Das Vivaldi KI-Modell: Wie KI Wert für Unternehmen und Marken schafft
Die in den letzten Jahren und Monaten aufkeimende Begeisterung für Künstliche Intelligenz (KI) ist vor allem auf großen Konferenzen spürbar geworden, wo sie die Diskussionen dominiert hat. Veranstaltungen wie das Weltwirtschaftsforum in Davos und die Consumer Electronics Show (CES) im Januar dieses Jahres haben sich zu prominenten Plattformen entwickelt, die das transformative Potenzial von KI aufzeigen. Bei diesen Zusammenkünften kamen globale Führungskräfte, Technologen und Innovatoren zusammen, um Erkenntnisse auszutauschen und die weitreichenden Auswirkungen von KI auf Unternehmen, Marken und die Gesellschaft insgesamt zu prognostizieren.
In Davos beispielsweise drehten sich die Gespräche häufig um die sozioökonomischen Auswirkungen der KI, die ihr Potenzial zur Steigerung von Produktivität, Wachstum und Innovation umfassen, aber auch Bedenken hinsichtlich der Verdrängung von Arbeitsplätzen, Verantwortung, Inklusivität und ethischen Überlegungen ansprechen. Auf der CES wurde der Einfluss der KI in einem praktischeren Licht gesehen, wobei der Schwerpunkt auf ihrer Integration in jedes erdenkliche Verbraucherprodukt lag und darauf, wie sie Branchen von der Automobilindustrie bis zum Gesundheitswesen umgestaltet. Die Allgegenwärtigkeit von KI-Themen auf diesen und anderen Konferenzen zeigt, dass man sich ihrer integralen Rolle bei der Gestaltung unserer Zukunft und ihres Potenzials, ganze Branchen zu revolutionieren, bewusst ist.
Die KI-Blase?
Der aktuelle Hype um die "KI-Blase" lässt sich durch einen Blick zurück auf die Entstehung zweier umwälzender technologischer Epochen kontextualisieren: das Internet und die Revolution der mobilen und sozialen Medien. Jede dieser Epochen markierte einen seismischen Wandel in der Art und Weise, wie Verbraucher und Unternehmen mit Technologie und untereinander interagieren[1].
- Die Internet-Revolution (Ende der 1990er - Anfang der 2000er Jahre): In dieser Ära fand das Internet weite Verbreitung und veränderte die Art und Weise, wie Menschen kommunizieren, auf Informationen zugreifen, Geschäfte tätigen und mit Marken in Verbindung treten, grundlegend. Die Einführung von Webbrowsern in den 1990er Jahren machte das Internet benutzerfreundlicher und führte zu einer explosionsartigen Zunahme der Internetnutzung. In dieser Zeit entstanden die ersten Internetgiganten wie Yahoo, Google und Amazon, und um die Jahrtausendwende kam es zum Dot-Com-Boom - und zum Platzen der Blase. Die Dotcom-Blase war eine schreckliche Tragödie, doch während diese Ära viele Kleinanleger, die sich von der Superbowl-Werbung verführen ließen, in den Ruin trieb und die Träume von Legionen von Start-up-Unternehmern zunichte machte, legte sie auch den Grundstein für eine global vernetzte Welt.
- Die Ära der mobilen und sozialen Medien (Mitte der 2000er bis 2010er Jahre): Die Einführung von Smartphones, allen voran das iPhone im Jahr 2007, leitete diese Ära ein. Diese Geräte brachten das Internet in die Hosentaschen der Menschen und führten zu einer dramatischen Veränderung der Art und Weise, wie Menschen Medien konsumieren, einkaufen und miteinander interagieren. Parallel zum Aufkommen der Smartphones kam es zu einer explosionsartigen Entwicklung der sozialen Medien. Plattformen wie Facebook, WeChat, Twitter und später Instagram veränderten die persönliche und öffentliche Kommunikation und schufen neue soziale Dynamiken und digitale Gemeinschaften. In dieser Zeit blühte auch die App-Wirtschaft auf: Millionen von Apps wurden entwickelt, die jeden Aspekt des täglichen Lebens von der Navigation bis zur Gesundheit beeinflussten und Unternehmen der Gig Economy wie Uber und Airbnb hervorbrachten.
Der erwartete Zyklus von Blase und Pleite ist in dieser Zeit nicht eingetreten, doch hat er Unternehmen und Verbrauchern auf verschiedene Weise sowohl Vorteile als auch Nachteile gebracht. Sie führte zur Herausbildung einiger weniger dominanter Unternehmen, die oft mit Akronymen wie FANG (Facebook, Apple, Netflix und Google) oder FANGAM (Facebook, Apple, Netflix, Google, Amazon und Microsoft) bezeichnet werden. Diese Gruppe entwickelte sich zu den "Mag Seven", zu denen neben Netflix auch Tesla und Nvidia gehören. Diese Unternehmen nutzten ihre Marktdominanz, um Werte zu schaffen, wenn auch auf eine Art und Weise, die ihnen unverhältnismäßig großen Nutzen brachte. Sie taten dies, indem sie kleinere Konkurrenten aufkauften oder sie durch die Ausweitung ihrer eigenen Produkte und Dienstleistungen aus dem Markt drängten. Folglich wurden die Verbraucher zum Produkt, das durch Werbung, Abonnements oder App-Verkäufe zu Geld gemacht wurde. Allein im Jahr 2023 stieg die Marktkapitalisierung der "Mag Seven" um erstaunliche 5,1 Billionen Dollar an[2].
Diese Praktiken machten es für andere Unternehmen immer schwieriger, zu konkurrieren oder neue Unternehmen zu gründen und erfolgreich zu sein. Das monopolistische Verhalten hemmte die Innovation, und das Produktivitätswachstum verlangsamte sich erheblich. Das Produktivitätswachstum ging von durchschnittlich 1,7 % zwischen 1997 und 2005 auf lediglich 0,4 % seit 2005 zurück[3].
Was ist dann mit der KI-Blase?
Die Frage, ob wir in einer KI-Blase leben, ist strittig. Nach der grassierenden Verwendung des Begriffs KI auf dem Weltwirtschaftsforum in Davos und der übermäßigen und missbräuchlichen Verwendung von "KI-gestützt" in allem, was auf der CES-Messe angekündigt wurde, zu urteilen, befinden wir uns bereits in einer Blase gigantischen Ausmaßes. Einige geradezu seltsame neue Dienste veranschaulichen das. Wie wäre es mit einer KI-gestützten App, die die Schreie eines Babys mit einer Genauigkeit von 95 % "übersetzen" kann und sagt, ob es hungrig ist, einen Windelwechsel braucht oder sich einfach nur unwohl fühlt, für 10 US-Dollar pro Monat? Oder wie wäre es mit einer KI-gesteuerten Katzentür, die Ihr Haustier im Freien einsperrt, es sei denn, es lässt ein totes Tier in sein Maul? Erinnert sich noch jemand an Sockenpuppen aus der Dotcom-Ära?
Entscheidend ist, ob diese neue Blase so wohlstandsvernichtend sein wird wie die Dotcom-Blase oder so wettbewerbsschädigend wie die iPhone- und Social-Media-Ära, oder ob diese Blase endlich positive Auswirkungen auf Unternehmen und Gesellschaft hat.
Um eine Antwort auf diese Frage zu geben, ist es wichtig zu verstehen, wie sich diese Blase von den vorherigen unterscheidet. Während die beiden vorangegangenen Epochen die Grundlage für die heutige vernetzte oder hypervernetzte und hochentwickelte Welt bildeten, ist die KI-Ära eine, die diese Welt analysiert und nutzt.
KI scheint mindestens zwei Dinge zu tun. Es automatisiert und erweitert bestehende Geschäftsprozesse. Und während frühere technologische Revolutionen manuelle und routinemäßige Arbeit automatisierten und die Arbeit oder die Arbeitskräfte erhöhten, waren der disruptive Charakter und das enorme Wertschöpfungspotenzial groß. Dieser Wert gibt es in einer von zwei Formen.
Entweder wird sie viele Arbeitsplätze auf allen Ebenen durch die Kommodifizierung oder Absorption von Fähigkeiten ersetzen oder eliminieren, was zu enormen Produktivitätssteigerungen führen kann, oder sie wird Arbeitsplätze verändern, was von Führungskräften und Mitarbeitern auf allen Ebenen verlangt, sich weiterzubilden oder umzuschulen und die Art und Weise, wie Arbeit erledigt wird, neu zu überdenken. Das wirft die Frage auf, wie Arbeitsplätze ersetzt oder abgebaut werden können.
Die Antwort ist einfach, denn die KI macht sich unsere heutige hypervernetzte Welt zunutze, indem sie sie analysiert. KI ist im Wesentlichen ein massives Computersystem, das sich aus den verfügbaren Daten speist, aus allen Informationen, die auf Servern in der ganzen Welt gespeichert sind, aus all den Interaktionen auf Plattformen und Ökosystemen, aus all den Sensoren, die Daten produzieren, aus all den Daten, die in großen Großrechnern in Unternehmen gehortet werden. Die Daten sind die Grundlage für das maschinelle Lernen, das KI-Anwendungen und die leistungsfähigsten KI-Anwendungsfälle ermöglicht. In Davos wurde eine Führungskraft von L'Oréal gefragt, wer in der KI-Zukunft wohl gewinnen wird. Die Führungskraft antwortete: L'Oréal wird gewinnen und in jeder Branche werden die größten Unternehmen gewinnen. Und warum? Weil diese Unternehmen über die Daten verfügen, die die KI-Maschinen füttern. L'Oréal kann zum Beispiel auf viele Jahrzehnte an Schönheitsdaten zurückblicken.
Es ist daher nicht verwunderlich, dass diese neue Ära, die KI-Ära, so schnell zu einer Blase wurde. Denn im Gegensatz zu früheren Epochen, die Zeit brauchten, weil sie weitgehend von der Annahme neuer Technologien durch die Verbraucher bestimmt wurden, wird die KI-Revolution sowohl von Führungskräften und Unternehmen als auch von den Verbrauchern getragen. Azeem Azhar brachte es in seinem Newsletter auf den Punkt: Gen AI hat die Chefs elektrisiert. In früheren Epochen musste die Führungsetage mit Gewalt ins Netz gezogen werden.
Das Vivaldi KI-Modell
Trotz der Merkmale und des Ausmaßes der KI-Blase drehen sich die wesentlichen Fragen um die Art und Weise, wie KI den Wettbewerbsvorteil eines Unternehmens verbessert, die Schaffung neuer Werte erleichtert, Innovationen vorantreibt, Marken stärkt und es Unternehmen und Marken ermöglicht, mit Verbrauchern und Kunden in Kontakt zu treten, was letztlich zu einem nachhaltigen Wettbewerbsvorteil führt.
Um diese Fragen zu beantworten, Vivaldi hat das KI-Wertemodell entwickelt. Dieses Modell wurde entwickelt, um die Rolle von KI in der Wirtschaft zu untersuchen, sowohl bei der Wertschöpfung für Verbraucher als auch bei der Wertschöpfung für Unternehmen und Marken.
Das Vivaldi KI-Einsatz und Wertschöpfungsmodell
Informationen, die zu Produktivitätsverbesserungen führen.
Am unteren Ende des Modells befinden sich KI-Anwendungen, die Informationen organisieren und verarbeiten, um Produktivitätssteigerungen zu erzielen. Studien zeigen, dass die Verbesserungen je nach Branche, Aufgabe und Technologieanwendung zwischen 20 % und 45 % liegen können. Viele KI-Anwendungen arbeiten genau auf dieser Ebene. Grundlegende KI-Anwendungen sind typisch für diese Anwendungen, sie erweitern Inhalte und Wissen, zum Beispiel, wenn ich ChatGPT verwende, um einen Artikel in wenigen Absätzen zusammenzufassen, oder wenn ich möchte, dass er ihn verbessert, ohne die Bedeutung zu verändern. Ich kann einen LLM auch verwenden, um ein Thema zu erklären, damit ich ein tieferes Verständnis für ein Thema bekomme, oder um Prozesse zu automatisieren, bei denen es sich um sich wiederholende, routinemäßige oder vorhersehbare Aufgaben handelt.
Wells Fargo veranschaulicht das Potenzial der künstlichen Intelligenz durch den Einsatz synthetischer Daten zur Förderung eines autonomen Innovationsprozesses[4]. Das Institut nutzte synthetische Nutzer, um Innovationen im Frühstadium zu beschleunigen und ein tieferes Verständnis des Nutzerverhaltens durch das Jobs to Be Done (JTBD)-Framework zu ermöglichen. Dieser innovative Ansatz ermöglichte Wells Fargo die Durchführung umfangreicher Interviews und qualitativer Umfrageanalysen in großem Umfang, die effiziente Aggregation und Priorisierung von Daten sowie die Aufdeckung von Erkenntnissen über das Nutzerverhalten in besonderen Situationen, wie z. B. Veränderungen nach einer Naturkatastrophe. Die Verwendung synthetischer Benutzer, die von Natur aus vertraulich sind und auf einem sicheren, nicht mit dem Internet verbundenen On-Premise Large Language Model (LLM) betrieben werden, stellte sicher, dass sensible Informationen innerhalb der Grenzen von Wells Fargo blieben, was der risikoaversen Natur der Finanzbranche entspricht.
Die Wirksamkeit synthetischer Nutzer wurde durch ein Experiment demonstriert, bei dem die Umfrageantworten von 8.000 synthetischen Nutzern mit 1.200 echten Nutzern verglichen wurden, die in fünf Persona-Gruppen unterteilt waren. Die Ergebnisse zeigten, dass vier der fünf Gruppen konsistente Antworten lieferten, was die Zuverlässigkeit synthetischer Benutzer bei der Spiegelung realer Benutzerantworten bestätigt. Diese wichtigen Erkenntnisse zeigen, dass synthetische Nutzer nicht nur die Produktivität erheblich steigern, indem sie schnelle, groß angelegte Tests und Analysen des Nutzerverhaltens ermöglichen, sondern auch ein großes Potenzial für die Zukunft autonomer Innovationen innerhalb von Wells Fargo darstellen. Es zeigt auch, dass KI, integriert in den Innovations-Workflow-Prozess, wie ein multitalentierter Assistent agieren kann, der die Effizienz steigert und möglicherweise Fehler reduziert. Es ersetzt zwar nicht die Arbeit an Innovationen, aber es verbessert sie auf jeden Fall. Zumindest ermöglicht sie die schnelle und effiziente Verarbeitung großer Informations- und Datenmengen.
Transaktion, die zur Verbesserung ganzer Prozesse führt.
Die folgende Ebene bezieht sich auf die Automatisierung oder Erweiterung von Transaktionen zwischen einem Unternehmen und seinen Kunden. Dies kann die Änderung oder Rationalisierung des Kauf- oder Verkaufsprozesses, die Einführung von E-Commerce- oder Direct-to-Consumer-Strategien oder die Erleichterung von Geldtransfers über eine Bankanwendung umfassen.
Beauty Genius von L'Oréal ist ein Beispiel für dieses Konzept:[5] Es revolutioniert das Kundenerlebnis bei der Anwendung und Verwaltung von Hautpflege, indem es personalisierte Hautpflege- und Make-up-Empfehlungen bietet. Im Wesentlichen funktioniert Beauty Genius wie ein fortschrittlicher oder KI-gestützter Chatbot. Er bewertet den Hautzustand der Nutzer und bietet maßgeschneiderte Ratschläge.
Beauty Genius wurde durch Schulungen zu Tausenden von Bildern und Produkten entwickelt, die es ermöglichen, präzise Hautanalysen und hochgradig maßgeschneiderte Produktvorschläge anzubieten. Benutzer leiten diesen Prozess ein, indem sie ein Foto von sich hochladen, das zur Bewertung von Hautattributen verwendet wird, und indem sie detaillierte Fragen zu ihrem Hautzustand und ihren Vorlieben beantworten. Dieser Prozess ist hochgradig interaktiv und ansprechend und legt den Grundstein für eine genaue Hautanalyse und den Vorschlag personalisierter Hautpflegeroutinen, die auf die Bedürfnisse der Benutzer abgestimmt sind.
Darüber hinaus unterstreicht die Bewerbung von L'Oréal mehrere Schlüsselfaktoren für den Erfolg. KI ist so integriert, dass sie nahtlos erscheint und das tägliche Hautpflegemanagement der Benutzer verbessert, ohne die Benutzererfahrung zu automatisieren oder zu eliminieren. Es ergänzt, anstatt es zu ersetzen, und stellt sicher, dass die Benutzer die Kontrolle behalten und gleichzeitig von der Synergie von KI und dem Beauty-Know-how von L'Oréal profitieren.
Dieser Ansatz verbessert nicht nur die Benutzererfahrung, sondern bietet L'Oréal auch Vorteile wie einen gezielteren Produktverkauf, der die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöhen kann.
Interaktionen, um neue Geschäftsmodelle voranzutreiben.
Auf dieser höchsten Ebene geht es um wechselseitige Kommunikation oder Datenflüsse zwischen Personen oder zwischen Personen und Unternehmen. Auf dieser Ebene gibt es heute viel weniger Anwendungen von KI. Ein Beispiel dafür ist Amie, eine dialogfähige medizinische KI, die zur Unterstützung der Diagnose in einer Arzt-Patienten-Beziehung entwickelt wurde.[6] Das System hilft Ärzten bei der Diagnose, verbessert deren Qualität und ermöglicht mehr Diagnosen als heute möglich sind. Ein Arzt kann zum Beispiel nur 10.000 Patienten in seiner Karriere sehen, während Amie potenziell so viele Patienten in nur ein paar Trainingszyklen "sehen" kann. Amie steht für Articulate Medical Intelligence Explorer und ist zwar noch rein experimentell, weist aber auf das tatsächliche Potenzial der KI hin , einen erheblichen Mehrwert für alle zu schaffen.
Forscher bei Google haben diese KI entwickelt, indem sie sie mit medizinischen Texten aus der Praxis gefüttert haben, darunter Transkripte von fast 100.000 echten Arzt-Patienten-Dialogen, 65 klinisch verfasste Zusammenfassungen medizinischer Notizen auf der Intensivstation und Tausende von medizinischen Argumentationsfragen aus der US-amerikanischen Medical Licensing Examination. In Tests von Amie mit echten Ärzten lieferte Aime eine höhere diagnostische Genauigkeit und überlegene Leistung. Interessant ist, dass die Leistungsmessung so weiche Faktoren wie wahrgenommene Empathie, Offenheit und Ehrlichkeit umfasste. Amie schnitt besser ab als die menschlichen Kollegen.
Der Wert einer KI wie Amie kann transformativ sein, wenn man ihre Erweiterungsmöglichkeiten berücksichtigt. Durch die nahtlose Integration in EHR-Systeme konnte Amie beispielsweise auf Patientengeschichten, Laborergebnisse und andere relevante Daten zugreifen und die diagnostische Genauigkeit und die persönlichen Empfehlungen auf der Grundlage der Krankengeschichte eines Patienten noch weiter verbessern.
Es könnte Funktionen enthalten, die darauf abzielen, das Engagement und die Aufklärung der Patienten zu erhöhen. Amie könnte sich auf die kontinuierliche Patientenüberwachung durch tragbare Geräte und mobile Gesundheits-Apps ausweiten, die Gesundheitsdienstleistern Echtzeitdaten zur Verfügung stellen und sie vor potenziellen Gesundheitsproblemen warnen, bevor sie ernst werden. Bei den Funktionen kann es sich um persönliche Gesundheitstipps, Medikamentenerinnerungen und andere interaktive Tools handeln. Daten von Millionen von Patienten könnten aggregiert und analysiert werden, um Trends zu erkennen, die Ergebnisse der Gesundheitsversorgung zu verbessern und zur medizinischen Forschung beizutragen, was möglicherweise zu neuen Behandlungen und einem tieferen Verständnis verschiedener Gesundheitszustände führt.
Letztendlich könnte eine ganze Gesundheitsplattform interaction field auf diesen Interaktionen aufbauen und die Patienten mit einer Vielzahl von Gesundheitsdiensten verbinden, z. B. mit spezialisierten Gesundheitsdienstleistern und Ärzten, die von Institutionen oder Pflegezentren unabhängig vom Standort zur Verfügung gestellt werden, mit Apotheken für die Abgabe von Medikamenten, mit Labors für diagnostische Tests und mit Wellness-Programmen[7].
Kurz gesagt, es besteht das Potenzial, erhebliche Netzwerkeffekte, virale Effekte und Lerneffekte zu erzeugen, indem Amie in ein breiteres Spektrum von Gesundheitsdiensten integriert wird und eine umfassendere Unterstützung sowohl für Gesundheitsdienstleister als auch für Patienten bietet. Dies kann zu einer umfassenden Umgestaltung der Art und Weise führen, wie Gesundheitsdienste entweder persönlich oder durch Telemedizin erbracht werden können. Es verspricht eine individuellere, effizientere und leichter zugängliche Versorgung, und zwar überall auf der Welt.
- [1] Einer von uns hat diese Epochen in seinem Buch erörtert: The Interaction Field: The Revolutionary New Way to Create Shared Value for Businesses, Customers and Society, Public Affairs, 2020, S. 17. Siehe auch: Cory Doctorow, "What Kind of Bubble", Medium, 19. Dezember 2023.
- [2] Ein Beleg für die geballte Marktmacht von Apple, Alphabet, Amazon, Meta und Microsoft sind ihre Geschäftszahlen. Im Jahr 2023 erwirtschaftete die Gruppe zusammen einen Umsatz von über 1,6 Billionen US-Dollar und erwirtschaftete über 327 Milliarden US-Dollar an Gewinn.
- [3] James Manyika und Michael Spence (2023), "The Coming AI Economic Revolution", Foreign Affairs, November - Dezember.
- [4] Adam Holt (2023), "Innovating with Purpose: Unleashing the Power of Jobs-to-Be-Done and Outcomes-based Innovation", 7. Dezember, Autonomous Innovation Summit.
- [5] https://www.campaignlive.com/article/loreal-showcases-ai-powered-advisor-beauty-genius-ces/1856937
- [6] https://blog.research.google/2024/01/amie-research-ai-system-for-diagnostic_12.html?m=1
- [7] Siehe: Joachimsthaler, Erich (2020), Interaction Field: Der revolutionäre neue Weg, um gemeinsame Werte für Unternehmen, Kunden und die Gesellschaft zu schaffen, Public Affairs.