Die aktuelle Debatte über KI konzentriert sich zu sehr auf interne Effizienzsteigerungen. Dabei wird die weitaus größere Chance zur Wertschöpfung außerhalb des Unternehmens übersehen. Beim alten Modell ging es um Transaktionen, beim neuen um Interaktionen. Die wahre Stärke generativer KI liegt in ihrer Fähigkeit, Netzwerkeffekte, Lernprozesse und Viralität in einem gesamten Ökosystem zu verstärken. Um die wirtschaftlichen Aspekte generativer KI zu verstehen, müssen wir sie nicht als Fabrikwerkzeug zur Kostensenkung betrachten, sondern als Motor eines interaction field gemeinsamer Wert für Unternehmen, Kunden und die Gesellschaft insgesamt geschaffen wird.
Ich habe kürzlich einen fantastischen Artikel über die Auswirkungen generativer KI auf Unternehmen und Verbraucher gelesen, in dem drei mit BCG verbundene Ökonomen argumentierten, dass die tatsächlichen Nutznießer generativer KI in der Regel nicht Unternehmen sein werden – abgesehen von einigen wenigen, die von den rein wirtschaftlichen Vorteilen niedrigerer Kosten profitieren werden. Der Titel sagt schon alles: „Warum wir realistisch sein müssen, was die wirtschaftlichen Auswirkungen generativer KI angeht.“ Es ist eine willkommene Sichtweise, eine dringend benötigte Stimme der Vernunft, um den enormen Hype um generative KI auszugleichen und um die Technologiebranche, die nicht anders kann, als unermüdlich für die neuesten Glanzstücke zu werben.
Ist generative KI nur ein weiterer Tech-Hype?
Die Ökonomen argumentieren, dass es zum Verständnis der Auswirkungen von Technologie auf Unternehmen und Verbraucher wichtig ist, zunächst den Technologie-Kosten-Preis-Effekt zu verstehen. Technologie hat nur dann einen signifikanten Einfluss, wenn sie Arbeitskraft ersetzt, denn Technologie senkt die Kosten, was wiederum einem Unternehmen oder einer Marke ermöglicht, niedrigere Preise anzubieten und Marktanteile von teureren Wettbewerbern zu gewinnen. Die Realität sieht jedoch so aus, dass Technologie oft nicht das versprochen hat. Stattdessen werden neue Technologien oft als innovative, neue oder bessere Produkte und Dienstleistungen angepriesen. Wir sprechen oft von Unternehmen oder Marken wie Uber, Lyft und Grab als Disruptoren mit einer App oder einem neuen Geschäftsmodell, wie beispielsweise einem Plattform-Geschäftsmodell. In Wirklichkeit haben diese Unternehmen und ihre Anwendung von Technologien jedoch (zumindest noch) keine Arbeitskräfte ersetzt und auch nicht viel verändert, da die Preise für Fahrten ebenfalls nicht gesunken sind. Angesichts der Tatsache, dass der Einfluss der Technologie auf das Produktivitätswachstum durchweg überschätzt wurde, was könnte generative KI dann realistisch gesehen leisten?
Die Ökonomie der generativen KI: Wer gewinnt wirklich?
Generative KI wird laut Ökonomen als die Technologie gepriesen, die den Technologie-Kosten-Preis-Effekt wirklich umsetzen wird. Wie? Indem sie Kosten für Arbeitsplätze in Bereichen wie Callcentern, Marketing, Werbung, Forschung und Design einspart. Dies führt zu niedrigeren Preisen für Marken, Produkte und Dienstleistungen für Verbraucher – was deren verfügbares Einkommen erhöht und ihnen Geld in die Taschen spült, das sie dann anderweitig ausgeben können, beispielsweise für Einkäufe oder Reisen. Wie jeder Student im ersten Jahr seines Wirtschaftsstudiums weiß, hat dies einen Multiplikatoreffekt auf die Wirtschaft. Meiner Meinung nach ist die Sichtweise der Ökonomen jedoch kurzsichtig. Es gibt mindestens drei Möglichkeiten zur Wertschöpfung:
- Steigerung der Produktivität, das ist die Geschichte des Technologie-Kosten-Preis-Effekts.
- Verbesserung ganzer Prozesse, die innerhalb oder außerhalb eines Unternehmens Werte schaffen.
- Entwicklung völlig neuer Geschäftsmodelle (z. B. das Modell interaction field ) zur Wertschöpfung in einem viel größeren System, das ich interaction field nenne und bei dem die Wertschöpfung außerhalb des Unternehmens erfolgt. Geoffrey Parker und Marshall van Alstyne nennen dies die umgekehrte Firma.
Der menschliche Faktor: Der Einfluss der KI auf die Belegschaft und die Produktivität
Die Diskussion um KI wird oft zu einem einfachen Nullsummenspiel der Ersetzung. Diese Sichtweise übersieht jedoch die weitaus interessantere und strategischere Realität der Erweiterung. Anstatt nur Kosten zu senken, verändert generative KI die Natur der Produktivität und des menschlichen Beitrags grundlegend. Es geht nicht um einen linearen Weg zur Effizienz, sondern darum, eine neue Dynamik zu schaffen, in der Technologie die menschlichen Fähigkeiten erweitert und zu einer anderen Art von Wachstum führt – einem Wachstum, das qualitativer, kreativer und letztlich wertvoller ist. Dies erfordert eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie Führungskräfte über Technologieintegration denken, weg von einer Denkweise der Substitution hin zu einer Denkweise der Symbiose.
Mehr als nur Ersatz: Eine neue Produktivitätskurve
Die tatsächlichen Auswirkungen generativer KI auf ein Unternehmen werden nicht über Nacht sichtbar. Sie folgen dem, was Ökonomen als „Produktivitäts-J-Kurve“ bezeichnen. Dieses Modell stellt die Erwartung in Frage, dass Technologieinvestitionen sofortige Renditen bringen. Stattdessen zeigt es, dass die Produktivität oft zunächst sinkt, bevor sie steigt. Warum? Weil es bei einer sinnvollen Einführung nicht einfach darum geht, ein neues Tool einzusetzen. Sie erfordert eine tiefgreifende Transformation des Unternehmens: die Neugestaltung von Arbeitsabläufen, die Umschulung von Teams und die Veränderung der Unternehmenskultur, um neue Arbeitsweisen zu integrieren. Diese erste Phase der Investition und Anpassung ist entscheidend. Unternehmen, die diesen Prozess auf der Suche nach schnellen Erfolgen überstürzen, werden wahrscheinlich enttäuscht sein, während diejenigen, die diese Kurve strategisch steuern, in der Lage sein werden, auf der anderen Seite exponentielle Gewinne zu erzielen.
Die Produktivitäts-J-Kurve
Stellen Sie sich die J-Kurve wie das Erlernen einer leistungsstarken neuen Software vor. Zu Beginn verlangsamt sich Ihre Arbeitsleistung, während Sie sich mit der Benutzeroberfläche und den neuen Funktionen vertraut machen, sodass Sie vorübergehend weniger effizient sind als mit dem alten System. Sobald Sie jedoch den Umgang damit beherrschen, erweitern sich Ihre Fähigkeiten dramatisch und Ihre Produktivität steigt weit über das bisherige Niveau hinaus. Untersuchungen des National Bureau of Economic Research unterstreichen genau dieses Muster und erklären, dass Unternehmen zunächst Zeit und Geld investieren müssen, um sich an KI anzupassen. Dieser anfängliche Rückgang ist der Preis für den steilen Aufwärtstrend, der darauf folgt und die Möglichkeiten für das gesamte Unternehmen neu definiert.
Verbesserung der Arbeitserfahrung
Über die reine Leistungssteigerung hinaus verbessert KI auch die Qualität der Arbeit selbst. Sie automatisiert nicht nur mühsame Aufgaben, sondern schafft auch ein unterstützenderes und humaneres Arbeitsumfeld. Eine Studie ergab beispielsweise, dass Kunden freundlicher wurden und die Interaktionen positiver verliefen, wenn Kundendienstmitarbeiter durch KI unterstützt wurden. In einem weiteren eindrucksvollen Beispiel lieferten KI-Chatbots Antworten auf Patientenfragen, die nicht nur detaillierter und qualitativ hochwertiger waren, sondern auch zehnmal einfühlsamer als die Antworten menschlicher Ärzte. Dies deutet darauf hin, dass die größte Stärke der KI möglicherweise darin liegt, die analytische Last zu übernehmen, sodass sich Menschen auf das konzentrieren können, was sie am besten können: Empathie, strategisches Denken und den Aufbau von Beziehungen.
Die Qualifikationslücke schließen
Eine der vielleicht tiefgreifendsten Auswirkungen generativer KI ist ihr Potenzial, Fachwissen zu demokratisieren. Im Gegensatz zu früheren Technologien, die oft die Kluft zwischen hochqualifizierten und geringqualifizierten Arbeitnehmern vergrößerten, scheint KI ein großer Gleichmacher zu sein. Die bedeutendsten Produktivitätssteigerungen – in einigen Studien bis zu 35 % – sind bei den neuesten und leistungsschwächsten Mitarbeitern zu beobachten. Bei den Spitzenkräften, die bereits auf hohem Niveau arbeiten, sind kaum Veränderungen zu beobachten. Dies ist ein entscheidender Faktor für die Talententwicklung und die Unternehmensstrategie. Anstatt sich ausschließlich auf die Rekrutierung von Spitzenkräften zu konzentrieren, können Führungskräfte nun KI einsetzen, um die Fähigkeiten ihrer gesamten Belegschaft zu verbessern und unerfahrene Mitarbeiter fast über Nacht zu hochkompetenten Mitarbeitern zu machen.
Diese Dynamik bietet eine enorme Chance. Durch die Ausstattung ihrer Teams mit KI-Co-Piloten können Unternehmen eine widerstandsfähigere, leistungsfähigere und agilere Belegschaft schaffen. Dabei geht es nicht nur um die Verbesserung der individuellen Leistung, sondern um den Aufbau einer stärkeren, anpassungsfähigeren Organisation von Grund auf. Einige Ökonomen gehen sogar davon aus, dass generative KI durch die Befähigung von Arbeitnehmern mit geringen oder mittleren Qualifikationen eine Rolle beim Wiederaufbau der Mittelschicht spielen könnte. Für Führungskräfte in der Wirtschaft ist die Botschaft klar: Der Wettbewerbsvorteil der Zukunft liegt nicht darin, Menschen zu ersetzen, sondern sie strategisch zu ergänzen, um einen beispiellosen Mehrwert zu schaffen.
Von Transaktionen zu Interaktionen: Die wahre Kraft der KI
Wir sehen bereits, wie generative KI die grundlegende Produktivitätssteigerung beeinflusst, die Presse berichtet darüber bis zum Überdruss, aber die Auswirkungen enden damit nicht. Das von diesen Ökonomen beschriebene Szenario ist zwar zutreffend, lässt jedoch die zweite und dritte Ebene der Wertschöpfung außer Acht, die sich aus Netzwerkeffekten, Lerneffekten und Viralität ergibt. Was sie übersehen, ist, dass generative KI weit mehr Auswirkungen hat als nur die Senkung der Arbeitskosten. Wie ich in meinem 2020 erschienenen Buch „The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society” ausführlich dargelegt habe, ist das interaction field bewusst so organisiert, dass es Interaktionen statt Transaktionen generiert, erleichtert und davon profitiert. Diese Interaktionen erzeugen Netzwerkeffekte, virale Effekte und Lerneffekte. Durch die Kommunikation, das Engagement und den Informationsaustausch zwischen mehreren Personen und Gruppen – von Partnern, Lieferanten, Entwicklern und Analysten bis hin zu Regulierungsbehörden, Forschern und sogar Wettbewerbern – werden die Interaktionen zwischen dem Unternehmen und seinen Kunden verstärkt, wodurch eine Dynamik entsteht, die eine ganze Branche verbessert oder sogar größere soziale Probleme löst. Solche Interaktionen unterscheiden sich von Transaktionen, die sich nicht immer nur auf ein einziges Ergebnis konzentrieren (d. h. jemand kauft, was jemand anderes verkauft). Hier schafft generative KI wirklich einen Mehrwert.
Generative KI in Aktion: Von Effizienz zu Intelligenz
Nehmen wir zum Beispiel John Deere, das die US-Landwirtschaft mit Traktoren revolutioniert, die mit Modems, WLAN und Bluetooth ausgestattet sind, um nicht nur Daten aus dem landwirtschaftlichen Betrieb – von Bodenbedingungen über den Gesundheitszustand der Pflanzen auf dem Feld bis hin zur Cloud – zu sammeln, sondern auch Anweisungen und Informationen von Deere, Händlern und Softwareanbietern an den landwirtschaftlichen Betrieb zu übermitteln, um die Gesamtproduktivität und sogar die Rentabilität des Betriebs zu optimieren. Selbst kleinste Aspekte der Betriebsführung haben sich bereits verändert, angefangen bei der Aussaat. Die Landwirte von heute können die Tiefe der Saat im Boden so steuern, dass sie optimal „keimt“ (also zum optimalen Zeitpunkt aus dem Boden sprießt). Außerdem können sie mithilfe bestehender Technologien die optimale Kontaktfläche jedes Samens mit dem umgebenden Boden berechnen, indem sie die ideale Anzahl an Tropfen „Input“ (Wasser, Nährstoffe, Düngemittel oder Herbizide) pro Samen berechnen. Derzeit ist dies die Effizienz, die durch die Nutzung von Rohdaten erreicht werden kann, die durch KI ermöglicht wird und die sich in dem von Ökonomen beschriebenen Effekt niederschlägt, dass weniger Arbeitskräfte für die Bewirtschaftung der Felder benötigt werden. Generative KI kann Landwirten jedoch noch mehr bieten: Sie kann ihnen ermöglichen, die relevantesten oder am wenigsten relevanten Daten zu identifizieren und so die Interaktionen nicht nur effizienter, sondern auch intelligenter zu gestalten. Hinzu kommen Netzwerkeffekte und Lerneffekte: Landwirte können gemeinsam mit generativer KI die Daten analysieren und Lösungen entwickeln, wie andere landwirtschaftliche Prozesse optimiert werden können, die nicht auf den Ersatz von Arbeitskräften ausgerichtet sind. Denn nicht nur der Ersatz von Arbeitskräften schafft Wert, sondern auch die Nutzung des bekannten Phänomens, dass ein Produkt oder eine Dienstleistung umso mehr an Wert gewinnt, je mehr Menschen es nutzen. Stellen Sie sich vor, wie groß die Auswirkungen wären, wenn Millionen von Landwirten auf der ganzen Welt voneinander lernen und zu den Gemeinschaften und Volkswirtschaften der anderen beitragen würden. Das ist sicherlich besser, als wenn ein halbes Dutzend von ihnen aus derselben Stadt untereinander reden.### Verstärkung der Wissensarbeiter Die Diskussion um KI und Arbeitsplätze steckt in einer ermüdenden Schleife der Ersetzung fest. Das ist ein Versagen der Vorstellungskraft. In Wirklichkeit geht es nicht um Substitution, sondern um Augmentation. Generative KI fungiert als Co-Pilot für Wissensarbeiter, übernimmt die geringwertigen, sich wiederholenden Aufgaben, die kognitive Energie verbrauchen, und gibt den Menschen die Freiheit, sich auf Strategie, Kreativität und komplexe Problemlösungen zu konzentrieren. Eine Studie des National Bureau of Economic Research ergab, dass Kundendienstmitarbeiter, die einen KI-Assistenten einsetzen, 14 % mehr Probleme pro Stunde lösen. Das ist nicht nur ein Effizienzgewinn, sondern eine grundlegende Veränderung der Arbeitsweise, die Rollen von Aufgabenausführern zu strategischen Denkern transformiert, die höherwertige Ergebnisse liefern können. ### KI als Motor für Lernen und Entwicklung Die Produktivitätssteigerungen durch KI sind keine einmalige Angelegenheit, sondern summieren sich im Laufe der Zeit, indem sie eine leistungsfähigere Belegschaft schaffen. Dieselbe NBER-Studie zeigte einen faszinierenden Nebeneffekt: Mitarbeiter, die den KI-Assistenten nutzten, zeigten auch nach Entfernung des Tools weiterhin bessere Leistungen. Sie lernten von der Maschine. Damit wird KI zu einem leistungsstarken Echtzeit-Coaching-Tool, das direkt in die täglichen Arbeitsabläufe integriert ist. Es zeigt Best Practices auf, gibt sofortiges Feedback und hilft den Mitarbeitern, neue Fähigkeiten am Arbeitsplatz zu erlernen. Dadurch wird die Unternehmensschulung von einer periodischen, externen Veranstaltung zu einem kontinuierlichen, organischen Prozess, der eine Organisation schafft, die mit der Geschwindigkeit des Marktes lernt und sich anpasst. ### Der Empathie-Algorithmus: Die überraschende menschliche Note der KI Die vielleicht intuitivste Auswirkung der KI ist ihre Fähigkeit zu Empathie in großem Maßstab. Wir gehen davon aus, dass menschliche Beziehungen ausschließlich Menschen vorbehalten sind, aber die Daten deuten auf etwas anderes hin. Untersuchungen haben ergeben, dass KI-Chatbots zehnmal häufiger als empathisch bewertet wurden als die schriftlichen Antworten von Ärzten auf Patientenfragen. Warum? Eine KI kann aus einem riesigen Datensatz bewährter Kommunikationspraktiken konsistent geduldige, vorurteilsfreie und umfassende Antworten geben, ohne der Ermüdung oder dem Zeitdruck ausgesetzt zu sein, denen ein menschlicher Experte ausgesetzt sein könnte. Dies ersetzt nicht die Notwendigkeit menschlicher Fürsorge, aber es zeigt, wie Technologie diese erweitern und unterstützen kann, und stellt unsere Grundannahmen über die Grenzen zwischen maschineller Intelligenz und menschlicher Verbindung in Frage.
Die strategischen Realitäten: Navigation durch die Finanzlandschaft der KI
Über die Auswirkungen auf den Menschen hinaus müssen sich Führungskräfte mit den harten wirtschaftlichen Realitäten der KI-Implementierung auseinandersetzen. Der Hype um generative KI verschleiert oft die wichtigen strategischen und finanziellen Fragen, die über Erfolg oder Misserfolg entscheiden. Es handelt sich hierbei nicht um eine Plug-and-Play-Technologie, sondern um eine Technologie, die eine klare Bewertung der Kosten, Geschäftsmodelle und langfristigen Abhängigkeiten erfordert. Der Übergang von Pilotprojekten zur unternehmensweiten Wertschöpfung erfordert eine rigorose Geschäftsstrategie, die Ambitionen und Pragmatismus in Einklang bringt. ### Die hohen Kosten der Intelligenz Generative KI ist nicht billig. Wie in Towards Data Science erwähnt, sind die Modelle unglaublich teuer in der Ausbildung und im Betrieb und erfordern immense Rechenleistung und spezialisierte Fachkräfte. Diese Realität schafft eine erhebliche Eintrittsbarriere und erfordert einen ausgefeilten Ansatz für den ROI. Die Investition lässt sich nicht allein durch einfache Kosteneinsparungen rechtfertigen. Stattdessen müssen Führungskräfte den Wert berechnen, der sich aus den Auswirkungen zweiter Ordnung ergibt: schnellere Innovationszyklen, verbesserte Kundenerfahrungen und die Schaffung neuer Einnahmequellen. Die finanzielle Verpflichtung ist erheblich, und der Business Case muss ebenso robust sein. ### Feature vs. Produkt: Das zentrale Geschäftsdilemma Eine wichtige strategische Entscheidung ist, ob generative KI als Feature oder als Produkt behandelt werden soll. Handelt es sich um eine Verbesserung, die Ihre bestehenden Angebote intelligenter und effizienter macht, oder um ein neues, eigenständiges Wertversprechen? Diese Entscheidung hat tiefgreifende Auswirkungen auf Ihr Geschäftsmodell, Ihre Markteinführungsstrategie und Ihre Wettbewerbspositionierung. Die Integration von KI als Feature kann Ihren Wettbewerbsvorteil vertiefen und die Kundenbindung erhöhen. Die Entwicklung eines neuen KI-nativen Produkts kann völlig neue Märkte erschließen. Es gibt keine allgemeingültige richtige Antwort, aber wenn Sie keine bewusste Entscheidung treffen, führt dies direkt zu fehlgeleiteten Investitionen und einer Verwässerung der Wirkung. ### Der Datenhorizont: Mögliche Grenzen für das Wachstum der KI Die Annahme einer unendlichen Verbesserung der KI steht vor einem potenziellen Engpass: Daten. Einige Experten glauben, dass sich der rasante Fortschritt bei großen Sprachmodellen verlangsamen könnte, wenn wir die Vorräte an einzigartigen, hochwertigen, von Menschen generierten Daten, die im öffentlichen Internet verfügbar sind, erschöpfen. Dies verlagert den strategischen Fokus nach innen. Die proprietären Daten eines Unternehmens – seine einzigartigen Kundeninteraktionen, sein operatives Wissen und seine Marktkenntnisse – werden zu seinem wertvollsten Kapital für das Training kleinerer, spezialisierter KI-Modelle. Die Zukunft des Wettbewerbsvorteils liegt möglicherweise nicht im Zugang zu den größten Modellen, sondern in der Pflege der wertvollsten und einzigartigsten Datensätze.
Über die Bilanz hinaus: Umfassendere wirtschaftliche und gesellschaftliche Veränderungen
Die Auswirkungen der KI reichen weit über die Grenzen einzelner Unternehmen hinaus. Sie verändert Märkte, stellt traditionelle Wirtschaftsindikatoren infrage und schafft neue regulatorische Rahmenbedingungen. Führungskräfte, die sich nur auf die interne Umsetzung konzentrieren, laufen Gefahr, von makroökonomischen Kräften überrascht zu werden, die letztlich das Wettbewerbsumfeld bestimmen. Das Verständnis dieses größeren Zusammenhangs ist nicht mehr optional, sondern ein zentraler Bestandteil moderner strategischer Führung. ### Das Wesentliche messen: Die Herausforderung der Bewertung von KI Traditionelle wirtschaftliche Maßstäbe können den wahren Wert von KI nicht erfassen. Wie das National Bureau of Economic Research hervorhebt, können Kennzahlen wie das BIP Vorteile wie eine verbesserte Produktqualität oder den Wert kostenloser digitaler Güter, die durch KI ermöglicht werden, nur schwer berücksichtigen. Dieses Messproblem besteht auch auf Unternehmensebene. Wie quantifiziert man den Wert einer innovativeren Kultur oder einer reibungslosen Kundenerfahrung? Unternehmen müssen neue KPIs entwickeln, die über die Transaktionseffizienz hinausgehen, um das Engagement, das Lernen und die Stärke der Interaktionen zu messen, die KI in ihrem gesamten Ökosystem ermöglicht. ### Die Notwendigkeit eines neuen Spielbuchs: Politik und Regulierung Der rasante Aufstieg der KI löst eine unvermeidliche Reaktion der Politik aus. Wir treten in eine Ära ein, in der wichtige Entscheidungen über die Rolle der KI auf dem Arbeitsmarkt, ihre Auswirkungen auf den Wettbewerb und die ethischen Leitplanken getroffen werden, die zur Gewährleistung von Fairness erforderlich sind. Diese neuen Vorschriften sind nicht nur eine Compliance-Hürde, sondern auch eine strategische Variable. Unternehmen, die proaktiv einen Standpunkt zu verantwortungsvoller KI entwickeln und sich an der politischen Debatte beteiligen, sind besser positioniert, um Vertrauen bei ihren Kunden aufzubauen und die Zukunft ihrer Branchen mitzugestalten. ### Wer steuert das Schiff? Der Einfluss privater KI-Finanzierung Die immensen Kosten der grundlegenden KI-Forschung haben die Macht in den Händen einiger weniger großer Technologieunternehmen konzentriert. Wie Towards Data Science hervorhebt, fehlen Universitäten und öffentlichen Einrichtungen die Ressourcen, um an der Spitze mitzuhalten, was bedeutet, dass die KI-Agenda weitgehend von privaten, kommerziellen Interessen bestimmt wird. Für alle anderen Organisationen entsteht dadurch ein komplexes Ökosystem, das es zu verwalten gilt. Es zwingt sie zu kritischen Entscheidungen darüber, auf welchen Plattformen sie aufbauen, mit wem sie Partnerschaften eingehen und wie sie ihre strategische Unabhängigkeit in einer Welt bewahren können, die von einer Handvoll mächtiger KI-Gatekeeper dominiert wird.
Warum Verbraucher mit KI gewinnen – und Ihr Unternehmen auch
Mein Punkt ist, dass generative KI einen Einfluss auf die Interaktionen selbst hat. Ich stimme jedoch mit den Ökonomen darin überein, dass die eigentlichen Gewinner der generativen KI die Verbraucher sein werden. Aber wenn die Verbraucher gewinnen, gewinnen auch Marken und Unternehmen. In dieser Hinsicht ist generative KI wahrscheinlich eine Win-Win-Situation für alle.
Quellen:
Philipp Carlsson-Szlezak, Paul Swartz und Francois Candelon, "Why We Need to be Realistic About Generative AI's Economic Impact", Weltwirtschaftsforum. Erich Joachimsthaler (2020), The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers, and Society. Geoffrey Parker und Marshall van Alstyne und Xiaoyue Jiang, 2016, "Platform Ecosystems: How Developers Invert the Firm", 17. August.
Häufig gestellte Fragen
Ist der Hauptvorteil von KI wirklich nur die Senkung von Kosten und der Ersatz von Arbeitsplätzen? Keineswegs. Effizienzsteigerungen sind zwar ein naheliegender Ausgangspunkt, aber sich nur auf Kostensenkungen zu konzentrieren, zeugt von mangelnder Vorstellungskraft. Der wahre strategische Wert liegt in der Erweiterung der Fähigkeiten Ihres Teams, nicht nur in der Automatisierung seiner Aufgaben. Stellen Sie sich KI als einen Co-Piloten vor, der die sich wiederholenden Arbeiten übernimmt, sodass Ihre Mitarbeiter sich auf komplexe Problemlösungen, Kreativität und den Aufbau von Kundenbeziehungen konzentrieren können – also genau die Dinge, die einen dauerhaften Mehrwert schaffen.
Mein Team beginnt gerade mit dem Einsatz von KI, aber die Arbeit scheint langsamer statt schneller zu werden. Ist das normal? Ja, das ist völlig normal und sogar zu erwarten. Es handelt sich um ein Phänomen, das als „Produktivitäts-J-Kurve” bezeichnet wird. Wie beim Erlernen jeder neuen, leistungsstarken Fähigkeit kommt es zunächst zu einem Rückgang der Produktivität, während sich Ihr Team an neue Arbeitsabläufe und Tools gewöhnt. Diese Phase ist eine notwendige Investition. Das Durchhalten in dieser Phase unterscheidet Unternehmen, die schrittweise Gewinne erzielen, von denen, die auf der anderen Seite ein exponentielles Wachstum in Bezug auf Fähigkeiten und Innovation erreichen.
Wie verändert KI unsere Sichtweise auf Talent- und Teamentwicklung? Der Fokus verlagert sich grundlegend von der reinen Einstellung von Spitzenkräften hin zur Förderung der gesamten Belegschaft. KI wirkt als großer Gleichmacher und beschleunigt die Lernkurve für neue oder junge Mitarbeiter erheblich. Die größten Produktivitätssteigerungen sind oft in dieser Gruppe zu beobachten. Das bedeutet, dass Sie von Grund auf eine leistungsfähigere, widerstandsfähigere und agilere Organisation aufbauen können, indem Sie KI als Echtzeit-Coach einsetzen, der das Fachwissen in Ihren Teams skaliert.
Sie sprechen davon, von „Transaktionen“ zu „Interaktionen“ überzugehen. Was bedeutet das konkret für ein Unternehmen? Es bedeutet, dass Sie Ihr Geschäftsmodell von dem reinen Verkauf eines Produkts oder einer Dienstleistung hin zu einem wertvollen Informationsaustausch innerhalb Ihres gesamten Ökosystems verlagern. Anstatt beispielsweise nur einen Traktor zu verkaufen, nutzt ein Unternehmen wie John Deere KI, um ein Netzwerk zu schaffen, in dem Landwirte, Händler und Softwareanbieter Daten austauschen, um alles von der Aussaat bis zur Rentabilität zu optimieren. Der Wert liegt nicht mehr in der einzelnen Transaktion, sondern in der kollektiven Intelligenz des Netzwerks, das durch KI geschaffen und verstärkt wird.
Was ist die größte strategische Gefahr, auf die ich bei Investitionen in KI achten sollte? Der größte Fehler ist es, KI als einfache technologische Aufrüstung ohne klare Geschäftsstrategie zu betrachten. Sie müssen entscheiden, ob KI eine interne Funktion ist, um Ihre aktuellen Angebote zu verbessern, oder ob sie die Grundlage für ein neues, eigenständiges Produkt bildet. Dies sind zwei sehr unterschiedliche Wege mit enormen Auswirkungen auf Ihr Budget, Ihre Talente und Ihren Markteinführungsplan. Fehlt diese Klarheit, führt dies zu fehlgeleiteten Investitionen und dem Versäumnis, echten, nachhaltigen Wert zu schaffen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Blicken Sie über die interne Effizienz hinaus, um den wahren Wert der KI zu erkennen: Die größten Gewinne lassen sich nicht durch einfache Kosteneinsparungen erzielen. Konzentrieren Sie sich stattdessen darauf, durch Netzwerkeffekte, Kundenwissen und branchenweite Zusammenarbeit gemeinsame Werte in Ihrem gesamten Ökosystem zu schaffen.
- Behandeln Sie KI als Investition in Talente und nicht als Instrument zum Personalabbau: Die größten Produktivitätssteigerungen erzielen Sie durch die Erweiterung Ihres bestehenden Teams. Nutzen Sie KI, um Qualifikationslücken zu schließen, das Lernen am Arbeitsplatz zu beschleunigen und Ihren Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, sich auf hochwertige strategische Aufgaben zu konzentrieren.
- Wechseln Sie von KI-Experimenten zu einer integrierten Geschäftsstrategie: Um echte Renditen zu erzielen, müssen Sie sich mit den hohen Kosten auseinandersetzen, eine klare Entscheidung zwischen KI als Funktion oder als neues Produkt treffen und erkennen, dass Ihre proprietären Daten Ihr wichtigstes Kapital für den Aufbau eines langfristigen Wettbewerbsvorteils sind.
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