Wie AEB mit snipKI KI-Kompetenz unternehmensweit in den Arbeitsalltag gebracht hat

Über das Unternehmen

AEB SE ist ein deutsches B2B-Softwareunternehmen mit Hauptsitz in Stuttgart. Gegründet 1979, entwickelt AEB Cloud-Software für Global Trade Management, Zollabwicklung, Trade Compliance und Logistik.

Die Lösungen automatisieren unter anderem Zollanmeldungen, Sanktionslisten- und Exportkontrollprüfungen, Produktklassifizierung, Transportplanung, Frachtkostenmanagement und Multi-Carrier-Versand. Über APIs und standardisierte SAP-Integrationen lassen sie sich in bestehende IT-Landschaften einbinden.

Mehr als 7.300 Unternehmen in über 80 Ländern nutzen AEB-Software. AEB beschäftigt 2026 mehr als 800 Mitarbeitende an 15 Standorten in acht Ländern. Das unabhängige Unternehmen ist zu 100 Prozent in Mitarbeiterhand und betreibt seine Cloud-Software in eigenen, ISO-27001-zertifizierten Rechenzentren in Deutschland.

Ziele und Ambition

Mit dem KI-Führerschein ging AEB den nächsten Schritt in seiner KI-Strategie: KI-Kompetenz breit und quer durch das gesamte Unternehmen zu verankern. Das Ziel war, Mitarbeitende aus möglichst vielen Bereichen über den Kipppunkt zur intuitiven, alltäglichen KI-Nutzung zu bringen – praxisnah, direkt an den eigenen Tools und Aufgaben orientiert und fest eingebettet in die bestehenden Leitplanken des Unternehmens. AEB arbeitet nach einem klaren „Human-in-the-Loop”- und „Trust-by-Design”-Prinzip mit hohen Ansprüchen an EU-Datensouveränität, DSGVO und den EU AI Act. Genau in diesem Rahmen wollte das Team Hürden abbauen, Selbstvertrauen aufbauen und jeden Bereich eigene Anwendungsfälle entdecken lassen. Weil AEB international arbeitet, sollte das Programm bewusst zweisprachig– auf Deutsch und auf Englisch – laufen und Mitarbeitende aus Sales, Support, Implementierung, Produktmanagement, HR, Einkauf, Übersetzung, Dokumentation und Verwaltung zusammenbringen.

Die Lösung von snipKI

snipKI setzte den KI-Führerschein als achtwöchiges, hybrides Lernprogramm in zwei parallelen Gruppen mit insgesamt 30 Teilnehmenden auf. Das Format kombinierte vier Live-Module zur Wissensvermittlung – von Prompting-Grundlagen über Wissens- und Kontext-Engineering und Content-Erstellung bis hin zu Prozessen, Automatisierung und KI-Agenten – mit begleitenden Consulting-Sessions, in die jede Gruppe echte Fragen aus dem eigenen Arbeitsalltag mitbrachte. Herzstück waren über 20 Mikroaufgaben, individuell auf Rolle und Fachbereich zugeschnitten; 16 davon führten zum Zertifikat. Als primäres, freigegebenes KI-Werkzeug stand Microsoft Copilot 365 im Zentrum, ergänzt um Copilot-Studio-Agenten und weitere Werkzeuge für kontrolliertes Experimentieren – vollständig im Einklang mit der AEB-KI-Richtlinie. Zum Abschluss brachte snipKI beide Gruppen in einer gemeinsamen Bonus-Session zusammen und verdichtete die persönlichen KI-Manifeste der Teilnehmenden zu einem gemeinsamen Team-Manifest.

Implementierung im Alltag

Über beide Gruppen hinweg setzen die Teilnehmenden KI heute über ein breites Spektrum an konkreten Anwendungsfällen ein:

Zoll- und Präferenzkalkulation im Vertrieb: Ein mit Claude Code gebauter Rechner ermittelt aus der Kombination von Freihandelsabkommen-Ländern, Warennummern und Exportwert die möglichen Präferenz-Zollersparnisse für Kunden – dort, wo zuvor mit Tabellenkalkulationen gearbeitet wurde.
Vibe-Coding kleiner Tools: Aus einer Idee entsteht in Minuten ein funktionierender Prototyp – etwa ein Fragebogen-Tool für die Teilnehmenden nach einem Webinar, in rund 15 Minuten aufgesetzt.
RFI- und RFQ-Antworten: KI wird zum Werkzeug für die Beantwortung von Ausschreibungen (Request for Information / Request for Quotation) sowie für Angebote, Präsentationen und Business Reviews im Vertrieb.
Strukturierte Protokolle: Meeting-Minutes und Protokolle werden mit Copilot erstellt und über Copilot-Studio-Agenten gezielt in kundenspezifische Excel-Dokumente überführt.
Persönliche Support-Agenten: Im Kundensupport arbeiten Mitarbeitende mit Copilot-Agenten, die ihre Rolle kennen und Antworten sauber formatiert liefern – kombiniert mit einem geschulten, kritischen Blick auf jedes Ergebnis.
Deep Research und Übersetzung: Recherchen laufen über Deep-Research-Funktionen, Ergebnisse werden in Sekunden zwischen Deutsch und Englisch übersetzt.
Test- und Qualitätsprozesse im Produktmanagement: KI unterstützt bei der Generierung von Testfällen und Testdaten sowie bei schneller Recherche.
Visuelle Kommunikation: In Übersetzung und Dokumentation kommen Bild-, Grafik- und Video-Werkzeuge zum Einsatz – stets mit Blick auf die Wahrung der Corporate Identity.

Quer durch die Manifeste ziehen sich sechs wiederkehrende Felder: Kommunikation (E-Mails, Angebote, Ticket-Antworten), Recherche (Markt-, Wettbewerbs- und Rechtsfragen, Deep Research), Datenanalyse (Muster erkennen, Plausibilität prüfen, Excel-Logik), Dokumentation (Protokolle, Zusammenfassungen, Prozessdokumentation), Sparring und Ideenfindung sowie Automatisierung.

„Mir ist klar geworden, wie wichtig es ist, sich auszutauschen und von den Erfahrungen aller zu profitieren. Ich möchte eine Community aufbauen, in der wir alle teilen und gemeinsam lernen.”

Ergebnisse

Das sichtbarste Ergebnis ist ein gemeinsamer Arbeitsrhythmus, den beide Gruppen unabhängig voneinander verinnerlicht haben: „think – prompt – check”. Erst denken und die eigene Frage präzise ausformulieren, dann mit Kontext und Struktur prompten, dann Fakten, Quellen und Plausibilität prüfen, bevor etwas verwendet oder weitergegeben wird. Dazu kommen ganz konkrete Bausteine: ein einsatzfähiger Präferenz-Zollrechner, ein in Minuten gebautes Webinar-Tool und Recherche-Ergebnisse, die in Sekunden zweisprachig verfügbar sind – alles ohne klassische Programmierkenntnisse entstanden.

Der stärkste Effekt zeigt sich jedoch in der Kultur. Obwohl 30 Menschen aus unterschiedlichsten Rollen und in zwei Sprachen ihre Manifeste allein verfasst haben, laufen sie auf denselben Kern hinaus: „KI verstärkt meine Arbeit. Ich bleibe verantwortlich.” Menschliche Verantwortung, konsequente Faktenprüfung, kompromissloser Datenschutz und der ausdrückliche Wille, das Gelernte mit den Kolleg*innen zu teilen – diese Prinzipien teilt das gesamte Team. Aus dem Programm heraus formiert sich eine Community of Practice: Die Teilnehmenden bauen Prompt-Bibliotheken auf, teilen Best Practices und werden zu Ansprechpersonen für KI in ihren Units. AEB treibt parallel den Rollout eigener Agenten in die Units voran und baut die interne KI-Enablement-Community weiter aus. So ist aus einem Kurs eine gemeinsame Arbeitsweise geworden, die im Unternehmen weiterträgt.