Wie XCL mit Udemy aus realen Geschäftsproblemen KI-gestützte Produkte machte

Die Ergebnisse variierten zwar je nach Projekt, folgten jedoch dem gleichen Muster: KI verringerte den manuellen, zeitaufwändigen Teil der Arbeit, und die durch Udemy vermittelten Skills verkürzten die nötige Einarbeitungszeit, um KI anwenden zu können. So vergingen bei der Personalsuche mit Aptsense bislang 8 bis 12 Minuten pro Kandidat mit der manuellen Suche auf LinkedIn, der Datenverarbeitung über getrennte Tools, der manuellen ATS-Protokollierung von Informationen und dem Screening ohne standardisierte Kriterien, was bei über 300 aktiven Kandidaten pro Monat Hunderte von Stunden Arbeitszeit kostetet, ohne einer systematischen Weiterbildung zuträglich zu sein.  Durch die KI-Anwendung in den Such- und Strukturierungsphasen wurden 60 % bis 70 % des bisher üblichen Zeitaufwands zurückgewonnen, und die Zeit stattdessen für weitere Nutzerinterviews und Validierungen genutzt. Der Produktleiter von Aptsense hatte sich intensiv mit Prompt Engineering beschäftigt, dem mit 4,9 von 5 Punkten am besten bewerteten Kurs im KI-Katalog, und dieselben Muster angewendet, um sechs Bewerbungsgespräche zu erstellen, was früher zwei bis drei Tage an manueller Analyse erfordert hätte. Das Team entdeckte und korrigierte allerdings auch einen Fall, in dem KI eine Lücke im Unternehmensprozess fälschlicherweise als mangelnde Nutzerfreundlichkeit des Tools interpretiert hatte. Dies zeigte, dass KI zwar Muster mühelos erkennt, aber diese nicht ohne Weiteres in den organisatorischen Zusammenhang einordnen kann, und dass menschliches Urteilsvermögen nach wie vor Teil des Prozesses sein muss. Ein spezieller KI-Assistent wurde entwickelt, um Annahmen eher zu hinterfragen, als sie zu bestätigen. KI erstellte das ursprüngliche Dokument (PRD) und die Nutzerstorys, womit etwa 70 % der benötigten Informationen abgedeckt waren; die verbleibenden 30 % (Akzeptanzkriterien, Randfälle und geschäftsspezifische Feinheiten) ergaben sich erst durch wiederholte Abstimmung mit den Entwickler:innen und auf Grundlage der tatsächlichen Aussagen der Personalvermittler. Der Abstimmungsprozess verlief glatt, da die Entwickler:innen bereits die Kurse zu IA pra Devs und Amazon Q Developer durchlaufen hatten. Sämtliche Daten der Kandidat:innen wurden vor jeglicher Bearbeitung durch externe KI-Tools anonymisiert gemäß den brasilianischen Datenschutzanforderungen (LGPD). Mittlerweile werden die monatlichen Finanzberichte von XCL Pulse, deren manuelles Herunterladen, Überprüfen und Berechnen früher mehrere Arbeitsstunden gekostet hatten, binnen Minuten mit standardisierten Berechnungen erstellt. Im Marketingbereich wiederum werden Landing-Pages und Kampagnenmodule, die früher rund eine Woche Entwicklungsarbeit erfordert hätten, am selben oder nächsten Tag live-geschaltet, sodass Entwickler:innen mehr Kapazität für komplexere Aufgaben bleibt. Bei allen drei Projekten wurde durch die Zeitersparnis nicht nur das Tempo erhöht. Es schuf den nötigen Freiraum, um sich auf das eigentliche Kundenproblem zu konzentrieren anstatt nur auf die Ausführung von Lösungen. 27 aktive Udemy-Kurse wurden zyklisch angeboten, wobei mehr als 450 Lernstunden im gleichen Quartal absolviert wurden. „Udemy hat die Menschen nicht nur schneller gemacht“, sagt Freitas. „Es gibt uns mehr Zeit, uns auf das eigentliche Kundenproblem zu konzentrieren, statt bloß auf die Ausführung“.