Chinas KI-Transformation: Langsam und stetig gewinnt man das Rennen

Die durch artificial intelligence herbeigeführten Veränderungen – sowohl hinsichtlich der Geschwindigkeit als auch des Ausmaßes – übertreffen bei weitem diejenigen jeder bisherigen Technologie. Man hört Aussagen wie: “Die Wettbewerbsvorteile, die Unternehmen über Jahre hinweg aufgebaut haben, können bei ausreichender Rechenleistung ins Wanken geraten” oder “Die meisten Büroberufe werden durch KI ersetzt werden.”

Da die Medien solche Darstellungen noch verstärken, Angst ist zum vorherrschenden Gefühl geworden. Unternehmen beeilen sich, KI einzuführen, aus Angst, den Anschluss zu verlieren. Die Mitarbeiter hingegen nutzen eifrig alle möglichen KI-Tools und schieben dabei oft Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz beiseite, um sich berufliche Sicherheit zu verschaffen.

Wie ein Adrenalinstoß, Angst kann zu übereilten Handlungen führen, aber es ist für eine lange Reise nicht geeignet. Eine nachhaltigere Motivationsquelle ist ein klares Gefühl für Sinn und Wert, das es Unternehmen und Einzelpersonen ermöglicht, mehr zu erreichen. Wie können Unternehmen aus diesem klassischen Gefangenendilemma ausbrechen?

Bei der Einführung von KI greifen viele Unternehmen nach wie vor auf denselben Ansatz zurück, den sie bereits während der vorangegangenen Welle der digitalen Transformation verfolgt haben: ein Vergleich mit Wettbewerbern und die Ermittlung der wichtigsten Schwachstellen, die es zu beheben gilt.

Diese nach außen gerichtete Methodik kann in einem relativ stabilen Geschäftsumfeld wirksam sein. Unternehmen können beobachten, was führende Akteure tun, und diese Vorgehensweisen anschließend an ihre eigenen Gegebenheiten anpassen und optimieren. Nehmen wir den E-Commerce als Beispiel. Um die Jahre 2009 und 2010 eröffneten Marken wie UNIQLO und Philips Flagship-Stores auf Tmall. Im Zuge der Weiterentwicklung des E-Commerce-Modells lernten immer mehr Unternehmen von diesen Vorreitern und bauten nach und nach ihre eigenen E-Commerce-Kompetenzen auf.

Doch im Zeitalter der KI kann die Suche nach Antworten bei anderen so wirken, als blicke man durch einen Schleier. Unternehmen wissen möglicherweise nicht, inwieweit diese Beispiele tatsächlich ihrer eigenen Situation entsprechen, und auch nicht, ob das, was sie sehen, überhaupt der Realität entspricht.

Was Unternehmen wirklich brauchen, ist ein stärkerer innerer Kompass.

Beginnen Sie mit dem Mehrwert, nicht mit der KI

Die derzeitige Begeisterung für GEO (Generative Engine Optimization) ist hierfür ein gutes Beispiel.

Auf den ersten Blick erscheint die Logik hinter GEO einwandfrei: Da Verbraucher zunehmend auf KI-Assistenten zurückgreifen, um Informationen zu erhalten, sollten Marken versuchen, sich einen Vorteil bei KI-generierten Empfehlungen zu verschaffen, so wie sie einst um Suchplatzierungen oder Sichtbarkeit in Empfehlungsfeeds konkurrierten.

Allerdings weist diese Prämisse einen entscheidenden Fehler auf – Eine Reihe von kurzfristigen Maßnahmen kann Einfluss darauf nehmen, wie ein Modell eine Marke wahrnimmt, sofern eine allgemeine künstliche Intelligenz (AGI) in greifbarer Nähe ist.

Letztendlich dienen große Sprachmodelle dazu, das kollektive Verständnis einer Marke in eine Antwort für den Nutzer zu verdichten. Die Kernaufgabe für Marken besteht daher nicht darin, zunächst das Modell zu optimieren, sondern ihre Markenessenz von innen heraus zu definieren, indem man ihren Wert in der Sprache vermittelt, die die Verbraucher tatsächlich verwenden, und diese Wahrnehmung kontinuierlich über wirksame Kanäle stärkt. Erst dann ist es sinnvoll, dafür zu sorgen, dass große Sprachmodelle diesen Wert genau verstehen und wiedergeben können.

An dieser Stelle müssen Unternehmen einen Blick nach innen werfen.

Der Kernwert eines Unternehmens oder einer Marke ist im Wesentlichen die Verkörperung menschlicher Motivation innerhalb einer Unternehmensorganisation:

• Warum gibt es das Unternehmen?
• Was möchte das Unternehmen für seine Kunden schaffen?
• Welches unverwechselbare Image möchte das Unternehmen auf dem Markt etablieren?

Erst wenn diese Fragen geklärt sind, kann ein Unternehmen davon ausgehen, dass die KI es versteht und korrekt abbildet.

Das gleiche Prinzip gilt auch für den anhaltenden Hype um KI-gestützte Effizienzsteigerungen.

Zwar senkt die KI die Kosten für die Erfassung und Verarbeitung unstrukturierter data-Daten erheblich und beschleunigt die Erstellung von Inhalten in allen Bereichen, Der Ausgangspunkt für die Unternehmensbewertung sollte nicht lauten: “Was kann KI leisten?”. Unternehmen müssen sich stattdessen wieder auf ihre Kernwertschöpfungskette besinnen und das „First-Principles“-Denken anwenden, um die grundlegenden Fragen zu stellen.

Zum Thema Information und Entscheidungsfindung, Die erste Frage lautet nicht: “Wie viele Erkenntnisse kann KI liefern?”, sondern vielmehr: “Welche Informationen führen tatsächlich zu besseren Geschäftsentscheidungen?”. Wenn das Problem selbst nicht klar definiert wurde, bedeuten mehr Informationen lediglich mehr Störfaktoren.

Was die betriebliche Effizienz betrifft, Anstatt vorschnell zu fragen: “Welche Aufgaben können wir an KI-Agenten auslagern?”, sollten Unternehmen zunächst ihre Arbeitsabläufe genau erfassen. Hochfrequente, sich wiederholende und regelbasierte Aufgaben erfordern selten ausgefeilte KI: Herkömmliche Automatisierung reicht aus, um diese Aufgaben zu erledigen. Wenn ein Unternehmen diese grundlegenden Aufgaben noch nicht automatisiert hat, ist es zu früh, gleich auf KI-Agenten umzusteigen.

Agenten spielen ihre Stärken besonders in Szenarien aus, die ein kontextbezogenes Urteilsvermögen in großem Maßstab erfordern, wie beispielsweise die Erstellung maßgeschneiderter Verkaufsangebote für Kunden, die Zusammenstellung lokalisierter Schulungen für Verkaufsteams, oder Prüfung potenzieller Standorte für Filialen.

Was Wissen und Kommunikation betrifft, sollten Sie, bevor Sie generative KI zur Erstellung von reports, Verkaufspräsentationen oder Marketingmaterialien einsetzen, Die Führungskräfte müssen die eigentliche Ursache der Spannungen ermitteln. Sind die Informationen schwer zu beschaffen, über verschiedene Teams verteilt oder einfach nur unzureichend dargestellt? Interne Engpässe sind in der Regel auf die ersten beiden Probleme zurückzuführen, während externe Kommunikationslücken meist aus dem letztgenannten Grund entstehen. Letztendlich, Die Strukturierung des Unternehmenswissens und die Weiterbildung der Mitarbeiter im Bereich der KI-gestützten Zusammenarbeit bieten einen weitaus höheren ROI als das bloße Aneinanderreihen von agentenbasierten Tools..

Verankern Sie sich in Ihrem Inneren, und strecken Sie sich dann nach außen aus

Für Unternehmen, die sich im Wandel befinden, ist das Verständnis des eigenen Kernwerts der wichtigste Maßstab, der als Grundlage für alle künftigen Transformationen dient.

Durch die Anwendung des „First-Principles“-Ansatzes auf die gesamte Wertschöpfungskette können Unternehmen technologische Innovationen nutzen und ihre Fähigkeit zur Schaffung langfristiger Werte ausbauen.