Steven LafortuneKI taucht inzwischen in fast jedem Gespräch auf. Bei Devolutions haben wir früh entschieden, dass Reden allein nicht reicht: Menschen brauchten Erlaubnis, Zeit und ein wenig Struktur, damit es wirklich nützt.
Wir sind ungefähr 200 bis 250 Personen. Manche von uns liefern den ganzen Tag Produktcode. Andere arbeiten in Legal, Marketing, Finance, HR und Support. Über all diese Rollen hinweg ist das Ziel dasselbe: KI in die Arbeit bringen, die Menschen ohnehin schon tun, damit sie Zeit spart statt ungenutzt zu bleiben.
So sieht das bei uns im Alltag aus, und was Sie in Ihrem eigenen Team ausprobieren könnten.
Ermutigung reicht nicht: das Betriebssystem aufbauen
Erlaubnis allein schafft keine Gewohnheiten. Menschen brauchen Zeit, Training, Tools und jemanden, den sie fragen können, wenn sie stecken bleiben. Deshalb behandeln wir KI wie eine interne Fähigkeit, die wachsen soll, nicht wie einen Trend, den man duldet.
Unser CTO Marc-André Moreau hat Community-Fragen zu Sicherheit, Kosten und Kultur beantwortet. Die Kurzfassung für den Arbeitsalltag ist einfach: die Führung steht hinter KI, Teams bleiben für Qualität und Urteil verantwortlich, und wir investieren, damit Menschen schneller werden, ohne blind zu fliegen.
KI-Hackathons: ein ganzer Tag, um etwas Nützliches zu bauen
Eines der sichtbarsten Rituale ist der KI-Hackathon: ein ganzer Tag, den Menschen für KI-Projekte für den eigenen Job, das eigene Team oder einen Workflow nutzen können, der noch zu viel manuelle Zeit frisst.
Den ersten KI-fokussierten Hackathon haben wir letztes Jahr mit unseren technischen Teams durchgeführt. Entwickler und andere technische Rollen haben den Tag genutzt, um Automatisierungen, Skills und Tools zu prototypen, die sie in Produkt und Engineering zurückbringen konnten.
Dieselbe Idee führen wir auch für nicht technische Abteilungen durch: Legal, Marketing, HR und andere Teams, die nicht in einer Codebasis leben. Das Ziel ist dasselbe: nicht alles von Hand machen, wenn ein klar abgegrenzter KI-Workflow die repetitive Last übernehmen kann, damit sich Menschen auf Urteil, Beziehungen und die Arbeit konzentrieren können, die noch einen Menschen in der Schleife braucht.
Mindstone-Training für technische und nicht technische Pfade
Wir setzen unsere Investition in Training mit Mindstone fort, einem externen Anbieter mit Fokus auf praktische KI-Skills. Technische und nicht technische Kolleginnen und Kollegen, auch aus dem HR, gehen durch das Programm, mit Tracks, die an die tatsächliche Arbeitsweise jeder Gruppe angepasst sind.
Das war wichtig. Eine Entwicklerin und ein Marketer brauchen nicht denselben ersten Tag mit KI. Gemeinsames Vokabular hilft; identische Übungen meist nicht. Wenn Sie KI in einer gemischten Organisation ausrollen, trennen Sie die Pfade früh und halten Sie die Ergebnisse konkret: ein verbesserter Workflow, ein beschleunigter Entwurf, ein schneller zusammengestellter Report, eine Review-Checkliste, die nicht mehr mit einer leeren Seite beginnt.
Tools, Experimente und ein bisschen produktives Chaos
Wir geben Menschen auch Raum, mehr als einen Stack auszuprobieren. Intern hören Sie je nach Job Claude, ChatGPT, Cursor und andere Tools. Wir scherzen manchmal, das sei IT-Chaos im besten Sinn: Menschen können experimentieren, Automatisierungen und Skills bauen, Erfolge mit anderen Teams teilen und herausfinden, was zu ihrer Rolle passt.
Das ist Absicht. Alle zu früh auf ein einziges Tool festzulegen, kann Lernen einfrieren. Ansätze vergleichen lassen und dann auf das Nützliche zulaufen, erzeugt mit der Zeit bessere Defaults. Für Security- und IT-Führungskräfte, die das lesen: Es geht nicht um unkontrollierte Ausbreitung. Es geht um geführte Experimente mit Unterstützung in der Nähe (dazu gleich mehr).
Das KI-Enablement-Team: fünf bis sechs Personen, die Projekte entblocken
Damit Experimente nicht in Browser-Tabs sterben, haben wir ein KI-Enablement-Team aus etwa fünf bis sechs Personen aufgebaut. Es begleitet Projekte im ganzen Unternehmen, hilft Teams bei Automatisierungen und unterstützt besonders Kolleginnen und Kollegen, die mit KI-Tools noch neuer sind und noch nicht wissen, wie man Skills baut oder wo man anfängt.
Wenn jemand in einer nicht technischen Rolle eine Idee hat, aber kein Playbook, ist Enablement die Brücke. Das ist der Unterschied zwischen „KI ist erwünscht“ als Slogan und „KI ist nutzbar“ als Praxis.
KI-Champions in jedem Team, monatliches Treffen
Wir haben außerdem KI-Champions in Teams quer durch Devolutions benannt. Sie treffen sich einmal im Monat mit der KI-Enablement-Gruppe, um laufende Projekte, funktionierende Muster und Ideen zu teilen, die andere Teams übernehmen können.
Champions sind keine zweite IT-Abteilung. Sie sind Peers, die lokal sehen, was funktioniert, und es sichtbar machen. Für einen MSP oder eine mittelgroße IT-Organisation reicht oft eine schlanke Version (ein Champion pro Squad, ein wiederkehrender 30-Minuten-Sync), damit gute Ideen nicht in Silos bleiben.
Was Sie diesen Monat übernehmen können
Sie brauchen weder unsere genaue Headcount noch unsere Tool-Liste, um dieselbe Form zu nutzen:
- Sagen Sie die Policy laut. Fördern Sie KI bewusst, mit klaren Erwartungen zu Qualität, Privacy und Review.
- Geben Sie Menschen einen Tag. Ein Hackathon (technisch oder nicht technisch) schlägt endlose Meetings nach dem Motto „irgendwann sollten wir KI ausprobieren“.
- Trainieren Sie für das Publikum. Trennen Sie technische und nicht technische Tracks; messen Sie Outcomes, nicht nur Anwesenheit.
- Erlauben Sie eine kleine Tool-Menge, dann teilen Sie die Gewinner. Experimentieren ohne Feedback-Schleife ist nur Rauschen.
- Besetzen Sie Enablement, auch leicht. Eine oder zwei Personen, die andere entblocken, bewegen mehr Arbeit als nur eine weitere Tool-Lizenz.
- Benennen Sie Champions und treffen Sie sich monatlich. Machen Sie Wiederverwendung zum Default.
Ausblick: Fortschritt jetzt, Ambition für die nächsten Jahre
Wir sind stolz auf den Fortschritt: Hackathons über Entwickler hinaus, unternehmensweites Training, ein Enablement-Team und Champions, die Lernen sichtbar halten. Gleichzeitig ist klar: Das ist kein fertiges Programm. KI bei Devolutions wollen wir in den nächsten Jahren weiter vorantreiben, in der internen Arbeitsweise und darin, wie unsere Produkte IT-Teams helfen, mit mehr Automatisierung und weniger Busywork zu arbeiten.
Wenn Ihre Organisation noch entscheidet, ob KI „erlaubt“ ist, beginnen Sie mit Kultur und Struktur, nicht nur mit der Modellwahl. Wenn Sie schon experimentieren, übernehmen Sie die Teile, die passen: Zeit im Kalender, Training passend zum Job, Menschen, deren Rolle es ist zu helfen, und einen Rhythmus, um zu teilen, was funktioniert.
Neugierig, wie andere in der Community KI organisieren? Schreiben Sie es in die Kommentare, oder setzen Sie das Gespräch im Devolutions Forum fort.
