Wie Localiza die Arbeit mit generativer KI neu organisiert hat
Für Localiza ist generative KI mehr als ein Produktivitätswerkzeug: Sie eröffnet eine neue Art der Computernutzung. Das zeigt sich in drei Bereichen: das Geschäft verändern, neue Kundenschnittstellen schaffen und Produkte auf KI-Basis entwickeln.
Als generative KI aufkam, nahm Localiza eine Haltung ein, die alles Weitere prägte: Sie war mehr als nur eine weitere Software im Werkzeugkasten. Sie veränderte die Arbeitsweise des Unternehmens.
Statt einzelne Anwendungsfälle zu verfolgen, richtete das Unternehmen seine Zusammenarbeit mit OpenAI an drei strategischen Säulen aus: das Geschäft durch Experimente in großem Maßstab verändern, neue Schnittstellen zur Kundschaft schaffen und von Grund auf KI-basierte Produkte entwickeln. Alle drei verbindet die Entscheidung, Prozesse neu zu gestalten und dabei Intelligenz, Kontext und Geschwindigkeit in den Mittelpunkt zu stellen.
„Wir sehen darin ein leistungsfähiges Werkzeug, das unsere Teams bei dem unterstützt, was sie bereits gut können. Unsere Teams leben unsere Kultur, verstehen die Bedürfnisse unserer Kundschaft und wissen, wie sie hervorragenden Service bieten.“
Das Leitprinzip für die interne Einführung ist einfach: Breiter Einsatz ermöglicht Lernen, und Lernen führt zu besseren Produkten.
In der Praxis bedeutete das, ChatGPT‑Lizenzen als Ressource für Experimente und produktives Arbeiten zu vergeben, nicht einfach als persönlichen Vorteil. Teams in ganz Localiza, vom Finanzbereich bis zum operativen Tagesgeschäft, experimentieren laufend mit benutzerdefinierten GPTs, Agenten und Codex.
Zunächst kam Codex in der Technologieabteilung zum Einsatz: in der Softwareentwicklung, im Produktmanagement, im Design und in der Datenwissenschaft. Doch dabei blieb es nicht: Fachkräfte aus Analyse, Management, Projektmanagementbüros (PMOs), Rechtsabteilung und weiteren Geschäftsbereichen begannen, eigene Prototypen und Automatisierungen zu entwickeln, um Hypothesen in ihren Fachgebieten zu prüfen.
Mit diesem Effekt hatte das Unternehmen nicht gerechnet: Die Phasen vor der Entwicklung veränderten sich. Fachübergreifende Teams erstellten Prototypen für Lösungen, bevor diese zur Entwicklung eingeplant wurden.
Der Engpass liegt ihm zufolge beim Menschen, nicht bei der Technik.
„Die große Herausforderung besteht darin, ein großes Team dabei zu unterstützen, neue Arbeitsweisen zu erlernen und neue Kompetenzen zu entwickeln. Gleichzeitig müssen wir sicherstellen, dass alle 19 Tribes und 130 Squads effizient und einheitlich arbeiten.“
Der zweite Bereich beginnt mit einer Beobachtung zum Verhalten: Menschen beschreiben zunehmend in natürlicher Sprache, was sie brauchen. Dadurch entsteht ein neuer Zugang zu Mobilitätsangeboten, genau in dem Moment, in dem sie ihre Absicht äußern.
Interne Daten von Localiza bestätigen diesen Wandel: Die Zugriffe über LLMs wachsen seit 2024 rasant. ChatGPT hat sich dabei zum wichtigsten Kanal entwickelt.
Das Unternehmen entschied sich, dort früh präsent zu sein. Im März 2026 bot Localiza als erste Mobilitätsplattform Brasiliens und als eine der ersten in Lateinamerika eine direkt in ChatGPT integrierte App an. Interessierte können sich über Mietwagen, Auto-Abos und Gebrauchtwagen informieren und den Vorgang im Gespräch beginnen. Den Abschluss tätigen sie anschließend in der sicheren Umgebung von Localiza.
„Wir glauben, dass wir unserer Kundschaft diese neuen Möglichkeiten bieten konnten, weil wir uns dieser Herausforderung früh gestellt und bei jedem Schritt dazugelernt haben.“
Intern betrachtet Localiza seine App in ChatGPT als das, was sie ist: ein Experiment, mit dem das Unternehmen neue Entwicklungen im Kundenverhalten früh aufgreifen, schneller aus echten Interaktionen lernen und erkunden will, wie KI das bestehende Ökosystem ergänzt.
Das deutlichste Beispiel des Unternehmens für ein von Grund auf KI-basiertes Produkt ist Liza. Das dialogorientierte Assistenzsystem hat sich im Betrieb als Erfolg bewährt.
Der Unterschied zu einem herkömmlichen Chatbot liegt in der Architektur, nicht in der Benutzeroberfläche. Liza folgt keinem festen Entscheidungsbaum, sondern wurde auf Gespräche, Absichten und Kontext ausgerichtet. Das System verbindet Modelle von OpenAI, Dienste von Localiza und spezialisierte Tools, um wesentliche Teile des Ablaufs zu unterstützen: vom Verständnis der ersten Anfrage bis zur Hilfe bei wichtigen Schritten des Mietprozesses.
Ziel ist es, wiederkehrende Abläufe in hoher Qualität zu bearbeiten und den Teams Freiraum für komplexe Interaktionen mit höherem Mehrwert zu geben.
Der Erfolg bemisst sich jedoch nicht am Umfang der Automatisierung.
Localiza hatte die Abläufe im Kundenservice bereits erfasst und gemessen, bevor das Unternehmen Zugang zu dieser Technologie hatte. Auf dieser Grundlage ließ sich klar entscheiden, wo ein Agent übernehmen sollte und wo ein Mensch eingreifen muss.
„Wir wollten unserer Kundschaft schon immer einen möglichst reibungslosen Ablauf bieten. Um die Qualität dieses Erlebnisses zu messen, haben wir Kennzahlen entwickelt. Natürlich verfolgen wir auch die Konversion, aber im Mittelpunkt steht für uns das Kundenerlebnis.“
Liza ermöglicht auch kontinuierliches Lernen: Zusammengefasste, überwachte Signale aus Interaktionen helfen dabei, Bedürfnisse, Hindernisse und Möglichkeiten für Serviceangebote zu erkennen. Zusammen mit Sprachfunktionen, also der Umwandlung von Sprache in Text und von Text in Sprache, unterstützen diese Signale die Weiterentwicklung von Liza: vom transaktionsorientierten Chatbot zu einer von Grund auf KI-basierten Kundenschnittstelle, die lernen und für unterschiedliche Mobilitätsabläufe skaliert werden kann.
„Das gibt einem großen Teil des Teams den Freiraum, wichtigere Probleme sicherer und leichter anzugehen. So können wir unseren Auftrag für unsere Kundschaft erfüllen.“
Die Partnerschaft mit OpenAI begann früh: Die erste Version von Liza lief noch auf GPT‑3.5.
Für Petenussi liegt der zentrale Wert der Zusammenarbeit nicht in einer bestimmten Funktion. Entscheidend ist vielmehr, dass zwei Unternehmen, die sich parallel weiterentwickeln, aktiv voneinander lernen. Dabei versteht OpenAI die Herausforderungen von Localiza und den unterschiedlichen Entwicklungsstand seiner Kompetenzen, sowohl im Technologiebereich als auch darüber hinaus.
Dieses Argument bringt er oft gegenüber anderen Unternehmen im Markt vor: Bei einer Technologie, die noch heranreift, sind Ausprobieren, Lernen aus Fehlern und enge Zusammenarbeit besonders wertvoll.
„Wir glauben, dass wir noch in den Anfangsjahren einer Technologie stehen, die Märkte, unsere Arbeitsweise und die Nutzung von Produkten und Dienstleistungen verändert. Sie wird unsere Welt in den nächsten 5, 10 und 15 Jahren mitgestalten.“
Im März 2026 führte Localiza als erstes Unternehmen Brasiliens und als eines der ersten in Lateinamerika eine direkt in ChatGPT integrierte App ein. Vor Kurzem nahm das Unternehmen zudem als Werbekunde am Werbepilotprogramm der Plattform in Brasilien teil.
Die Zugriffe über LLMs wachsen seit 2024 rasant, wobei ChatGPT der wichtigste Kanal ist.
Das Assistenzsystem Liza arbeitet mit mehr als 60 spezialisierten Agenten auf Basis von Reasoning-Modellen, MCP-Integration und spezialisierten Tools, die den Mietprozess koordinieren.
Teams im gesamten Unternehmen, vom Finanzbereich bis zum operativen Geschäft, experimentieren laufend mit benutzerdefinierten GPTs, Agenten und Codex.
Codex wurde zunächst in der Technologieabteilung eingesetzt und verbreitete sich dann in weiteren Geschäftsbereichen. Fachkräfte aus Analyse, Management, PMOs und Rechtsabteilung entwickelten damit eigene Prototypen und Automatisierungen.
Der Technologiebereich ist in 19 Tribes und 130 Squads organisiert.
Betrachte KI als Grundlage für ein neues Betriebsmodell, nicht bloß als Produktivitätswerkzeug. Die größten Verbesserungen entstehen, wenn Prozesse neu gestaltet werden und dabei Intelligenz, Kontext und Geschwindigkeit im Mittelpunkt stehen.
Nutze einen breiten Einsatz, um Erkenntnisse zu gewinnen. Viele parallele Experimente bringen dem Unternehmen mehr Wissen als ein perfektes Pilotprojekt.
Experimentiere auch außerhalb des Technologiebereichs. Wenn Fachkräfte aus Rechtsabteilung, PMOs und Analyse in ihren eigenen Bereichen Prototypen erstellen, verändert sich die Arbeit im Vorfeld der Entwicklung.
Erfasse und miss deine Abläufe, bevor du sie automatisierst. Mit etablierten Qualitätskennzahlen kannst du entscheiden, wo ein Agent eingreifen sollte und wo ein Mensch unverzichtbar ist.
Der Engpass bei der Einführung ist die Qualifizierung, nicht das Modell. Die Arbeitsweise Hunderter Menschen zu verändern, ist schwieriger und entscheidender als die technische Integration.
Gehe vom Problem und dem Nutzungserlebnis deiner Kundschaft aus, nicht von einer Modellfunktion.
Vergib Lizenzen als Budget für Experimente, nicht als persönlichen Vorteil.
Lege Qualitätskennzahlen fest, bevor du dialogorientierte Agenten in größerem Umfang einsetzt.
Betrachte die Präsenz in neuen dialogorientierten Kanälen als Lernexperiment, nicht als Kampagne zur Kundengewinnung.
Schließe den Kreislauf: Nutze die Signale aus jeder Interaktion, um das Produkt selbst zu verbessern.
Localiza möchte KI in den Mittelpunkt seiner künftigen Angebote und Prozesse stellen: bei der Erledigung von Aufgaben, beim Kundenerlebnis und bei der Lösung betrieblicher Probleme.
Mit OpenAI arbeitet Localiza bereits an den nächsten Schritten: der Weiterentwicklung von Liza und vertriebsorientierten Agenten, der Etablierung dialogorientierter Schnittstellen als Zugang für die Kundschaft sowie dem neuen Zyklus der agentengestützten Softwareentwicklung.
„Im Mittelpunkt steht die Frage, wie wir bessere Erlebnisse schaffen. Damit wollen wir unser Geschäft rentabler machen, es wirtschaftlich gesund halten und vor allem Erlebnisse schaffen, die unsere Kundschaft und unsere Beschäftigten begeistern.“
