Ian Thomas, Engineering-Leader bei Meta's Reality Labs, präsentiert einen Praxisbericht zur Einführung von KI-nativem Engineering im Unternehmenskontext. Kernstück ist das sogenannte „Assess and Grow"-Framework – ein Reifegradmodell, das Teams schrittweise von manuell-aufwendigen Prozessen hin zu KI-gestützten Workflows führen soll. Als konkretes Erfolgsergebnis nennt Thomas das Erreichen von 90% Code-Coverage in deutlich verkürzter Zeit. Gleichzeitig thematisiert er kritische Herausforderungen, die bei der Einführung solcher Ansätze in erfahrenen Teams entstehen: „Code Slop" (KI-generierter Code minderer Qualität), zunehmende Review-Fatigue bei Senior-Entwicklern sowie die Frage, wie Qualitätsstandards langfristig gesichert werden können. Der Vortrag richtet sich an Engineering-Führungskräfte und Teams, die KI-Tools nicht nur experimentell, sondern strukturiert und nachhaltig in ihren Entwicklungsalltag integrieren wollen.