RingCentral baut KI-native Arbeit in Entwicklung und Betrieb auf
Mit ChatGPT Work und Codex entwickelt RingCentral KI-Produktfunktionen schneller und zentralisiert Betriebswissen.
Nach fast drei Jahrzehnten voller Innovationen in der Geschäftskommunikation ist RingCentral zu einem globalen Unternehmen mit Tausenden Beschäftigten weltweit und einem Jahresumsatz von mehr als 2,6 Milliarden US-Dollar gewachsen. Heute setzt das Unternehmen seine Innovationstradition mit KI-nativen Arbeitsweisen fort. RingCentral gibt allen Beschäftigten Raum, mit ChatGPT Work und Codex zu experimentieren. So können alle im Unternehmen unabhängig von ihrer Entwicklungserfahrung wegweisende Produkte und Infrastrukturen entwickeln.
„Wenn du allen echte KI-Tools an die Hand gibst, wird das gesamte Unternehmen zur Produktorganisation. Alle unsere Produkte, darunter unser Portfolio für agentenbasierte Sprach-KI mit AIR, AVA und ACE, werden besser, wenn wir den Weg von der Idee bis zur veröffentlichten Funktion verkürzen. Genau das ermöglicht uns KI-native Entwicklung.“
Um die KI-Kompetenz in seiner globalen Entwicklungsorganisation zu fördern, unterstützte das Office of the CEO von RingCentral die AI-Native Challenge. Alle Teilnehmenden erhielten ChatGPT Work und Codex und sollten ein vollständiges Projekt von Anfang bis Ende entwickeln, ohne vorgegebenen Workflow oder andere Einschränkungen.
Die Challenge war mehr als eine Programmierübung: Sie bezog die Beschäftigten in den gesamten KI-nativen Entwicklungszyklus ein, von Planung und Umsetzung über Tests, Dokumentation und CI/CD bis zur Iteration. Fast alle Teilnehmenden erstellten ein funktionsfähiges Repository. Tausende Beschäftigte, darunter Personen ohne technischen Hintergrund und sogar Führungskräfte, lieferten funktionierende Projekte ab.
Für RingCentral dient die Challenge als praxiserprobtes Modell für eine umfassendere Strategie: KI intern einzusetzen, um Produkte für die Kundschaft schneller zu entwickeln. Mit demselben durch Codex unterstützten Ansatz beschleunigt das Unternehmen die Entwicklung seines eigenen KI-gestützten Produktportfolios mit RingCentral AI Receptionist (AIR), AI Virtual Assistant (AVA) und AI Conversation Expert (ACE). So verkürzt es den Weg von der Idee bis zur veröffentlichten Kundenfunktion.
„Die wichtigste Erkenntnis aus der Challenge war, dass KI-native Entwicklung Entwickler:innen nicht ersetzt, sondern ihre Fähigkeiten verstärkt. KI beschleunigt den gesamten Entwicklungszyklus. Menschen bleiben dabei eingebunden: Sie steuern Produktanforderungen, liefern Geschäftskontext, treffen Architekturentscheidungen und stellen sicher, dass jedes Ergebnis getestet und überprüft wird.“
– Führungskraft im Engineering bei RingCentral, die das Projekt leitete
Angeregt durch Initiativen wie die AI-Native Challenge haben auch Abteilungen außerhalb des Engineerings bei RingCentral KI-native Arbeitsweisen eingeführt. Das Program Management Office (PMO) hat mit ChatGPT Work eine Art Betriebssystem für das Programmmanagement entwickelt. Es ersetzt verstreute Notizen und Chatverläufe durch KI-gestützte Workflows für Statusverfolgung, Berichte, Release-Governance und Wissenstransfer.
„ChatGPT führt meinen gesamten Projektkontext zusammen. Mit ChatGPT Work kann ich diesen Kontext in konkrete Maßnahmen und Ergebnisse überführen.“
Ein Anwendungsfall ist die automatisierte Statusberichterstattung: Mit ChatGPT Work entwickelte das PMO-Team Workflows, die aus in Jira, Google Sheets, CRM-Systemen und anderen Quellen erfassten Vorgängen Benachrichtigungen erstellen. So beginnt ein Meeting nicht mehr mit der Frage, was sich geändert hat. Stattdessen stehen Hindernisse, Verantwortliche und Maßnahmen bereits fest.
Was als offene Einladung zum Experimentieren begann, bei der Tausende Entwicklungsfachkräfte bei null anfingen, ist inzwischen zum operativen Rückgrat geworden, mit dem Teams wie das PMO ihre Programme steuern. Da ChatGPT Work den manuellen Koordinationsaufwand verringert, kann das PMO von RingCentral mehr Projekte mit höherer Genauigkeit betreuen.
In Entwicklung und Betrieb zeigt sich dasselbe Muster: Wenn Beschäftigte Raum zum Experimentieren mit KI erhalten, entwickeln sie nicht nur persönliche Kompetenzen, sondern schaffen auch die Infrastruktur, auf der das Unternehmen aufbaut.
