LONDON (IT BOLTWISE) – Uber erweitert die Nutzung von ChatGPT Work und stellt damit die KI-gestützte Agentenplattform der gesamten globalen Belegschaft bereit. Der Ride‑Sharing-Konzern setzt laut internen Aussagen auf einen breiten Rollout, nachdem ein Pilot mit 1.000 Mitarbeitern bereits lief. Besonders auffällig: Viele frühe Nutzer waren keine Ingenieure, sondern Teams aus Finance, Operations und Product. Offen bleibt zunächst das genaue Nutzungsmodell, weil Uber die Ergebnisse aus dem Experimentierbetrieb auswerten will.
Uber setzt bei der KI-Einführung auf Skalierung statt auf punktuelle Pilotgruppen: Aus einem ersten internen Test mit 1.000 Mitarbeitenden wird ein unternehmensweiter Einsatz von „ChatGPT Work“. Damit adressiert der Konzern einen zentralen Engpass vieler KI-Projekte – nicht die Modellfähigkeit, sondern die Frage, wie sich eine Agentenlösung in konkrete Tagesabläufe von Fachbereichen integrieren lässt. ChatGPT Work wurde im Juli als auf Unternehmen ausgerichteter KI-Agent vorgestellt, den Teams für wiederkehrende Workflows einsetzen können. Uber geht nun den nächsten Schritt und bindet die gesamte Belegschaft mit rund 30.000 Personen ein, die in unterschiedlichen Regionen und Rollen arbeiten.
Technisch betrachtet steht dabei weniger „Chatbot-Antwortqualität“ im Vordergrund, sondern die Ausrichtung auf operativen Nutzen: In früheren Pilotphasen nutzten Mitarbeitende die Plattform für Aufgaben wie die Analyse komplexer Daten aus dem Betriebsalltag, um Muster zu erkennen und daraus Empfehlungen abzuleiten. Ebenso wurden Trainingsmaterialien für verschiedene Märkte und Sprachen lokalisiert. Ein weiterer Schwerpunkt lag auf der Erstellung interaktiver Dashboards, die einzelne Mitarbeitende befähigen sollen, ihre täglichen Arbeitsschritte besser zu steuern. Dass laut Uber-VP für Engineering Sumanth Sukumar rund 80 % der frühen Nutzer nicht aus dem Engineering kamen, unterstreicht den Ansatz, KI als „Arbeitsoberfläche“ für Fachabteilungen zu etablieren – mit den entsprechenden Anforderungen an Zugriff, Anleitung und Ergonomie im Alltag.
Uber beschreibt den Ausbau außerdem als Kombination aus zentral verfügbar gemachten Werkzeugen und dezentralen Experimenten. Sukumar betont, dass Teams Raum haben sollen, um eigene Workflows zu entwickeln. Ein prägendes Beispiel waren „AI pods“: Dabei wurden 30 KI-Ingenieure auf Teams im Unternehmen verteilt und erhielten zwei Wochen Zeit, um zentrale Teile ihrer jeweiligen Arbeit zu automatisieren. Diese Art von Timeboxed-Implementierung ist in der Praxis häufig erfolgreicher als lange Architektur- und Compliance-Schleifen, weil sie schnell überprüfbare Ergebnisse liefert. Gleichzeitig zeigt der Ansatz, dass Uber nicht nur „lizenziert“, sondern intern Expertise für die Übersetzung von Aufgaben in KI-gestützte Prozesse mobilisiert.
Wichtig ist auch die Frage nach dem Betriebsmodell: Uber legt weder offen, welche Budgets für den neuen Rollout anfallen, noch, wie konkret die Nutzung in der Fläche gesteuert wird. Stattdessen kündigt der Konzern an, die Wirkung der Technologie systematisch zu messen – etwa welche Workflows entstehen, wie Mitarbeitende das Tool nutzen und ob sich die Effektivität der Arbeit tatsächlich verbessert. Für Unternehmen ist genau diese Messlogik entscheidend, weil KI-Effizienz oft nur dann greifbar wird, wenn man Aufwand und Ergebnis in kontrollierten Kategorien betrachtet: Wie stark sinkt Durchlaufzeit? Wie oft werden Datenanalysen oder Textaufbereitung tatsächlich schneller abgeschlossen? Und vor allem: Welche Nutzungsarten führen zu wiederholbaren Ergebnissen statt zu einmaligen Experimenten?
Marktseitig passiert das Rollout-Muster in einer Phase, in der der Wettbewerb um KI-Produktivität zwischen Anbietern zunehmend über Enterprise-Fähigkeiten ausgetragen wird. OpenAI treibt sein Geschäft mit Unternehmensangeboten voran, während der Wettbewerb unter anderem von Anthropic als zentraler Gegenkraft geprägt wird. Für Uber heißt das: Der Konzern versucht, sich früh eine Arbeitsweise aufzubauen, die nicht nur auf einzelne Funktionen, sondern auf einen skalierenden Agenten-Ansatz setzt. Wenn Fachabteilungen die KI zunächst vor allem für Analyse, Lokalisierung und Dashboard-Aufbau verwenden, entsteht zudem ein natürlicher Pfad zu komplexeren Automatisierungen – etwa dann, wenn Dashboards nicht nur erstellt, sondern auch gepflegt, aktualisiert und mit Entscheidungslogik gekoppelt werden.
Für die Praxis in der IT- und Produktorganisation bedeutet der Schritt vor allem, dass die Implementierung nicht mit dem Modell endet. Selbst wenn ein Agent wie ChatGPT Work in der Bedienung niedrigschwellig wirkt, bleibt die Integrationsarbeit groß: Rollen müssen klar sein, Datenzugriffe müssen abgesichert werden, und Arbeitsabläufe müssen so gestaltet werden, dass KI-Ausgaben überprüfbar und anschlussfähig bleiben. Ubers Entscheidung, viele Nutzer aus nicht-technischen Bereichen einzubinden, erhöht zwar den Nutzenhebel, verlangt aber zugleich gute Anleitungen, Feedback-Schleifen und eine klare Erwartung, wo KI unterstützt und wo menschliche Prüfung bleibt. Auch organisatorisch ist das ein Signal: Die Brücke zwischen Fachaufgaben und KI-Engineering wird zu einem dauerhaften Produktivitätsprogramm.
Unmittelbar offen ist, wie Uber die Erkenntnisse aus dem Rollout in eine langfristige Strategie überführt. Der angekündigte Fokus auf Auswertung und Outcome-Metriken deutet darauf hin, dass die nächste Phase weniger „Alle haben Zugriff“ sein wird, sondern „Welche Muster skalieren wirklich?“. Genau dort entscheidet sich, ob ein KI-Agent wie ChatGPT Work in Unternehmen zur Standardausstattung wird – oder ob er nach ersten Erfolgen wieder in Pilotlogik zurückfällt. Für andere Organisationen ist Ubers Vorgehen vor allem als Blaupause interessant: erst breiter Pilot mit unterschiedlichen Rollen, dann skalieren, dann messen und daraus die nächste Welle an KI-Entwicklung ableiten.
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