Squads strukturieren für KI-, Blockchain- & Dev-Projekte

Die meisten Software-Projekte passen ordentlich in eine einzelne technische Domäne. Sie brauchen eine mobile App – stellen Sie ein Mobile-Team zusammen. Sie brauchen eine Data-Pipeline – stellen Sie Data-Engineers ein. Aber die Projekte, die den meisten Wert schaffen, sind zunehmend diejenigen, die in keine einzelne Domäne passen. Sie brauchen Machine-Learning-Modelle UND Smart Contracts UND eine traditionelle Web-Anwendung, die alle als kohärentes Produkt zusammenarbeiten. Diese Multi-Technologie-Projekte verlangen einen fundamental anderen Ansatz zur Team-Struktur.

Bei Xcapit haben wir Produkte gebaut, die KI, Blockchain und traditionelle Entwicklung für Organisationen kombinieren, die von UNICEF bis Fintech-Unternehmen bis Energie-Versorgern reichen. Unterwegs haben wir gelernt – manchmal schmerzhaft – dass die Team-Struktur genauso wichtig ist wie die Technologie-Entscheidungen. Eine brillante Architektur, ausgeführt durch ein schlecht strukturiertes Team, wird scheitern. Eine gut-genug Architektur, ausgeführt durch ein gut-strukturiertes Team, wird erfolgreich sein und sich im Laufe der Zeit verbessern. Dieser Post teilt das Squad-Modell, das wir über Jahre von Multi-Technologie-Projekten verfeinert haben.

Warum traditionelle Team-Strukturen scheitern

Der Default-Ansatz ist, Menschen nach technischer Spezialisierung zu gruppieren – ein Frontend-Team, ein Backend-Team, ein DevOps-Team, ein Blockchain-Team, ein AI/ML-Team. Jedes hat seinen eigenen Backlog, Sprint-Kadenz und Prioritäten. Das funktioniert, wenn Teams unabhängige Komponenten bauen. Aber wenn ein einzelnes Feature Änderungen über KI-Modelle, Smart Contracts, Backend-APIs und eine User-Interface hinweg erfordert, schafft die Schicht-basierte Struktur drei kritische Probleme.

Das Handoff-Problem

Jedes Feature, das Team-Boundaries kreuzt, erfordert einen Handoff – und jeder Handoff führt Delay, Informations-Verlust und Misalignment ein. Das AI-Team baut ein Modell und übergibt es an Backend für Integration. Backend baut ein API und übergibt es an Frontend. Bei jedem Handoff geht Kontext verloren und divergieren Annahmen. Ein Feature, das zwei Wochen dauern sollte, dauert sechs, weil drei Teams ihre Sprints koordinieren müssen.

Das Ownership-Problem

Wenn mehrere Teams Teile eines Features beitragen, besitzt niemand das Ganze. Wenn ein Nutzer reportet, dass das AI-Recommendation-Feature langsam ist, wer besitzt den Fix? Das AI-Team? Das Backend-Team? Das Infrastructure-Team? In der Praxis bounced das Ticket zwischen Teams, während der Nutzer wartet.

Das Decision-Making-Problem

Multi-Technologie-Features erfordern konstante Trade-off-Entscheidungen. Sollte das ML-Modell On-Device oder Server-Side laufen? Sollten Daten On-Chain oder Off-Chain leben? In einer Schicht-basierten Struktur erfordern diese Entscheidungen Meetings mit jedem Team, Konsens-Building und Approval-Chains. In einem Squad-Modell sitzen die Menschen, die das Gesamtbild verstehen, zusammen und entscheiden in Minuten.

Das Squad-Modell: Cross-funktionale Ownership

Ein Squad ist ein kleines, cross-funktionales Team – typischerweise 4 bis 8 Menschen – das einen Produkt-Bereich End-to-End besitzt. Statt sich um Technologie-Schichten zu organisieren, organisieren sich Squads um Produkt-Outcomes. Ein Squad, der tokenisiertes Asset-Management baut, würde Frontend- und Backend-Developer, einen Blockchain-Developer und potenziell einen ML-Engineer einschließen, alle arbeitend an diesem einzelnen Produkt-Bereich. Die Schlüssel-Prinzipien sind straightforward, aber kontraintuitiv für Organisationen, die an funktionale Silos gewöhnt sind.

• Produkt-aligned Ownership – jeder Squad besitzt einen Produkt-Bereich, nicht eine Technologie-Schicht. Sie sind verantwortlich für alles vom Smart Contract bis zum UI-Button.
• End-to-End-Delivery – ein Squad kann ein Feature von Design durch Deployment nehmen, ohne von externen Teams für Core-Development-Arbeit abzuhängen.
• Autonome Entscheidungsfindung – Squads haben die Autorität, technische Entscheidungen innerhalb ihres Produkt-Bereichs zu treffen, einschließlich Technologie-Entscheidungen, Architektur-Patterns und Deployment-Strategien.
• Geteilte Accountability – der gesamte Squad teilt Verantwortung für Qualität, Performance und Zuverlässigkeit ihres Produkt-Bereichs. Es gibt kein Werfen von Arbeit über die Wand.
• Stabile Zusammensetzung – Squads halten dieselben Core-Mitglieder über Zeit, bauen tiefen Kontext und starke Arbeitsbeziehungen auf, die Delivery beschleunigen.

Dieses Modell ist nicht neu – Spotify popularisierte es vor über einem Jahrzehnt. Aber es auf Projekte anzuwenden, die KI, Blockchain und traditionelle Entwicklung kombinieren, führt einzigartige Herausforderungen ein, die die meisten Squad-Modell-Guides nicht adressieren.

Squad-Zusammensetzung für Multi-Tech-Projekte

Die spezifische Zusammensetzung eines Squads hängt vom Produkt-Bereich ab, den er besitzt, aber es gibt Patterns, die wir über verschiedene Projekt-Typen hinweg konsistent effektiv gefunden haben.

Der Core-Squad

Jeder Squad hat einen Core, der konstant bleibt, unabhängig von den involvierten Technologien: ein Tech Lead, der technische Richtung liefert und architektonische Entscheidungen trifft, ein Product Owner (oder Proxy), der Prioritäten und Akzeptanz-Kriterien definiert, und 2-3 Full-Stack-Developer, die die Mehrheit der Feature-Development handhaben. Der Tech Lead ist die kritischste Rolle – mehr dazu später.

AI-Heavy Squads

Wenn ein Produkt-Bereich stark AI-getrieben ist – eine Recommendation-Engine oder eine Document-Processing-Pipeline – schließt der Squad 1-2 ML-Engineers zusätzlich zum Core ein. Sie besitzen Modell-Development, Training und Evaluation, während Full-Stack-Developer Data-Pipelines und die user-facing Komponenten handhaben. Der Schlüssel ist, dass ML-Engineers volle Squad-Mitglieder sind, nicht Consultants von einem separaten AI-Team. Sie besuchen Standups, participieren in Planning und teilen Ownership.

Blockchain-Heavy Squads

Für Produkt-Bereiche, die auf Blockchain zentiert sind – Tokenisierungs-Plattformen, DeFi-Protokolle oder On-Chain-Governance – schließt der Squad 1-2 Blockchain-Developer ein, die Smart-Contract-Development, Testing und Deployment besitzen. Sie arbeiten neben Full-Stack-Developern, die Off-Chain-Services und Frontend bauen. Blockchain-Developer brauchen tiefe Solidity-Expertise, aber sie müssen auch den vollen Produkt-Kontext verstehen – wie On-Chain- und Off-Chain-Komponenten interagieren und was die User-Experience sein sollte.

Hybrid-Squads

Die interessantesten Squads kombinieren alle drei Domänen. Betrachten Sie ein dezentrales Identity-Verification-System: ML für Dokumenten-Analyse, Blockchain für Credential-Storage und traditionelle APIs für Integration. Dieser Squad könnte einen Cross-Domain-Tech-Lead, 2 Full-Stack-Developer, 1 ML-Engineer und 1 Blockchain-Developer einschließen. Der Tech Lead muss fluent genug in allen Domänen sein, um fundierte architektonische Entscheidungen zu treffen und Trade-offs zu vermitteln.

Spezialisten über Squads hinweg managen

Blockchain-Developer und ML-Engineers sind teuer und knapp. Sie haben selten genug, um einen Fulltime jedem Squad zuzuweisen. Wir verwenden ein flexibles Allokations-Modell, wo Spezialisten einen primären Squad (60-80% ihrer Zeit) und einen sekundären Squad (20-40%, fokussiert auf Architektur-Reviews, Code-Reviews und Entblockierung kritischer Arbeit) haben.

Das funktioniert, weil die meisten Produkt-Bereiche nicht jeden Tag einen Spezialisten brauchen. Ein Blockchain-Developer könnte drei Tage damit verbringen, einen Smart Contract zu schreiben, dann zum sekundären Squad für Architektur-Reviews shiften, während der primäre Squad auf Frontend-Arbeit fokussiert. Der Schlüssel ist Transparenz – beide Squads kennen den Schedule des Spezialisten, und Zeit wird im Voraus geplant, nicht reaktiv allokiert. Was nicht funktioniert, ist, Spezialisten als Shared Service zu behandeln, den Squads durch Tickets requestieren. Das re-kreiert exakt die Handoff-Probleme von Schicht-basierten Teams.

Kommunikations-Patterns, die tatsächlich funktionieren

Ohne deliberate Kommunikations-Strukturen kommunizieren Teams entweder zu viel (ertrinken in Meetings) oder zu wenig (bauen Komponenten, die nicht integrieren). Wir haben uns auf drei Rituale gesetzt, die Koordination mit Autonomie balancieren.

Daily Squad Standup (15 Minuten)

Jeder Squad hält seinen eigenen Standup, fokussiert auf was accomplished wurde, was geplant ist und was blockiert ist. Der Standup schließt alle Squad-Mitglieder ein – einschließlich Spezialisten, selbst an Tagen, an denen sie primär mit einem anderen Squad sind (sie können asynchron via short written Update joinen). Der Standup geht um Koordination innerhalb des Squads, nicht Status-Reporting an Management.

Weekly Cross-Squad Sync (30 Minuten)

Einmal pro Woche treffen sich Tech Leads von allen Squads, um Integrations-Punkte zu surfacen und potenzielle Konflikte zu flaggen. Hier sagt jemand, 'Wir ändern das Token-Contract-Interface nächsten Sprint – wird das Ihren Squad affektieren?' Es verhindert, dass zwei Squads unabhängig inkompatible Entscheidungen treffen. Halten Sie es kurz und action-orientiert – tiefere Topics bekommen ihr eigenes Meeting.

Biweekly Architecture Review (60 Minuten)

Alle zwei Wochen reviewed die gesamte Engineering-Group signifikante technische Entscheidungen und neue Patterns. Das catched architektonischen Drift früh, spreaded Wissen und gibt Junior-Engineers Exposure zu Senior-Decision-Making. Für Multi-Tech-Projekte ist der Architecture-Review, wo Cross-Domain-Trade-offs diskutiert werden – zum Beispiel, ob Computation von einem Smart Contract zu einem Off-Chain-ML-Modell verschoben wird, um Gas-Costs zu reduzieren.

Die Rolle des Tech Lead in Multi-Tech-Squads

Wenn das Squad-Modell einen Single Point of Failure hat, ist es der Tech Lead. In einem Multi-Tech-Squad braucht der Tech Lead working Fluency über KI, Blockchain und traditionelle Entwicklung hinweg – nicht um Production-Code in allen dreien zu schreiben, aber um informierte architektonische Entscheidungen zu treffen, die alle drei spannen.

Der Multi-Tech-Tech-Lead dient vier kritischen Funktionen. Erstens übersetzen sie zwischen Domänen – wenn der ML-Engineer sagt, das Modell braucht 50ms Inference-Time, und der Blockchain-Developer sagt, die On-Chain-Verifikation erfordert 2 Sekunden, designt der Tech Lead eine Architektur, die beides accommodiert. Zweitens treffen sie Trade-off-Entscheidungen, die kein einzelner Spezialist allein treffen kann. Drittens halten sie architektonische Kohärenz aufrecht – ohne diese Rolle optimiert jeder Spezialist seine eigene Schicht unabhängig und schafft ein System, das in Isolation funktioniert, aber in Integration failiert. Viertens mentoren sie Generalisten zu Multi-Domain-Contributoren und bauen graduell die Cross-Domain-Intuition auf, die den gesamten Squad fähiger macht.

Menschen für diese Rolle zu finden ist schwer. Die besten Multi-Tech-Leads sind Generalisten mit tiefer Neugier, die Zeit in mindestens zwei der drei Domänen verbracht haben und eine starke genug Foundation in der dritten haben, um die richtigen Fragen zu stellen.

Silos verhindern: Knowledge-Sharing bei Scale

Das Squad-Modell löst das Handoff-Problem, führt aber ein neues Risiko ein: Wissens-Silos. Wenn Squads autonom operieren, akkumuliert tribal Knowledge, und die Organisation verliert kollektives Learning. Wir bekämpfen dies mit drei Practices.

Cross-Domain-Pair-Programming

Wir schedulen dedizierte Pairing-Sessions, wo Engineers aus verschiedenen Spezialisierungen zusammenarbeiten – ein Full-Stack-Developer pairt mit einem Blockchain-Developer, um Smart-Contract-Tests zu schreiben, oder ein ML-Engineer pairt mit einem Backend-Developer, um Model-Serving zu optimieren. Diese Sessions gehen nicht um Short-Term-Efficiency. Sie gehen darum, T-shaped Engineers mit tiefer Expertise in einem Bereich und working Knowledge über andere zu bauen, reduzierend den Bus-Factor für jeden Squad.

Internal Tech Talks

Alle zwei Wochen präsentiert jemand einen 30-Minuten-Talk zu einem technischen Topic – ein Postmortem, eine Tool-Evaluation oder ein Deep-Dive in eine Technologie-Entscheidung. Diese Talks werden aufgenommen und archiviert. Topics rotieren natürlich über KI, Blockchain und traditionelle Entwicklung, gebend jedem Exposure zu Domänen außerhalb ihrer Expertise. Die wertvollsten Talks sind die, wo ein Engineer teilt, was schief ging.

Shared Architecture Decision Records

Jede signifikante technische Entscheidung wird in einem lightweight Architecture Decision Record (ADR) dokumentiert, der den Kontext, die Entscheidung, betrachtete Alternativen und die Rationale capturet. ADRs leben im Repository und sind searchable. Wenn ein neuer Engineer joined oder ein Squad ein ähnliches Problem encountered, können sie past Reasoning tracen statt es zu relitigieren. Für Multi-Tech-Projekte capturen ADRs Cross-Domain-Trade-offs, die nicht ordentlich in die Dokumentation eines einzelnen Teams passen.

Skalierung: Von 2 Squads zu 10

Was mit zwei Squads funktioniert, bricht bei fünf zusammen, und was bei fünf funktioniert, braucht zusätzliche Struktur bei zehn.

Zwei Squads: Keep It Simple

Mit zwei Squads passiert Koordination natürlich. Tech Leads sprechen informell, Spezialisten kennen jeden persönlich, und der Cross-Squad-Sync kann ein 10-Minuten-Gespräch sein. Das Hauptrisiko ist prämature Prozesse – führen Sie keine formalen Mechanismen ein, die Sie noch nicht brauchen.

Fünf Squads: Struktur hinzufügen

Bei fünf Squads bricht informelle Koordination zusammen. Sie brauchen den wöchentlichen Cross-Squad-Sync im Kalender, einen shared Channel für Integrations-Diskussionen und wahrscheinlich einen Platform-Squad – ein kleines Team, das CI/CD-Pipelines, Monitoring, shared Libraries und Development-Environments besitzt. Spezialisten-Allokation wird auch schwerer. Mit drei Blockchain-Developern und fünf Squads brauchen Sie ein klares Allokations-Modell und jemanden – normalerweise ein Engineering-Manager – der Allokation basierend auf Sprint-Prioritäten managed.

Zehn Squads: Tribes einführen

Bei zehn Squads brauchen Sie eine Intermediate-Schicht. Wir verwenden 'Tribes' – Gruppen von 3-4 Squads, die an verwandten Produkt-Bereichen arbeiten, jede mit einem Tribe-Lead, der über Squads koordiniert und sie in breiterer Planung repräsentiert. Sie brauchen auch Guilds – Communities of Practice für spezifische Technologien (AI, Blockchain, Security), die sich regelmäßig treffen, um Wissen zu teilen, Standards aufrechtzuerhalten und Tools zu evaluieren. Guilds liefern die horizontale Koordination, die Tribes nicht tun, keepend architektonische Entscheidungen konsistent, während Teams autonomer werden.

Learnings aus realen Projekten

Theorie ist sauber. Realität ist messy. Hier sind Learnings, die wir von Jahren des Führens von Multi-Technologie-Squads akkumuliert haben.

• Starten Sie mit Produkt-Boundaries, nicht Technologie-Boundaries – der häufigste Fehler ist, einen 'AI-Squad' und einen 'Blockchain-Squad' zu schaffen. Das re-kreiert exakt die Silo-Probleme, die das Squad-Modell lösen soll. Organisieren Sie Squads um was der Nutzer sieht, nicht was die Technologie tut.
• Investieren Sie stark in die Tech-Lead-Rolle – ein schwacher Tech Lead schafft architektonisches Chaos, das Monate zum Entwirren benötigt. Zahlen Sie Premium-Gehälter für diese Rolle.
• Rotieren Sie Spezialisten deliberate – rotieren Sie alle 6-12 Monate, um Wissen zu spreaden und zu verhindern, dass Expertise in einem Squad gefangen wird.
• Lassen Sie Squads nicht über 8 Menschen wachsen – Kommunikations-Overhead explodiert und shared Ownership evaporiert. Splitten Sie den Squad stattdessen.
• Behandeln Sie die On-Chain/Off-Chain-Boundary wie eine Team-Boundary – dieses Interface ist, wo die meisten Bugs occurren. Definieren Sie es formal mit Contract-Specs und testen Sie es obsessiv.
• Budgetieren Sie 20% Sprint-Capacity für Technical Debt und Knowledge-Sharing – unter Delivery-Pressure werden Teams Pairing und Tech-Talks skippen. Protecten Sie diese Zeit explizit.
• Machen Sie Integration-Testing zu einer First-Class-Concern – individuelle Komponenten funktionieren oft in Isolation und failen, wenn kombiniert. Investieren Sie in End-to-End-Tests, die den vollen Stack exercisen.

Teams bauen, die großartige Produkte bauen

KI, Blockchain und traditionelle Software-Entwicklung sind nicht länger separate Disziplinen – sie werden zunehmend in Produkten kombiniert, die neue organisationale Ansätze verlangen. Das Squad-Modell, adaptiert für Multi-Technologie-Projekte, bietet ein bewährtes Framework für Delivery auf dieser Komplexität ohne in Koordinations-Overhead zu ertrinken.

Die Team-Struktur richtig zu bekommen zahlt Dividenden durch den gesamten Projekt-Lifecycle: schnellere Entscheidungen, klarere Ownership, weniger Integrations-Failures und engagiertere Engineers. Es ist nicht der einzige Faktor für Projekt-Erfolg – aber in unserer Erfahrung bei Xcapit ist es der Faktor, den die meisten Organisationen unterschätzen.

Wenn Sie ein Projekt planen, das KI, Blockchain und traditionelle Entwicklung kombiniert, und darüber diskutieren wollen, wie Sie Ihre Teams für Erfolg strukturieren, würden wir das Gespräch begrüßen. Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz unter /services/custom-software oder erkunden Sie, wie wir arbeiten, unter /how-we-work.