Agentic Transformation, zuerst bei uns.

Unsere Engineers hatten ein Zielbild: Code entsteht durch Agenten, Menschen steuern. Für alle anderen Rollen gab es keins. AI-Nutzung war individuell und unsichtbar, und die häufigste Aussage war nicht „ich kann das nicht“, sondern „ich weiß nicht, wofür“. Wir wollten die ganze Firma AI-fit, nicht nur die Entwicklung: AI in den Prozessen, in denen alle arbeiten, und Wissen, das geteilt wird, statt bei einer Person zu bleiben. Schulung allein schafft das nicht.

Vier Level machen das Ziel überprüfbar: Einsteiger, Anwender, Skill Builder, Agent Builder. Level 2 ist Pflicht und wird nachgewiesen, nicht behauptet: Du bist Skill Builder, wenn andere deinen Skill nutzen.

Zwei Wege, ein Zielbild: Die Entwicklung lernt über Agentic Engineering, alle anderen Rollen über AI by Default. Skaliert wird über Champions statt Trainer: rund 100 Mitarbeitende in sechs Gruppen, je ein Champion aus dem Haus, dazu Buddy-Paare. Jede Woche zeigen zwei Personen je Gruppe einen echten Fall aus ihrer Arbeit. Dazu geschützte Zeit: zwei bis vier Stunden pro Woche, im Kalender geblockt wie Kundenarbeit. Ein Use-Case-Katalog nach Rolle, eine AI-Richtlinie mit drei Datenklassen. Und ein Ort, an dem das Wissen landet: das Agentic Wiki, unser Company Brain, lesbar für Menschen und Agenten.

Die ganze Firma soll AI im Alltag nutzen, nicht nur die Entwicklung, und nicht nur Werkzeuge kennen. Deshalb Champions aus dem eigenen Haus statt Trainer, und ein Nachweis, der nur zählt, wenn andere deinen Skill nutzen.

Drei Monate nach dem Start baut jede fünfte Person im Haus eigene Agenten.