Wie KI-Manager durch CompanyGPTs Arbeitsplätze neu gestalten

Eine aktuelle Studie von McKinsey besagt, dass 55 % der Mitarbeitenden eine positive Einstellung zu GenAI-Tools haben und mit diesen auch arbeiten möchten. Um die Nutzung öffentlicher ChatGPT-Accounts, also Schatten-IT, zu vermeiden, sollten Unternehmen rasch die geeigneten Rahmenbedingungen für KI-gestütztes Arbeiten schaffen. Die steigende Zahl von KI-Managern ist ein vielversprechendes Zeichen, dass diesem Bedarf auch nachgekommen wird.

Lesen Sie in diesem Artikel:

Welche Aufgaben und Herausforderungen KI-Manager zu bewältigen haben
Welche Bewertungskriterien für die Einführung eines CompanyGPTs herangezogen werden können
Welche Vorteile der aiWorkplace in Kombination mit dem aiStudio bietet

KI-Manager und ihr innovatives Aufgabenfeld

Generative KI bedeutet für Unternehmen vor allem eines: Zahlreiche Arbeitsprozesse können völlig neu gedacht und deutlich produktiver gestaltet werden – vorausgesetzt, die richtigen Tools stehen bereit und Mitarbeitende bringen die Offenheit mit, explorativ damit zu arbeiten. Letzteres erweist sich in der Praxis meist als die kleinere Hürde: Wissensarbeiter:innen erkennen den Nutzen generativer KI oft sehr schnell. Deutlich anspruchsvoller ist es für Entscheidungsträger, eine Plattformumgebung zu schaffen, die sofort mit eigenen Unternehmensdaten nutzbar ist und zugleich die langfristige Umsetzung einer dynamischen KI-Strategie ermöglicht. Hier kommen Hands-on-KI-Manager ins Spiel: Mit ihrem technischen Verständnis und ihrer intensiven Auseinandersetzung mit KI-Lösungen schlagen sie die Brücke zwischen Technologie und Organisation – und machen KI so zu einer echten Innovationschance für Unternehmen.

Diese Aufgaben und Kompetenzen machen erfolgreiche KI-Manager:innen aus:

Glaubwürdige Kombination aus technischem Know-how und Change-Management-Kompetenz, um Teams erfolgreich durch Transformationen zu führen
Die Fähigkeit, KI-Initiativen kurz-, mittel- und langfristig parallel sowie messbar voranzutreiben
Ausgeprägtes Risikobewusstsein für datenschutzrechtliche, ethische und technische Fragestellungen – verbunden mit einem pragmatischen Blick für realistische Lösungswege
Fundierte Kenntnisse bestehender KI-Lösungen – ergänzt durch eigene, praktische Anwendungserfahrung

Meilenstein: Die Wahl des geeigneten CompanyGPTs

Für viele Unternehmen markiert die Einführung eines CompanyGPTs den ersten entscheidenden Meilenstein auf ihrer KI-Reise. Doch die Umsetzung verläuft selten reibungslos: Laut Gartner setzt beispielsweise nur etwa jedes zweite Unternehmen, das sich für Microsoft Copilot entschieden hat, die Lösung tatsächlich flächendeckend ein. Auch bei ChatGPT im Enterprise-Einsatz zeigen sich Hürden – angefangen bei den Kosten für eine datenschutzkonforme On-Premise-Verarbeitung, die bei rund 50.000 Euro startet.

Eine zentrale Aufgabe von KI-Manager:innen besteht daher darin, potenzielle Lösungen gründlich zu evaluieren, ihre Einschätzungen intern zu vertreten und diese auch gegen vermeintlich „etablierte“ Anbieter durchzusetzen. Denn spezialisierte KI-Partner bieten häufig ein intelligenter geschnürtes Technologie-Bundle, das einen unkomplizierten Einstieg in neue Arbeitsweisen ermöglicht – und zugleich die notwendige Skalierbarkeit sicherstellt.

Benchmarking CompanyGPTs: 9 Bewertungskriterien

Die folgenden Evaluierungskriterien sind ein guter Ausgangspunkt, um CompanyGPTs strukturiert zu vergleichen:

1. Verfügbarkeit mehrerer LLMs	LLMs wie ChatGPT, Mistral und Claude werden zunehmend differenzierter und erledigen Aufgaben wie die Suche, das Codieren und die Textgenerierung unterschiedlich gut.
2. Sichere Einbindung von Unternehmensdaten	Neben dem Hosting sind einfache Uploadmöglichkeiten, API-Integrationen, Autorisierungskonzepte und ein inhaltliches Monitoring wesentliche Aspekte für einen sicheren Umgang mit generativer KI und Unternehmensdaten.
3. Produktivitätstools	Die Verfügbarkeit flexibler Arbeitsoberflächen (Canvas) und die potenzielle Einbindung spezialisierter KI-Assistenten, wie beispielsweise eines automatisierten E-Mail-Versands oder einer Datenübertragung in andere Drittsysteme, sollte gegeben und ausbaufähig sein.
4. Multimodalität	Je nach Unternehmen und Use Cases kann die Interpretation und Verarbeitung unterschiedlicher Datentypen wie Text, Bild und Video ein wichtiges Entscheidungskriterium sein.
5. KI-Workflows	Eine Verwaltungskonsole in der KI-Prozesse transparent angelegt und verwaltet werden können, ermöglichen einen langfristig individuell flexiblen und zentral verwalteten CompanyGPT-Einsatz.
6. Memory & Deep Research	Für gute Suchergebnisse und anspruchsvolle Wissensverarbeitung müssen CompanyGPTs für Memory und Deep Research-Funktionalitäten verfügen.
7. Externe KI-Chatbots	CompanyGPT-Umgebungen, die auch eine Freischaltung von KI-Chatbots für Use Cases an der Kundenschnittstelle ermöglichen, sichern die langfristige Umsetzung einer KI-Strategie ab.
8. Testing-Umgebung	CompanyGPTS werden sich laufend weiterentwickeln. Das Testen neuer Features in einer Testumgebung ermöglicht es Unternehmen, KI kontrolliert einzusetzen.
9. EU-Hosting-Optionen	DSGVO-konformes Hosting von CompanyGPTs lässt sich am zuverlässigsten durch den Betrieb auf Servern innerhalb der EU gewährleisten.

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