Die Herausforderung
Kurtz Ersa – Maschinenbau und Elektronikfertigung, international aufgestellt – hatte das typische Mittelstands-Problem: eine fragmentierte KI-Landschaft. Verschiedene Tools ohne gemeinsamen Einstieg, ohne einheitliche Sicherheitsstandards, mit wachsendem Wildwuchs.
Was fehlte, war ein Single Point of Entry: Wer etwas mit KI tun will, soll genau wissen, wohin.
Warum meinGPT
meinGPT wurde zur zentralen Plattform – der eine Einstieg für alle KI-Themen im Unternehmen. Der Rollout lief bewusst gestaffelt: zuerst 25–30 Multiplikatoren, die „krabbeln lernen“, danach die Ausweitung auf 200 Nutzer. Konkrete Use-Cases kamen früh: Lastenheft-Erstellung, Übersetzungen, OCR zur Digitalisierung handschriftlicher Notizen.
Unsere Vision war ein Single Point of Entry: Wer bei Kurtz Ersa etwas mit KI tun will, geht in diese eine Plattform.
Lösung
Statt weiterer Einzeltools bekam IT eine gesteuerte Oberfläche – und die Fachbereiche einen klaren Weg in die Nutzung. Die zwei Wellen verhinderten, dass Einführung und Enablement auseinanderliefen. Die Use-Cases waren bewusst nah am Arbeitsalltag: Lastenhefte, die früher mehrere Termine brauchten, Übersetzungen und die Digitalisierung von Notizen.
Ergebnisse
- 200 Nutzer auf der Plattform
- Lastenheft-Erstellung in rund 1,5 Stunden statt mehrerer 2-Stunden-Meetings
- Rollout in zwei Wellen – von Multiplikatoren zur Breite
Das Ergebnis ist weniger „noch ein Tool“ und mehr eine steuerbare KI-Praxis im Maschinenbau.
Fazit
Kurtz Ersa zeigt, wie Industrieunternehmen KI kontrolliert skalieren: erst Klarheit über den Einstieg, dann Multiplikatoren, dann Breite – mit Use-Cases, die Zeit und Abstimmung wirklich sparen.