Ein Blick hinter die Kulissen von Citis stiller KI-Revolution

Für viele große Unternehmen beschränkt sich künstliche Intelligenz nach wie vor auf vereinzelte Pilotprojekte. Kleine Teams experimentieren mit Tools, führen Tests durch und präsentieren Ergebnisse, die selten über eine Handvoll Abteilungen hinaus Beachtung finden. Citi hat einen anderen Weg eingeschlagen. In den letzten zwei Jahren hat sich die Bank darauf konzentriert, KI in die täglichen Arbeitsabläufe im gesamten Unternehmen zu integrieren und sie so aus dem Bereich einiger weniger Spezialisten herauszuholen.

Diese Initiative hat eine interne KI-Community von rund 4.000 Mitarbeitern hervorgebracht, die aus verschiedenen Bereichen wie Technologie, Betrieb, Risikomanagement und Kundenservice stammen. Diese Zahl, die erstmals von Business Insider veröffentlicht wurde, verdeutlicht, wie Citi seine Programme „AI Champions“ und „AI Accelerators“ entwickelt hat, um eine breite Beteiligung zu fördern, anstatt eine strenge zentrale Kontrolle aufrechtzuerhalten.

Der Grad der Integration ist beträchtlich. Bei einer weltweiten Belegschaft von etwa 182.000 Mitarbeitern berichtet Citi, dass mittlerweile über 70 % der Mitarbeiter in irgendeiner Form vom Unternehmen genehmigte KI-Tools nutzen. Diese breite Akzeptanz verschafft der Bank einen Vorsprung gegenüber vielen Wettbewerbern, die den Zugang zu KI noch immer auf technische Teams oder spezielle Innovationslabore beschränken.

Von zentralisierten Pilotprojekten zur Einführung auf Teamebene

Citis Strategie begann bei den Menschen, nicht nur bei den Tools. Die Bank lud Mitarbeiter ein, sich freiwillig als AI Champions zu melden, und stellte ihnen spezielle Schulungen, interne Ressourcen und frühzeitigen Zugang zu genehmigten KI-Systemen zur Verfügung. Diese Personen unterstützten dann ihre direkten Kollegen und fungierten dabei eher als zugängliche Ansprechpartner als als formelle Ausbilder.

Dieser Ansatz spiegelt ein praktisches Verständnis der Technologieeinführung wider. Neue Tools scheitern oft nicht aufgrund mangelnder Leistungsfähigkeit, sondern weil die Mitarbeiter unsicher sind, wann oder wie sie diese anwenden sollen. Durch die direkte Einbindung von Unterstützung in die Teams überbrückte Citi die Kluft zwischen experimenteller Nutzung und routinemäßiger Anwendung.

Formelle Anerkennung war ein wesentlicher Bestandteil. Mitarbeiter konnten interne Abzeichen verdienen, indem sie Kurse absolvierten oder demonstrierten, wie sie KI zur Verbesserung ihrer spezifischen Aufgaben einsetzten. Diese Abzeichen führten zwar nicht direkt zu Beförderungen oder Gehaltserhöhungen, trugen jedoch dazu bei, die Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit von KI-Kompetenzen innerhalb des Unternehmens zu stärken. Laut Business Insider beschleunigte dieses kollegengesteuerte Modell die Einführung effektiver als traditionelle Top-down-Anweisungen.

Praktische Anwendung mit notwendigen Sicherheitsvorkehrungen

Die Führungsebene von Citi hat diese Bemühungen als Reaktion auf die operative Größenordnung positioniert, nicht nur als technologische Neuheit. Angesichts der umfangreichen Aktivitäten in den Bereichen Privatkundengeschäft, Investmentdienstleistungen, Compliance und Kundensupport können selbst geringfügige Effizienzsteigerungen erhebliche kumulative Vorteile bringen. KI-Tools werden nun eingesetzt, um umfangreiche Dokumente zusammenzufassen, interne Mitteilungen zu entwerfen, Daten zu analysieren und bei der Software-Programmierung zu helfen. Diese Anwendungen sind zwar nicht einzigartig, der Unterschied liegt jedoch in ihrem systematischen Einsatz im gesamten Unternehmen.

Der Fokus auf den alltäglichen Nutzen prägt auch den Ansatz von Citi beim Risikomanagement. Die Bank beschränkt die Mitarbeiter auf eine Reihe geprüfter, vom Unternehmen genehmigter Tools und setzt klare Leitplanken für die Datennutzung und den Umgang mit den Ergebnissen. Diese Einschränkungen verlangsamen zwar gelegentlich das Experimentieren, haben aber das Vertrauen des Managements gestärkt, einen breiteren Zugang zu gewähren. In stark regulierten Sektoren wie dem Finanzwesen ist der Aufbau von Vertrauen in den Prozess oft entscheidender als das Streben nach reiner Geschwindigkeit.

Lehren aus dem Ansatz von Citi zur Skalierung von KI

Die Architektur des Citi-Programms bietet anderen großen Organisationen eine wichtige Erkenntnis: Für eine erfolgreiche KI-Integration muss nicht jeder Mitarbeiter zum Experten werden. Es bedarf einer kritischen Masse an Mitarbeitern, die die Tools gut genug verstehen, um sie verantwortungsvoll einzusetzen und ihre Teamkollegen anzuleiten. Durch die Schulung von Tausenden statt nur einiger weniger hat Citi seine Abhängigkeit von einer kleinen, überlasteten Gruppe von Spezialisten verringert.

Es gibt auch eine kulturelle Dimension. Die aktive Förderung der Beteiligung von Mitarbeitern in nicht-technischen Funktionen sendet eine klare Botschaft, dass KI nicht nur Ingenieuren oder Datenwissenschaftlern vorbehalten ist. Sie wird zu einem Standardbestandteil moderner Arbeit, ähnlich wie die Einführung von Tabellenkalkulations- oder Präsentationssoftware in früheren Jahrzehnten.

Dieser Wandel steht im Einklang mit breiteren Branchentrends. Untersuchungen von Unternehmen wie McKinsey zeigen, dass viele Firmen Schwierigkeiten haben, KI-Projekte von der Pilotphase in die Produktion zu überführen, wobei häufig Fachkräftemangel und unklare Verantwortlichkeiten als Gründe genannt werden. Das Modell von Citi mildert einige dieser Herausforderungen, indem es die praktische Verantwortung auf die Teams verteilt und gleichzeitig eine zentralisierte Steuerung und Standards beibehält.

Natürlich hat dieser Ansatz seine Grenzen. Die von Kollegen geleitete Einführung hängt von einem nachhaltigen Engagement ab, und die Fortschritte können in den verschiedenen Teams uneinheitlich sein. Es besteht auch das Risiko, dass informelle Unterstützungsnetzwerke uneinheitlich werden, was zu Ungleichheiten bei den Vorteilen führt. Citi begegnet dem, indem es die KI-Champions regelmäßig rotiert und die Schulungsmaterialien entsprechend der Weiterentwicklung der Tools kontinuierlich aktualisiert.

Ein herausragender Aspekt ist die Entscheidung der Bank, KI als operative Infrastruktur und nicht nur als Innovationsprojekt zu behandeln. Anstatt die Frage zu formulieren: „Kann KI unser Geschäft transformieren?“, fragte Citi: „Wo kann KI Reibungsverluste in unserer bestehenden Arbeit reduzieren?“ Diese pragmatische Herangehensweise macht Fortschritte leichter quantifizierbar und mindert den Druck, sensationelle, sofortige Ergebnisse liefern zu müssen.

Die Erfahrung stellt zudem die gängige Annahme in Frage, dass die Einführung von KI ausschließlich von oben nach unten vorangetrieben werden muss. Zwar leistete die Führungsspitze von Citi wesentliche Unterstützung, doch kam die entscheidende Dynamik von den Mitarbeitern, die ihre Freizeit opferten, um zu lernen und Wissen zu teilen. In großen, komplexen Organisationen ist diese Energie von unten nach oben schwer zu erzeugen, doch ist sie häufig der entscheidende Faktor dafür, ob sich eine neue Technologie in der Unternehmenskultur verankert.

Da immer mehr Unternehmen von der Testphase zur vollständigen Umsetzung übergehen, bietet das Experiment von Citi eine wertvolle Fallstudie. Es zeigt, dass Skalierbarkeit nicht nur durch den Erwerb fortschrittlicherer Tools erreicht wird, sondern durch den Aufbau von Vertrauen der Mitarbeiter in die Nutzung der Tools, die ihnen bereits zur Verfügung stehen. Für Unternehmen, die sich über langsame KI-Fortschritte wundern, hängt die Lösung möglicherweise weniger von strategischen Präsentationen ab, sondern vielmehr davon, die Art und Weise der Arbeitserledigung zu unterstützen – ein Team nach dem anderen.

Siehe auch: JPMorgan Chase betrachtet KI-Ausgaben als Kerninfrastruktur

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