Im Bereich der Softwareentwicklung haben sich agile Organisationsmethoden wie Scrum fest etabliert. Ihre größte Stärke liegt im flexiblen und effizienten Umgang mit dynamischen Projektanforderungen. Obwohl agile Frameworks in der Softwareentwicklung weit verbreitet sind, finden sie in anderen Bereichen, wie dem strategischen Management, noch zu selten Anwendung – obwohl die meisten Projekte heute mit unvorhersehbaren Planungsänderungen konfrontiert sind.

Ein typisches Beispiel aus dem Software-Lebenszyklus zeigt, dass die größten Fehler und Änderungsbedarfe oft erst in der späten Usability-Validierung entdeckt werden. Agile Teams hingegen durchlaufen inkrementell kürzere Entwicklungszyklen und können flexibel auf Planungsänderungen reagieren. In traditionellen Unternehmen können notwendige Änderungen am Ende eines Projekts verheerende Auswirkungen auf Zeitplan und Budget haben. Agile Teams hingegen sind optimal auf die heutigen, dynamischen Marktbedingungen vorbereitet.

Besonders bei der Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (KI) kommen die Stärken agiler Methoden zum Tragen. Der AI Act verlangt, dass verschiedene Prozessbereiche effizient zusammenarbeiten. Inkrementelle und repetitive Prüfungen sowie Änderungsprozesse sind im Lebenszyklus von KI-Anwendungen essenziell. Komplex wird es insbesondere bei Hochrisiko-Anwendungen, wie z. B. in der Medizintechnik. Hier greifen zusätzliche Anforderungen, wie die Implementierung eines KI-Qualitätsmanagementsystems gemäß Artikel 17 und die Erstellung einer umfassenden Technischen Dokumentation. Agile Teams sind bestens gerüstet, diese Herausforderungen zu meistern – vorausgesetzt, dass nicht nur die Softwareentwicklung, sondern auch das gesamte Management und alle Organisationseinheiten agil aufgestellt sind.