Warum es DevPrism gibt
Ein Führungsmeeting, eine Frage und keine Antwort. Genau dort begann dieses Unternehmen.
Die Frage, aus der DevPrism entstand
Sind Entwickler mit KI wirklich produktiver?
Ein Führungsmeeting, irgendwo in einer Technikorganisation. Der CTO stellt DIE Millionenfrage. Gegenüber sitzt ein VP of Engineering, der mehrere Dutzend Ingenieure und technische Experten führt — ohne Antwort und ohne jede Möglichkeit, an eine zu kommen.
VP Engineering — Wir können uns die Zahl der gelieferten Tickets der letzten Sprints ansehen.
VP Engineering — Nur beweist das herzlich wenig. Ein Ticket kann eine Stunde dauern oder fünf Tage.
CTO — Aber wissen wir wenigstens, wer sie wirklich nutzt? Und wo es funktioniert?
VP Engineering — Wir wissen, wer sie nutzt. Und das war es.
Keine Möglichkeit, die tatsächliche Wirkung zu bewerten, kein Abgleich und keine Korrelation zwischen den vorhandenen Werkzeugen, kein einziger ROI-Indikator. In Zeiten von Tokenmaxing hört die Frage auf, ein technisches Detail zu sein, und wird zur Sache der Geschäftsleitung.
Anfang 2026 wurde der Markt gründlich geprüft: Anbieter getroffen, Demos gesehen, harte Fragen gestellt. Keine Unterschrift — was gesucht wurde, gab es in dieser Form noch nicht. Der Markt hat sich seitdem weiterentwickelt, doch die ursprüngliche Frage hat nichts an Bedeutung verloren. DevPrism wurde gebaut, um sie zu beantworten.
Die Frage eine Etage höher
Es gibt eine härtere Fassung derselben Frage. Eine Führungskraft hört, dass andere seit Cursor oder Claude doppelt so schnell liefern, blickt auf die eigene Technikorganisation und sieht nichts sich verändern. Sie will kein weiteres Dashboard. Sie will wissen, ob ihr Geschichten erzählt werden — oder ob es tatsächlich im eigenen Haus klemmt.
Und die Antwort lautet selten, dass die Teams keine KI nutzen. Sie nutzen sie, und sie sparen tatsächlich Zeit. Nur taucht diese Zeit nirgends wieder auf: Sie versickert in wachsenden Review-Rückständen, im Hin und Her zwischen Teams, in Nacharbeit, in Freigaben, die sich hinziehen. Der Engpass hat sich verschoben — und niemand hat ihn bisher lokalisiert.
Adoption zu messen beantwortet nichts davon. Genau für diese große Herausforderung wurde DevPrism entworfen.
Was wir daraus bauen
Korrelieren statt Adoption zählen
KI-Nutzung neben Liefergeschwindigkeit, Codequalität und Kosten — damit eine Zahl eine Entscheidung trägt, statt sie nur zu bebildern.
Untersuchen statt visualisieren
Agenten, die nachsehen, warum sich eine Kennzahl bewegt hat, und mit einer belastbaren Erklärung zurückkommen.
Abgestufte Autonomie
Vom Vorschlag zur Automatisierung, Stufe für Stufe, gesteuert durch Ihre eigenen Regeln. Sie geben das Tempo vor.
Europäische Konformität
Hosting in Frankreich, DSGVO und AI Act von Beginn an mitgedacht, und Quellcode, der Ihre Repositories nie verlässt.
Unser Anspruch
Der Markt für Engineering Intelligence ist um das Messen herum entstanden. Wir gehen von der umgekehrten Prämisse aus: Messen ist nur die Voraussetzung. Was den Unterschied macht, ist die Entscheidung danach — und die Handlung, die sie umsetzt.
Dafür gibt es DevPrism: eine Control Plane für KI-gestützte Entwicklung. Agenten, die untersuchen, dann vorschlagen und schließlich handeln — nach einer Policy, die Sie schreiben, und auf einem Autonomiegrad, den Sie anheben, wenn Sie so weit sind. Die Stufen 0 bis 4 sind ausgeliefert. Stufe 5 folgt in Kürze.
Eine europäische SaaS-Plattform, mit Absicht. Die Governance von KI-Agenten ist nach wie vor weitgehend offenes Terrain, in Europa wie anderswo — genau dort haben wir uns positioniert: mit einer Plattform, die in Frankreich gehostet und von Anfang an für DSGVO und AI Act entworfen wurde, statt nachträglich konform gemacht.
DevPrism ist ein junges Unternehmen, doch sein Anspruch ist es, Engineering-Messung zu einem Entscheidungssystem und zu einem Optimierungsmotor zu machen — weit mehr als zu einem weiteren Bericht.
Dieselbe Frage bei Ihnen?
Wenn «Liefern wir dank KI schneller?» auch in Ihren Führungsrunden unbeantwortet bleibt, ist genau das unser Thema.