Wie KI-native Unternehmen Workflows operativ nutzbar machen

Die neuesten Enterprise Signals von OpenAI zeigen, dass sich KI in Unternehmen mit sehr unterschiedlichem Tempo von der Unterstützung zur Ausführung entwickelt. Frontier-Unternehmen, also die 10 % mit der höchsten KI-Nutzung, erzeugen heute pro aktivem:r Nutzer:in 8,3-mal so viele Ausgabetoken wie typische Unternehmen. Im Januar waren es 2,6-mal so viele. Die wachsende Lücke weist auf einen grundlegenden betrieblichen Wandel hin: Führende Unternehmen verbinden Agenten mit dem Kontext und den Tools des Unternehmens, übertragen ihnen anspruchsvollere Aufgaben und erleichtern die Wiederholung erfolgreicher Workflows.

Für Führungskräfte besteht die Herausforderung darin, diese intensive Nutzung in Arbeit zu überführen, der Menschen vertrauen und die sie messen und verbessern können. Führungskräfte sollten zudem Raum für Experimente lassen, auch für Anwendungsfälle, deren Wert beim ersten Versuch nicht offensichtlich ist.

Die Start-ups Basis⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet), Clay⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) und Exa Labs⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) haben Agenten in das Onboarding von Beschäftigten, das Account-Management und den Ausbau ihrer Entwicklungsökosysteme integriert. Ihre Workflows unterscheiden sich, doch die Entwicklung ist aufschlussreich: Ein Agent lernt zunächst einen stabilen Prozess, erhält bei Veränderungen fortlaufend aktuellen Kontext und setzt anschließend Chancen in erprobte Maßnahmen um.

Zusammen zeigen diese Beispiele, wie Teams Agenten in vertraute Arbeitsabläufe integrieren und den Prozess mit der Zeit verbessern können.

Onboarding ist für Unternehmen und Beschäftigte seit Langem umständlich. Bei Basis, einem Anbieter von KI-Agenten für Wirtschaftsprüfungsgesellschaften, dauert das Onboarding am ersten Tag heute 30 Minuten statt zwei Stunden. So hat die Personalabteilung mehr Zeit für Unternehmenskultur und Unterstützung.

Am ersten Tag erhalten Beschäftigte sofort Zugriff auf Codex und einen unternehmensspezifischen Onboarding-Skill, also wiederverwendbare Anweisungen und Ressourcen für einen bestimmten Workflow. Codex begrüßt sie, stellt zentrale Konzepte des Unternehmens vor und richtet im Hintergrund auf ihrem Computer die erforderlichen Integrationen ein. Bei wiederkehrenden Fragen oder Ausnahmen kann die Personalabteilung den Skill vor der nächsten Gruppe aktualisieren.

Basis führte den Onboarding-Prozess einmal vor und überführte ihn dann in einen wiederverwendbaren Skill mit einem eindeutigen Auslöser, bekannten Schritten, Zugriff auf die richtigen Tools und einer klaren Definition von „erledigt“. Der Prozess hängt nicht mehr von der Verfügbarkeit einer einzelnen Person ab. Bei Ausnahmen oder komplexen Fragen kann das Team dennoch eingreifen. Das Onboarding ist jetzt einheitlicher, wiederholbar und leichter zu verbessern. Neue Beschäftigte erhalten zudem sofort ein Vorbild für die Arbeit mit KI.

Clay entwickelt eine selbstlernende Umsatzplattform für Teams mit Go-to-Market-Strategien und steht vor einer vertrauten Herausforderung im Vertrieb: Entscheidender Kontext zu Geschäftsabschlüssen ist über CRM-Datensätze, E-Mails, Slack, Anrufe, Präsentationen, Textnachrichten sowie Gespräche mit internen Teams und Fürsprechenden auf Kundenseite verstreut.

Um diesen Kontext aktuell zu halten, erprobte ein GTM Engineer bei Clay einen besseren Ansatz: einen dauerhaften Workspace und einen eigenen Subagenten für jeden Account. Jeder Subagent prüft Primärquellen und aktualisiert über Nacht den jeweiligen Deal-Ordner. Jeden Morgen fasst ein koordinierender Agent die Aktualisierungen zu all ihren Accounts in einer kurzen Liste vorrangiger Maßnahmen zusammen: eine noch offene Kundenfrage beantworten, eine Lücke im Einkaufsgremium schließen oder einem potenziellen Kunden einen Anlass geben, das Gespräch wieder aufzunehmen.

Laut Clay spart ihr der Workflow jeden Abend etwa eine Stunde beim Sortieren des Posteingangs. Die täglichen Prioritäten helfen ihr, die kleinen Maßnahmen konsequent umzusetzen, die sich über einen langen Vertriebszyklus im Enterprise-Bereich summieren können. Die Belege bleiben unmittelbar mit jeder Empfehlung verknüpft, sodass Vertriebsmitarbeitende vor ihrem Handeln die Primärquellen prüfen können. Unternehmen könnten diesen gemeinsamen Kontext unter Berücksichtigung bestehender Account-Berechtigungen auf Account Executives, Business Development Representatives, Solutions Engineers und Sales Leaders ausweiten.

Clay zeigt, was für die Skalierung sich verändernder Arbeit nötig ist: eine einheitliche Struktur, einen sinnvollen Aktualisierungsrhythmus, gemeinsame Belege und menschliches Urteilsvermögen bei der Umsetzung.

Exa Labs entwickelt eine Websuchinfrastruktur für KI-Agenten und möchte seine Such-API überall dort verfügbar machen, wo sie Entwickler:innen einsetzen könnten. Das Team nennt dieses Ziel „Exa überall“. Früher mussten Developer-Relations- und Account-Teams dafür Repositorys und das weitere Ökosystem beobachten, vielversprechende Integrationen erkennen, Kontext zusammentragen und die Arbeit systemübergreifend koordinieren. Obwohl die Chancen unterschiedlich waren, folgte der Weg von der Entdeckung bis zur Implementierung einer einheitlichen Abfolge. Exa überführte diese Abfolge in einen definierten Workflow für Codex, mit klaren Prioritäten, Zugriff auf die erforderlichen Quellen und einer menschlichen Prüfung vor jeder Veröffentlichung.

Codex sucht nun nach wichtigen Integrationsmöglichkeiten, trägt den relevanten Kontext zusammen, erstellt Pull Requests, führt Tests aus und bereitet anhand von Quellen wie Slack und Notion wöchentliche Aktualisierungen vor. Wenn es sinnvoll ist, kann Codex außerdem den nächsten Schritt entwerfen, darunter eine erste Ankündigung, die das Team anschließend prüft. Der Workflow überführt eine Chance vom Signal in ein getestetes Arbeitsergebnis und reduziert zugleich Übergaben zwischen Recherche, Entwicklung und Kommunikation.

Menschen entscheiden weiterhin, welche Chancen relevant sind, welche Zusagen Exa machen sollte und wie externe Beziehungen gestaltet werden sollen. Tests und Prüfpunkte machen die Arbeit des Agenten vor der Veröffentlichung sichtbar. Testergebnisse und menschliche Prüfungen können dem Team zeigen, wo es den Workflow vor dem nächsten Durchlauf anpassen sollte. Je folgenreicher die Arbeit wird, desto wichtiger werden Berechtigungen, Belege und Entscheidungsbefugnisse für die Gestaltung des Workflows.

Zusammen übertragen Basis, Clay und Exa die in Enterprise Signals erkennbaren Muster in die betriebliche Praxis. Basis überführt einen bewährten Prozess in einen wiederverwendbaren Skill. Clay gibt einem Agenten den Kontext und die Kontinuität, um einen sich weiterentwickelnden Arbeitsbestand aktuell zu halten. Exa ergänzt Tools, Tests und Prüfungen, damit ein Agent ein Signal in eine klar abgegrenzte Umsetzung überführen kann. Alle drei machen Verbesserungen zum Bestandteil des Workflows: Ausnahmen beim Onboarding zeigen, wo ein Skill verfeinert werden muss. Neue Account-Aktivitäten und die Prüfung durch Vertriebsmitarbeitende halten den Deal-Kontext aktuell. Tests und menschliche Prüfungen schärfen die Grenzen für künftige Ausführungen. Jeder Ansatz beginnt mit einer konkreten Aufgabe und genügend Raum zum Erproben. Die Arbeitsteilung wird durch die Nutzung klarer, und die Verantwortung wächst, wenn sich der Workflow bewährt.

Angesichts der wachsenden Frontier-Lücke müssen Führungskräfte in Unternehmen ihren Beschäftigten Raum geben, folgenreiche Workflows zu testen, Erfolge zu messen und die besten Experimente in wiederholbare Praxis zu überführen.

• Wähle einen relevanten Wertschöpfungsbereich aus. Beginne mit einem durchgängigen Workflow, in dem eine strategische Priorität, Systeme, Übergaben, Kontrollen und messbare Auswirkungen zusammenkommen. Er sollte sich oft genug wiederholen, um daraus zu lernen, und wichtig genug sein, um eine Neugestaltung zu rechtfertigen.
• Definiere das Ergebnis und seine Messung. Benenne die verantwortliche Person, den KPI, den Ausgangswert und die Schutzmaßnahmen. Erfasse die Nutzungstiefe anhand erledigter Aufgaben, verknüpfter Kontexte und Tools, Ausnahmen sowie des Prüfaufwands. Miss den Wert anhand von Durchlaufzeit, Qualität, Kosten, Umsatz oder Risiko. Das Ausgabevolumen kann zeigen, dass Menschen der KI mehr Aufgaben übertragen. Die Ergebnisse der Workflows zeigen, ob dies relevant ist.
• Verfasse die Aufgabenbeschreibung des Agenten. Definiere den Auslöser der Arbeit, das Ergebnis, den erforderlichen Kontext, die Tools und Berechtigungen sowie die Ausdauer, mit der der Agent auf den Abschluss hinarbeiten soll. Lege fest, welche Belege der Agent liefern muss und an welchen Punkten er für eine menschliche Prüfung anhalten muss.
• Baue das menschliche System rund um den Agenten auf. Beziehe die Menschen, die dem Workflow am nächsten sind, in die Gestaltung ein. Benenne die Verantwortlichen für Geschäftsergebnis, Fachlogik, Zugriffsrechte und Kontrollen, Einführung und tägliche Nutzung. Start-ups bündeln diese Verantwortlichkeiten bei wenigen Personen. Unternehmen benötigen bei der Skalierung des Workflows klar geregelte Entscheidungsbefugnisse.
• Mache Experimente sichtbar und wiederverwendbar. Eine Studie von OpenAI zeigt: Sechs Monate nach der Einführung verschickten Beschäftigte am Anfang ihrer Karriere pro Woche 13 Nachrichten mehr als Führungskräfte. Gib Beschäftigten Raum, neue Anwendungsfälle zu testen. Dokumentiere anschließend den Prozess und die Belege für erfolgreiche Ansätze und stelle sie als Skills, Plug-Ins oder gemeinsame Workspaces bereit. Chat, Work und Codex⁠(wird in einem neuen Fenster geöffnet) unterstützen verschiedene Modi: Chat für Fragen und schnelle Zusammenarbeit, Work für mehrstufige Wissensarbeit und fertige Ergebnisse sowie Codex für die technische Ausführung.
• Übertrage das Betriebsmuster auf weitere Bereiche. Bewahre den bewährten Kontext, die Berechtigungen, Bewertungen, Prüfpunkte, Verantwortlichen, Messgrößen und Befähigungsmaßnahmen und wende sie auf den nächsten Wertschöpfungsbereich an. Jedes neue Experiment sollte dem nächsten Team bessere Ausgangsbedingungen bieten.