GoTo automatisiert Arbeitsabläufe mit eigenen KI-Anwendungen

GoTo setzt KI sowohl für interne Arbeitsabläufe als auch in seinen Produkten ein. Für die interne Nutzung beschreibt Brandon Pedersen, Senior Principal Engineer und technischer Leiter eines KI-Enablement-Teams, einen Ansatz aus Automatisierung, Entwicklung eigener Anwendungen, Plattformbetrieb sowie Schulung und Beratung. Das Team sammelt Anwendungsfälle aus dem Unternehmen, bewertet deren geschäftlichen Nutzen und entscheidet, welche Aufgaben automatisiert werden sollen.

Als weiterer Ausgangspunkt nennt GoTo eine in einer gemeinsam mit Workplace Intelligence veröffentlichten Studie erhobene Nutzungslücke: Beschäftigte schätzten, dass sie täglich 2,6 Stunden mit Aufgaben verbringen, die KI erledigen könnte. Die Studie „The Pulse of Work 2026“ basiert auf 2.500 Befragten, darunter 1.250 Wissensarbeiter und 1.250 IT-Entscheider.

Das KI-Enablement-Team unterstützt Abteilungen dabei, bessere Prompts zu formulieren und Teile ihrer Arbeitsabläufe über KI-Funktionen oder eigens entwickelte Anwendungen zu automatisieren. Es arbeitet unter anderem mit Marketing und Vertrieb zusammen und verbindet teamübergreifende Projekte. Außerdem entwickelt und betreut das Team KI-Plattformen und hilft anderen Teams dabei, eigene Anwendungen zu bauen.

Pedersen nennt als konkrete Arbeit den Aufbau größerer Lösungen, umfangreicher Präsentationen und Webseiten sowie die Unterstützung bei der Entwicklung ganzer Anwendungen. Dabei verwendet er unter anderem Claude Code und GitHub Copilot. Die Auswahl der Aufgaben erfolgt nicht pauschal: Das Team prüft, was den größten Nutzen für das Geschäft bringt, und entscheidet, wofür sich eine Automatisierung lohnt.

GoTo bietet KI zudem in seinem Kommunikations- und Contact-Center-Angebot an. CX Complete umfasst unter anderem AI Optimization, AI Quality Management und 100 Credits für den AI Receptionist. Die Plattform kann Interaktionen über Sprache, Text, Chat und WhatsApp auswerten; die KI-gestützte Analyse berücksichtigt dabei unter anderem Stimmung und Leistung von Customer-Experience-Teams.

Der interne Ansatz verbindet technische Entwicklung mit menschlicher Prüfung. Pedersen überprüft KI-Ergebnisse unabhängig davon, ob es um eine einzelne Codezeile oder eine einfache Funktion geht. Nach seiner Erfahrung treten bei kleineren Anwendungsfällen weniger Fehler auf, bei größeren jedoch weiterhin. Deshalb rät er, Quellen der KI zu prüfen, Links zu verfolgen und ihre Argumentation zu kontrollieren.

Für geschäftskritische Inhalte zieht GoTo eine klare Grenze. Pedersen verfasste die interne Richtlinie zur KI-Governance selbst, weil er jedes Wort erklären und verteidigen können musste. KI nutzte er dabei für Diagramme und ergänzende Materialien, nicht für den eigentlichen Richtlinientext.

Ein weiteres Entscheidungskriterium ist die Zwei-Sekunden-Regel: Wenn eine Aufgabe selbst schneller erledigt werden kann, soll sie nicht an ein KI-Werkzeug delegiert werden. Pedersen lehnt KI außerdem für persönliche Kommunikation und für Urteile über Menschen ab, da sie weder die Werte des Unternehmens noch den vollständigen Kontext kennt.

Pedersen berichtet, dass sein Vertrauen in die Fähigkeit der KI, größere Aufgaben zu bearbeiten, im Vergleich zu seiner intensiveren KI-Nutzung vor drei Jahren deutlich gewachsen ist. Er setzt die Werkzeuge inzwischen für größere Lösungen, Präsentationen, Webseiten und die Entwicklung ganzer Anwendungen ein. Gleichzeitig bleibt die Überprüfung Teil des Arbeitsablaufs.

In der Pulse-of-Work-Studie sagten rund drei Viertel der Befragten, bessere Kundenbetreuung sei ein Vorteil von KI-Werkzeugen am Arbeitsplatz. 82 Prozent wollten KI-Kundenbetreuungswerkzeuge einsetzen, um mit Kunden zu kommunizieren und die Stimmung dieser Interaktionen zu analysieren.

GoTo beschreibt KI nicht als vollständigen Ersatz für menschliche Beurteilung. CEO Rich Veldran rät, Arbeit aus dem System zu nehmen, die KI gut erledigen kann, aber nicht das gesamte menschliche Urteilsvermögen abzugeben. In der Studie gab die Hälfte der Beschäftigten an, sich zu stark auf KI zu verlassen; bei Beschäftigten der Generation Z waren es 62 Prozent. Die interne Nutzung wird daher mit Schulungen, Beratung, Auswahl geeigneter Anwendungsfälle und einer Prüfung der Ergebnisse verbunden.