Beseitigung menschlicher Handoffs. CI/CD automatisiert vor allem Tests und Deployment, rund 30% der Ausgaben; die verbleibenden 70%, von Requirements bis Code, bleiben manuell und interpretativ. Die Kodierung von Spezifikationen, nicht-funktionalen Anforderungen, Guardrails und Sequenzdiagrammen in maschinenlesbare Formate lässt die Pipeline innerhalb weniger Stunden durchlaufen, wobei Menschen nur an festgelegten Review-Punkten eingreifen.

Dritter Hebel: eine Wissensinfrastruktur. Domänenspezifische Graphes de connaissance dienen als Gedächtnis der Agenten über den gesamten Software-Lebenszyklus hinweg und verknüpfen Kundenfeedback, Architekturentscheidungen, Tickets, GitHub-Aktivität und Incidents. Ein Agent „bibliothécaire“ beantwortet in Minuten, was früher Wochen an Interviews mit Experten erforderte, und macht jede Entscheidung nachvollziehbar. Die Autoren raten von einer Top-down-Ontologie ab: Der Graph soll organisch um vorrangige Domänen herum wachsen.

Vierter Hebel: die Neudimensionierung von Teams und Portfolio. Teams aus acht bis zwölf Personen weichen Pods aus drei oder vier erfahrenen Profilen, die die Agenten überwachen; das illustrative Beispiel geht von 200 auf 100 Personenjahre und von 24 auf 18 Monate zurück. Dies erfordert Reskilling, die Integration von Kontrollfunktionen (Risiko, Recht, Einkauf) über Policy as Code sowie eine bewusste Umverteilung der freigewordenen Kapazität. Die Autoren empfehlen, mit den großen Programmen zu beginnen, die den Großteil der Ausgaben konzentrieren, und erwarten, dass sich menschliche Rollen auf Architektur, Produkturteil und Systemdesign konzentrieren werden.

## GrapheDeConnaissance

- Jared Moon —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.98)
- Rory Walsh —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.98)
- Vito Di Leo —travaille_chez→ McKinsey (ORGANISATION, 0.98)
- McKinsey —publie→ Rewiring software delivery for the agentic era (DOCUMENT, 0.98)
- Rewiring software delivery for the agentic era —mesure→ "×3 à ×5 de productivité, -60 % de taille d'équipe" (MESURE, 0.85)
- Rewiring software delivery for the agentic era —affirme_que→ "Les gains viennent de la refonte du modèle opératoire, pas du seul déploiement d'agents" (AFFIRMATION, 0.92)
- Sprint de 24 heures —utilise→ usine d'agents (CONCEPT, 0.92)
- Sprint de 24 heures —remplace→ sprint de deux semaines (METHODOLOGIE, 0.85)
- Sprint de 24 heures —est_basé_sur→ architecture standardisée et modulaire (CONCEPT, 0.88)
- Rewiring software delivery for the agentic era —mesure→ "Exigences à tests : ~70 % de la dépense tech ; déploiement : ~30 %" (MESURE, 0.85)
- CI/CD —s_applique_à→ tests et déploiement (CONCEPT, 0.9)
- Artefacts lisibles par machine —réduit→ passages de relais humains (CONCEPT, 0.9)
- Graphe de connaissance —permet→ autonomie des agents (CONCEPT, 0.9)
- Graphe de connaissance —fait_partie_de→ SDLC (METHODOLOGIE, 0.85)
- Agent bibliothécaire —utilise→ Graphe de connaissance (TECHNOLOGIE, 0.9)
- Agent bibliothécaire —améliore→ "Questions d'experts traitées en minutes au lieu de semaines" (MESURE, 0.82)
- McKinsey —s_oppose_à→ ontologie descendante (CONCEPT, 0.88)
- Rewiring software delivery for the agentic era —mesure→ "~100 ETP / 200 années-personnes / 24 mois → ~60 ETP / ~100 années-personnes / 18 mois" (MESURE, 0.8)
- Policy as code —s_applique_à→ Outer loop (CONCEPT, 0.87)
- McKinsey —recommande→ "Commencer par les quelques grands programmes qui concentrent la dépense" (AFFIRMATION, 0.9)
- McKinsey —prédit→ "Les rôles humains se concentreront sur l'architecture, le jugement produit et la conception des systèmes" (AFFIRMATION, 0.85)

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Canonical: https://www.thekb.eu/de/fiches/moon-walsh-mckinsey-rewiring-software-delivery-agentic-era-2026-05-29/