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<\/span>Fallstudie<\/em><\/h3><\/div>\n\n\n\nUnternehmensweite GenAI-Transformation<\/h1><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\nHow a German research and engineering company in salt technology \u2014 around 150 employees \u2014 went from a first AI workshop to company-wide use of generative AI: individual AI assistant accounts for a large part of the workforce, shared usage guidelines, and a newly created internal role dedicated to AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\nDer Kunde<\/h4>\n\n\n\n
Unser Kunde ist ein deutsches mittelst\u00e4ndisches Forschungs- und Ingenieurunternehmen im Bereich der Salzweiterverarbeitung mit rund 150 Besch\u00e4ftigten in den Bereichen Verfahrenstechnik, Laboranalyse und Anlagenplanung. Wie die meisten Ingenieurb\u00fcros dieser Gr\u00f6\u00dfe ist die t\u00e4gliche Arbeit stark dokumentenlastig: Technische Berichte, Angebote, Forschungszusammenfassungen und Projektdokumentationen geh\u00f6ren zum Alltag.<\/p>\n\n\n\n
Die Herausforderung<\/h4>\n\n\n\n
Als die Zusammenarbeit im Jahr 2024 begann, war generative KI eher ein Versprechen als gelebte Praxis. Die offenen Fragen waren die, vor denen jedes Mittelstandsunternehmen steht: Wo hilft generative KI in der spezialisierten technischen Arbeit wirklich, wie setzt man sie verantwortungsvoll ein und wie baut man Kompetenz in der gesamten Belegschaft auf, anstatt sie nur einigen wenigen Enthusiasten zu \u00fcberlassen?<\/p>\n\n\n\n
Der Ansatz<\/h4>\n\n\n\n
lyfX.ai has accompanied the company continuously for over two years \u2014 deliberately not as a one-off training, but as a long-term enablement partnership. It started with practical, hands-on workshops on working with AI assistants: understanding what language models can and cannot do, and applying them directly to the participants’ own tasks. From there, the focus moved to concrete use cases in daily work \u2014 research, drafting reports and proposals, and working with technical documents \u2014 supported by guidance on tool selection and usage guidelines.<\/p>\n\n\n\n
Wo das Unternehmen heute steht<\/h4>\n\n\n\n\n- Die Mehrheit der Mitarbeiter nutzt generative KI-Assistenten in ihrer t\u00e4glichen Arbeit in der ein oder anderen Form.<\/li>\n\n\n\n
- Individuelle KI-Assistenzkonten werden f\u00fcr einen wesentlichen Teil der Belegschaft eingef\u00fchrt, wobei das Onboarding und die Nutzungsrichtlinien von lyfX.ai unterst\u00fctzt werden.<\/li>\n\n\n\n
- The company has created an internal role dedicated 50% to AI \u2014 a significant organizational commitment for a company of 150 people.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Auswirkung<\/h4>\n\n\n\n
AI transformation is about building lasting competence: people who know when and how to use AI assistants, guidelines that make usage safe and consistent, and an organization that owns the topic itself. Two years in, this company no longer depends on external impulses to use AI \u2014 it has made AI part of how it works.<\/p>\n\n\n\n
Unternehmensweite GenAI-Transformation<\/h1><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<\/div>\n\n\n\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\nHow a German research and engineering company in salt technology \u2014 around 150 employees \u2014 went from a first AI workshop to company-wide use of generative AI: individual AI assistant accounts for a large part of the workforce, shared usage guidelines, and a newly created internal role dedicated to AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\nDer Kunde<\/h4>\n\n\n\n
Unser Kunde ist ein deutsches mittelst\u00e4ndisches Forschungs- und Ingenieurunternehmen im Bereich der Salzweiterverarbeitung mit rund 150 Besch\u00e4ftigten in den Bereichen Verfahrenstechnik, Laboranalyse und Anlagenplanung. Wie die meisten Ingenieurb\u00fcros dieser Gr\u00f6\u00dfe ist die t\u00e4gliche Arbeit stark dokumentenlastig: Technische Berichte, Angebote, Forschungszusammenfassungen und Projektdokumentationen geh\u00f6ren zum Alltag.<\/p>\n\n\n\n
Die Herausforderung<\/h4>\n\n\n\n
Als die Zusammenarbeit im Jahr 2024 begann, war generative KI eher ein Versprechen als gelebte Praxis. Die offenen Fragen waren die, vor denen jedes Mittelstandsunternehmen steht: Wo hilft generative KI in der spezialisierten technischen Arbeit wirklich, wie setzt man sie verantwortungsvoll ein und wie baut man Kompetenz in der gesamten Belegschaft auf, anstatt sie nur einigen wenigen Enthusiasten zu \u00fcberlassen?<\/p>\n\n\n\n
Der Ansatz<\/h4>\n\n\n\n
lyfX.ai has accompanied the company continuously for over two years \u2014 deliberately not as a one-off training, but as a long-term enablement partnership. It started with practical, hands-on workshops on working with AI assistants: understanding what language models can and cannot do, and applying them directly to the participants’ own tasks. From there, the focus moved to concrete use cases in daily work \u2014 research, drafting reports and proposals, and working with technical documents \u2014 supported by guidance on tool selection and usage guidelines.<\/p>\n\n\n\n
Wo das Unternehmen heute steht<\/h4>\n\n\n\n\n- Die Mehrheit der Mitarbeiter nutzt generative KI-Assistenten in ihrer t\u00e4glichen Arbeit in der ein oder anderen Form.<\/li>\n\n\n\n
- Individuelle KI-Assistenzkonten werden f\u00fcr einen wesentlichen Teil der Belegschaft eingef\u00fchrt, wobei das Onboarding und die Nutzungsrichtlinien von lyfX.ai unterst\u00fctzt werden.<\/li>\n\n\n\n
- The company has created an internal role dedicated 50% to AI \u2014 a significant organizational commitment for a company of 150 people.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Auswirkung<\/h4>\n\n\n\n
AI transformation is about building lasting competence: people who know when and how to use AI assistants, guidelines that make usage safe and consistent, and an organization that owns the topic itself. Two years in, this company no longer depends on external impulses to use AI \u2014 it has made AI part of how it works.<\/p>\n\n\n\n
How a German research and engineering company in salt technology \u2014 around 150 employees \u2014 went from a first AI workshop to company-wide use of generative AI: individual AI assistant accounts for a large part of the workforce, shared usage guidelines, and a newly created internal role dedicated to AI.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Unser Kunde ist ein deutsches mittelst\u00e4ndisches Forschungs- und Ingenieurunternehmen im Bereich der Salzweiterverarbeitung mit rund 150 Besch\u00e4ftigten in den Bereichen Verfahrenstechnik, Laboranalyse und Anlagenplanung. Wie die meisten Ingenieurb\u00fcros dieser Gr\u00f6\u00dfe ist die t\u00e4gliche Arbeit stark dokumentenlastig: Technische Berichte, Angebote, Forschungszusammenfassungen und Projektdokumentationen geh\u00f6ren zum Alltag.<\/p>\n\n\n\n Als die Zusammenarbeit im Jahr 2024 begann, war generative KI eher ein Versprechen als gelebte Praxis. Die offenen Fragen waren die, vor denen jedes Mittelstandsunternehmen steht: Wo hilft generative KI in der spezialisierten technischen Arbeit wirklich, wie setzt man sie verantwortungsvoll ein und wie baut man Kompetenz in der gesamten Belegschaft auf, anstatt sie nur einigen wenigen Enthusiasten zu \u00fcberlassen?<\/p>\n\n\n\n lyfX.ai has accompanied the company continuously for over two years \u2014 deliberately not as a one-off training, but as a long-term enablement partnership. It started with practical, hands-on workshops on working with AI assistants: understanding what language models can and cannot do, and applying them directly to the participants’ own tasks. From there, the focus moved to concrete use cases in daily work \u2014 research, drafting reports and proposals, and working with technical documents \u2014 supported by guidance on tool selection and usage guidelines.<\/p>\n\n\n\n AI transformation is about building lasting competence: people who know when and how to use AI assistants, guidelines that make usage safe and consistent, and an organization that owns the topic itself. Two years in, this company no longer depends on external impulses to use AI \u2014 it has made AI part of how it works.<\/p>\n\n\n\nDer Kunde<\/h4>\n\n\n\n
Die Herausforderung<\/h4>\n\n\n\n
Der Ansatz<\/h4>\n\n\n\n
Wo das Unternehmen heute steht<\/h4>\n\n\n\n
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Auswirkung<\/h4>\n\n\n\n