SITIC Sharing, Donnerstag 5. November 2026, 13:00 – 18:00

AI in Software Engineering, Delivery and Beyond

Building Smarter Software, Faster

KI transformiert die Softwareentwicklung grundlegend, und zwar nicht nur punktuell an einzelnen Stellen, sondern über den gesamten Software Delivery Lifecycle hinweg. Was gestern noch als Experiment galt, steht heute vor der Herausforderung, in die tägliche Praxis überführt zu werden: von der ersten Anforderungsanalyse über das Design, die Umsetzung bis hin zu Betrieb und Application Maintenance.

Dieser Wandel betrifft alle Phasen des SDLC: KI unterstützt bei der Erstellung von Solution Designs und UX Konzepten, generiert User Stories und Akzeptanzkriterien, schreibt und reviewed Code, identifiziert Defekte, erstellt Testfälle und Testdaten, und übernimmt zunehmend auch Aufgaben im laufenden Betrieb, von der Analyse von Change Requests bis hin zur Unterstützung im Application Management und Support.

AI in Software Engineering, Delivery and Beyond – As seen by Microsoft Designer, Sept 29, 2026
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Die entscheidende Frage ist dabei nicht mehr ob, sondern wie schnell und in welchem Ausmass diese Transformation gelingt. Der DXC Digital Future Monitor 2026 (D-A-CH, N=300) zeigt: Obwohl 74% der Unternehmen von einer raschen Beschleunigung der KI-Nutzung ausgehen und 80% einen Rückgang von Routinetätigkeiten erwarten, ist die tatsächliche Investitionsbereitschaft im Bereich AI-driven Solution Delivery noch verhalten. Zwischen Erwartung und Realität klafft eine Lücke, und genau dort setzt dieses Sharing an.

In diesem SITIC Sharing beleuchten wir gemeinsam, wie SITIC-Mitglieder den Weg «From Experimentation to Scale» gestalten: Welche Erfahrungen wurden gemacht, wo liegen die tatsächlichen Produktivitätshebel, und welche organisatorischen, architektonischen und prozessualen Voraussetzungen braucht es, um KI im Software Engineering nachhaltig und breit zu verankern?

Wie verändert KI den gesamten Software Delivery Lifecycle, von der Idee bis zum Betrieb, und was sind die entscheidenden Erfolgsfaktoren für eine skalierbare Einführung?

Zielsetzung

Ziel des Sharings ist der offene, praxisorientierte Austausch zu konkreten Erfahrungen, Herausforderungen und Learnings aus dem Einsatz von KI entlang des Software Delivery Lifecycles.
Die Teilnehmenden sollen voneinander lernen, realistische Erwartungen kalibrieren und konkrete Impulse für die eigene Organisation mitnehmen.

Leitfragen

Die folgenden Leitfragen stehen im Mittelpunkt dieses Sharings:

Welche Erfahrungen haben SITIC-Mitglieder beim Übergang von KI-Pilotprojekten in den produktiven, flächendeckenden Einsatz im Software Engineering gemacht und was waren die grössten Hürden dabei?
In welchen Phasen des Software Delivery Lifecycles wird KI heute effektiv eingesetzt und wo besteht die grösste ungenutzte Hebelwirkung?
Welche messbaren Produktivitätssteigerungen werden durch den Einsatz von KI im SDLC erwartet bzw. bereits festgestellt, und wie gross ist die Lücke zwischen Erwartung und Realität?
Wie verändern sich Code-Qualität und Review-Prozesse durch den Einsatz von KI und welche Governance-Mechanismen haben sich bewährt?
Welche Erfahrungen bestehen mit KI-gestützter Erstellung von Testfällen und Testdaten und wie verändert sich die Teststrategie?
Wie verändert KI die Arbeit im Application Management und Support, bei der Analyse von Incidents, der Identifikation von Changes und der Priorisierung von Weiterentwicklungen?
Wie verändert sich das Berufsbild des Software Engineers, Architects und Business Analysts durch KI und welche neuen Kompetenzen werden notwendig?
Wie positionieren sich die Organisationen der SITIC-Mitglieder strategisch beim Thema AI in Software Delivery und was sind die ausschlaggebenden Faktoren für diese Entscheidung?

Lokation

DXC Technology Switzerland GmbH
Neue Winterthurerstrasse 99
8304 Wallisellen

Teilnehmende

Willkommen sind CIOs, CTOs und IT-Führungskräfte, Verantwortliche und Experten aus Software Engineering, Software-/Enterprise-Architektur, Product Management, Business Analyse, DevOps/Platform Engineering, Testing/QA, Application Management, AI sowie IT Security & Governance.

Moderation

Kurt Wehrli, SITIC Vorstandsmitglied

Agenda

Ab 13:00
Eintreffen der Teilnehmenden, Willkommenskaffee

13:15
Eröffnung durch SITIC & DXC Technology

13:20
Begrüssung und Einführung
DXC Technology

13:30
Internal Keynote

Von Trends zu Ergebnissen: KI in Software Engineering, Delivery und im Arbeitsalltag
Speakers DXC Technology
KI entwickelt sich schneller als je zuvor: Agentic AI, neue Protokolle wie MCP und A2A, multimodale Modelle und KI-Werkzeuge, die vom Assistenten zum eigenständig arbeitenden Teammitglied werden. Zum Auftakt ordnen wir die wichtigsten aktuellen Trends ein und zeigen, was sie für Unternehmen konkret bedeuten.
Im Juni haben wir am SITIC Special Event AI 2026 gezeigt, wo KI in realen Transformationsvorhaben bereits messbaren Mehrwert stiftet, von KI-gestütztem Knowledge Management über Agent-Plattformen bis zur Modernisierung grosser Legacy-Landschaften. Daran knüpfen wir an und zeigen, was seither entstanden ist: Mit CoreIQ machen wir das Wissen in Code, Daten und Dokumentation gewachsener Systeme für Menschen und KI-Agenten nutzbar. So lassen sich bestehende Anwendungen in kurzer Zeit verstehen und neue Features gezielt und sicher umsetzen, auch dort, wo das ursprüngliche Know-how längst fehlt. Zusammen mit unserer Recursive AI Method (RAM) zur Modernisierung entsteht ein durchgängiger, KI-gestützter Engineering- und Delivery-Prozess.
Zum Abschluss wird es konkret: Anhand praktischer Beispiele zeigen wir, wie KI den Weg von der Idee zur lauffähigen Lösung verkürzt. Neue Benutzeroberflächen entstehen direkt aus Anforderungen als klickbare Prototypen, in Stunden statt in wochenlangen Design-Schleifen. Deployment-Artefakte wie Helm Charts werden per KI generiert und für Kubernetes-Umgebungen bereitgestellt. Und in Cloud-IDEs arbeitet unter Anleitung des Users ein virtuelles Entwicklerteam aus KI-Agenten: Full Stack, aus einer Hand, vollständig integriert und einfach in der Nutzung, vom schnellen Prototyp bis zum konkreten Projekt. Wir teilen, was sich bewährt hat, wo die Grenzen liegen und wie sich Rollen, Teams und Governance verändern, wenn KI Teil der täglichen Arbeit wird.

14:15
Member Contributions

AI-Accelerated SDLC @ SIX
Unser Ansatz, Use Cases, Herausforderungen, Erwartungen, Realität
Manuel Schellenberg, SIX Group

Unternehmenswissen als Treibstoff für AI: Wie strukturierter Kontext den AI unterstützen Software-Lifecycle optimiert
Fiorenzo Maletta, AXA
Das Potenzial von AI in der Softwareentwicklung ist enorm, doch es wird durch eine kritische Lücke gebremst: Wichtiges Geschäfts- und Lösungswissen ist für AI-Systeme unzugänglich.
Unser Beitrag zeigt, wie wir diese «Knowledge Gap» schliessen wollen. Wir stellen einen Ansatz vor, bei dem wir den Business- and Solution-Context explizit modellieren und ihn als maschinenlesbare «Leitplanke» für AI-Agenten nutzen.

AI in Software Engineering @ CSS – Specs und Skills sind der neue Source Code
Fabian Aschwanden, CSS
Wenn Agenten den Code schreiben, verschiebt sich der Wert: Nicht mehr die Implementierung ist das Kernartefakt, sondern die Spezifikation, die sagt, was gebaut wird, und die Skills, die sagen, wie. Beides liegt versioniert im Repo – Specs und Skills sind der neue Source Code.
Der Beitrag zeigt am Beispiel der CSS, wie dieser Ansatz bei der CSS mit hoher Eigenentwicklung, hybrider Cloud-Plattform und GitHub Copilot Enterprise konkret aussieht: Der Spec-Loop mit Freigabe-Gate, Generierung gegen eine Baseline, Drift-Erkennung und Reconciliation, Agent Skills als offener Standard und unser Zielbild vom Assistenten zum geführten Agenten.
Aus Sicht der Enterprise Architecture wird Architektur damit ausführbar – Referenzarchitektur, Domänenmodell und ADRs werden zu Kontext, den Agenten bei jeder Aufgabe laden – und Governance entsteht als Nebenprodukt: Freigabestufen, Audit-Trail und Supply-Chain-Disziplin für Specs und Skills.
Die zentrale Erfahrung dabei: Das Tooling ist gelöst, die Reife nicht. Deshalb schliesst der Beitrag mit der Frage, wer die Skills der Engineers entwickelt, und mit unserer Antwort – Software Engineering Academy und AI-Literacy-Champions.

< Und vss. LGT Group >

16:15
Optional: Drei Round Tables mit abschliessenden Kurz-Präsentationen im Plenum

Eine der acht Leitfragen gemäss Priorisierung durch das Plenum
Eine der acht Leitfragen gemäss Priorisierung durch das Plenum
Eine der acht Leitfragen gemäss Priorisierung durch das Plenum

17:00
Zusammenfassung

17:15
Farewell-Apéro

Nachlese

Eine Nachlese wird auf expliziten Wunsch der Teilnehmenden erstellt.

Anmeldung

Verbindliche Anmeldung bitte via Email an kurt.wehrli@sitic.org

Kosten

Für SITIC-Mitglieder ist die Teilnahme im Rahmen der Jahresmitgliedschaft unentgeltlich.
Nicht-Mitgliedern aus IT-Anwender-Organisationen werden 375 CHF in Rechnung gestellt.

ID 438558211 | Dreamstime.com

«AI in Software Engineering, Delivery and Beyond» bedeutet, KI entlang des gesamten Softwarelebenszyklus einzusetzen – von der Idee und Entwicklung über die Bereitstellung und den Betrieb bis hin zur kontinuierlichen Weiterentwicklung und darüber hinaus.