Autozulieferer : „KI verbieten ist das Doofste“: Warum Henn Claude ungewöhnlich viel zutraut

Christoph Jandl hält ausgerechnet das für die gefährlichste KI-Strategie, was in vielen Industrieunternehmen zunächst als die sicherste erscheint: verbieten. „Die KI verbieten ist, glaube ich, das Doofste“, sagt der bei Henn für Corporate Development & IT verantwortliche Manager. 

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Denn der Mitarbeiter, der ChatGPT, Gemini oder Claude privat längst verwendet, höre deshalb nicht auf. Er nehme sein Smartphone, kopiere Unternehmenswissen in einen kostenlosen Account, lasse die Antwort generieren und transportiere sie anschließend zurück auf den Firmenrechner. 

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„Dann wird auf dem privaten Telefon im Regelfall mit einem kostenlosen Account, der die KI trainiert, Firmenwissen weitergegeben und dann landet über Steuerung C, Steuerung V das ausgegebene Wissen wieder auf dem Firmen-PC. Und du hast einen schönen Workaround geschafft.“

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Fast ebenso schlecht sei die zweite Variante: eine derart eingeschränkte Unternehmens-KI, dass sie kaum etwas weiß und praktisch nichts darf. Jandlnennt sie drastisch eine „kastrierte KI“. Wenn ein internes System nur auf eine Firmenpräsentation, die Website und fünf freigegebene Ordner zugreifen könne, aber auf keine relevanten Unternehmensinformationen, beantworte es die wirklichen Fragen der Mitarbeiter nicht. Dann wandere die Nutzung eben wieder zu privaten Tools.

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Henn hat sich deshalb für einen vergleichsweise offenen Weg entschieden. Und daraus entsteht inzwischen weit mehr als ein ChatGPT-Rollout. Das Dornbirner Unternehmen baut mit Claude Cowork eine agentische Arbeitsschicht über Teile seiner Organisation. Microsoft 365 und Salesforce werden als Datenquellen angebunden. Führungskräfte entwickeln eigene Agenten. Unternehmenswissen wird in versionierten „Skills“ verpackt. Eine P&L Analyse, Monatsabschluss, die früher gerne mal  sieben Stunden beanspruchte, war mit Cowork nach 45 Minuten erledigt. Jandl hält bei transaktionalen Tätigkeiten Effizienzgewinne zwischen zehn und 30 Prozent für realistisch. Und er sagt Sätze wie diesen: „Ich werde keinen englischen Text mehr selber schreiben“.

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Das Experiment findet in einer Unternehmensgruppe statt, die groß genug für komplexe IT-Strukturen, aber klein genug für schnelle Entscheidungen ist. Die Henn Connector Group weist für 2024 rund 160 Millionen Euro Umsatz, etwa 550 Mitarbeiter, zehn Standorte, fünf Prozent F&E-Anteil und neun Millionen Euro Investitionen aus. Henn selbst entwickelt in Dornbirn Verbindungssysteme für Fluid-, Luft- und Gasmanagement. Die Kupplungen kommen nach Unternehmensangaben bei fast allen großen OEMs zum Einsatz und werden in 22 Ländern auf vier Kontinenten verkauft. Eigentümer und Group-CEO Martin Ohneberg gehört ebenfalls zu den KI-Treibern.

Vom ChatGPT-Antrag zur offenen KI

Der Anfang war erstaunlich konventionell. Ende 2025 stellte Henn im internen Mitarbeiterportal einen KI-Antrag zur Verfügung. Wer ein Werkzeug nutzen wollte, gab an, welchen Dienst er verwenden und wofür er ihn einsetzen wollte. Der Informationssicherheitsbeauftragte prüfte die Anfrage. Abgelehnt wurde nach Jandls Erinnerung keine einzige. Das Ziel war weniger, KI zu verhindern, als Schattennutzung sichtbar zu machen. „Spannenderweise sind die KI-Anträge größtenteils für ChatGPT hereingekommen“, sagt Jandl. Henn beschaffte daraufhin Unternehmenslizenzen und formulierte eine KI-Richtlinie. Die Nutzung sollte nicht mehr auf privaten Gratisaccounts stattfinden, sondern unter einem kommerziellen Vertrags- und Datenschutzrahmen.

OpenAI sichert Geschäftskunden heute ausdrücklich zu, Daten aus ChatGPT Business, Enterprise und der API standardmäßig nicht für das Training der Modelle zu verwenden. Eingaben und Ausgaben bleiben vom Modelltraining ausgeschlossen, solange ein Unternehmen nicht aktiv optiert. Ähnlich argumentiert Anthropic für Claude for Work. Bei kommerziellen Team- und Enterprise-Produkten agiert Anthropic als Auftragsverarbeiter und verwendet die Kundendaten nicht für das Training seiner generativen Modelle.

Für Jandl ist das eine Vertrauensfrage, keine Frage amerikanischer gegen europäische Anbieter. Microsoft ist ebenso ein US-Unternehmen wie OpenAI oder Anthropic. Wer einem vertraglich zugesicherten Schutz bei Microsoft vertraue, müsse zumindest erklären können, weshalb das bei einem anderen kommerziellen KI-Provider fundamental anders sein sollte.

Henn dokumentierte den Ansatz so, dass er mit den Anforderungen aus dem Automotive-Informationssicherheitsumfeld vereinbar blieb. 

KI ist keine Generationenfrage

Technik, Buchhaltung, Administration und produktionsnahe Bereiche meldeten Bedarf. Jandl erkennt dabei keine klare Altersgrenze. Die Nutzung hänge stärker vom persönlichen Interesse und davon ab, wie ein Mitarbeiter seine eigene Tätigkeit betrachtet. Selbst Blue-Collar-nahe Mitarbeiter verwenden generative KI etwa zum Schreiben von Reports, für englische Formulierungen oder zur internationalen Kommunikation oder, wenn Störungen an Anlagen auftreten. Gerade dort sieht Jandl bereits einen kaum diskutierten Produktivitätseffekt. 

E-Mails auf Englisch seien früher teilweise missverständlich gewesen. Ein Mitarbeiter, der sprachlich unsicher war, habe eine Anfrage im Zweifel bis zum nächsten Tag liegen lassen. Heute könne er innerhalb weniger Minuten eine grammatikalisch saubere und eindeutig formulierte Antwort erstellen. Heute komme die internationale Kommunikation professioneller beim Kunden an und Reklamationen könnten schneller bearbeitet werden. Voraussetzung sei allerdings, dass der Mensch das Ergebnis überprüft. 

Zehntausende Euro Beratung werden zum Deep-Research-Prompt

Die nächste Eskalationsstufe kam mit leistungsfähigeren Research-Funktionen. Henn nutzte ChatGPT zunächst im klassischen Dialog. Mit ChatGPT Deep Research bemerkte Jandl jedoch, dass plötzlich Aufgaben erreichbar wurden, die früher eher an Unternehmensberater oder Marktforschungsanbieter gegangen wären. „Du hast mit Deep Research zum Beispiel sensationelle Marktanalysen machen können“, sagt Jandl. „Wanderten früher zehntausende Euro zu Unternehmensberatern, kommen wir jetzt mit KI zu einem wunderbaren Report“, sagt Jandl. Das gilt umso mehr, seit KI vom Chat zum Agenten wird. Bei Henn markiert Claude Cowork von Anthropic diesen Übergang. Die zentrale Frage lautete nicht mehr nur, ob ein Mitarbeiter mit Claude chatten darf. Es ging darum, ob ein agentisches System Zugang zu Microsoft 365, Salesforce und weiteren Unternehmenssystemen erhalten soll. „Wollen wir Claude wirklich Zugang geben zu M365, Lucanet undsoweiter", so Jandl. Henn führte erneut eine Risikoanalyse mit der Informationssicherheit durch und entschied: Cowork darf eingesetzt und über freigegebene Connectoren mit relevanten Systemen verbunden werden.

Sieben Stunden werden zu 45 Minuten

Wie konkret agentische KI Arbeit verändert, lernte Jandl bei einem Hackathon in Vorarlberg. Organisiert wurde er von der Digitalagentur TOWA rund um Florian Wassel. Eingeladen waren CEOs aus der Region. Die Ausgangslage war bei allen ähnlich: Was macht man praktisch mit Cowork? Die Teilnehmer lernten zunächst Begriffe wie Skills, Artifacts und Connectoren. Dann bekam jeder einen vorgefertigten Cowork-Skill und begann, eigene Skills und  Agenten zu bauen. Jandl automatisierte einen seiner größten persönlichen Zeitfresser. Er ließ sich aus seinen Informationsquellen eine Tageszusammenfassung und gleichzeitig den Input für sein wöchentliches Reporting an Martin Ohneberg erzeugen.  Besonders drastisch war der Versuch eines Teilnehmers beim Monatsabschluss. „Für die, die so sieben Stunden brauchen, haben sie 45 Minuten gebraucht.“

Erst müssen die Führungskräfte lernen

Jandls Reaktion auf das Erlebnis war ungewöhnlich. Er wollte Cowork nicht sofort unternehmensweit freigeben. Zuerst sollten die Führungskräfte ran. Henn wiederholte den Hackathon intern mit Führungskräften aus unterschiedlichen Funktionen, darunter Qualitätsmanagement und die oberste Geschäftsführung. Jeder baute eigene Skills und Agenten und stellte anschließend vor, was damit möglich war. Er erwartet bei transaktionalen Tätigkeiten „zwischen zehn und 30 Prozent“ Effizienzgewinn. Wenn eine Führungskraft aber selbst nicht versteht, dass zwei Excel-Dateien künftig in Minuten abgeglichen werden können, wird sie ihren Mitarbeitern weiterhin Zeitbudgets genehmigen, die aus der alten Arbeitswelt stammen.

15 Skills werden zum Betriebssystem für Wissen

Aus den internen Hackathons entstand die nächste Stufe. Henn baut nun unternehmensweite Skills. In der ersten Runde sind es 15. Die simpelsten standardisieren Office-Arbeit: ein Excel-Skill, ein PowerPoint-Skill und ein Word-Skill. Sie hinterlegen Farben, Formatvorlagen, Corporate Design und wiederkehrende Regeln. Dazu kommen anspruchsvollere Module wie ein Skill für Qualitätsprozesse, ein Marktanalyse-Skill und ein Strategie-Skill. Für jeden unternehmensweiten Skill gibt es auf Führungsebene einen Verantwortlichen. Er pflegt und versioniert ihn. Das verhindert, dass 30 Mitarbeiter jeweils ihren eigenen Präsentationsagenten bauen und nach wenigen Monaten 30 unterschiedliche Definitionen des Henn-Corporate-Designs existieren.Jandl nennt ein einfaches Beispiel. Eine negative Zahl soll nicht einmal rot, einmal in Klammern und einmal mit Minuszeichen erscheinen. Der Effekt geht aber weit über Layout hinaus. Skills werden zu einer Form maschinenlesbarer Unternehmensorganisation.
 

Jandl pflegt den Strategie-Skill

Jandl selbst ist für den Strategie-Skill verantwortlich.Darin soll festgelegt werden, wohin sich Henn bewegt, welche strategischen Ziele gelten, welche Umsatzgrößen und Mittelfristplanungen relevant sind und welche Informationen bei einer Kundenpräsentation oder Marktanalyse berücksichtigt werden müssen. Wird die Strategie geändert, wird der Skill aktualisiert. Künftige Abfragen greifen anschließend auf die neue Version zurück. Damit soll verhindert werden, dass Mitarbeiter ihre eigenen Agenten mit zwei Jahre alten Strategiedokumenten weiterverwenden. Der Aufwand ist erstaunlich gering. Für die erste Erstellung seines Strategie-Skills veranschlagt Jandl maximal einen halben Tag. Die spätere Pflege erwartet er eher „im Minutenbereich“. Teile der Aktualisierung könne wiederum die KI selbst vorbereiten, sofern ein Mensch die Änderungen kontrolliert.