iftrue

iftrue positioniert sich als die Engineering-Intelligence-Schicht für die KI-Ära. Die Prämisse: Die KI-Adoption hat die Metriken zerstört, denen Engineering-Leads vertraut haben – Code wird zunehmend von Copilot, Cursor und Claude geschrieben, sodass rohe Output-Zahlen nicht mehr verraten, ob ein Team wirklich schneller ist oder nur mehr Nacharbeit produziert. iftrue baut die Messung neu auf, indem es drei Signale verbindet: KI-Autorenschaft im Code, das Delivery-System über GitHub, Jira und Linear sowie Personendaten aus Slack, Umfragen und Einzelgesprächen.

Auf der KI-Seite führt iftrue eine Attribution pro Pull Request durch, sodass Sie sehen, welche Zeilen von welchem KI-Tool stammen, und Teams mit echtem Produktivitätsschub mit Teams vergleichen können, deren Cycle Time flach bleibt, während die Nacharbeit steigt. Beim Delivery werden die vier DORA-Metriken (Deployment-Frequenz, Lead Time, Change Failure Rate und MTTR) automatisch aus Ihrem Stack erfasst und Sprint-Ergebnisse aus der tatsächlichen Velocity prognostiziert. Auf der menschlichen Seite werden Review-Last, Workload-Balance und Burnout-Signale überwacht und Einzelgespräche mit Gesprächspunkten, Erfolgen und Risiken vorbereitet, bevor ein Kündigungsschreiben eintrifft.

Die Plattform ist für den Hintergrundbetrieb ausgelegt. Sie verbindet sich in Minuten ohne Codeänderungen mit Versionskontrolle, Issue-Tracking, KI-Tools und Kommunikationsplattformen und liefert Erkenntnisse in Slack, damit Engineers keinen weiteren Tab öffnen müssen. Das Reporting bündelt die Signale für die Führungsebene, die Investitionsverteilung und Board-Präsentationen, und das Unternehmen nennt zwei Wochen bis zum Nutzen sowie GDPR-Konformität als Adoptionsnachweise.