Quantifizierte Ergebnisse
Ergebnisse, für die der Markt bereits bezahlt hat — bei intakter Audit-Kette.
Der Markt hat sich darauf verständigt, was KI-gestützte Produktbereitstellung leistet. Forge zielt vom ersten Tag an auf das obere Ende dieser Spanne — und bewahrt dabei die deterministische Nachverfolgbarkeit, die regulierte Branchen ohnehin verlangen.
~2× Coding-DurchsatzMcKinsey: GenAI steigert den Coding-Durchsatz bei klar abgegrenzten Aufgaben um etwa 2×
16–30% ProduktivitätsgewinnSpitzenreiter bei Teamproduktivität, Kundenerlebnis (CX) und Time-to-Market mit disziplinierter KI
31–45% Qualitätsgewinn bei SoftwareDieselbe Spitzengruppe; bei der Qualität zeigt sich die größte Lücke
55% schnellere AufgabenerledigungGitHub Copilot RCT: 1h11 gegenüber 2h41 bei Standard-Entwicklungsaufgaben
5–7 Std. / PM / WocheZeit, die pro Product Manager zurückgewonnen wird — Kundenmessungen von Notion AI & Cohere
30% schnellere LieferungCohere-Teams berichteten, mit KI in Produkt-Workflows etwa 30% schneller auszuliefern
1 Woche → 90 MinutenProductboard AI: Kundenbericht zur Verkürzung der Zeit für das Entwerfen von Feature-Spezifikationen
Bis zu 85% weniger manuelle FälleAtlassian agentische KI: 1,4 Mio. $ Produktivitätsgewinn über 3 Jahre pro Kunde
35% kürzere DurchlaufzeitDORA: Effekt von Platform Engineering auf die Durchlaufzeit + 60% häufigere Deployments