Vorgestellter Erfahrungsbericht
Ramp setzt auf Notion: Ein KI-Betriebssystem strafft die Arbeitsabläufe
Ramp arbeitet jetzt mit Notion. So finden Teams schnell verlässliche Antworten, die Kosten für Produktivitäts-Tools konnten um rund 70 % gesenkt und Teams sind dreimal schneller. In unter einem Jahr gelang es dem Unternehmen, zunächst in Notion eine Grundlage zu schaffen und darauf aufbauend Agents zu entwickeln. Heute ist der Workspace nicht nur Speicherort, sondern ein Produktivitätsmotor.
Konsolidierung der Arbeit (damit KI tatsächlich helfen kann)
Mitte 2024 setzte Ramp sich ein klares internes Ziel: das produktivste Unternehmen der Welt zu werden. Sie wussten, dass KI der Schlüssel zum Erfolg sein würde – aber nur, wenn sie in alle Unternehmensbereiche integriert würde.
Damals war das nicht der Fall. Die Arbeit verteilte sich auf zu viele doppelte und veraltete Tools sowie zu viele verschiedene Tabs. Dadurch wurde nicht nur die Produktivität gehemmt. Die mangelnde Transparenz sorgte auch für Verunsicherung.
Eine einfache Frage wie: „Wie lautet die aktuelle Richtlinie?“ oder „Wer ist dafür zuständig?“ entwickelte sich schnell zu einer regelrechten Schnitzeljagd durch Dokumente, Tickets und Chat-Verläufe. Und ohne eine zuverlässige zentrale Informationsquelle konnte das Potenzial der KI nicht genutzt werden. Stattdessen taugte sie allenfalls dazu, Fragmente zusammenzufassen.
Die Lösung von Ramp beruhte auf einem einfachen Konzept, dessen praktische Umsetzung sich als weitaus komplizierter erwies: Die Arbeit sollte an einem Ort konsolidiert und verknüpft werden, mit einem für Menschen und KI lesbaren System, damit beide sich auf dieselbe zentrale Datenquelle verlassen konnten.
2025 findet das Projekt plötzlich an einem Ort Erwähnung, wo man nicht damit rechnen würde: in einer internen Präsentation von Highlights aus den letzten Monaten. Inmitten klassischer Meilensteine – Spendenaktionen, ein Super-Bowl-Werbespot, groß angelegte Produkteinführungen – feierte man die unternehmensweite Einführung eines neuen Tools: Notion.
Da die Arbeit zunehmend zentralisiert und vernetzt wurde, verbrachten Teams weniger Zeit damit, nach Hintergrundinformationen zu suchen, und hatten stattdessen mehr freie Kapazitäten für Entscheidungen. Ramp senkte die Kosten für Produktivitätstools um etwa 70 %, und Teams berichteten, dass sie etwa 3-mal schneller arbeiteten. Innerhalb eines einzigen Jahres hat sich die Unternehmensbewertung mit 32 Milliarden Dollar mehr als verdreifacht, da der annualisierte Umsatz die Marke von 1 Milliarde Dollar überschritt – und das mit einer Geschwindigkeit, die zehnmal so hoch war wie die eines durchschnittlichen börsennotierten SaaS-Unternehmens. Zugleich stieg die Produktivität pro Mitarbeiter stetig an.
Auf diesem Fundament konnte Ramp einen sinnvollen Technologie-Stack aufbauen:
Notion als zentrale Informationsquelle.
Smart Notes und KI-Suche zur lückenlosen Erfassung und Durchsuchbarkeit.
Notion Agents, die Aktionen aus Antworten erstellen.
Wirkung verstärken statt unnötige Arbeit verursachen
Trotz der Konsolidierung in Notion lösten sich die täglichen Ärgernisse nicht plötzlich in Wohlgefallen auf. Besprechungen zogen sich weiterhin in die Länge, wichtige Informationen waren nach wie vor in Tools gespeichert, die noch nicht miteinander vernetzt waren, und das neue System setzte voraus, dass die Mitarbeitenden sich neue Gewohnheiten bei der Delegation von Aufgaben aneigneten.
Entsprechend machte die Unternehmensleitung eine klare Ansage: Verwerft die alten Zeitpläne und Organigramme und betrachtet das „Vernünftige“ nicht mehr als feststehenden Wert. Es ging nicht darum, Mitarbeitende zu ersetzen, sondern ihre Wirkung zu vervielfachen.
Und Ramp setzte einen Zuständigen dafür ein: Ben Levick, Head of Operations and Internal AI.
„Alle tragen Mitverantwortung dafür, die eigenen Teams beim Einsatz von KI voranzubringen und dafür zu sorgen, dass sie gut mit KI-basierten Arbeitsweisen zurechtkommen“, meint Ben.
Alle tragen Mitverantwortung dafür, die eigenen Teams beim Einsatz von KI voranzubringen und dafür zu sorgen, dass sie gut mit KI-basierten Arbeitsweisen zurechtkommen.
KI-Nutzung für alle
Ramp begann KI als Teammitglieder zu behandeln: immer verfügbare Helfer, die Aufgaben übernehmen und die Leistungsfähigkeit jedes Teams steigern. Den Anfang machten einfache, aber hochgradig wirkungsvolle Anwendungsfälle: Meetings, in denen der wichtigste Kontext entsteht und die kostspieligsten Missverständnisse ihren Anfang nehmen.
Smart Notes von Notion veränderten die Meeting-Kultur bei Ramp. Der Gesprächskontext blieb eng mit der betroffenen Arbeit verknüpft, Entscheidungen flossen an die richtigen Stellen, und Nachfassaktionen ließen sich leichter nachverfolgen, ohne dass jemand als Protokollführer oder Projektmanager fungieren musste.
Im nächsten Schritt erweiterte Ramp den Funnel von der bloßen Erfassung auf „Suche und Überprüfung“. Die KI-Suche wurde immer leistungsfähiger, je besser die Schnittstellen und je präziser die Abfragen wurden. So konnten Informationen, die noch in Slack, GitHub und den eigenen Systemen von Ramp gespeichert waren, in klare und genaue, präzise Antworten umgewandelt werden.
„Unsere KI sucht nicht nur nach Keywords“, so Cameron Leavenworth, Manager für Corporate IT. „Sie versteht die tatsächliche Struktur und die Zusammenhänge unseres Workspace.“
Im letzten Schritt erhielten alle Mitarbeitenden eigene Notion Agents, die ihnen zeitaufwendige manuelle Aufgaben abnehmen. Wie großartige Assistenten, die Notion perfekt beherrschen, halfen sie den Nutzer/-innen dabei, erste Entwürfe zu erstellen, Datenbanken zu analysieren und zu aktualisieren, Anfragen weiterzuleiten und Arbeitsabläufe zu gestalten.
Das waren keine KI-Spielzeuge. Sie wurden zu zuverlässigen Beschleunigungsfaktoren im Arbeitsalltag.
Unsere KI sucht nicht nur nach Keywords. Sie versteht die tatsächliche Struktur und die Zusammenhänge unseres Workspace.
Agents bauen. Wiederholende Workflows beseitigen.
Mitte 2025 begann Ramp mit autonomen Notion-Agents zu experimentieren, und Ben ließ seinem Systemdenken freien Lauf. „Das Ziel besteht jetzt darin, sich von den eigenen Workflows freizuarbeiten“, ist er überzeugt. „Wenn ein einziger Agent die eigenen Aufgaben tausende Male erledigen kann, dann ist das Produktivitätsmagie.“
Heute fängt die Arbeit nicht jede Woche wieder bei Null an. Agents werden einmal eingerichtet und laufen dann kontinuierlich in gemeinsamen, stabilen Workflows, auf die sich das gesamte Unternehmen verlassen kann.
Täglich werden Aufgaben von mehr als 300 Notion Agents erledigt. Hier einige der wirkungsvollsten:
Product Q&A Oracle – ein Agent mit Slack-Verbindung, der aktuelle Fragen zu den Produkten von Ramp beantwortet.
Sales Feed Categorizer – ordnet das Feedback aus dem Vertrieb der Roadmap zu und schließt den Kreis, sobald die Funktionen veröffentlicht werden.
Referral Bonus Roy – ermittelt Kunden, die Anspruch auf einen Empfehlungsbonus haben, und sorgt dafür, dass die Bearbeitung bis zum Abschluss erfolgt.
Enablement Eddie – unterstützt die GTM-Abteilung dabei, die richtigen kundenorientierten Inhalte zu finden und differenzierte Fragen schnell zu beantworten.
Customer Advocacy Miner – trägt aus zahlreichen Quellen Informationen über zufriedene Kunden und überzeugende Anwendungsbeispiele zusammen.
AI Compass – hilft den Mitarbeitenden dabei, das richtige KI-Tool für eine bestimmte Aufgabe zu finden.
RCARoundup – wandelt Threads zu Vorfällen in strukturierte Zusammenfassungen in einer Notion-Datenbank um.
Underwriter – richtlinienbasierter FAQ-Agent für die Risikoprüfung.
AI Inspector – fasst KI-Neuheiten zu einem täglichen Digest zusammen.
Creative Chris – leitet kreative Wünsche und Anstöße weiter.
Custom Agent Carrie – hilft Teammitgliedern, basierend auf der bisherigen Erfahrung bessere Agents aufzubauen.
Ben bringt die Veränderung auf den Punkt: „Ein Agent, der sich in drei Minuten zwischen zwei Meetings erstellen lässt, erspart uns mehrere Arbeitsstunden für operative Aufgaben.“
Ratschläge aus der Praxis
Ben ist überzeugt, dass die Welt mehr Ersteller braucht.
Sein Leitgedanke ist einfach: Er will alle Mitarbeitenden zu Erstellern machen, die weniger Entscheidungen mit geringen Konsequenzen trifft und stattdessen mehr Entscheidungen mit weitreichenden Folgen treffen. „Es ist wichtig, dass man Produktivität als eine Kombination aus Geschwindigkeit und Effizienz, aber auch aus Qualität und Output versteht“, meint er.
Nach der erfolgreichen Einführung von KI hat Ramp festgestellt, dass die Mitarbeitenden nicht nur schneller Ergebnisse erbringen. Sie haben auch mehr Freude an ihrer Arbeit.
Ben kommentiert: „Es gibt gleich einen doppelten Dopamin-Kick. Einen, wenn man das Problem löst und Aufgaben automatisiert, die man nicht gerne macht. Einen zweiten, wenn man plötzlich merkt, dass man weniger Hektik und mehr Zeit am Tag hat.“
Was kann man aus den Erfahrungen von Ramp lernen?
Nicht auf eine perfekte Konfiguration warten. Den Einsatz von KI ausreizen, um zu erfahren, wo die Grenzen liegen.
Arbeit konsolidieren, damit die KI denselben Kontext und dieselben Arbeitsabläufe wie dein Team nutzen kann.
Klein anfangen. Qualität jeder Einheit der KI-Arbeit optimieren, dann automatisieren.
Menschliche Kapazitäten auf Ermessensentscheidungen fokussieren.
Wenn man den Mitarbeitenden die richtigen Tools und die richtige Grundlage an die Hand gibt, gibt es immer mehr Ersteller. Dadurch geht die Arbeit nicht nur schneller, sondern auch besser.
Es ist wichtig, dass man Produktivität als eine Kombination aus Geschwindigkeit und Effizienz, aber auch aus Qualität und Output versteht.
