{"id":176900,"date":"2026-09-21T16:59:52","date_gmt":"2026-09-21T16:59:52","guid":{"rendered":"https:\/\/business.udemy.com\/case-studies\/how-xcl-turned-real-business-problems-into-ai-powered-products-with-udemy\/"},"modified":"2026-11-04T22:28:51","modified_gmt":"2026-11-04T22:28:51","slug":"how-xcl-turned-real-business-problems-into-ai-powered-products-with-udemy","status":"publish","type":"customers","link":"https:\/\/business.udemy.com\/de\/case-studies\/how-xcl-turned-real-business-problems-into-ai-powered-products-with-udemy\/","title":{"rendered":"Wie XCL mit Udemy aus realen Gesch\u00e4ftsproblemen KI-gest\u00fctzte Produkte machte"},"content":{"rendered":"","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"featured_media":0,"template":"single-award-winner-case-study.php","resource_type":[7],"class_list":["post-176900","customers","type-customers","status-publish","hentry","resource_type-case-study","post","without-featured-image"],"acf":{"choose_resource_hubs":["default"],"publish_to_selected_resource_hubs":["yes"],"company_logo":177744,"display_video_module":false,"award_selection":"2026_ai_pioneer","page_sections_to_display":["challenge","solution","results","looking_ahead"],"cta_buttons_to_display":["download_case_study","request_demo"],"archive_thumbnail":{"ID":177744,"id":177744,"title":"XCL_logo","filename":"XCL_logo.png","filesize":23217,"url":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","link":"https:\/\/business.udemy.com\/de\/case-studies\/how-xcl-turned-real-business-problems-into-ai-powered-products-with-udemy\/attachment\/xcl_logo\/","alt":"","author":"193","description":"","caption":"","name":"xcl_logo","status":"inherit","uploaded_to":176900,"date":"2026-09-09 16:16:35","modified":"2026-11-04 22:28:52","menu_order":0,"mime_type":"image\/png","type":"image","subtype":"png","icon":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-includes\/images\/media\/default.png","width":596,"height":348,"sizes":{"thumbnail":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo-150x88.png","thumbnail-width":150,"thumbnail-height":88,"medium":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo-300x175.png","medium-width":300,"medium-height":175,"medium_large":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","medium_large-width":596,"medium_large-height":348,"large":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","large-width":596,"large-height":348,"1536x1536":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","1536x1536-width":596,"1536x1536-height":348,"2048x2048":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","2048x2048-width":596,"2048x2048-height":348,"genesis-block-theme-featured-image":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","genesis-block-theme-featured-image-width":596,"genesis-block-theme-featured-image-height":348,"genesis-block-theme-featured-image-wide":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo.png.webp","genesis-block-theme-featured-image-wide-width":596,"genesis-block-theme-featured-image-wide-height":348,"genesis-block-theme-logo":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo-300x175.png","genesis-block-theme-logo-width":300,"genesis-block-theme-logo-height":175,"genesis-block-theme-mobile":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_logo-480x280.png","genesis-block-theme-mobile-width":480,"genesis-block-theme-mobile-height":280}},"case_study_pdf_download_url":"https:\/\/business.udemy.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/XCL_OAA_Case-Study_One-Pager.pdf","challenge_quote":{"challenge_quote_text":"Wir wollten nicht, dass unsere Engineers auf veraltete Arbeitsabl\u00e4ufe angewiesen sind, w\u00e4hrend sich die verf\u00fcgbaren Werkzeuge zur Beschleunigung ihrer Arbeit st\u00e4ndig verbessern, und Udemy erstellte uns den n\u00f6tigen Lehrplan, um hier Schritt halten zu k\u00f6nnen.","challenge_quote_author":"Bruna Freitas","challenge_quote_author_title":"Project Manager, XCL","challenge_quote_author_image":false},"looking_ahead_quote":{"looking_ahead_quote_text":"Udemy Business verleiht uns die Flexibilit\u00e4t, KI-Weiterbildung \u00fcber Entwickler:innen hinaus zu skalieren und sie auf jede Rolle im Unternehmen auszudehnen.","looking_ahead_quote_author":"Bruna Freitas","looking_ahead_quote_author_title":"Project Manager, XCL ","looking_ahead_quote_author_image":false},"results_quote":{"results_quote_text":"Udemy hat die Menschen nicht nur schneller gemacht. Die Plattform gibt uns mehr Zeit, uns auf das eigentliche Kundenproblem zu konzentrieren statt blo\u00df auf die Ausf\u00fchrung.","results_quote_author":"Bruna Freitas","results_quote_author_title":"Project Manager, XCL","results_quote_author_image":false},"solution_quote":{"solution_quote_text":"Udemy hat es uns erm\u00f6glicht, Weiterbildung bedarfsgerecht anzubieten statt von oben vorzugeben, sodass reale Gesch\u00e4ftsprobleme die Lernenden von selbst zu den Kursen f\u00fchrten.","solution_quote_author":"Bruna Freitas","solution_quote_author_title":"Head of Operations, XCL","solution_quote_author_image":false},"business_outcomes_repeater":[{"stat_number":"87.5%","stat_description":"Unternehmensweite Engagement-Quote"},{"stat_number":"4,9\/5","stat_description":"Bewertung f\u00fcr den besten KI-Kurs"},{"stat_number":"60\u00a0% bis 70\u00a0%","stat_description":"Zeitersparnis durch die Strukturierung mit Aptsense"}],"category_name":"KI-Pionier","challenge_description":"

XCL ist ein brasilianisches Technologieunternehmen, das sich auf CRM, agentische\u00a0KI und Datenplattformen f\u00fcr gro\u00dfe Finanzinstitute spezialisiert hat. Nach \u00fcber 200\u00a0Projekten, die bei Banken, FinTech-Gesellschaften, Genossenschaften und f\u00fcr die Infrastruktur des Finanzmarktes umgesetzt wurden, ist das Unternehmen bestens vertraut mit den gr\u00f6\u00dften Finanzinstituten Brasiliens, zumal seine Full-Stack-Entwickler:innen direkt an den Betriebsabl\u00e4ufen der Kunden ausgebildet und in diese eingebettet sind. In S\u00e3o Paulo ans\u00e4ssig, bedient XCL Kunden in ganz Lateinamerika.<\/em><\/p>\n

XCL erkannte die Notwendigkeit, seine Entwickler:innen, welche den Gro\u00dfteil der Belegschaft ausmachen, mit der KI-Nutzung vertraut zu machen. Das Ziel? Entwickler:innen erm\u00f6glichen, nachweislich produktiver in ihrer Kernarbeit zu werden: Code optimieren, schneller debuggen, rascher Funktionen bereitstellen und KI f\u00fcr tiefer gehende technische Analysen nutzen statt rein manueller Probleml\u00f6sung. Dementsprechend investierte das Unternehmen in einen Udemy Business-Lehrplan, der auf die KI-Nutzung durch Entwickler:innen zugeschnitten war und Themen abdeckte wie <\/em>Prompt-Engineering <\/em><\/em>(Prompts Engineering), KI f\u00fcr Entwickler:innen (AI for Devs) und Amazon Q Developer, sodass f\u00fcr die Tools, die f\u00fcr die Umgestaltung des Marktes vorgesehen waren, jeweils ein entsprechender Lernpfad im Unternehmen vorlag.<\/p>\n

Abgesehen vom Wunsch, das Tempo zu erh\u00f6hen, gab es aber einen weitreichenderen Plan. Mit der gewonnenen Zeit, die fr\u00fcher in repetitive, manuelle Arbeit geflossen war, w\u00fcrden die Entwickler:innen sich darauf konzentrieren k\u00f6nnen, die Probleme der Kunden von Grund auf besser zu verstehen, neue Ideen zu pr\u00fcfen und neue Horizonte f\u00fcr das Gesch\u00e4ft zu entdecken. F\u00fcr allgemeine KI-Akzeptanz im Team zu sorgen, also auch in nicht-technischen Rollen, war zwar ebenfalls Teil des Plans, aber vor allem galt es sicherzustellen, dass Entwickler:innen intelligenter coden, schneller liefern und mehr Zeit f\u00fcr Innovationen haben.<\/p>\n

\u201eWir wollten nicht, dass unsere Engineers auf veraltete Arbeitsabl\u00e4ufe angewiesen sind, w\u00e4hrend sich die verf\u00fcgbaren Werkzeuge zur Beschleunigung ihrer Arbeit st\u00e4ndig verbessern, und Udemy erstellte uns den n\u00f6tigen Lehrplan, um Schritt halten zu k\u00f6nnen\u201c, sagt Bruna Freitas, Projektmanagerin.<\/p>\n","challenge_heading":"Entwickler:innen helfen, nicht nur schneller sondern intelligenter zu programmieren","company_hq_text":"S\u00e3o Paulo, Brasilien","company_name":"XCL","cta_heading":"Sieh dir Udemy Business in Aktion an.","cta_subheading":"Leg noch heute los.","industry_text":"Technologie","looking_ahead_description":"

Aktuell f\u00fchrt XCL seinen KI-Weiterbildungsansatz fort mit dem Ziel, die KI-Integration in anderen Gesch\u00e4ftsbereichen zu vertiefen und die Weiterbildung \u00fcber Entwickler:innen hinaus auf nicht-technische Rollen unternehmensweit auszudehnen.<\/p>\n

\u201eUdemy Business gibt uns die Flexibilit\u00e4t, KI-Weiterbildung \u00fcber Entwickler:innen hinaus zu skalieren und sie auf jede Rolle im Unternehmen auszudehnen\u201c, meint Freitas.<\/p>\n","looking_ahead_heading":"KI-Weiterbildung erweitern","number_of_employees_text":"52","office_locations_text":"Lateinamerika","page_title":"Wie XCL mit Udemy aus realen Gesch\u00e4ftsproblemen KI-gest\u00fctzte Produkte machte","resource_topics":["learning_culture","technical_upskilling","ai_transformation"],"results_description":"

Die Ergebnisse variierten zwar je nach Projekt, folgten jedoch dem gleichen Muster: KI verringerte den manuellen, zeitaufw\u00e4ndigen Teil der Arbeit, und die durch Udemy vermittelten Skills verk\u00fcrzten die n\u00f6tige Einarbeitungszeit, um KI anwenden zu k\u00f6nnen. So vergingen bei der Personalsuche mit Aptsense bislang 8 bis 12 Minuten pro Kandidat mit der manuellen Suche auf LinkedIn, der Datenverarbeitung \u00fcber getrennte Tools, der manuellen ATS-Protokollierung von Informationen und dem Screening ohne standardisierte Kriterien, was bei \u00fcber 300 aktiven Kandidaten pro Monat Hunderte von Stunden Arbeitszeit kostetet, ohne einer systematischen Weiterbildung zutr\u00e4glich zu sein.\u00a0<\/p>\n

Durch die KI-Anwendung in den Such- und Strukturierungsphasen wurden 60\u00a0% bis 70\u00a0% des bisher \u00fcblichen Zeitaufwands zur\u00fcckgewonnen, und die Zeit stattdessen f\u00fcr weitere Nutzerinterviews und Validierungen genutzt. Der Produktleiter von Aptsense hatte sich intensiv mit Prompt Engineering besch\u00e4ftigt, dem mit 4,9 von 5 Punkten am besten bewerteten Kurs im KI-Katalog, und dieselben Muster angewendet, um sechs Bewerbungsgespr\u00e4che zu erstellen, was fr\u00fcher zwei bis drei Tage an manueller Analyse erfordert h\u00e4tte. Das Team entdeckte und korrigierte allerdings auch einen Fall, in dem KI eine L\u00fccke im Unternehmensprozess f\u00e4lschlicherweise als mangelnde Nutzerfreundlichkeit des Tools interpretiert hatte. Dies zeigte, dass KI zwar Muster m\u00fchelos erkennt, aber diese nicht ohne Weiteres in den organisatorischen Zusammenhang einordnen kann, und dass menschliches Urteilsverm\u00f6gen nach wie vor Teil des Prozesses sein muss.<\/p>\n

Ein spezieller KI-Assistent wurde entwickelt, um Annahmen eher zu hinterfragen, als sie zu best\u00e4tigen. KI erstellte das urspr\u00fcngliche Dokument (PRD) und die Nutzerstorys, womit etwa 70\u00a0% der ben\u00f6tigten Informationen abgedeckt waren; die verbleibenden 30\u00a0% (Akzeptanzkriterien, Randf\u00e4lle und gesch\u00e4ftsspezifische Feinheiten) ergaben sich erst durch wiederholte Abstimmung mit den Entwickler:innen und auf Grundlage der tats\u00e4chlichen Aussagen der Personalvermittler. Der Abstimmungsprozess verlief glatt, da die Entwickler:innen bereits die Kurse zu <\/em>IA pra Devs und Amazon Q Developer durchlaufen hatten.<\/p>\n

S\u00e4mtliche Daten der Kandidat:innen wurden vor jeglicher Bearbeitung durch externe KI-Tools anonymisiert gem\u00e4\u00df den brasilianischen Datenschutzanforderungen (LGPD).<\/p>\n

Mittlerweile werden die monatlichen Finanzberichte von XCL Pulse, deren manuelles Herunterladen, \u00dcberpr\u00fcfen und Berechnen fr\u00fcher mehrere Arbeitsstunden gekostet hatten, binnen Minuten mit standardisierten Berechnungen erstellt. Im Marketingbereich wiederum werden Landing-Pages und Kampagnenmodule, die fr\u00fcher rund eine Woche Entwicklungsarbeit erfordert h\u00e4tten, am selben oder n\u00e4chsten Tag live-geschaltet, sodass Entwickler:innen mehr Kapazit\u00e4t f\u00fcr komplexere Aufgaben bleibt. Bei allen drei Projekten wurde durch die Zeitersparnis nicht nur das Tempo erh\u00f6ht. Es schuf den n\u00f6tigen Freiraum, um sich auf das eigentliche Kundenproblem zu konzentrieren anstatt nur auf die Ausf\u00fchrung von L\u00f6sungen. 27 aktive Udemy-Kurse wurden zyklisch angeboten, wobei mehr als 450 Lernstunden im gleichen Quartal absolviert wurden.<\/p>\n

\u201eUdemy hat die Menschen nicht nur schneller gemacht\u201c, sagt Freitas. \u201eEs gibt uns mehr Zeit, uns auf das eigentliche Kundenproblem zu konzentrieren, statt blo\u00df auf die Ausf\u00fchrung\u201c.<\/p>\n","results_heading":"Von der Weiterbildung zum fertigen Produkt","solution_description":"

Das Unternehmens verfolgte keinen hierarchischen sondern einen bedarfsorientierten Ansatz. Anstatt einen festen KI-Lehrplan vorzuschreiben, machte das Unternehmen die Udemy Business-Plattform unternehmensweit verf\u00fcgbar mit einer sinnvollen Auswahl an KI-fokussierten Kursen. Mitarbeiter:innen sollten selbst diejenigen Kurse w\u00e4hlen, die ihre Fragen beantworteten, und Weiterbildung punktgenau nutzen, um L\u00fccken zwischen Anforderungen und Fachwissen zu \u00fcberbr\u00fccken. Die Zahlen sprachen f\u00fcr sich: \u00dcber einen Zeitraum von 30 Tagen gab es k\u00fcrzlich 236 Einschreibungen in KI-Kurse bei 42 aktiv Lernenden, wobei mehr als 107 Stunden an KI-Inhalten vermittelt wurde und die Engagement-Quote unternehmensweit 87,5\u00a0% erreichte. <\/p>\n

Die Auswirkungen \u00fcber verschiedene Funktionen hinweg lassen sich anhand von drei internen Projekten veranschaulichen. Ein HR-Produktmanager ohne formale KI-Ausbildung verwendete beispielsweise Prompt-Engineering-Muster aus dem Udemy-Kurs Engenharia de Prompts<\/em>, um Bewerbungsgespr\u00e4che zusammenzustellen und ein Dokument zu Produktanforderungen (PRD) zu strukturieren. Anschlie\u00dfend entwickelte der Produktmanager einen speziellen KI-Assistenten, der trainiert wurde, Annahmen eher in Frage zu stellen, als sie zu best\u00e4tigen, und verwandelte einen bislang manuell betreuten Einstellungsworkflow in ein fertiges Produkt namens Aptsense.<\/p>\n

In der Finanzabteilung wiederum bildete ein Analyst ohne Entwicklungshintergrund den gesamten Prozess eines Transaktionsabschlusses manuell ab, um dann anhand des Kurses <\/em>IA pra Devs (KI f\u00fcr Entwickler) die Automatisierungslogik so akkurat zu beschreiben, dass das Team in der Lage war, sie in XCL Pulse umzusetzen, einem Live-Dashboard f\u00fcr den laufenden Betrieb. Im Marketing wurde ein Ansatz, der urspr\u00fcnglich zur Behebung von fehlerhaftem HTML gedacht war, dahingehend weiterentwickelt, dass er die eigenst\u00e4ndige Erstellung von Landing-Pages und die vollst\u00e4ndige Betreuung der Unternehmenswebsite erm\u00f6glichte, was bis dahin in der Verantwortung der Entwickler:innen gelegen hatte. Die Udemy-Plattform unterst\u00fctzte diesen Ansatz in drei Schl\u00fcsselbereichen: <\/p>\n