Artefact auf angewandte artificial intelligence generative AIArtefact . Das Unternehmen hat es sich zur Aufgabe gemacht, Unternehmen dabei zu unterstützen, den Schritt vom Experimentieren zur großflächigen Einführung zu vollziehen, indem es strategische Ausrichtung, praxisorientierte Schulungen und technische Zusammenarbeit miteinander verbindet.

Als ein weltweit führendes Rohstoffhandelsunternehmen (das in primären Wirtschaftssektoren wie Landwirtschaft, Energie und Metalle tätig ist und nicht mit Fertigprodukten handelt) seine AI beschleunigen wollte, wandte es sich an Artefact Potenziale in messbare Ergebnisse umzusetzen. Das Ziel bestand darin, generative AI alltägliches AI in allen Abteilungen zu etablieren und gleichzeitig eine solide Governance, Compliance sowie einen nachhaltigen kulturellen Wandel sicherzustellen.

Herausforderung: AI in unternehmerische Kompetenz umsetzen

Wie viele andere Unternehmen hatte auch der Kunde bereits begonnen, mit generativen AI wie Microsoft Copilot zu experimentieren. Die ersten Projekte hatten jedoch noch keine unternehmensweiten Auswirkungen gezeigt. Dabei zeigten sich zwei zentrale Herausforderungen: 

  1. Befähigung der Mitarbeiter: Die Mitarbeiter benötigten strukturierte, relevante Weiterbildungen, um generative AI sicher AI ihrer täglichen Arbeit einsetzen zu können. Das Interesse war zwar groß, doch das praktische Know-how war von Team zu Team sehr unterschiedlich.
  2. Aufbau einer intelligenten Automatisierung: Über Tools zur Steigerung der persönlichen Produktivität hinaus wollte das Unternehmen maßgeschneiderte AI erproben, die in der Lage sind, komplexe Arbeitsabläufe wie Compliance-Prüfungen, Dokumentation und Berichterstellung zu automatisieren.

Kurz gesagt benötigte das Unternehmen einen Fahrplan, um AI und strategisch zu skalieren und sicherzustellen, dass Innovation sowohl zu Effizienz als auch zu Vertrauen führt.

Lösung: Vom Lernen zum Handeln durch gemeinsame Gestaltung

Artefact sein bewährtes Rahmenkonzept für die Einführung von GenAIArtefact und passte es an die schnelllebige, data Welt des Rohstoffhandels an. Das Programm verlief in drei wesentlichen Phasen, vom Aufbau von Kompetenzen bis hin zur gemeinsamen Entwicklung.

  1. Bewertung der Bereitschaft und der Möglichkeiten: Das Projekt begann mit einer umfassenden Prüfung AI , um die vorhandenen Fähigkeiten zu bewerten und die Abteilungen zu ermitteln, die am ehesten von generativer AI profitieren würden. Diese Diagnosephase trug dazu bei, besonders wertvolle Anwendungsfälle zu priorisieren und sicherzustellen, dass die Führungskräfte sich auf die Unternehmensziele einigten.
  2. Anpassung der Einführung an geschäftliche Prioritäten: Artefact entwickelte Artefact einen gezielten Einführungsplan, der auf drei Säulen basiert:
    – Einführung: Beschleunigung der Weiterbildung im Umgang mit Copilot und anderen generativen Tools durch Blended Learning, das Live-Workshops, E-Learning und kontinuierliches Coaching kombiniert.
    – Geschäftsausrichtung: Umsetzung AI in konkrete Anwendungsfälle in den Abteilungen, von der Buchhaltung und Personalabteilung bis hin zu Strategie und Risikomanagement.
    – Innovation: Förderung von Experimenten durch Hackathons und interne Wettbewerbe, damit Teams AI entwickeln können, die auf spezifische Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
  3. Gemeinsame Entwicklung maßgeschneiderter AI : Um den Schritt von der Theorie zur Praxis zu vollziehen, wurden Agent-Hackathons organisiert, bei denen multidisziplinäre Teams aus data , Anwendern aus der Wirtschaft und Compliance-Beauftragten zusammenkamen.

Ein herausragendes Ergebnis war die Entwicklung eines auf Copilot basierenden Compliance-Assistenten, der in der Lage ist, regulatorische Dokumente automatisch zu analysieren, wichtige Informationen zu extrahieren und potenzielle Risiken zur Überprüfung zu kennzeichnen. Durch die Kombination bewährter Verfahren aus dem Bereich der Prompt-Entwicklung mit fachspezifischen Anpassungen ermöglichte der Assistent messbare Zeiteinsparungen bei gleichzeitiger Gewährleistung vollständiger Rückverfolgbarkeit und Einhaltung der Compliance-Standards.

Artefact unterstützte den Kunden Artefact dabei, langfristige Voraussetzungen für die Einführung zu schaffen:

  • Wöchentliche AI für Live-Fragen und Antworten sowie gegenseitiges Lernen
  • Eine AI zum Austausch von Erkenntnissen und zur Weiterentwicklung von Anwendungsfällen
  • Eine direkt in Copilot integrierte Prompt-Bibliothek, die wiederverwendbare Workflows und kontinuierliche Verbesserung gewährleistet

Diese Initiativen haben AI einem experimentellen Instrumentarium zu einer strukturierten Fähigkeit gemacht, die fest in den täglichen Betriebsablauf integriert ist.

Ergebnisse: Skalierung der Einführung und Aufbau einer AI Kultur

Bereits wenige Wochen nach dem Start verzeichnete das Unternehmen in verschiedenen Bereichen greifbare Ergebnisse:

  • Gesteigertes Engagement: Die Nutzung von Copilot stieg in allen Abteilungen stetig an, wobei das Vertrauen der Mitarbeiter in den verantwortungsvollen und kreativen Umgang mit GenAI wuchs.
  • Betriebliche Effizienz: Der frühzeitige Einsatz von AI hat den Zeitaufwand für die Dokumentenprüfung und die Erstellung von Compliance-Berichten erheblich reduziert.
  • Wissensaustausch: Über 50 geschäftsrelevante Anweisungen und Arbeitsabläufe wurden erstellt und intern geteilt und bildeten damit die Grundlage für die zukünftige Automatisierung.
  • Kultureller Wandel: Es entstand eine echte AI – eine, die Experimentierfreudigkeit, Zusammenarbeit und kontinuierliches Lernen fördert.

Durch die Kombination aus strategischer Ausrichtung, mitarbeiterorientierten Schulungen und gemeinsamer technischer Entwicklung Artefact diesem weltweit führenden Handelsunternehmen Artefact , AI sein Geschäftsmodell zu integrieren und sie so von einer isolierten Initiative in einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln.

Fazit: Für AI erfolgreiche AI ist ein Fahrplan erforderlich

AI geschieht nicht zufällig, sondern ist das Ergebnis einer bewussten Strategie. Der Ansatz Artefactzeigt, dass die Skalierung generativer AI mehr als nur Technologie AI : Sie braucht Struktur, Engagement und Vertrauen.

Mit der richtigen Mischung aus Schulungen, Experimenten und geschäftlicher Ausrichtung können Unternehmen den Weg von der Neugier zur Kompetenz – und von der Kompetenz zur Wirkung – beschreiten.