{"id":1406307,"date":"2026-10-19T16:27:57","date_gmt":"2026-10-19T15:27:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=cases&#038;p=1406307"},"modified":"2026-10-19T16:29:57","modified_gmt":"2026-10-19T15:29:57","slug":"bora-brasil-launches-its-ai-office-on-claude-grounded-in-the-groups-own-data","status":"publish","type":"cases","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/cases\/bora-brasil-launches-its-ai-office-on-claude-grounded-in-the-groups-own-data\/","title":{"rendered":"Bora Brasil startet sein \u201eAI Office\u201c auf Claude, das auf der gruppeneigenen Technologie data basiert"},"content":{"rendered":"<h2>Auf einen Blick<\/h2>\n<ul>\n<li>Eine Plattform mit geregeltem Kontext erm\u00f6glicht Claude den Zugriff auf die Gesch\u00e4ftsdaten data und Unternehmensdokumente von Bora Brasil, wobei jede Antwort bis zu ihrer Quelle zur\u00fcckverfolgt werden kann.<\/li>\n<li>83 KI-Anwendungsm\u00f6glichkeiten wurden unternehmensweit erfasst und in drei Runden auf f\u00fcnf vorrangige Anwendungsf\u00e4lle f\u00fcr die Roadmap des ersten Jahres eingegrenzt.<\/li>\n<li>62 Mitarbeiter nutzen Claude; die Kapazit\u00e4t l\u00e4sst sich auf bis zu 150 erweitern, wobei die Lizenzen je nach Funktion, Bereich und Dienstalter zugewiesen werden.<\/li>\n<li>In der ersten Teilnehmergruppe absolvierten rund 60 Mitarbeiter eine praxisorientierte Schulung am laufenden Unternehmenssystem data.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Die Herausforderung<\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/borabrasil.com.br\/es\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Bora Brasil<\/a> Das Unternehmen entstand aus dem Zusammenschluss zweier familiengef\u00fchrter Haarpflegemarken, Skala Brasil und Lola From Rio. Die Einf\u00fchrung von KI hatte von unten nach oben begonnen: Etwa 15 Early Adopters arbeiteten bereits mit Claude und hatten ihre E-Mails, Kalender, Teams und Dateien damit verkn\u00fcpft. Die Unternehmensleitung wollte diese Dynamik in eine unternehmensweite F\u00e4higkeit umwandeln. Das bedeutete Antworten auf der Grundlage des unternehmenseigenen data, einen Zugriff, der bestehende Berechtigungen ber\u00fccksichtigt, sowie eine regulierte Umgebung, damit sensible gesch\u00e4ftliche Informationen nicht in nicht genehmigte KI-Tools gelangen.<\/p>\n<h2>Der Ansatz<\/h2>\n<p>\u00dcber einen Zeitraum von 9 Wochen, <a href=\"https:\/\/www.artefact.com\/de\/\">Artefact<\/a> und Bora Brasil arbeitete in drei Bereichen, wobei eine schnelle Bottom-up-Einf\u00fchrung mit einer Top-down-Roadmap und entsprechenden Steuerungsmechanismen kombiniert wurde.<\/p>\n<h3>1. Eine Kontextplattform auf der firmeneigenen data-Plattform von Bora Brasil<\/h3>\n<p>Artefact hat eine Kontextplattform auf Azure entworfen und aufgebaut, die von der technischen Leitung von Bora Brasil genehmigt wurde. Claude greift \u00fcber einen einzigen MCP-Server auf die data-Gruppe zu:<\/p>\n<ul>\n<li>Strukturiertes data in Microsoft Fabric: Verkaufszahlen, KPIs und Budget data.<\/li>\n<li>Unstrukturierte Dokumente in SharePoint: Vertr\u00e4ge, Richtlinien, Pr\u00e4sentationen und Gesch\u00e4ftsunterlagen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Eine Gesch\u00e4ftswissensschicht enth\u00e4lt das offizielle Glossar, KPI-Definitionen und Gesch\u00e4ftsregeln. Jedes Dokument wird mit einer semantischen Beschreibung indexiert, sodass Claude die richtige Datei finden und vollst\u00e4ndig lesen kann. Der Zugriff entspricht stets den bestehenden Berechtigungen des jeweiligen Mitarbeiters, und jede Antwort verweist auf die Tabelle oder das Dokument, aus dem sie stammt.<\/p>\n<h3>2. Nach Priorit\u00e4t geordnete Anwendungsf\u00e4lle<\/h3>\n<p>Anhand von Interviews mit F\u00fchrungskr\u00e4ften aus den Bereichen Vertrieb, Marketing, Innovation und F&amp;E, Betrieb, Finanzen sowie Personalwesen ermittelte das Team 83 Einsatzm\u00f6glichkeiten f\u00fcr KI. Eine erste strategische Vorauswahl hinsichtlich Machbarkeit und erwartetem Nutzen reduzierte diese Zahl auf 33. Eine anschlie\u00dfende detaillierte Bewertung gemeinsam mit den F\u00fchrungskr\u00e4ften ergab schlie\u00dflich 24 Anwendungsf\u00e4lle in acht Gesch\u00e4ftsbereichen, die jeweils hinsichtlich ihres gesch\u00e4ftlichen Nutzens (bewertet durch das Unternehmen) und ihrer technischen Komplexit\u00e4t (bewertet durch das technische Team) bewertet wurden.<\/p>\n<p>Im Rahmen einer \u201eMake-or-Buy\u201c-Analyse wurden 15 Anwendungsf\u00e4lle identifiziert, die entwickelt werden sollten, sowie 9, die bereits durch bestehende Systeme oder marktg\u00e4ngige L\u00f6sungen abgedeckt sind. Somit flie\u00dfen Investitionen nur dort, wo Bora Brasils eigene data-Technologie und Prozesse den entscheidenden Unterschied ausmachen. In einem abschlie\u00dfenden Priorisierungsworkshop mit dem F\u00fchrungsteam wurden die 5 Anwendungsf\u00e4lle ausgew\u00e4hlt, die die Roadmap f\u00fcr das erste Jahr bilden.<\/p>\n<h3>3. Ein KI-B\u00fcro, das dies betreibt<\/h3>\n<p>Das Betriebsmodell besteht aus einem zentralen KI-B\u00fcro mit dezentralen Zweigstellen in jedem Gesch\u00e4ftsbereich, die von KI-Beauftragten vertreten werden. Das KI-B\u00fcro deckt vier Bereiche ab:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>F\u00fchrung und Unternehmensf\u00fchrung<\/strong>: ist Eigent\u00fcmer des KI-Portfolios und der Lizenzzuteilung.<\/li>\n<li><strong>Anwendungsf\u00e4lle<\/strong>: ein Team, das die nach Priorit\u00e4t geordneten Anwendungsf\u00e4lle umsetzt.<\/li>\n<li><strong>Plattform<\/strong>: ein Team, das die Kontextplattform, die Sicherheit und die zentralen KI-Tools wartet.<\/li>\n<li><strong>Adoption<\/strong>: Ver\u00e4nderungsmanagement und Schulungen in Zusammenarbeit mit der Personalabteilung.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Eine Nutzungsrichtlinie und ein Leitfaden f\u00fcr bew\u00e4hrte Verfahren sorgen daf\u00fcr, dass KI-Anwendungen ausschlie\u00dflich innerhalb der genehmigten Claude-Umgebung eingesetzt werden.<\/p>\n<h3>4. Praktische Umsetzung auf einem echten data<\/h3>\n<p>Die Schulung erfolgte ausschlie\u00dflich anhand des Live-Systems data von Bora Brasil und nicht anhand allgemeiner Demos. In einer 150-min\u00fctigen Sitzung beantwortete jeder Teilnehmer eine konkrete gesch\u00e4ftliche Fragestellung: Wo verzeichnet Skala Brasil im Jahresvergleich Umsatzgewinne und -verluste, und worauf sollte sich das Vertriebsteam als N\u00e4chstes konzentrieren? Dabei haben die Teilnehmer:<\/p>\n<ul>\n<li>ein Claude-Projekt mit festgelegten Gesch\u00e4ftsregeln einrichten;<\/li>\n<li>die offiziellen KPI-Definitionen aus SharePoint abgerufen;<\/li>\n<li>lie\u00df Claude die Abfragen planen, bevor er sie in Fabric ausf\u00fchrte;<\/li>\n<li>ein interaktives Vertriebs-Dashboard als gemeinsam nutzbares Claude-Artefakt erstellt;<\/li>\n<li>vor der Weitergabe wurde die Herkunft jeder Zahl \u00fcberpr\u00fcft.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Die schnelleren Teilnehmer machten das Dashboard zu einer w\u00f6chentlichen Routine im Claude Cowork. Die Schulung selbst erfolgte \u00fcber einen mit Claude erstellten interaktiven Leitfaden, wobei ein Moderator in Echtzeit den Verbindungsstatus und den Fortschritt jedes Teilnehmers verfolgen konnte.<\/p>\n<h2>Ergebnisse<\/h2>\n<ul>\n<li>62 Mitarbeiter sind bei Claude besch\u00e4ftigt; die Zahl kann auf bis zu 150 steigen<\/li>\n<li>Am 6. Oktober nahmen rund 60 Mitarbeiter an der ersten Schulungsrunde teil; eine zweite Runde fand am 13. Oktober statt.<\/li>\n<li>Jeder Teilnehmer erstellte in einer einzigen 150-min\u00fctigen Sitzung ein funktionsf\u00e4higes Vertriebs-Dashboard f\u00fcr das Live-Unternehmen data.<\/li>\n<li>83 \u2192 33 \u2192 24 \u2192 5: Eine unternehmensgepr\u00fcfte KI-Roadmap, die innerhalb von 9 Wochen umgesetzt wurde<\/li>\n<\/ul>\n<p>Fr\u00fcher Nutzen, gemessen anhand der Early Adopters:<\/p>\n<ul>\n<li>In einer ersten Umfrage unter 30 Lizenzinhabern gaben die Besch\u00e4ftigten an, im Durchschnitt mindestens 4 Stunden pro Woche einzusparen, was etwa 10% einer Standardarbeitswoche entspricht. Sieben von zehn sparen mindestens drei Stunden ein, und jeder Sechste spart mehr als zehn Stunden ein.<\/li>\n<li>Konzernweit ergibt dies eine konservative Untergrenze von etwa 120 Stunden, die dem Unternehmen jede Woche wieder zur Verf\u00fcgung stehen, was mehr als 6.000 Stunden pro Jahr entspricht. Diese Stunden k\u00f6nnen nun f\u00fcr strategisch wichtigere Aufgaben genutzt werden.<\/li>\n<li>Hinter diesen Zahlen stehen konkrete Anwendungsf\u00e4lle:<br \/>\n&gt; Im Personalwesen wurde ein Programm zur Konvertierung von data-Lade-Layouts f\u00fcr die Personalabrechnung, dessen Zeitaufwand von einem externen Beratungsunternehmen auf etwa 40 Stunden gesch\u00e4tzt worden war, innerhalb von 90 Minuten erstellt.<br \/>\n&gt; Ein automatisierter Zeiterfassungsbericht erm\u00f6glichte eine Einsparung von etwa 8 Stunden bei der manuellen \u00dcberpr\u00fcfung und verschaffte den F\u00fchrungskr\u00e4ften einen schnelleren \u00dcberblick \u00fcber \u00dcberstunden, Abwesenheiten und Versp\u00e4tungen.<br \/>\nDurch die Neugestaltung des Indikators f\u00fcr Fehlzeiten konnten weitere 6 Stunden eingespart werden, und die Analyse des Personalpakets, die fr\u00fcher zwei Tage in Anspruch nahm, ist nun in wenigen Stunden erledigt.<br \/>\n&gt; Im Finanzbereich macht eine in Pipefy integrierte Serasa-Bonit\u00e4tspr\u00fcfung manuelle Kundenrecherchen \u00fcberfl\u00fcssig, und ein planm\u00e4\u00dfiger Vertriebsbericht gelangt nun an die F\u00fchrungskr\u00e4fte, ohne dass ihn jemand manuell erstellen muss.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wie geht es weiter:<\/h2>\n<p>Das AI-B\u00fcro weitet den Einsatz nun auf alle Teams aus. Die n\u00e4chsten Schritte bestehen darin, auf Basis der Kontextplattform unternehmensspezifische Claude-Skills zu entwickeln und die f\u00fcnf priorisierten Anwendungsf\u00e4lle in die Umsetzung zu \u00fcberf\u00fchren.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bora Brasil entstand aus dem Zusammenschluss zweier familiengef\u00fchrter Haarpflegemarken, Skala Brasil und Lola From Rio. Die Einf\u00fchrung von KI hatte von unten nach oben begonnen: Etwa 15 Early Adopters arbeiteten bereits mit Claude und hatten ihre E-Mails, Kalender, Teams und Dateien damit verkn\u00fcpft. Die Unternehmensleitung wollte diese Dynamik in eine unternehmensweite Kompetenz umwandeln. Das bedeutete Antworten auf der Grundlage des unternehmenseigenen data, einen Zugriff, der bestehende Berechtigungen ber\u00fccksichtigt, sowie eine regulierte Umgebung, damit sensible gesch\u00e4ftliche Informationen nicht in nicht genehmigte KI-Tools gelangen.<\/p>","protected":false},"featured_media":1406417,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"categories":[41],"class_list":["post-1406307","cases","type-cases","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","category-fmcg"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cases\/1406307","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/cases"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/cases"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1406417"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1406307"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1406307"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}