Siemens baut sich eine eigene Mitarbeiter-KI

Wie kommt KI in riesige Unternehmen wie Siemens mit 300.000 Mitarbetenden? Ulli Waltinger ist Global Practice Head of Artificial Intelligence & New Technologies und beschreibt einen Best Practice Fall: SiemensGPT

20. Mai 2026
UlliWaltinger
Ulli Waltinger ist der Global Practice Head of Artificial Intelligence & New Technologies bei Siemens Advanta und ein Fellow des Siemens AI Lab. (Voranc Vogel)

Statt Claude, ChatGPT oder Grok nutzen die Mitarbeitenden von Siemens ihr eigenes KI-Modell: SiemensGPT. Der nutzt das Können der großen LLMs – plus firmeninterne Daten. Ulli Waltinger, Global Practice Head of Artificial Intelligence & New Technologies bei Siemens Advanta, erklärt, was das System kann, wie es eingesetzt wird und was unbedingt dazu gehört, wenn man KI im Arbeitsalltag verankern will.

Seit 15 Jahren beschäftigt sich Waltinger mit Künstlicher Intelligenz bei Siemens. Grundsätzlich unterscheidet er drei Anwendungsbereiche von KI im Konzern: Everyday AI, Process AI und Product AI. Während es bei letzterem darum geht, Siemens-Produkte um KI zu erweitern, zielt Process AI darauf ab, Produktivität zu steigern, indem KI tief in Systeme integriert wird. „Everyday AI hat die Mission, jede und jeden unserer Mitarbeiter mit AI-Tools und Fähigkeiten auszustatten, um selbst effizienter, produktiver und innovativer zu werden“, erklärt er. In diesen Bereich fällt SiemensGPT.

Der Konzern bietet seinen Mitarbeitenden über die Plattform Zugriff auf verschiedene große Sprachmodelle. Sie können wählen, welches Modell sie nutzen möchten. Zusätzlich gibt es einen sogenannten Agentic Layer: Mitarbeitende können sich individuelle Fähigkeiten zusammenstellen, während gleichzeitig sichergestellt ist, dass die Nutzung datenschutzkonform und sicher erfolgt.

Die Entwicklung von SiemensGPT begann vor etwa drei Jahren. Der Impuls kam aus den Tech-Teams, die sahen, was Tools wie GitHub Copilot oder Codex leisten können. Die zentrale Frage war: Wie lassen sich solche Systeme mit unternehmensinternen und Kundendaten sinnvoll verbinden? Daraus entstand eine Infrastruktur, die öffentliche und geschlossene LLMs kombiniert.

190.000 Mitarbeitende haben sich seit dem Launch als Nutzer registriert. Für Waltinger ist das ein klares Signal: „Nutzen die das alle sinnvoll und jeden Tag? Sicher nicht. Aber wenn 190.000 Leute sich dort registrieren, sagen sie sich doch zumindest: Hey, ich schau mal, was KI mit mir macht und was ich damit machen kann.“

Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig. Führungskräfte nutzen SiemensGPT für Feedback oder zur Vorbereitung von Mitarbeitergesprächen, andere für Kommunikation, E-Mails oder Kundenanfragen. Häufig fasst das System Meetings zusammen. Im Vertrieb unterstützt es bei der Pitch-Vorbereitung, bei Marktanalysen oder beim Erstellen von Präsentationen.

Besonders intensiv wird SiemensGPT in den Tech-Abteilungen genutzt. Siemens beschäftigt rund 30.000 Entwicklerinnen und Entwickler und ist damit nach SAP einer der größten Softwarearbeitgeber in Deutschland. Gerade hier zeige sich der Produktivitätsgewinn durch Everyday AI besonders deutlich, sagt Waltinger, zwischen zehn und 30 Prozent Steigerung seien realistisch. SiemensGPT unterstützt beim Schreiben und Optimieren von Code. Einige Teams hätten inzwischen ihre eigenen KI-Agenten entwickelt, etwa für Marktanalysen oder zur Auswertung historischer Daten, die sie intern teilen. Genau darin sieht Waltinger einen zentralen Erfolgsfaktor.

„Das Tool allein reicht nicht. Man muss die Leute auch enable, empowern, trainieren und top-down incentivieren“, sagt Waltinger. Regelmäßig tauschen sich Mitarbeitende in internen Formaten aus, was sie mit SiemensGPT machen. Kürzlich habe ein Kollege einen PowerPoint-Generator vorgestellt, erzählt Waltinger, der automatisch Standard-Pitch-Decks erstellt. Der kann nun konzernweit genutzt werden.

Natürlich sei die Nutzung von KI nicht verpflichtend. Niemand messe bei einzelnen Mitarbeitern, wie viel Interaktion sie mit SiemensGPT haben. „Die Verwendung sehen wir insgesamt in der neuen Währung in AI, der Token Consumption“, sagt Waltinger. Und je mehr Tokens verwendet werden, desto besser: Denn das zeige, dass KI tatsächlich Anwendung findet.

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Letzte Aktualisierung: 20. Mai 2026