Der KI-Boom steht vor Herausforderungen. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten damit, AI-Investitionen in verlässliche Einnahmequellen umzuwandeln, und viele erkennen, dass generative KI komplexer zu implementieren ist als erwartet. Startups im KI-Sektor sind oft überbewertet, und das Interesse der Verbraucher schwindet. Selbst McKinsey, das 25,6 Billionen US-Dollar an wirtschaftlichen Vorteilen durch KI voraussagte, behauptet inzwischen, dass Unternehmen erhebliche organisatorische Veränderungen benötigen könnten, um das volle Potenzial der KI zu nutzen.
Bevor sie übereilt mit Umstrukturierungen beginnen, sollten Führungskräfte grundlegende Prinzipien überdenken. Wie in jedem Bereich beginnt die Wertschöpfung in der KI mit der Etablierung eines Produkt-Markt-Fits: das Verständnis der Nachfrage und die Auswahl der geeigneten Werkzeuge für die jeweilige Aufgabe.
Im aktuellen KI-Umfeld führt der Drang, die Technologie auf jedes denkbare Problem anzuwenden, zu einer Vielzahl von Produkten, die oft praktische Anwendungen vermissen lassen oder sogar schädlich sein können. So beriet ein Regierungs-Chatbot beispielsweise fälschlicherweise Geschäftsinhaber in New York, Mitarbeiter, die Belästigung meldeten, zu entlassen, und Dienste wie TurboTax und H&R Block starteten Bots, die in der Hälfte der Fälle ungenaue Hinweise gaben.
Das Problem liegt nicht in der Unzulänglichkeit von KI-Werkzeugen oder der organisatorischen Kapazität; es ist vergleichbar mit der Verwendung eines Hammers zum Pfannkuchenbacken. Um wirklich Nutzen aus der KI zu ziehen, müssen wir uns auf die spezifischen Probleme konzentrieren, die wir lösen wollen.
Der Furby-Fehlschluss
KI hat eine einzigartige Neigung, etablierte Prozesse zur Erreichung eines Produkt-Markt-Fits zu umgehen. Werkzeuge wie ChatGPT können einen Schein des Verstehens vermitteln, was Nutzer dazu verleitet, deren Komplexität zu überschätzen – ein Echo des "Furby-Fehlschlusses." Als Furbys Anfang der 2000er Jahre auf den Markt kamen, glaubten viele, darunter auch Geheimdienstmitarbeiter, fälschlicherweise, dass die Spielzeuge von Nutzern lernen konnten, während sie tatsächlich nur programmierte Antworten wiedergaben.
Diese Anthropomorphisierung erstreckt sich auf KI-Modelle, wobei wir möglicherweise fälschlicherweise Intuition zuschreiben. Dieses Missverständnis ignoriert die entscheidende Aufgabe, unsere Ziele klar zu definieren. In der Informatik als „Alignment-Problem“ bekannt, verdeutlicht es, dass es mit fortschreitender Entwicklung der KI-Modelle zunehmend schwieriger wird, präzise Anweisungen zu formulieren, was erhebliche Konsequenzen haben kann. Wenn die Ausrichtung falsch ist, könnte eine leistungsstarke KI fälschlicherweise auf unerwünschte Ergebnisse optimieren.
Das Alignment-Problem unterstreicht die Notwendigkeit, den Produkt-Markt-Fit in KI-Anwendungen herzustellen. Wir müssen der Versuchung widerstehen, komplexe Details zu vernachlässigen, und stattdessen unsere Anforderungen klar formulieren. Nur so können wir KI-Werkzeuge schaffen, die echten Wert erzeugen.
Zurück zu den Grundlagen
KI-Systeme können nicht autonom den Produkt-Markt-Fit erreichen; es liegt in unserer Verantwortung als Führungskräfte und Technologen, die Kundenbedürfnisse präzise zu adressieren. Dies erfordert vier entscheidende Schritte – einige traditionell, andere auf die Besonderheiten der KI-Entwicklung zugeschnitten:
1. Das Problem verstehen: Zu viele Unternehmen kommen fälschlicherweise zu dem Schluss, dass ihr Hauptproblem ein Mangel an KI ist. Es ist entscheidend, das Problem unabhängig von der Technologie zu definieren, um festzustellen, ob KI eine geeignete Lösung ist.
2. Den Produkterfolg definieren: Klären Sie, was den Erfolg Ihrer Lösung ausmacht. Dieser Schritt erfordert das Verständnis von Kompromissen, z. B. ob der Fokus auf Flüssigkeit oder Genauigkeit der KI-Antworten liegen sollte.
3. Technologie auswählen: Mit einem klaren Ziel vor Augen arbeiten Sie mit Ingenieuren und Designern zusammen, um die besten Technologien zu bestimmen. Berücksichtigen Sie verschiedene KI-Modelle, Datenverwendung, regulatorische Anforderungen und Reputationsrisiken frühzeitig im Prozess.
4. Ihre Lösung testen und erneut testen: Jetzt können Sie mit der Entwicklung beginnen. Viele Unternehmen gehen diesen Schritt zu hastig, was zu schlecht durchdachten Produkten führt. Ein Fokus auf den Produkt-Markt-Fit von Anfang an fördert einen strukturierten Ansatz, der iterative Verbesserungen zur Lösung realer Herausforderungen ermöglicht.
Die Annahme, dass jede KI-Anwendung von Natur aus Wert schafft, ist ein weit verbreitetes Missverständnis. Unternehmen, die KI unüberlegt einsetzen, könnten gelegentlich erfolgreich sein, aber die meisten Versuche werden kaum Nutzen bringen.
Um das volle Potenzial der KI zu entfalten, müssen wir zuerst klare Ziele definieren, bevor wir unsere Bemühungen auf deren Erreichung lenken. Dieser Prozess kann Lösungen erfordern, die keine KI nutzen, oder einfachere Implementierungen, die die Nutzerbedürfnisse effektiv ansprechen.
Unabhängig davon, welche Art von KI-Produkt entwickelt wird, ist es von größter Bedeutung, den Produkt-Markt-Fit herzustellen und Technologien mit den Kundenanforderungen in Einklang zu bringen, um Wert zu schaffen. Unternehmen, die in diesem Bereich erfolgreich sind, werden als führend im KI-Umfeld hervorgehen.
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