Winsystem steigert Entwicklungsproduktivität um das Zehnfache mit Amazon Bedrock

Tokio – Winsystem, ein Softwareentwicklungsunternehmen, hat seine Entwicklungsproduktivität durch die Integration von Amazon Web Services (AWS) Bedrock, einem Dienst zum Erstellen und Skalieren generativer KI-Anwendungen, mit einem KI-Code-Assistenten namens Cline deutlich gesteigert.

Winsystem, bekannt für die Entwicklung von Systemen für die Reisebranche und sein Produkt zur Verwaltung von Geschäftsreisen "Travel Studio", stand vor Herausforderungen mit veralteten internen Verwaltungswerkzeugen. Die Notwendigkeit, die Effizienz interner Abläufe zu verbessern und diese in Webanwendungen zu digitalisieren, war dringend, aber das Unternehmen hatte auch die strategische Verpflichtung, Entwicklungskapazitäten für Kundenprojekte bereitzustellen.

Das Unternehmen löste dieses Problem durch die Kombination des Cline KI-Code-Assistenten mit Amazon Bedrock, wobei insbesondere das Modell Claude 3.7 Sonnet zum Einsatz kam. Diese KI-gestützte Entwicklungsumgebung ermöglichte die Erstellung einer Webanwendungsversion ihres internen Verwaltungstools an nur einem Geschäftstag. Zuvor hätte eine vergleichbare Aufgabe schätzungsweise zehn Geschäftstage für technische Untersuchung und Entwicklung erfordert, was einer Verzehnfachung der Produktivität entspricht.

"Durch den Einsatz eines KI-Code-Assistenten steigt die Entwicklungsproduktivität dramatisch", erklärte Hayato Takahashi, Ingenieur in der Systemabteilung von Winsystem. "Die Nutzung von Amazon Bedrock als LLM-Anbieter ermöglicht die Entwicklung unter Beibehaltung von Datenschutz und Governance."

Die KI-gestützte Entwicklung wurde auch eingesetzt, um Verkaufsangebote durch die Erstellung von Prototypen innerhalb von Stunden zu beschleunigen, die Qualität bestehender Systeme durch Code-Refactoring zu verbessern und die multilinguale Konvertierung bestehender Websites zur Förderung der globalen Expansion zu beschleunigen.

Winsystem plant, den Einsatz von KI-gesteuerter Codierung weiter auszubauen, um komplexere, aber repetitive Aufgaben zu automatisieren und seine Auswahl an KI-Tools auf Kosteneffizienz zu optimieren. Darüber hinaus beabsichtigt das Unternehmen, Dokumentationen zu projektspezifischen Einschränkungen und den Codierungsstandards des Unternehmens zu erstellen, auf die der KI-Agent verweisen kann.