Diese Case Study zeigt, wie ein Unternehmen in Düsseldorf ChatGPT für interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation strukturiert, sicher und praxisnah eingeführt hat.

Das Unternehmen wollte ChatGPT nicht nur als Textwerkzeug ausprobieren, sondern in drei konkreten Arbeitsbereichen nutzbar machen: interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation. Im Mittelpunkt standen wiederkehrende Aufgaben, die im Alltag viel Zeit binden: interne Informationen verständlicher formulieren, Kundenanfragen vorbereiten, Projektstände strukturieren, Aufgabenlisten erstellen, Meetingnotizen ordnen und Rückfragen präziser bearbeiten. Die Bildungsakademie am Rosental entwickelte dafür eine KI-Inhouse-Schulung mit drei Arbeitsfeldern, einer gemeinsamen Datenampel und klaren Prüfroutinen. Methodisch knüpfte das Projekt an die AI-Literacy-Schulung für ChatGPT, interne Kommunikation und sichere KI-Nutzung im Arbeitsalltag an und wurde über den Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen, Organisationen und Teams eingeordnet.

 

 

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Der Strukturansatz: Das Drei-Bereichs-Modell für ChatGPT im Arbeitsalltag

Die Düsseldorf-Case-Study wurde als Drei-Bereichs-Modell aufgebaut, weil ChatGPT nicht abstrakt eingeführt, sondern in drei konkrete Arbeitsfelder übersetzt wurde.

Viele Unternehmen beginnen bei ChatGPT mit allgemeinen Fragen: Welche Tools gibt es? Was kann KI? Welche Prompts funktionieren? Das Düsseldorfer Unternehmen wählte einen anderen Zugang. Es fragte: Wo entstehen im Alltag wiederkehrende Text-, Strukturierungs- und Abstimmungsaufgaben, die Mitarbeitende sicher mit ChatGPT vorbereiten können? Daraus entstanden drei Arbeitsfelder: interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation. Jedes Feld erhielt eigene Übungen, eigene Grenzen und eigene Prüfkriterien. Für wiederkehrende Fragen zu Zielgruppen, Ablauf, Präsenz- oder Online-Formaten wurde ergänzend auf die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, ChatGPT-Anwendung und Transferergebnissen verwiesen.

• Arbeitsfeld 1: Interne Kommunikation – Informationen, Ankündigungen, Zusammenfassungen und Teamhinweise klarer formulieren.
• Arbeitsfeld 2: Kundenservice – Antwortentwürfe, Rückfragen, Wissensbausteine und Eskalationshinweise strukturierter vorbereiten.
• Arbeitsfeld 3: Projektorganisation – Meetingnotizen, Aufgabenlisten, Projektstände und Entscheidungsgrundlagen ordnen.
• Gemeinsame Klammer: keine sensiblen Daten in offene Systeme, keine ungeprüften Ergebnisse, klare Verantwortung beim Menschen.

 

Projektprofil: ChatGPT-Einführung in Düsseldorf

Das Projekt wurde als KI-Inhouse-Schulung für ein Unternehmen konzipiert, das ChatGPT in drei stark kommunikations- und koordinationsbezogenen Bereichen einsetzen wollte.

Die folgende Tabelle zeigt die wichtigsten Eckdaten. Entscheidend war, dass die Schulung nicht auf eine allgemeine Demonstration von ChatGPT beschränkt blieb. Sie führte zu konkreten Routinen für interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation.

 

Organisation	Unternehmen in Düsseldorf
Bereich	Interne Kommunikation, Kundenservice, Projektorganisation, Teamkoordination, Wissensarbeit
Standort	Düsseldorf, Nordrhein-Westfalen, DACH-Region
Zielgruppe	Mitarbeitende aus Kommunikation, Service, Projektmanagement, Teamassistenz und Teamleitung
Teilnehmende	24 Mitarbeitende aus vier Arbeitsbereichen
Format	Inhouse-Präsenzschulung mit Bereichswerkstätten, ChatGPT-Übungen, Datenampel und Online-Follow-up
Dauer	2 Seminartage à 6 Stunden, 1 Online-Follow-up à 90 Minuten, Transfercheck nach 5 Wochen
Ausgangsproblem	Viele mögliche ChatGPT-Anwendungen, aber keine gemeinsame Priorisierung, keine Bereichsroutinen und Unsicherheit bei Kunden- und Projektdaten
Maßnahmen	AI Literacy, Drei-Bereichs-Modell, Datenampel, Prompt-Übungen, Antwort- und Projektvorlagen, Prüfroutinen, Transfermaterialien
Ergebnis	18 Aufgaben analysiert, 9 Bereichsszenarien trainiert, 12 ChatGPT-Vorlagen entwickelt, 6 sichere Routinen eingeführt, 20 von 24 Teilnehmenden bewerteten den Praxisnutzen als hoch

 

Ausgangslage: ChatGPT war bekannt, aber noch nicht in Arbeitsroutinen übersetzt

Das Unternehmen hatte Interesse an ChatGPT, aber noch keine gemeinsame Vorstellung, wie die Nutzung in Kommunikation, Service und Projekten sicher funktionieren soll.

Einige Mitarbeitende hatten ChatGPT bereits privat oder punktuell beruflich ausprobiert. Die Ergebnisse waren unterschiedlich: Manche Entwürfe wirkten hilfreich, andere zu allgemein, zu ungenau oder nicht passend zur Unternehmenssprache. Gleichzeitig bestand Unsicherheit, welche Informationen in Prompts verwendet werden dürfen. Besonders Kundenanfragen, Projektstände, interne Abstimmungen und personenbezogene Details wurden als kritisch wahrgenommen. Deshalb setzte die Schulung nicht bei einer Tool-Liste an, sondern bei wiederkehrenden Aufgaben. Die methodische Grundlage bildete die Inhouse-Schulung AI Literacy für ChatGPT, sichere Prompting-Grundlagen und konkrete Arbeitsroutinen.

 

Phase 1: Gemeinsames Verständnis für ChatGPT schaffen

Die erste Phase schuf ein gemeinsames Grundverständnis, damit alle Teilnehmenden ChatGPT weder überschätzen noch unterschätzen.

Zu Beginn wurde ChatGPT als Assistenz für Sprache, Struktur, Variantenbildung und Vorbereitung erklärt. Die Teilnehmenden lernten, dass ChatGPT keine geprüfte Wahrheit liefert, keine Verantwortung übernimmt und interne Zusammenhänge nicht automatisch kennt. Diese Einordnung war wichtig, weil die drei Arbeitsfelder unterschiedliche Risiken haben. In der internen Kommunikation geht es um Tonalität und Verständlichkeit. Im Kundenservice geht es zusätzlich um Verbindlichkeit, Datenschutz und Eskalation. In der Projektorganisation geht es um Aufgaben, Fristen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsstände.

• Praxisübung: Drei typische ChatGPT-Ergebnisse wurden auf Nutzen, Risiko und erforderliche Prüfung bewertet.
• Prüffrage: Unterstützt ChatGPT nur bei Formulierung und Struktur, oder entsteht eine fachliche Entscheidung?
• Messwert: Vor dem Training konnten 7 von 24 Teilnehmenden ChatGPT beruflich sicher einordnen; nach dem ersten Tag waren es 19 von 24.
• Transfer: Das Team übernahm den Leitsatz: „ChatGPT entwirft und strukturiert – wir prüfen und verantworten.“

 

Phase 2: Interne Kommunikation mit ChatGPT klarer machen

Im ersten Arbeitsfeld wurde ChatGPT genutzt, um interne Informationen verständlicher, kürzer und zielgruppengerechter vorzubereiten.

Interne Kommunikation war ein schneller Einstieg, weil viele Aufgaben textnah und gut prüfbar sind: Teamhinweise, Zusammenfassungen, Einladungen, interne Ankündigungen, kurze Informationsmails oder FAQ-Antworten. Die Teilnehmenden übten, aus neutralen Stichpunkten klare Entwürfe zu erstellen. Dabei wurde besonders auf Tonalität, Zielgruppe und Vollständigkeit geachtet. ChatGPT sollte interne Kommunikation nicht automatisieren, sondern verständlicher vorbereiten. Für weiterführende Qualifizierung wurde auf praxisnahe KI-Seminare für Kommunikation, Kundenservice und sichere Anwendung im Berufsalltag verwiesen.

• Szenario 1: interne Ankündigung aus neutralen Stichpunkten formulieren.
• Szenario 2: Teamhinweis in drei Tonalitäten vorbereiten: kurz, erklärend, motivierend.
• Szenario 3: FAQ-Antwort für wiederkehrende interne Rückfragen entwerfen.
• Messwert: Die Formulierung einer internen Informationsmail sank im Testfall von 32 auf 19 Minuten.

 

Phase 3: Kundenservice mit klaren Grenzen unterstützen

Im zweiten Arbeitsfeld wurde ChatGPT für den Kundenservice eingeführt, aber mit besonders klaren Daten- und Verbindlichkeitsgrenzen.

Der Kundenservice bot großes Potenzial, weil dort viele wiederkehrende Fragen, Antwortmuster und Rückfragen entstehen. Gleichzeitig war das Risiko höher als in der internen Kommunikation: Kundenname, Vertragsdetails, Beschwerdehistorie, Preisangaben oder individuelle Zusagen durften nicht ungeprüft verwendet werden. Die Schulung arbeitete deshalb mit anonymisierten und fiktiven Servicefällen. ChatGPT wurde für Antwortentwürfe, Rückfrageformulare, Wissensbausteine und Eskalationshinweise genutzt. Die finale Antwort blieb immer beim Service-Team.

• Szenario 4: neutrale Kundenanfrage in Antwortentwurf, Rückfrage und nächsten Schritt gliedern.
• Szenario 5: wiederkehrende Servicefrage in kurzen Wissensbaustein übersetzen.
• Szenario 6: kritische Anfrage erkennen und Eskalationshinweis formulieren.
• Messwert: Die Vorbereitung eines neutralen Antwortentwurfs sank im Testfall von 28 auf 16 Minuten.

 

Phase 4: Projektorganisation durch Struktur statt Automatisierung verbessern

Im dritten Arbeitsfeld half ChatGPT vor allem dabei, Projektinformationen zu ordnen, nicht Projekte automatisch zu steuern.

In der Projektorganisation entstehen viele strukturierende Aufgaben: Meetingnotizen ordnen, Aufgabenlisten erstellen, offene Punkte sammeln, Fristen sichtbar machen, Projektstände zusammenfassen und Entscheidungsgrundlagen vorbereiten. Die Schulung zeigte, wie ChatGPT neutrale Stichpunkte in klare Projektstrukturen übertragen kann. Gleichzeitig wurde geübt, dass ChatGPT keine fehlenden Entscheidungen erfinden darf. Es darf nur vorhandene Informationen sortieren, Fragen sichtbar machen und nächste Schritte vorbereiten.

• Szenario 7: Meetingnotiz in Aufgaben, Entscheidungen, offene Fragen und Fristen gliedern.
• Szenario 8: Projektstatus aus neutralisierten Stichpunkten zusammenfassen.
• Szenario 9: Aufgabenliste mit Verantwortlichkeiten und Klärungspunkten vorbereiten.
• Messwert: Die Strukturierung einer Projektbesprechung sank im Testfall von 41 auf 25 Minuten.

 

Phase 5: Eine gemeinsame Datenampel für alle drei Bereiche einführen

Die gemeinsame Datenampel sorgte dafür, dass ChatGPT in Kommunikation, Service und Projektorganisation nach denselben Sicherheitsprinzipien genutzt wurde.

Die Datenampel verhinderte, dass jeder Bereich eigene informelle Regeln entwickelte. Sie wurde vor jeder Übung angewendet und später als Transfermaterial übernommen. Besonders wichtig war, zwischen neutralen Aufgaben, prüfpflichtigen internen Informationen und ausgeschlossenen Daten zu unterscheiden.

• Grün: fiktive Beispiele, neutrale Textbausteine, allgemeine Informationen, anonymisierte Übungsfälle, öffentlich bekannte Inhalte.
• Gelb: interne Informationen ohne Personenbezug, allgemeine Prozessbeschreibungen, Entwürfe mit fachlicher Prüfung, nicht vertrauliche Projektinformationen.
• Rot: Kundendaten, personenbezogene Daten, Beschwerden mit Personenbezug, Vertragsdetails, Preise, interne Strategien, Aktenzeichen und vertrauliche Projektstände.

 

Phase 6: Zwölf ChatGPT-Vorlagen für den Alltag entwickeln

Aus den Übungen entstanden zwölf ChatGPT-Vorlagen, die interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation dauerhaft unterstützen sollten.

Die Vorlagen wurden nicht als starre Muster verstanden, sondern als sichere Startpunkte. Jede Vorlage enthielt Zweck, Kontext, Eingabegrenze, Ausgabeformat und Prüffrage. Dadurch konnten Mitarbeitende schneller starten und zugleich prüfen, ob die Nutzung im jeweiligen Fall angemessen ist.

• Vorlage 1: interne Informationsmail aus Stichpunkten formulieren.
• Vorlage 2: Teamhinweis verständlicher und wertschätzender schreiben.
• Vorlage 3: interne FAQ-Antwort vorbereiten.
• Vorlage 4: Kundenantwort aus neutralisiertem Fall entwerfen.
• Vorlage 5: Rückfrage an Kundin oder Kunden klar formulieren.
• Vorlage 6: Service-Wissensbaustein aus wiederkehrender Frage erstellen.
• Vorlage 7: Eskalationshinweis für kritische Anfrage vorbereiten.
• Vorlage 8: Meetingnotiz in Aufgaben und offene Fragen gliedern.
• Vorlage 9: Projektstatus aus Stichpunkten zusammenfassen.
• Vorlage 10: Aufgabenliste mit Fristen und Verantwortlichkeiten erstellen.
• Vorlage 11: Text auf Verständlichkeit, Tonalität und Vollständigkeit prüfen.
• Vorlage 12: Prompt vor Nutzung auf Datenrisiko prüfen.

 

 

 

Trainerprofil: ChatGPT in Kommunikation, Service und Projektarbeit übersetzen

Durchführende Person im Projekt

Die Schulung wurde von einer Haupttrainerin für AI Literacy, Organisationskommunikation und sichere ChatGPT-Anwendung in Arbeitsprozessen durchgeführt.

Die Trainerin verfügt über langjährige Erfahrung in Inhouse-Trainings für Kommunikation, Kundenkontakt, Projektorganisation und digitale Arbeitsroutinen. Ihr Schwerpunkt liegt darauf, generative KI nicht abstrakt, sondern entlang konkreter Aufgaben verständlich zu machen. Im Düsseldorfer Projekt verband sie ChatGPT-Grundlagen mit interner Kommunikation, Serviceantworten, Projektstrukturierung, Datenampel und Ergebnisprüfung. Fachliche Schwerpunkte waren AI Literacy, Prompting-Grundlagen, Kommunikationsqualität, Serviceprozesse, Projektorganisation und sichere Transfermaterialien.

 

Direkte Messwerte aus Schulung und Transferphase

Die Wirkung zeigte sich in klareren Bereichsroutinen, schnellerer Text- und Strukturarbeit sowie höherer Sicherheit bei ChatGPT-Nutzung.

Im Training wurden 18 Aufgaben analysiert, 9 Bereichsszenarien trainiert und 12 ChatGPT-Vorlagen entwickelt. Vor der Schulung fühlten sich 7 von 24 Teilnehmenden sicher genug, ChatGPT beruflich einzuordnen. Nach dem Follow-up waren es 21 von 24. Die Formulierung einer internen Informationsmail sank im Testfall von 32 auf 19 Minuten. Die Vorbereitung eines neutralen Serviceantwortentwurfs sank von 28 auf 16 Minuten. Die Strukturierung einer Projektbesprechung sank von 41 auf 25 Minuten. Nach fünf Wochen nutzten alle drei Arbeitsbereiche mindestens zwei Vorlagen regelmäßig.

• 24 Teilnehmende aus Kommunikation, Kundenservice, Projektorganisation, Teamassistenz und Teamleitung
• 18 wiederkehrende Aufgaben analysiert
• 9 Bereichsszenarien praktisch trainiert
• 12 ChatGPT-Vorlagen entwickelt
• 6 sichere Routinen eingeführt
• 13 Minuten Zeitersparnis bei interner Informationsmail im Testfall
• 12 Minuten Zeitersparnis bei neutralem Serviceantwortentwurf im Testfall
• 16 Minuten Zeitersparnis bei Projektbesprechungsstruktur im Testfall
• 21 von 24 Teilnehmenden mit höherer Anwendungssicherheit nach dem Follow-up
• 20 von 24 Teilnehmenden bewerteten den Praxisnutzen als hoch

 

Kundenzitat

Die Teamleitung hob hervor, dass ChatGPT erst durch die drei konkreten Arbeitsfelder für das Unternehmen greifbar wurde.

„Vor der Schulung war ChatGPT für viele ein spannendes, aber unklar einsetzbares Werkzeug. Der Durchbruch kam, als wir es auf unsere drei Bereiche übertragen haben: interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation. Dadurch entstanden konkrete Vorlagen, klare Grenzen und ein gemeinsames Verständnis, wann ChatGPT hilft und wann wir bewusst prüfen oder verzichten müssen.“

Teamleitung, Unternehmen in Düsseldorf

 

Fachliche Einordnung: ChatGPT braucht Arbeitsfeldbezug, AI Literacy und Datenbewusstsein

ChatGPT wird im Unternehmen besonders wirksam, wenn Mitarbeitende Anwendungsfelder, Datenschutzgrenzen und Prüfverantwortung im eigenen Arbeitskontext verstehen.

Die Europäische Kommission beschreibt AI Literacy im Kontext des AI Act als ausreichendes Wissen, Fähigkeiten und Verständnis für Personen, die mit KI-Systemen umgehen oder deren Nutzung verantworten. Die Datenschutzkonferenz stellt datenschutzrechtliche Kriterien bereit, die bei KI-Anwendungen und personenbezogenen Daten berücksichtigt werden müssen. Das BSI beschreibt generative KI-Modelle als Technologie mit Chancen und Risiken für Industrie und Behörden. Für das Düsseldorfer Projekt bedeutete das: ChatGPT wurde nicht als universelle Automatisierung eingeführt, sondern als unterstützende Arbeitsassistenz mit klaren Aufgabenfeldern, Datenampel und menschlicher Ergebnisverantwortung.

Externe Fachquellen zur Vertiefung: AI-Literacy-Erläuterungen der Europäischen Kommission zum EU AI Act, Orientierungshilfe der Datenschutzkonferenz zu künstlicher Intelligenz und Datenschutz und BSI-Publikation zu Chancen und Risiken generativer KI-Modelle für Industrie und Behörden.

 

Was diesen Düsseldorf-Case von anderen KI-Case-Studies unterscheidet

Der Düsseldorf-Case unterscheidet sich durch die parallele Einführung von ChatGPT in drei konkreten Arbeitsfeldern: interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation.

Andere Case Studies behandeln DSGVO-Governance, eigene Dokumente, Prompt-Vorlagen, technischen Vertrieb, Anfrageprozesse oder Abteilungspriorisierung. Dieser Projektbericht beantwortet eine andere Suchintention: Wie kann ein Unternehmen ChatGPT in mehreren alltäglichen Funktionsbereichen gleichzeitig einführen, ohne die Orientierung zu verlieren? Die Antwort liegt in einem Drei-Bereichs-Modell mit bereichsspezifischen Übungen, gemeinsamer Datenampel, ChatGPT-Vorlagen und klarer Ergebnisprüfung.

 

Weitere passende Case Studies

Für Unternehmen, die ChatGPT in mehreren Arbeitsbereichen einführen möchten, ist der Vergleich mit weiteren Praxisberichten sinnvoll.

Die Düsseldorfer Case Study zeigt, wie ChatGPT gleichzeitig für Kommunikation, Service und Projektorganisation eingeführt werden kann. Ergänzend sind Praxisberichte zu Inhouse-Schulungen, Transferprojekten und organisationalem Lernen hilfreich, um andere Ausgangslagen zu vergleichen. Besonders passend sind Kommunikationstrainings für interne Kommunikation, Kundenservice und verständliche Teamdialoge, Projektmanagement-Schulungen für Aufgabensteuerung, Projektkommunikation und interne Abstimmung sowie Führungskräfteseminare für Verantwortungslogik, Teamführung und Veränderungsbegleitung. Denn ChatGPT wird besonders wirksam, wenn Kommunikation, Servicequalität, Projektstruktur und Führung zusammengedacht werden.

 

Warum dieser Projektbericht exemplarisch für die Arbeit der Bildungsakademie ist

Dieser Projektbericht zeigt exemplarisch, wie die Bildungsakademie am Rosental ChatGPT nicht allgemein erklärt, sondern auf konkrete Arbeitsfelder und wiederkehrende Routinen überträgt.

Das Unternehmen in Düsseldorf erhielt kein allgemeines Tooltraining, sondern ein Drei-Bereichs-Modell für interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation. Die AI-Literacy-Schulung für ChatGPT, sichere Anwendung und verantwortungsvolle KI-Nutzung bildete die methodische Grundlage; der Themenhub zur strukturierten KI-Einführung in Unternehmen, Organisationen und Teams lieferte den größeren Orientierungsrahmen; die FAQ-Antworten zu KI-Inhouse-Schulungen, ChatGPT-Nutzung und Transferergebnissen unterstützten wiederkehrende Rückfragen; und Magazinbeiträge zu KI-Kompetenz, Kommunikation und Lerntransfer boten weiterführende Impulse für die interne Weiterarbeit.

 

English Summary

This case study shows how a company in Düsseldorf introduced ChatGPT for internal communication, customer service and project organisation.

The training was designed as a three-area implementation model rather than a generic ChatGPT workshop. Twenty-four participants analysed eighteen recurring tasks, trained nine practical scenarios and developed twelve reusable ChatGPT templates. The three work areas were internal communication, customer service and project organisation. Each area received specific exercises, while all teams worked with the same data traffic-light system and output review routine. The case demonstrates how ChatGPT becomes practical when it is connected to real work routines, clear data boundaries and human responsibility.

 
 

 

FAQ zur Case Study: ChatGPT für interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation

Wie kann ein Unternehmen ChatGPT sinnvoll einführen?

Ein Unternehmen kann ChatGPT sinnvoll einführen, wenn es konkrete Arbeitsfelder, sichere Datenregeln und überprüfbare Routinen definiert.

Im Düsseldorfer Projekt wurden drei Arbeitsfelder ausgewählt: interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation. Dadurch blieb die Einführung praktisch und übersichtlich. Statt alle möglichen KI-Anwendungen gleichzeitig zu behandeln, wurden 18 wiederkehrende Aufgaben analysiert, 9 Szenarien trainiert und 12 Vorlagen entwickelt. Diese Struktur machte ChatGPT für den Alltag nutzbar.

Welche Aufgaben eignen sich für ChatGPT in der internen Kommunikation?

Geeignet sind interne Informationsmails, Teamhinweise, Zusammenfassungen, FAQ-Antworten und Textvarianten ohne sensible Daten.

In Düsseldorf wurden interne Ankündigungen, Teamhinweise und FAQ-Antworten geübt. Die Teilnehmenden lernten, neutrale Stichpunkte in klare Entwürfe zu übertragen und anschließend Tonalität, Zielgruppe und Vollständigkeit zu prüfen. Die Formulierung einer internen Informationsmail sank im Testfall von 32 auf 19 Minuten.

Wie unterstützt ChatGPT den Kundenservice?

ChatGPT unterstützt den Kundenservice bei Antwortentwürfen, Rückfragen, Wissensbausteinen und Eskalationshinweisen.

Im Kundenservice wurde ausschließlich mit neutralisierten oder fiktiven Fällen gearbeitet. Das Team trainierte, eine Kundenanfrage in Antwortentwurf, Rückfrage und nächsten Schritt zu gliedern. Die Vorbereitung eines neutralen Serviceantwortentwurfs sank von 28 auf 16 Minuten. Echte Kundendaten, Preise oder Vertragsdetails wurden ausgeschlossen.

Wie hilft ChatGPT in der Projektorganisation?

ChatGPT hilft in der Projektorganisation, indem Meetingnotizen, Aufgabenlisten, Projektstände und offene Fragen strukturiert werden.

Im Projektbereich wurde ChatGPT nicht als Projektsteuerungssystem eingesetzt, sondern als Strukturhilfe. Eine fiktive Projektbesprechung wurde in Aufgaben, Entscheidungen, offene Fragen und Fristen gegliedert. Die Strukturierung einer Projektbesprechung sank im Testfall von 41 auf 25 Minuten. Entscheidungen wurden nicht von ChatGPT erzeugt, sondern nur vorhandene Informationen geordnet.

Welche Daten dürfen bei ChatGPT nicht verwendet werden?

Nicht verwendet werden sollten Kundendaten, personenbezogene Daten, Beschwerden mit Personenbezug, Vertragsdetails, Preise und vertrauliche Projektstände.

Die gemeinsame Datenampel definierte einen roten Bereich für alle drei Arbeitsfelder. Ausgeschlossen wurden Kundendaten, personenbezogene Daten, Beschwerden mit Personenbezug, Vertragsdetails, Preise, interne Strategien, Aktenzeichen und vertrauliche Projektstände. Diese Regel half, ChatGPT praktisch zu nutzen, ohne sensible Informationen zu gefährden.

Warum ist eine gemeinsame Datenampel wichtig?

Eine gemeinsame Datenampel verhindert, dass verschiedene Teams unterschiedliche und unsichere Regeln für ChatGPT entwickeln.

Im Düsseldorfer Projekt arbeiteten Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation mit derselben Ampel. Grün waren fiktive und neutrale Beispiele, gelb interne Informationen ohne Personenbezug mit Prüfung und rot sensible oder vertrauliche Daten. So entstand ein gemeinsames Sicherheitsverständnis über alle Arbeitsbereiche hinweg.

Welche ChatGPT-Vorlagen entstanden in Düsseldorf?

Es entstanden zwölf ChatGPT-Vorlagen für interne Mails, Kundenantworten, Rückfragen, Wissensbausteine, Meetingnotizen und Projektstände.

Jede Vorlage enthielt Zweck, Kontext, Eingabegrenze, Ausgabeformat und Prüffrage. Dadurch konnten Mitarbeitende schneller mit wiederkehrenden Aufgaben starten und zugleich prüfen, ob die Nutzung angemessen ist. Nach fünf Wochen nutzten alle drei Arbeitsbereiche mindestens zwei Vorlagen regelmäßig.

Wie prüft man ChatGPT-Ergebnisse im Unternehmen?

ChatGPT-Ergebnisse sollten auf Fachlichkeit, Vollständigkeit, Tonalität, Datenrisiko, Verbindlichkeit und Zielgruppenpassung geprüft werden.

Die Schulung zeigte, dass ChatGPT-Ergebnisse oft gut klingen, aber nicht automatisch richtig oder passend sind. Jede Ausgabe wurde deshalb geprüft: Stimmen Inhalt und Ton? Fehlt etwas? Sind sensible Daten ausgeschlossen? Entsteht eine unzulässige Zusage? Diese Prüflogik war besonders wichtig im Kundenservice und bei Projektständen.

Wie lange sollte eine ChatGPT-Schulung für mehrere Bereiche dauern?

Für mehrere Arbeitsbereiche sind zwei Seminartage mit Follow-up sinnvoll, wenn Übungen, Vorlagen und Transfer gemeinsam aufgebaut werden sollen.

Im Düsseldorfer Projekt wurden zwei Seminartage à 6 Stunden und ein 90-minütiges Online-Follow-up durchgeführt. Dadurch blieb genug Zeit für Grundlagen, Bereichswerkstätten, Datenampel, neun Szenarien und zwölf Vorlagen. Nach fünf Wochen wurde geprüft, welche Routinen wirklich im Alltag genutzt wurden.

Welche Rolle spielt AI Literacy bei der ChatGPT-Einführung?

AI Literacy hilft Mitarbeitenden, ChatGPT-Ergebnisse, Grenzen, Datenrisiken und Verantwortung im eigenen Arbeitsfeld richtig einzuordnen.

Vor dem Training konnten 7 von 24 Teilnehmenden ChatGPT beruflich sicher einordnen; nach dem Follow-up waren es 21 von 24. Diese Sicherheit entstand durch einfache Grundlagen, konkrete Übungen und klare Datenregeln. AI Literacy wurde also nicht theoretisch vermittelt, sondern direkt mit Kommunikation, Service und Projektorganisation verbunden.

Welche Fehler sollte man bei der Einführung von ChatGPT vermeiden?

Unternehmen sollten vermeiden, ChatGPT ohne Arbeitsfeldbezug, Datenampel, Vorlagen und Ergebnisprüfung einzuführen.

Der Düsseldorfer Case zeigte, dass allgemeine Toolbegeisterung nicht ausreicht. Ohne konkrete Arbeitsfelder bleiben Anwendungen beliebig. Ohne Datenampel entstehen Risiken. Ohne Vorlagen bleibt Wissen bei Einzelpersonen. Ohne Prüfung können falsche oder unpassende Texte weiterverwendet werden. Deshalb kombinierte die Schulung Praxisfelder, Datenregeln, Vorlagen und Prüfroutinen.

Was unterscheidet diese Case Study von anderen KI-Case-Studies?

Diese Case Study zeigt die parallele ChatGPT-Einführung in interne Kommunikation, Kundenservice und Projektorganisation.

Der Düsseldorf-Case ist eigenständig, weil er nicht DSGVO-Governance, eigene Dokumente, Prompt-Bibliotheken oder technischen Vertrieb behandelt. Im Mittelpunkt steht ein Drei-Bereichs-Modell für konkrete Alltagsarbeit. Der Artikel eignet sich besonders für Unternehmen, die ChatGPT nicht nur allgemein verstehen, sondern in mehreren Arbeitsbereichen praktisch einsetzen möchten.

 

Unser maßgeschneidertes Inhouse-Seminar für Sie!

Die Bildungsakademie am Rosental entwickelt KI-Inhouse-Seminare passend zu Zielgruppe, Standort, Teamgröße und konkretem Schulungsbedarf.

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