BahnGPT: Wie die Deutsche Bahn zeigt, dass eigene KI-Plattformen funktionieren

Unternehmenseigene KI-Plattformen haben oft einen schlechten Ruf, viele sind veraltet, funktionsarm und treiben Mitarbeitende in die Schatten-IT. Auf dem Führungskräfte-Treffen der DB Engineering & Consulting durfte ich einen Impuls zum Thema KI geben und habe dabei BahnGPT kennengelernt, die KI-Plattform der Deutschen Bahn. Mein Fazit vorab: Ich war ehrlich erstaunt, im positiven Sinne.

Der Kontext: KI bei DB Engineering & Consulting

DB Engineering & Consulting betreut weltweit die Planung, den Bau und die Modernisierung von Bahninfrastrukturprojekten, ein zentrales Thema für die Mobilitätswende. Auf dem zweitägigen Treffen von über 100 Führungskräften wurde unter anderem geprüft, wie KI helfen kann, interne Abläufe zu verschlanken oder zu automatisieren. Wie in großen Organisationen mittlerweile üblich, nutzt die Deutsche Bahn dafür eine eigene KI-Plattform: BahnGPT.

Das Problem vieler unternehmenseigener KI-Lösungen

Hand aufs Herz: Viele interne KI-Lösungen sind schlicht nicht zu gebrauchen. Sie setzen auf veraltete Sprachmodelle und bieten nur einen Bruchteil der Funktionen von ChatGPT und Co. Schlimmer noch: Sie sollen den sicheren Umgang mit Unternehmensdaten gewährleisten, bewirken aber oft das Gegenteil. Erfahrene Nutzer sind von schlechten Ergebnissen genervt und greifen heimlich zu privaten Accounts, im schlimmsten Fall landen dabei vertrauliche Daten unbeabsichtigt in öffentlichen LLMs.

Was BahnGPT anders macht

Vor meinem Talk habe ich eine ausführliche Einführung in BahnGPT bekommen, und ich habe bisher wenige vergleichbar durchdachte Lösungen gesehen. Die Plattform bietet eine eigene, sehr übersichtliche Benutzeroberfläche und arbeitet mit den neuesten Modellen wie GPT-5 inklusive Code-Interpreter. Sie ist tief in Microsoft 365 integriert, ausgewählte SharePoint-Daten lassen sich direkt nutzen, ebenso internes Wissen aus der Microsoft Cloud. Dazu kommen eine Assistentenfunktion, die künftig auch teilbar sein soll, eine Personal Knowledge Base, eine Prompt-Bibliothek und ein KI-Awareness-Onboarding für alle Nutzer.

Die Roadmap: MCP, Python und Assistenten-Marktplatz

Das Wichtigste: Das System wird ständig weiterentwickelt. Das Team hat eine prall gefüllte Roadmap, derzeit bis Q3 2026. Geplant sind unter anderem die Integration von MCP, also der Funktion, über die ein LLM mit Programmen auf dem PC kommunizieren kann, Python-Code-Funktionen und ein Assistenten-Marktplatz.

Was andere Unternehmen daraus lernen können

Es geht also doch: BahnGPT ist ein starkes Beispiel dafür, wie ein Unternehmen im vermeintlichen KI-Entwicklungsland Deutschland geplant und nachhaltig KI für seine Mitarbeitenden verfügbar macht. Das einzige Problem ist typisch für solche Initiativen: Es wissen intern noch zu wenige davon, weil das interne Marketing nicht von Anfang an mitgedacht wurde. Aber auch daran wird gearbeitet. Die Lektion für andere Unternehmen: Eine interne KI-Plattform funktioniert nur mit aktuellen Modellen, echter Integration in die Arbeitsumgebung, kontinuierlicher Weiterentwicklung und sichtbarem internem Marketing.

FAQ

Was ist BahnGPT?

BahnGPT ist die unternehmenseigene KI-Plattform der Deutschen Bahn. Sie kombiniert aktuelle Sprachmodelle wie GPT-5 mit einer eigenen Benutzeroberfläche, Microsoft-365-Integration, SharePoint-Anbindung, Assistentenfunktionen und einer Prompt-Bibliothek.

Warum scheitern viele unternehmenseigene KI-Plattformen?

Häufige Gründe sind veraltete Sprachmodelle, fehlende Funktionen im Vergleich zu ChatGPT und schlechte Nutzererfahrung. Das treibt Mitarbeitende zu privaten KI-Accounts und schafft genau die Datenschutzrisiken, die vermieden werden sollten.

Was macht eine gute interne KI-Plattform aus?

Aktuelle Modelle, tiefe Integration in bestehende Arbeitsumgebungen wie Microsoft 365, Zugriff auf internes Wissen, Assistenten- und Prompt-Funktionen, ein Onboarding für Nutzer und eine kontinuierliche Roadmap zur Weiterentwicklung.

Was ist Schatten-IT bei KI-Nutzung?

Schatten-IT entsteht, wenn Mitarbeitende ohne Freigabe private KI-Accounts für die Arbeit nutzen, weil interne Lösungen nicht ausreichen. Dabei können vertrauliche Unternehmensdaten unbeabsichtigt in externe Sprachmodelle gelangen.

Warum ist internes Marketing für KI-Plattformen wichtig?

Selbst die beste interne KI-Lösung bringt nichts, wenn Mitarbeitende sie nicht kennen. Ohne aktives internes Marketing bleiben Nutzung und Akzeptanz niedrig, und die Investition verpufft.