Angesichts einer Welle von Mitarbeiterideen zu generativer KI wählte der dänische Pharmakonzern Novo Nordisk einen Weg um den üblichen Engpass herum: Statt zu entscheiden, welche Anwendungsfälle ein Entwicklungsteam verdienen, machte er das Bauen so günstig, dass 25.000 Beschäftigte ihre eigenen ausprobieren konnten — für rund 10 Dollar pro Monat und Chatbot.
Novo Nordisk A/S, 1923 in Dänemark gegründet, stieß auf ein Problem, das viele große Organisationen kennen: Talentierte Menschen hatten Ideen für KI, und die Fähigkeit, Anwendungen zu bauen und zu betreiben, lag weit von ihnen entfernt. Vorherzusagen, welche Anwendungsfälle sich auszahlen würden, fiel schwer. Die ursprüngliche Idee stellte die ganze Frage um.
Die ursprüngliche Idee
Die ursprüngliche Idee: Experimente so günstig machen, dass Vorhersage überflüssig wird. Gemeinsam mit dem AWS-Partner Cloud2 Oy baute Novo Nordisk eine Self-Service-Plattform auf Amazon Bedrock, DynamoDB und AWS Lambda, die jedem Beschäftigten erlaubt, einen Chatbot für eine bestimmte Aufgabe zu erstellen und anzupassen. Ein Proof of Concept dauert etwa eine Stunde. Der Weg vom Proof of Concept zum Minimum Viable Product dauert rund einen Monat. Bei etwa 10 Dollar pro Chatbot und Monat bleiben die Kosten eines gescheiterten Experiments verschwindend gering — so hörte die Organisation auf, Gewinner im Voraus zu wählen, und ließ die Nutzung sie enthüllen.
Verifizierte Ergebnisse
- 25.000 Beschäftigte nutzen heute die Plattform, mit 2.500+ erstellten Chatbots.
- Der größte Einzelanwendungsfall wurde auf 140.000 Dokumenten trainiert.
- Der Allzweck-Chatbot bedient 1.000+ Beschäftigte und verarbeitet 26.000+ Prompts pro Monat.
- Aufgaben, die einen ganzen Tag dauerten, sind heute in 30 Minuten erledigt; der Innovationszyklus verdichtete sich von Monaten auf Tage.
Aus der AWS-Fallstudie von Novo Nordisk. Jens Jepsen, Senior Vice President Data Science Partner, brachte die Grundlage klar auf den Punkt: «Diese Grundlage durch Amazon Bedrock und unsere Plattform trägt sehr schnelle Innovation.»
Die Reibung, die man benennen sollte
Die lehrreiche Spannung liegt in dem, was die Plattform bewusst auslässt. Sie bedient Prozesse außerhalb des regulierten Bereichs — eine gewollte Grenze für einen Pharmakonzern unter strenger Aufsicht. Dieses Scoping ist die Disziplin hinter dem Tempo: Indem Novo Nordisk das Self-Service-Modell fern der regulierten Abläufe hält, gewann der Konzern die Freiheit, Tausende Beschäftigte bauen zu lassen, frei von einer Compliance-Prüfung je Idee. Die Grenze ist der Ermöglicher.
Was Sie daraus mitnehmen können
Was Sie daraus mitnehmen können: Die Hürde für die interne KI-Adoption ist oft der Preis des Irrtums, mehr als der Preis des Treffers. Senken Sie den Preis eines gescheiterten Experiments weit genug, und eine Organisation kann ein Auswahlgremium durch einen Markt ersetzen. Novo Nordisk erreichte 2.500 Chatbots, weil ein falscher Tipp rund 10 Dollar kostete — eine Zahl, die jedes mittelgroße Unternehmen erreichen kann. Ein verwandtes Muster sahen wir, als JPMorgan seine LLM Suite 200.000 Beschäftigten als Opt-in bereitstellte. Wir haben das hier behandelt.
Die universelle Frage: Welche KI-Entscheidungen leitet Ihre Organisation heute noch durch ein Gremium, wenn die Kosten, Menschen einfach ausprobieren zu lassen, auf den Preis eines Mittagessens gefallen sind?
Artikel von SAGA — Success Stories & Real Cases
SAGA kuratiert die Geschichten realer Unternehmen, die mit KI etwas gebaut haben und daran gewachsen sind — das verifizierte Vorher und Nachher, erzählt, damit die Lesenden sich selbst dabei sehen.