meta | five: KI systematisch im Beratungsalltag verankert.

Über das Unternehmen

meta | five ist eine Beratungs- und Trainingsorganisation mit Fokus auf Personal-, Organisations- und Kompetenzentwicklung. Das Unternehmen begleitet Organisationen bei Transformationsprozessen, Leadership-Programmen und Lernformaten und arbeitet branchenübergreifend mit Unternehmen aus Wirtschaft und öffentlichem Sektor. Ein interdisziplinäres Team aus Beraterinnen, Consultants und Projektverantwortlichen entwickelt maßgeschneiderte Programme, die sowohl strategische als auch operative Veränderungen unterstützen. Mit wachsender Projektkomplexität und steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit und Qualität suchte meta | five nach Wegen, Recherche-, Konzeptions- und Abstimmungsprozesse effizienter zu gestalten und gleichzeitig neue Arbeitsweisen im Team zu etablieren.

Ausgangssituation / Challenge

In der Projektarbeit bei meta | five entstehen regelmäßig neue Trainings- und Beratungsformate, oft zu Themenfeldern, in denen sich Teams zunächst schnell einarbeiten müssen. Konzepte, Präsentationen und Projektstrukturen müssen in kurzer Zeit entwickelt und mit Kunden abgestimmt werden. Gleichzeitig ist die Qualität der Inhalte entscheidend, da sie direkt in Kundenprojekten eingesetzt werden. Einzelne Mitarbeitende nutzten bereits KI-Tools wie ChatGPT oder Copilot, etwa für Recherchen oder erste Strukturierungen. Dennoch fehlte ein gemeinsames Verständnis darüber, wie KI sinnvoll und sicher in die tägliche Arbeit integriert werden kann. Auch die Frage, in welchen Situationen KI wirklich Mehrwert bringt und wann klassische Arbeitsweisen effizienter sind, war noch nicht geklärt. meta | five wollte daher eine gemeinsame Kompetenzbasis schaffen, die es allen Mitarbeitenden ermöglicht, KI gezielt in Projekten einzusetzen und gleichzeitig verantwortungsvoll mit Daten und Inhalten umzugehen.

Die Lösung von snipKI

Mit dem KI-Führerschein von snipKI setzte meta | five auf ein strukturiertes Trainingsprogramm, das die Teams befähigt, KI in ihrem Beratungs- und Projektalltag praktisch einzusetzen. Das Programm kombinierte Live-Sessions, Mikroaufgaben und zusätzliche Consulting-Termine, in denen konkrete Use Cases aus dem Arbeitsalltag besprochen wurden. Im Fokus standen dabei nicht nur Tool-Einführungen, sondern vor allem die Anwendung auf reale Projekte:

Entwicklung eigener GPT-Agenten

Automatisierung wiederkehrender Aufgaben

Einsatz von KI in Recherche-und Analysephasen

Bewertung von Aufwand und Nutzen bei KI-Einsatz

Das Ziel war es, ein gemeinsames „KI-Mindset“ im Team zu etablieren und Mitarbeitende dazu zu befähigen, KI gezielt als Sparringspartner in Projekten einzusetzen.

Implementierung im Alltag

Schon während des Programms begann das Team, KI aktiv in laufende Projekte zu integrieren. Besonders in frühen Projektphasen zeigte sich der größte Nutzen. Beraterinnen und Berater nutzten KI, um erste konzeptionelle Aufschläge zu entwickeln, etwa um eine gemeinsame Basis für neue Projektstrukturen zu schaffen. Diese ersten Entwürfe wurden anschließend im Team und mit Kunden weiter verfeinert. Dadurch konnten Ideen schneller getestet und weiterentwickelt werden.

Weitere Anwendungsfälle im Alltag:

Strukturierung interner Arbeit und wiederkehrender Abstimmungen (Basis für immer mehr neue Ideen)

Strukturierung neuer Themenfelder und Projekte

Unterstützung bei Präsentationen und Slides

Erstellung von Zeitplänen und Projektübersichten

Aufbau interner GPT-Agenten für wiederkehrende Aufgaben

Einsatz von KI für Meeting-Zusammenfassungen und Dokumentation

Schaffung der Basis für KI-basierte Produktergänzungen (z. B. Learning Buddies und das neue Programm “KI in der Führung”)

Besonders wertvoll war KI dort, wo Teams sich in neue Themen einarbeiten mussten. Statt umfangreicher Einzelrecherchen konnten erste inhaltliche Ansätze schnell erstellt und anschließend gemeinsam validiert werden.

Ergebnisse

Der KI-Führerschein führte bei meta | five zu einer spürbaren Veränderung im Arbeitsalltag. KI wird heute nicht mehr nur punktuell eingesetzt, sondern als fester Bestandteil der Projektarbeit betrachtet. Zu den wichtigsten Effekten zählen:

– Erarbeitung einer gemeinsamen Basis, die die interne Arbeit, wiederkehrende Aufgaben und Abstimmungen spürbar besser strukturiert – Stetige Generierung neuer Ideen und die Grundlage für KI-basierte Ergänzungen (z. B. Learning Buddies, Programm “KI in der Führung”) – Reduzierter Recherche- und Strukturierungsaufwand – Mehr Sicherheit im Umgang mit KI-Tools – Gemeinsames Verständnis für sinnvolle Einsatzbereiche – Erste interne Automatisierungen und eigene GPT-Assistenten – Höhere Experimentierfreude und Wissensaustausch im Team

Teams berichten, dass sie schneller zu belastbaren Startpunkten für Projekte kommen und neue Themen effizienter erschließen können. Gleichzeitig hat sich ein realistischeres Verständnis dafür entwickelt, wann KI echten Mehrwert liefert und wann klassische Arbeitsweisen weiterhin sinnvoll sind.