Das Familienunternehmen Stadler zählt zu den weltweit agierenden Spezialisten für automatisierte Sortieranlagen in der Recyclingindustrie. Mit einer über 230-jährigen Firmengeschichte und mehr als 650 Mitarbeitern spielt das Unternehmen eine zentrale Rolle, Länder bei der Erreichung ihrer Nachhaltigkeits- und Kreislaufwirtschaftsziele zu unterstützen. Dabei ist Stadler täglich gefordert, komplexe technische Inhalte effizient zu verarbeiten. In den vergangenen Jahren wuchs der Anteil an Tätigkeiten, die nicht direkt wertschöpfend, aber dennoch unverzichtbar sind wie das Zusammenfassen umfangreicher Dokumente, das Formulieren präziser Erstentwürfe oder die Erstellung technischer Reports. Für den Hersteller war klar, dass Effizienzgewinne nicht nur in der Fertigung erzielt werden müssen.
Generative AI ausgerollt
„In vielen Teams verbrachten Menschen zu viel Zeit damit, Rohwissen in nutzbare Ergebnisse zu verwandeln – zusammenzufassen, zu übersetzen, Entwürfe zu erstellen. Wir wussten, dass es einen besseren Weg geben musste“, sagt Julia Stadler. Ein Large Language Model sollte die Mitarbeitenden bei diesen Aufgaben künftig unterstützen und die Wahl fiel auf ChatGPT. Das LLM ist heute fester Bestandteil der täglichen Arbeitsprozesse.
Vom industriellen Erbe zur digitalen Stärke
Seit 2023 verfolgt Stadler ein Ziel: Alle Mitarbeitenden, die am Computer arbeiten, sollen KI in ihren Aufgaben nutzen. Die Technologie soll repetitive Tätigkeiten reduzieren und Raum für schnellere Entscheidungen, bessere Analysen und qualitativ hochwertigere Ergebnisse schaffen. Nach der Evaluierung verschiedener Systeme fiel die Wahl auf ChatGPT. Der Roll-out erfolgte mit einem zweigleisigen Ansatz: Die Mitarbeitenden wurden ermutigt, eigenständig zu experimentieren und Anwendungsfälle zu entwickeln. Gleichzeitig schuf die Unternehmensleitung Zugänge, Schulungen und Regeln. So ließ sich die Technologie schnell im Unternehmen etablieren.
Viele Abteilungen, viele Use Cases
Heute ist das LLM in nahezu allen Bereichen des Unternehmens integriert. Entwicklungs- und Datenteams setzen die KI für Analysen, Code-Generation und Leistungsbewertungen ein. Projekt- und Managementteams nutzen benutzerdefinierte GPTs, um Prozesse zu strukturieren, Reports zu standardisieren und die Qualität ihrer Dokumentation zu verbessern. Das Marketing verwendet ChatGPT, um komplexes technisches Wissen für internationale Zielmärkte aufzubereiten. Fachübergreifend dient die KI dazu, Informationen zu verdichten, Erstentwürfe zu generieren und Denkprozesse zu strukturieren.
Inzwischen wurden mehr als 125 unternehmensspezifische GPTs (Generative Pre-trained Transformer) entwickelt, insbesondere für Übersetzungs- und Kommunikationsprozesse. „Wir brauchen nicht mehr einen halben Tag, um eine brauchbare erste Version zu erstellen. Jetzt haben wir in 20 Minuten einen soliden Entwurf, den wir verbessern können“, sagt Julia Stadler. Dr. Bastian Küppers, Head of Process Engineering von Stadler, ergänzt: „ChatGPT ist nicht nur ein Schreibwerkzeug – es ist ein Denkpartner, der hilft, Ideen zu strukturieren und unsere Arbeit zu beschleunigen“.
Eine neue Form der Zusammenarbeit
Die Wirkung zeigt sich deutlich im Arbeitsalltag. Tätigkeiten, die früher mehrere Stunden beanspruchten, lassen sich heute in Minuten abschließen. Ergebnisse der KI-Transformation sind u.a.:
- 30 bis 40 Prozent schnellere bei Routinearbeiten wie Zusammenfassungen und Dokumentationen
- im Durchschnitt 2,5-mal schnellere Erstellung eines ersten Entwurfs
- 6-mal schnelleres Vorankommen bei Anwendungsfällen mit hohem Datenaufkommen wie Social Media
- mehr als 85 Prozent tägliche, meist mehrfache Unterstützung bei der Entscheidungsfindung durch die Ausgabe von strukturierten Erkenntnissen
Die Output-Qualität steigt ebenfalls: Dokumente sind klar, konsistent und gut strukturiert. Viele Aufgaben werden schneller begonnen und verlässlicher abgeschlossen. Für Raphael Fricker, Head of IT, ist ein Indikator besonders relevant: „Das deutlichste Signal ist die Häufigkeit der Nutzung. Wenn Mitarbeitende mehrmals täglich darauf zugreifen, ohne dass jemand sie dazu auffordert, dann weiß man, dass es echten Mehrwert liefert.“
Entwicklungsstufe KI-Agenten
Stadler plant, die Nutzung von KI weiter zu vertiefen. Ziel ist es, KI-gestützte Agenten stärker in operative Abläufe einzubinden, um etwa Informationen zu sammeln, Dokumente automatisch zu generieren, Ergebnisse gegen definierte Standards zu prüfen oder Freigaben vorzubereiten. Für ein Unternehmen mit einer mehr als zweihundertjährigen Geschichte ist der Wandel bereits deutlich zu erkennen: Durch die Einbindung von KI in die tägliche Arbeit kann Stadler schneller, flexibler und intelligenter agieren und erschließt damit ein neues Produktivitätsniveau in seiner gesamten globalen Organisation.
