Carano: KI-Training, Erprobung und nächste Schritte

Die Ausgangsfrage: Wie lernt ein ganzes Team, mit KI zu arbeiten?

Bei Carano Software Solutions sollte KI nicht nur in einer einzelnen Abteilung ausprobiert werden. Entwicklung, Customer Success und Geschäftsführung brauchten ein gemeinsames Verständnis und einen Bezug zu ihren jeweiligen Aufgaben.

Wir verbanden dafür drei Bausteine: ein abteilungsübergreifendes Training, die begleitete Erprobung konkreter Werkzeuge und eine Strategie für den weiteren Einsatz.

1. Gemeinsam lernen – mit unterschiedlichen Arbeitsaufgaben

Die Schulungen umfassten 70 Mitarbeitende in kleinen Gruppen. Zu den Inhalten gehörten:

• Grundlagen zu KI, Machine Learning und generativer KI.

• Prompt Engineering für den Arbeitsalltag.

• Datenschutz und Regeln für den KI-Einsatz.

• Rollenbezogene Aufgaben wie Code-Dokumentation, Testautomatisierung, Kundenkommunikation und interne Wissensarbeit.

Mehr als 140 Schulungsfolien dienten als internes Nachschlagewerk. Der gemeinsame Einstieg schuf eine Grundlage, auf der die beteiligten Rollen ihre eigenen Anwendungsfragen weiterbearbeiten konnten.

2. Werkzeuge im Arbeitskontext erproben

Nach den Schulungen folgte ein mehrmonatiger Evaluierungsprozess. Mitarbeitende testeten Werkzeuge wie ChatGPT und Claude Code in ausgewählten Projekten und besprachen ihre Erfahrungen regelmäßig mit hypescale.

Die Erprobung betrachtete unter anderem Code-Dokumentation, Testautomatisierung und interne Wissensarbeit. Aus der Zusammenarbeit entstand auch ein Kunden-Chatbot auf Leezy.ai-Basis.

Diese Beschreibung zeigt den Ablauf und die bearbeiteten Einsatzgebiete. Eine standardisierte Messung der Produktivitätswirkung für alle Teilnehmenden ist hier nicht dokumentiert.

3. Den weiteren Einsatz und Datenfragen planen

Parallel wurde besprochen, welche Aufgaben mit Cloud-Diensten bearbeitet werden können und wo lokale oder EU-gehostete Modelle in Betracht kommen. Daraus entstand eine Datenschutzstrategie für den weiteren KI-Einsatz.

Die Auswahl eines Betriebsmodells ist Teil dieser Entscheidung. Sie ersetzt nicht die Prüfung konkreter Datenflüsse, Zugriffe und rechtlicher Anforderungen.

Was dieses Beispiel für Ihren Einstieg zeigt

Ein gemeinsames Training kann der Anfang sein. Danach können Teams die für sie relevanten Werkzeuge erproben und ihre Erfahrungen in Entscheidungen über weitere Anwendungen einbringen. Welche Schritte passen, hängt von Aufgaben, Vorkenntnissen und Rahmenbedingungen ab.

Wenn Sie mit Ihrem Team beginnen möchten, vergleichen Sie unsere KI-Schulungen sowie die Kurse für KI-Grundlagen und Software-Entwicklung. Für die Arbeit mit lokalen Modellen gibt es den dreitägigen Ollama-, OpenWebUI- und RAG-Workshop.

Wie wir eine gemeinsame Aufgabe eingrenzen und nächste Schritte vereinbaren, beschreibt unsere Vorgehensweise.

Den Einstieg für Ihr Team besprechen