CLIENT PROFILE
HOERBIGER
Industrie
Mehrere tausend Mitarbeitende
seit 2022
Cases · AI to the DNA
Vom Cloud-Setup zum Copilot-Alltag.
Wie wir HOERBIGER über mehrere Jahre durch Modern Work, Communities und KI-Befähigung begleitet haben und gemeinsam mit einem zweiten Partner die Skalierung auf die gesamte Belegschaft vorbereiten.
The Challenge
Während der Pandemie wurden Cloud, Microsoft 365 und neue Plattformen unter hohem Zeitdruck ausgerollt. Die Werkzeuge waren da, das gemeinsame Verständnis hielt nicht Schritt. Schulungen blieben kurz, Ablagen waren historisch gewachsen, und neue Plattformen standen neben alten Routinen.
Mit der nächsten Welle, KI im Arbeitsalltag, wurde deutlich: Es geht nicht um die Frage nach dem nächsten Tool, sondern darum, wie neue Arbeitsweisen in einer globalen, vielfältigen und mitbestimmten Organisation wirklich ankommen. Dafür mussten Governance, Adoption und Community zusammen gedacht werden.
Our Approach
Erst das Fundament, dann KI
Bevor produktive KI-Nutzung in die Breite gehen kann, müssen Datenstruktur, Berechtigungen, Labels und Regeln tragen. Genau deshalb begann der Weg bei Modern Work und nicht bei einer großen KI-Inszenierung.
Multiplikator:innen statt Gießkanne
Eine globale Belegschaft lässt sich nicht über eine Schulungswelle bewegen. Deshalb wurde auf ausgewählte Multiplikator:innen mit Mandat, Zeitkontingent und einem klaren Lernpfad gesetzt.
Community als Tragwerk
Wissensaustausch, Sichtbarkeit und Routine entstehen nicht nur im Training. Sie tragen dort, wo Menschen dauerhaft miteinander lernen und Themen über das Projektende hinaus weiterentwickeln können.
The Transformation
01
Foundation
02
Communities
03
Copilot Readiness
04
Scale
The Results
Ein tragfähiges Modern-Work-Verständnis
Über Jahre ist ein gemeinsames Bild davon entstanden, wie moderne Zusammenarbeit in einer globalen, vielfältigen Belegschaft funktionieren kann.
Aktive Communities mit klaren Regeln
Ein produktives soziales Intranet mit aktiven Communities macht Wissen sichtbarer und trägt Themen weiter, statt sie in Verteilern oder Ablagen verschwinden zu lassen.
Geordnete KI-Pilots statt Schnellstart
Copilot-Pilots wurden auf einer geordneten Daten- und Governance-Basis aufgebaut. Das schafft Vertrauen und reduziert Reibung in regulierten Kontexten.
Ein Multiplikator:innen-Modell für die Breite
Adoption wird nicht in Schulungstagen gemessen, sondern in Wirkung pro Rolle, Team und Bereich. Genau dafür steht das aufgebaute Multiplikator:innen-Modell.
Eine Übergabestruktur in die Linie
Das Programm ist so angelegt, dass Routinen, Wissen und Verantwortung nicht am Projekt hängen bleiben, sondern dauerhaft in der Organisation weiterlaufen können.
Our Learnings
Saubere Vorarbeit bei Datenstruktur, Berechtigungen und Regeln wirkt auf den ersten Blick langsamer. In der Skalierung spart sie Rückbauten, Diskussionen und unnötige Unsicherheit.
Was gemeinsam getragen wird, läuft in der Umsetzung ruhiger. Frühe Einbindung ist deshalb kein Risiko, sondern ein echter Tempogewinn.
Lernmodule allein verändern noch keine Routinen. Multiplikator:innen mit Mandat und Sichtbarkeit tragen neue Arbeitsweisen deutlich tiefer in die Linie.
Wer früh in Austausch, Sichtbarkeit und Community investiert, schafft ein Tragwerk, das Themen nach dem Projektende stabil weiterführt.
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