Uber und OpenAI gaben am Donnerstag eine Erweiterung ihrer Partnerschaft bekannt, die ChatGPT Work der gesamten weltweiten Belegschaft von Uber – etwa 30.000 Menschen – zugänglich machen wird. Laut TechCrunch führte der Mitfahrriese zuvor den Enterprise AI Agent mit einer Pilotgruppe von 1.000 Mitarbeitern durch und führt ihn nun unternehmensweit ein.

Vom 1.000-Personen-Piloten zum gesamten Unternehmen Weitere Informationen zu dieser Geschichte finden Sie in unserer mehr KI-Geschichten.

ChatGPT Work wurde im Juli von OpenAI eingeführt und ist ein unternehmensorientierter KI-Agent, den Unternehmensteams in alltäglichen Arbeitsabläufen einsetzen können. Uber war einer der ersten Tester: Das Unternehmen testete das Produkt Anfang des Jahres mit 1.000 Mitarbeitern aus Abteilungen wie Finanzen, Betrieb und Produkt.

Ein Detail aus diesem Piloten fällt auf. Laut Sumanth Sukumar, Vizepräsident für Technik bei Uber, waren etwa 80 % der ersten Anwender keine Ingenieure. Die erste Welle der Einführung von Unternehmensagenten war, zumindest bei Uber, keine Entwicklergeschichte – es waren Betriebsmitarbeiter, Finanzteams und Produktmanager, die einen KI-Agenten in ihre normale Arbeit einbezog.

Wofür Mitarbeiter es tatsächlich genutzt haben

Sukumar erklärte gegenüber TechCrunch, dass die Pilotgruppe den Agenten für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt habe: Analyse komplexer Betriebsdaten, um Trends zu erkennen und Empfehlungen zu entwickeln, Lokalisierung von Schulungsmaterialien für verschiedene Märkte und Sprachen sowie Erstellung personalisierter interaktiver Dashboards zur Verwaltung der täglichen Arbeit.

Diese Liste zeichnet sich durch das aus, was ihr fehlt. Keiner der genannten Anwendungsfälle beinhaltet das Schreiben von Produktionscode. Es handelt sich um die unscheinbaren, an Tabellenkalkulationen angrenzenden Aufgaben, die Stunden an Wissensarbeit verschlingen – und genau das ist der Markt, den OpenAI mit ChatGPT Work verfolgt.

Raum zum Experimentieren: Ubers „KI-Pods“

Uber hat sich nicht genau darüber geeinigt, wie seine 30.000 Mitarbeiter das Tool nutzen werden, und das Unternehmen stellt die Einführung bewusst als unbefristet dar.

„Unser Ansatz besteht darin, leistungsstarke KI-Tools in Uber verfügbar zu machen und den Teams gleichzeitig Raum zum Experimentieren zu geben“, sagte Sukumar. Als Beispiel verwies er auf ein internes Programm von Anfang des Jahres, bei dem Uber 30 KI-Ingenieure mit Teams im gesamten Unternehmen zusammenbrachte und ihnen zwei Wochen Zeit gab, wichtige Teile ihrer Arbeit zu automatisieren. „Diese ‚KI-Pods‘ haben uns gezeigt, wie groß die Möglichkeiten sind, wenn man technisches Fachwissen mit einem tiefen Verständnis für einen bestimmten Job kombiniert“, sagte er.

Der Ansatz – technisches Fachwissen in Geschäftsteams einzubringen und dann Nutzungsmuster organisch zum Vorschein zu bringen – spiegelt wider, wie viele große Unternehmen sich im Jahr 2026 dem Einsatz von Agenten nähern: weniger Top-Down-Vorgaben, mehr kontrollierte Experimente mit einer Überprüfung dessen, was tatsächlich hängenbleibt.

Was Uber nicht sagt

Eine Zahl fehlte in der Ankündigung auffällig: die Kosten. Uber gab nicht bekannt, wie viel es für den unternehmensweiten Rollout ausgibt. Sukumar sagte, das Unternehmen werde stattdessen verfolgen, wie Mitarbeiter die Technologie nutzen, welche Arbeitsabläufe sie entwickeln und wie sie ihnen hilft, effektiver zu arbeiten – und diese Ergebnisse dann nutzen, um den zukünftigen Einsatz von KI im gesamten Unternehmen zu steuern.

Uber gab an, dass OpenAI bei der Integration des Chatbots eng mit dem Unternehmen zusammengearbeitet habe, was auf eine tiefere Zusammenarbeit als bei einer Standard-Unternehmenslizenz hindeutet.

Der Unternehmensschub von OpenAI

Für OpenAI ist der Deal ein weiterer Meilenstein für eine schnelle Unternehmensexpansion. Das Unternehmen, das einst vor allem als mit ChatGPT verbundene Verbrauchermarke bekannt war, hat sich eine treue Fangemeinde bei Geschäftskunden aufgebaut, während die Konkurrenz Schwierigkeiten hatte, mitzuhalten, stellte TechCrunch fest – wobei Anthropic, sein Hauptkonkurrent, der offensichtliche Bezugspunkt war.

Unternehmensakzeptanzgeschichten wie die von Uber haben für OpenAI zusätzliches Gewicht, da das Unternehmen beweist, dass seine Geschäftsprodukte und nicht nur Verbraucherabonnements langfristige Einnahmen sichern können. Ein Einsatz mit 30.000 Arbeitsplätzen bei einem der bekanntesten Verbrauchertechnologieunternehmen der Welt ist genau die Art von Beweispunkt, nach dem Unternehmenskäufer suchen.

Es vertieft auch ein Muster in der Art und Weise, wie OpenAI an große Unternehmen verkauft. Anstatt ein festes Produkt auszuliefern und dann wegzugehen, hat das Unternehmen frühe Kunden integriert – Uber sagt, dass OpenAI bei der Integration eng mit ihm zusammengearbeitet hat –, sodass Bereitstellungen gleichzeitig als Produktentwicklung dienen. Für einen Unternehmensmarkt, der noch nicht weiß, wozu ein KI-Agent dient, ist diese praktische Haltung eine Wettbewerbswaffe.

Das Gesamtbild

Der Einsatz ist auch ein Datenpunkt im Wandel von KI als Chatbot zu KI als Mitarbeiter. Die Positionierung von ChatGPT Work – ein Agent, der Aufgaben anwendungsübergreifend überträgt, anstatt Fragen in einem Tab zu beantworten – ist der Punkt, an dem OpenAI, Microsoft, Google und Anthropic zusammengekommen sind. Welche Agentenunternehmen tatsächlich als Standard verwenden und wie schnell Mitarbeiter ihre Arbeit danach umgestalten, wird zu einer der bestimmenden Fragen des Jahrzehnts im Bereich Unternehmenssoftware.

Uber seinerseits ist dabei, einen sehr großen Datensatz zu dieser Frage zu erstellen – im Wert von 30.000 Mitarbeitern. Und die Zusammensetzung des Pilotprojekts, in dem überwiegend Nicht-Ingenieure vertreten sind, deutet darauf hin, woher die nächste Welle der Agentenakzeptanz kommen wird: nicht von den Entwicklern, die Software entwickeln, sondern von den Betriebs-, Finanz- und Produktteams, die das Unternehmen leiten. Wenn die unternehmensweite Einführung dem Muster des Pilotprojekts folgt, beziehen sich die aufschlussreichsten Erkenntnisse möglicherweise überhaupt nicht auf die Technologie, sondern darauf, welche Arbeitsplätze sich stillschweigend um sie herum neu organisieren.

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