Teil 2 – Der Leitfaden: Einführen, verankern, umsetzen, ausbauen

Zusammenfassung und Rückblick:

Unter Teil 1, haben wir untersucht, warum die Einführung von KI in Unternehmen bei einer Akzeptanzrate von 14% ins Stocken gerät, wenn sie wie eine gewöhnliche Softwarebeschaffung behandelt wird. Der Wert von „Frontier AI“ liegt in der Distanz zwischen dem Modell und dem Unternehmen data. In Teil 2 stellen wir die vier strukturellen Komponenten der Bereitstellungsschicht: Bereitstellung (Governance), Grundlagenschaffung (MCP und Geschäftsregeln), Einführung (Schulung am Live-System data) und Entwicklung (Produktionsagenten). Wir veranschaulichen dies am Beispiel von Bora Brasil Warum die Erdung stets vor dem Training erfolgen muss.

Zwischen dem Modell und dem Geschäftsbetrieb liegt eine Arbeitsebene, die weder reine IT noch reines Veränderungsmanagement ist. Ich unterteile diese in vier Bereiche, und zu jedem davon habe ich eine klare Meinung.

1. Bereitstellen

Die Plattform selbst – Claude Enterprise, Claude Code und Cowork bzw. ChatGPT Enterprise und Codex – wurde ordnungsgemäß eingeführt. In der Praxis bedeutet dies ein Lizenzmodell, bei dem die Lizenzen nach Rolle, Bereich und Dienstalter vergeben werden und nicht nach dem Prinzip „Wer zuerst kommt, mahlt zuerst“; die Identitätsprüfung erfolgt über das unternehmensweite SSO mit gruppenbasiertem Zugriff; eine Nutzungsrichtlinie, die in verständlicher Sprache festlegt, was eingefügt werden darf und was nicht, sowie einen Leitfaden für bewährte Verfahren, der beschreibt, wie eine gute Umsetzung aussieht; und eine Kostenkontrolle, die ab der ersten Woche abteilungsweise aufzeigt, wer welche Funktionen nutzt. Dies ist der Teil, den die meisten Organisationen recht gut bewältigen, und für sich genommen ist er der am wenigsten wertvolle Teil. Ein perfekt eingerichteter Mandant, an den nichts angebunden ist, ist ein sehr teures Chat-Fenster.

2. Boden

Die Kontextschicht, die dafür sorgt, dass das Modell die unternehmensspezifischen Fakten widerspiegelt. Konkret: ein einzelner MCP-Server, der in der kundeneigenen cloud-Tenant läuft und die strukturierten data (die Verkaufstabellen in Fabric oder Snowflake, die Budgets, die KPI-Marts) sowie die unstrukturierten Repositorien (Verträge, Richtlinien, Präsentationen für den Vorstand und Verfahrensanweisungen in SharePoint oder Drive) über eine einzige, regulierte Schnittstelle bereitstellt.

Darüber hinaus eine Ebene mit betriebswirtschaftlichen Kenntnissen: das offizielle Glossar, die von der Finanzabteilung festgelegten KPI-Definitionen, die Geschäftsregeln (“Ein Quartal endet am 25.”, “Konzerninterne Umsätze aus dem Nettoumsatz ausschließen”) sowie eine semantische Beschreibung jedes Dokuments, damit das Modell die richtige Datei finden und vollständig einlesen kann, anstatt anhand eines Ausschnitts zu raten. Der Zugriff spiegelt die bestehenden Berechtigungen jedes Mitarbeiters wider, sodass das Modell für Sie nur das anzeigt, was Sie bereits selbst öffnen könnten. Und jede Antwort enthält eine Quellenangabe: die Tabelle, den Zeilenfilter, das Dokument, die Seite.

Ich glaube, genau hier entscheidet sich Erfolg oder Misserfolg der KI im Unternehmensbereich, und genau diesen Teil überspringen fast alle, weil er wie „Rohrschlosserei“ wirkt. Ohne ihn ist das Modell ein brillanter Fremder. Mit ihm ist es ein Kollege, der alles gelesen hat und dies auch belegen kann.

3. Nehmen Sie an.

Schulungen, Abteilung für Abteilung, am Live-System data des Unternehmens. Ich habe eine Abneigung gegen die üblichen “Meisterkurse zum Verfassen von E-Mails” mit ihren Beispiel-E-Mails und ihrem fiktiven Unternehmen entwickelt: Sie sorgen für eine Woche lang für Neugier und dann für Schweigen. Die Schulungen, die tatsächlich funktionieren, sehen anders aus.

• Der Vertrieb widmet zweieinhalb Stunden einer einzigen wesentlichen Frage zum letzten Quartal.
• Die Finanzabteilung führt den Abgleich einer tatsächlichen Monatsabschlussdatei durch.
• Die Personalabteilung erstellt einen neuen Bericht über die tatsächlichen Fehlzeiten.
• Die Rechtsabteilung prüft eine echte Vertraulichkeitsvereinbarung anhand des unternehmensinternen Leitfadens.

Jeder Teilnehmer nimmt ein „Claude-Projekt“ mit, das die Regeln seiner Abteilung enthält, sowie ein funktionsfähiges Artefakt, das er am Montag erneut öffnen wird. Der Unterschied liegt nicht in der Pädagogik. Es geht vielmehr darum, ob das Modell bereits etabliert war, bevor jemand darin geschult wurde.

4. Erstellen

Produktionsagenten, die in kurzen Sprints von Ingenieuren entwickelt werden, die eng mit dem Team des Kunden zusammenarbeiten, und zwar auf Basis eines Frameworks, das der Kunde selbst verwaltet. Die unscheinbare Arbeit – das Einlesen von Lieferantenrechnungen in ein Schema und das Markieren nicht zugeordneter Positionen, das Verfassen von Sitzungsprotokollen und Maßnahmenlisten anhand eines Teams-Transkripts, die Überprüfung einer Vertraulichkeitsvereinbarung anhand der internen Richtlinien sowie die Zusammenfassung der Haftungs- und Kündigungsklauseln, das Extrahieren der Zahlen aus einem Stapel von PDF-Dateien in die Risikoprüfungsvorlage – ist der Bereich, in dem die meiste Zeit verbracht wird, und genau hier kommen die meisten Agentenprogramme nie an, da sie mit etwas Beeindruckendem statt mit etwas Nützlichem beginnen.

Diese vier Elemente bilden ein System, kein Menü, und ich würde sogar noch weiter gehen: Nur eines davon ohne die anderen umzusetzen, ist oft schlimmer, als gar nichts zu tun. Schulungen ohne fundierte Grundlagen vermitteln den Menschen, dass das Tool Halluzinationen erzeugt – und damit haben sie Recht. Eine Anbindung ohne Training führt zum Bau einer Kathedrale, die niemand betritt. Agenten ohne Plattform erzeugen ein Dutzend unzusammenhängender Automatisierungen ohne gemeinsame Steuerung, und das Sicherheitsteam schaltet diese schließlich – zu Recht – ab.

Beispiel: Wer beantwortet die Vertriebsanfrage bei Bora Brasil?

Betrachten Sie einmal eine einfache Frage, die ein Werbefilmregisseur an einem Montagmorgen stellen könnte: “Wie hat sich Skala im letzten Quartal im Vergleich zum Vorjahreszeitraum entwickelt, und wo haben wir Marktanteile eingebüßt?”

Unter Bora Brasil, … bei der Haarpflegegruppe, die aus Skala Brasil und Lola From Rio hervorgegangen ist, wanderte diese Frage früher hin und her. Vom Geschäftsführer zum Analysten, vom Analysten zu einem BI-Auszug, vom Auszug zu einer Tabellenkalkulation, von der Tabellenkalkulation zu einer Präsentation und drei Tage später zurück zum Geschäftsführer – zu diesem Zeitpunkt hatte sich die Folgefrage bereits geändert. Unterdessen nutzten bereits fünfzehn Early Adopters Claude informell, verbunden mit ihrer E-Mail, ihrem Kalender, Teams und ihren Dateien, und erhielten plausible Antworten, deren Quelle niemand zurückverfolgen konnte und die manchmal eine Definition des Begriffs “Teilen” verwendeten, die niemand in der Finanzabteilung kannte. Die drei Anforderungen der Unternehmensleitung waren genau die drei oben genannten Fragen: Antworten, die auf den eigenen data-Richtlinien der Gruppe basieren, ein Zugriff, der bestehende Berechtigungen respektiert, und eine regulierte Umgebung, damit sensible geschäftliche Informationen nicht länger in nicht genehmigte Tools gelangen. Das ist der 14%-Moment, aus der Innenperspektive betrachtet.

Was sich im Laufe von neun Wochen geändert hat, war nicht das Modell. Es liefen drei Stränge parallel: ein Bottom-up-Einführungsstrang, ein Top-down-Roadmap-Strang und ein Governance-Strang. Die technische Arbeit führte zur Entwicklung einer Kontextplattform auf Azure, die von der gruppeneigenen technischen Leitung genehmigt wurde und über einen einzigen MCP-Server Zugriff auf Microsoft Fabric (Umsatz, KPIs, Budgets) sowie SharePoint (Verträge, Richtlinien, Präsentationen) ermöglicht. Eine Geschäftswissensschicht enthält das Glossar, die KPI-Definitionen und die Geschäftsregeln sowie eine semantische Beschreibung jedes Dokuments, sodass Claude die vollständige Datei finden und lesen kann. Der Zugriff spiegelt die bestehenden Berechtigungen jedes Mitarbeiters wider, und jede Zahl verweist auf ihre Quelltabelle oder ihr Quelldokument. Parallel dazu ergaben Interviews mit den Leitern der Bereiche Vertrieb, Marketing, Innovation und F&E, Betrieb, Finanzen sowie Personal 83 Handlungsmöglichkeiten, die nach Geschäftswert und technischer Komplexität bewertet, auf 24 eingegrenzt und anschließend in einem Führungskräfte-Workshop auf fünf für die Roadmap des ersten Jahres reduziert wurden.

Erst dann – und nur dann – folgte die Schulung, die sich genau auf diese Vertriebsfrage bezog. In einer 150-minütigen Sitzung richtete jeder Teilnehmer ein Claude-Projekt mit den Geschäftsregeln ein, rief die KPI-Definitionen aus SharePoint ab, plante die Abfrage, bevor er sie in Fabric ausführte, erstellte ein interaktives Vertriebs-Dashboard als gemeinsam nutzbares Artefakt und überprüfte die Quelle jeder Zahl. Die Schnelleren integrierten das Dashboard noch vor Ende der Sitzung als wöchentlich geplante Routine in Cowork. Der Leitfaden für Moderatoren, der selbst mit Claude erstellt worden war, verfolgte den Fortschritt jedes Teilnehmers Schritt für Schritt.

Derzeit sind 62 Mitarbeiter im Einsatz, wobei die Zahl auf 150 ausgeweitet werden soll; die Lizenzen werden nach Rolle und Bereich vergeben, mit einem KI-Büro als zentrale Anlaufstelle und einem „Champion“ in jedem Geschäftsbereich. Die ersten 30 Lizenzinhaber geben an, im Durchschnitt mindestens vier Stunden pro Woche einzusparen; sieben von zehn sparen drei Stunden oder mehr ein. Eine Konvertierung der HR-Lohn- und Gehaltsdaten im data-Format dauerte 90 Minuten statt der extern veranschlagten 40 Beraterstunden. Ein Zeiterfassungsbericht, dessen manuelle Überprüfung früher acht Stunden in Anspruch nahm, wird nun planmäßig ausgeführt.

Ich erzähle diese Geschichte nicht, weil die Zahlen hoch sind – sie stammen aus einer frühen Phase und basieren auf Selbstauskünften –, sondern weil der Ablauf die Lehre ist. Zuerst die Grundlagen schaffen. Auf dieser soliden Grundlage trainieren. Die Gewohnheit an jemanden weitergeben, der bleibt. Kehren Sie die Reihenfolge um, und Sie erhalten ein Webinar.

⏭️ Als Nächstes in Teil 3 – Das Einsatzmodell für den Einsatz vor Ort

Der Aufbau und die Etablierung dieses Systems dürfen nicht traditionellen Lenkungsausschüssen oder externen Präsentationen überlassen werden. In Teil 3, erläutern wir das „Forward Deployed“-Betriebsmodell – wie die Zusammenarbeit von Strategen und Ingenieuren im Unternehmen dauerhafte Kompetenzen schafft, welche Risiken mit einem Verzicht darauf verbunden sind und wie Chancerygate hat eigenständig mehr als 20 Produktionsagenten entwickelt.