Der Fahrdienst- und Liefervermittler Uber hat am 22. Oktober 2026 den unternehmensweiten Rollout von ChatGPT Work bekannt gegeben. Die Anwendung wird für die gesamte globale Belegschaft von rund 30.000 Beschäftigten freigeschaltet. Der Schritt folgt auf ein Pilotprojekt mit 1.000 Mitarbeitern früher im Jahr 2026.
Das Programm richtet sich vor allem an Angestellte außerhalb der Softwareentwicklung. Laut Sumanth Sukumar, Vice President Engineering bei Uber, waren rund 80 Prozent der Teilnehmenden in der vorangegangenen Testphase Nicht-Ingenieure. Der weltweite Rollout erstreckt sich nun auf die Geschäftsbereiche Finanzen, operatives Geschäft, Marketing und Produktmanagement.
Zusammenarbeit in spezialisierten Teams
Uber setzt bei der Einführung auf eine enge Verzahnung von Fachexperten und Technologie-Spezialisten: 30 Ingenieure für künstliche Intelligenz arbeiten in zweiwöchigen Einheiten mit internen Geschäftsteams zusammen.
Feste Vorgaben für konkrete Anwendungsfälle macht das Unternehmen den Beschäftigten dabei nicht. Stattdessen sollen tatsächliche Nutzungsmuster, erstellte Arbeitsabläufe und deren Effektivität im laufenden Betrieb erfasst und ausgewertet werden.
Zu den zentralen Einsatzbereichen zählen bisher die Analyse komplexer Betriebsdaten, die Lokalisierung von internen Schulungsunterlagen sowie die Erstellung personalisierter und interaktiver Übersichten. Praveen Neppalli Naga, Chief Technology Officer von Uber, erklärte dazu, dass die KI-Agenten vor allem operative Reibungsverluste im Arbeitsalltag reduzieren sollen.
Begleitend richtet der Konzern eine interne Bibliothek für KI-Kompetenzen sowie Schulungen ein. Den Erfolg der Initiative definiert Uber über die tatsächliche Nutzung und die Qualität der Arbeitsabläufe, nicht über ein starres Produktivitätsziel.
Technische Integration und offene Kennzahlen
OpenAI hatte das Produkt ChatGPT Work im Juli 2026 auf den Markt gebracht und arbeitete für den Rollout direkt mit Uber an der technischen Einbindung zusammen. Die Lösung läuft innerhalb von ChatGPT Enterprise und ist mit Bürosoftware wie Google Drive, Gmail, Google Calendar sowie Slack verknüpft.
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Als Standardmodell dient GPT-6.1 Sol mitsamt Funktionen zur Sprach- und Bildgenerierung. Software-Ingenieure bei Uber verbleiben hingegen auf einer separaten Plattform und nutzen weiterhin Codex. Der Schritt markiert zudem einen Erfolg für OpenAI im direkten Wettbewerb mit Anthropic.
Trotz des großen Umfangs bleiben zentrale Parameter unklar. Finanzielle Rahmenbedingungen wie der Vertragswert oder der Lizenzpreis pro Nutzer wurden nicht offengelegt.
Auch zur exakten Aktivierungsrate, Sicherheitskonfigurationen oder quantifizierten Produktivitätsgewinnen aus dem vorangegangenen Testlauf machten die Verantwortlichen keine Angaben. Der Rollout garantiert den Mitarbeitern zunächst Zugang zum System, belegt für sich genommen jedoch noch keinen gemessenen wirtschaftlichen Nutzen.
Steigende Skalierung von KI-Agenten in Großunternehmen
Ubers Schritt deckt sich mit einem breiteren Branchentrend zur Institutionalisierung von KI-Systemen. Laut der Erhebung State of AI 2026 von McKinsey, für die zwischen dem 4. Mai und dem 8. Juni 2026 insgesamt 1.719 Antworten aus 97 Ländern ausgewertet wurden, skalieren mittlerweile 40 Prozent der Großunternehmen KI-Agenten in mindestens einem Unternehmensbereich. Im Vorjahr lag dieser Wert noch bei 27 Prozent, während kleinere Unternehmen unverändert bei 22 Prozent verharren.
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Über alle befragten Organisationen hinweg skalieren 44 Prozent KI-Lösungen, verglichen mit 38 Prozent im Vorjahr. Bei Konzernen mit einem Jahresumsatz von mindestens einer Milliarde US-Dollar gaben 54 Prozent an, dies unternehmensweit zu tun.
Zudem meldeten 80 Prozent der Befragten eine verbesserte individuelle Produktivität und 50 Prozent eine gesteigerte Entscheidungsqualität, während 60 Prozent für das kommende Jahr höhere KI-Investitionen planen.
Gleichzeitig verläuft die Übersetzung in harte Finanzkennzahlen schleppend: 37 Prozent der Unternehmen berichten über messbare EBIT-Effekte durch KI, was im Vergleich zum Vorjahr nahezu unverändert ist. Nur rund 6 Prozent gelten als besonders leistungsstark und erzielen mindestens 5 Prozent ihres EBIT durch KI. Zudem nannten rund 20 Prozent der Unternehmen die laufenden Betriebskosten für KI als wesentliche Hürde für eine stärkere Nutzung.