Chief Commercial Officer Giancarlo „GC“ Lionetti eröffnet unsere Reihe darüber, wie OpenAI mit seiner eigenen Technologie eigene Lösungen entwickelt.
KI ist längst über das Experimentierstadium hinaus. Heute dient sie als Infrastruktur für die Arbeit, nicht mehr nur als Pilotprojekt, sondern als System, das tägliche Entscheidungen prägt. Auch wenn unsere Modelle schneller, günstiger und leistungsfähiger werden, verläuft die Einführung selten geradlinig. Die Implementierungen sind oft schneller als die Änderungen, die Organisationen benötigen, um diese Technologie wirklich zu nutzen.
Auch bei OpenAI erleben wir dieselbe Spannung. Unser Business mit KI zu betreiben heißt, sich denselben Fragen zu stellen wie unsere Kunden: Wo anfangen? Wie neue Tools mit bestehenden Workflows abstimmen? Wie Fortschritte messen, wenn sich die Rahmenbedingungen ständig ändern? Wenn ich Kunden treffe, werde ich immer gefragt: „Wie nutzt OpenAI eigentlich OpenAI?“
Unser Ansatz ist es, KI als eine Praxis zu verstehen, die das Handwerk aufwertet.
Jedes Unternehmen ist auf Expertise angewiesen. Der Verkäufer, der Vertrauen aufbaut, der Support-Leiter, der das schwierigste Problem löst, der Ingenieur, der Ordnung in die Komplexität bringt. KI bildet diese Expertise ab und verteilt sie über Teams hinweg und vergrößert so die Wirkung jeder einzelnen Disziplin.
So bauen wir. Unsere GTM-, Produkt- und Engineering-Teams analysieren ihre täglichen Workflows, definieren, wie „gut“ aussieht, und liefern Änderungen in Wochen statt in Quartalen. Wir haben beschlossen, uns auf einige wenige High-Leverage-Systeme mit übergroßer Wirkung zu konzentrieren. Jedes Team testet sie in Live-Implementierungen und trainiert dabei dieselben Fähigkeiten wie unsere Kunden.
Heute starten wir „OpenAI on OpenAI“ – eine Reihe, die zeigt, wie wir KI in unserem Business einsetzen. Jede Story behandelt ein reales Problem und die Lösung, die wir dafür entwickelt haben. Unser Ziel ist es, Muster weiterzugeben, die Unternehmen anpassen können.
Wir beginnen mit einigen Beispielen:
- GTM Assistant: ein Slack-basiertes Tool, das Konto-Kontext und Expertenwissen bündelt. Es vereinfacht Recherche, Meeting-Vorbereitung und Produkt-Q&A und steigert so die Vertriebsproduktivität und verbessert die Ergebnisse.
- DocuGPT: ein Agent, der Verträge in strukturierte, durchsuchbare Daten umwandelt. Finanzteams nutzen es für schnellere und konsistentere Prüfungen in großem Umfang.
- Research Assistant: ein System, das Millionen von Support-Tickets in verständliche, dialogorientierte Erkenntnisse verwandelt. Teams erkennen Trends und setzen Kundenfeedback in Minuten um – nicht erst nach Wochen.
- Support Agent: ein Betriebsmodell, das auf KI-Agents, kontinuierlichen Evaluierungen und dynamischen Wissenszyklen basiert. Es verwandelt jede Interaktion in Trainingsdaten, steigert die Qualität und positioniert Mitarbeitende als System-Builder statt als Ticketbearbeiter.
- Inbound Sales Assistant: ein System, das Antworten für jeden Lead personalisiert, Produkt- und Compliance-Fragen sofort beantwortet und qualifizierte Interessenten mit vollständigem Kontext an Mitarbeitende weiterleitet. Es macht aus verpassten Chancen Umsatz.
Jedes Unternehmen hat sein eigenes Handwerk. KI macht es skalierbar. Die Zukunft gehört Organisationen, in denen Mitarbeitende ihr Fachwissen festhalten und im ganzen Unternehmen verfügbar machen. Die Unternehmen, die Handwerk und Code vereinen, werden die Spitze bestimmen.
Wenn du mehr erfahren möchtest, freuen wir uns auf den Austausch. Sei am 6. Oktober beim DevDay dabei; technische Ressourcen folgen kurz danach.
