Die durch artificial intelligence herbeigef\u00fchrten Ver\u00e4nderungen \u2013 sowohl hinsichtlich der Geschwindigkeit als auch des Ausma\u00dfes \u2013 \u00fcbertreffen bei weitem diejenigen jeder bisherigen Technologie. Man h\u00f6rt Aussagen wie: \u201cDie Wettbewerbsvorteile, die Unternehmen \u00fcber Jahre hinweg aufgebaut haben, k\u00f6nnen bei ausreichender Rechenleistung ins Wanken geraten\u201d oder \u201cDie meisten B\u00fcroberufe werden durch KI ersetzt werden.\u201d<\/p>\n
Da die Medien solche Darstellungen noch verst\u00e4rken, Angst ist zum vorherrschenden Gef\u00fchl geworden<\/strong>. Unternehmen beeilen sich, KI einzuf\u00fchren, aus Angst, den Anschluss zu verlieren. Die Mitarbeiter hingegen nutzen eifrig alle m\u00f6glichen KI-Tools und schieben dabei oft Bedenken hinsichtlich Sicherheit und Datenschutz beiseite, um sich berufliche Sicherheit zu verschaffen.<\/p>\n Wie ein Adrenalinsto\u00df, Angst kann zu \u00fcbereilten Handlungen f\u00fchren<\/strong>, aber es ist f\u00fcr eine lange Reise nicht geeignet<\/strong>. Eine nachhaltigere Motivationsquelle ist ein klares Gef\u00fchl f\u00fcr Sinn und Wert, das es Unternehmen und Einzelpersonen erm\u00f6glicht, mehr zu erreichen. Wie k\u00f6nnen Unternehmen aus diesem klassischen Gefangenendilemma ausbrechen?<\/p>\n Bei der Einf\u00fchrung von KI greifen viele Unternehmen nach wie vor auf denselben Ansatz zur\u00fcck, den sie bereits w\u00e4hrend der vorangegangenen Welle der digitalen Transformation verfolgt haben: ein Vergleich mit Wettbewerbern und die Ermittlung der wichtigsten Schwachstellen, die es zu beheben gilt<\/strong>.<\/p>\n Diese nach au\u00dfen gerichtete Methodik kann in einem relativ stabilen Gesch\u00e4ftsumfeld wirksam sein. Unternehmen k\u00f6nnen beobachten, was f\u00fchrende Akteure tun, und diese Vorgehensweisen anschlie\u00dfend an ihre eigenen Gegebenheiten anpassen und optimieren<\/strong>. Nehmen wir den E-Commerce als Beispiel. Um die Jahre 2009 und 2010 er\u00f6ffneten 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.<\/p>\n Doch im Zeitalter der KI kann die Suche nach Antworten bei anderen so wirken, als blicke man durch einen Schleier. Unternehmen wissen m\u00f6glicherweise nicht, inwieweit diese Beispiele tats\u00e4chlich ihrer eigenen Situation entsprechen, und auch nicht, ob das, was sie sehen, \u00fcberhaupt der Realit\u00e4t entspricht.<\/p>\n Was Unternehmen wirklich brauchen, ist ein st\u00e4rkerer innerer Kompass<\/strong>.<\/p>\n Die derzeitige Begeisterung f\u00fcr GEO (Generative Engine Optimization) ist hierf\u00fcr ein gutes Beispiel.<\/p>\n Auf den ersten Blick erscheint die Logik hinter GEO einwandfrei: Da Verbraucher zunehmend auf KI-Assistenten zur\u00fcckgreifen, um Informationen zu erhalten, sollten Marken versuchen, sich einen Vorteil bei KI-generierten Empfehlungen zu verschaffen<\/strong>, so wie sie einst um Suchplatzierungen oder Sichtbarkeit in Empfehlungsfeeds konkurrierten.<\/p>\n Allerdings weist diese Pr\u00e4misse einen entscheidenden Fehler auf \u2013 Eine Reihe von kurzfristigen Ma\u00dfnahmen kann Einfluss darauf nehmen, wie ein Modell eine Marke wahrnimmt, sofern eine allgemeine k\u00fcnstliche Intelligenz (AGI) in greifbarer N\u00e4he ist<\/strong>.<\/p>\n Letztendlich dienen gro\u00dfe Sprachmodelle dazu, das kollektive Verst\u00e4ndnis einer Marke in eine Antwort f\u00fcr den Nutzer zu verdichten. Die Kernaufgabe f\u00fcr Marken besteht daher nicht darin, zun\u00e4chst das Modell zu optimieren, sondern ihre Markenessenz von innen heraus zu definieren<\/strong>, indem man ihren Wert in der Sprache vermittelt, die die Verbraucher tats\u00e4chlich verwenden, und diese Wahrnehmung kontinuierlich \u00fcber wirksame Kan\u00e4le st\u00e4rkt. Erst dann ist es sinnvoll, daf\u00fcr zu sorgen, dass gro\u00dfe Sprachmodelle diesen Wert genau verstehen und wiedergeben k\u00f6nnen.<\/p>\n An dieser Stelle m\u00fcssen Unternehmen einen Blick nach innen werfen.<\/p>\n Der Kernwert eines Unternehmens oder einer Marke ist im Wesentlichen die Verk\u00f6rperung menschlicher Motivation innerhalb einer Unternehmensorganisation:<\/p>\n Erst wenn diese Fragen gekl\u00e4rt sind, kann ein Unternehmen davon ausgehen, dass die KI es versteht und korrekt abbildet.<\/p>\n Das gleiche Prinzip gilt auch f\u00fcr den anhaltenden Hype um KI-gest\u00fctzte Effizienzsteigerungen.<\/p>\n Zwar senkt die KI die Kosten f\u00fcr die Erfassung und Verarbeitung unstrukturierter data-Daten erheblich und beschleunigt die Erstellung von Inhalten in allen Bereichen, Der Ausgangspunkt f\u00fcr die Unternehmensbewertung sollte nicht lauten: \u201cWas kann KI leisten?\u201d<\/strong>. Unternehmen m\u00fcssen sich stattdessen wieder auf ihre Kernwertsch\u00f6pfungskette besinnen und das \u201eFirst-Principles\u201c-Denken anwenden, um die grundlegenden Fragen zu stellen.<\/p>\n Zum Thema Information und Entscheidungsfindung, Die erste Frage lautet nicht: \u201cWie viele Erkenntnisse kann KI liefern?\u201d, sondern vielmehr: \u201cWelche Informationen f\u00fchren tats\u00e4chlich zu besseren Gesch\u00e4ftsentscheidungen?\u201d<\/strong>. Wenn das Problem selbst nicht klar definiert wurde, bedeuten mehr Informationen lediglich mehr St\u00f6rfaktoren.<\/p>\n Was die betriebliche Effizienz betrifft, Anstatt vorschnell zu fragen: \u201cWelche Aufgaben k\u00f6nnen wir an KI-Agenten auslagern?\u201d, sollten Unternehmen zun\u00e4chst ihre Arbeitsabl\u00e4ufe genau erfassen<\/strong>. Hochfrequente, sich wiederholende und regelbasierte Aufgaben erfordern selten ausgefeilte KI: Herk\u00f6mmliche Automatisierung reicht aus, um diese Aufgaben zu erledigen. Wenn ein Unternehmen diese grundlegenden Aufgaben noch nicht automatisiert hat, ist es zu fr\u00fch, gleich auf KI-Agenten umzusteigen.<\/p>\n Agenten spielen ihre St\u00e4rken besonders in Szenarien aus, die ein kontextbezogenes Urteilsverm\u00f6gen in gro\u00dfem Ma\u00dfstab erfordern, wie beispielsweise die Erstellung ma\u00dfgeschneiderter Verkaufsangebote f\u00fcr Kunden, die Zusammenstellung lokalisierter Schulungen f\u00fcr Verkaufsteams, <\/strong>oder Pr\u00fcfung potenzieller Standorte f\u00fcr Filialen<\/strong>.<\/p>\n Was Wissen und Kommunikation betrifft, sollten Sie, bevor Sie generative KI zur Erstellung von reports, Verkaufspr\u00e4sentationen oder Marketingmaterialien einsetzen, Die F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen die eigentliche Ursache der Spannungen ermitteln<\/strong>. Sind die Informationen schwer zu beschaffen, \u00fcber verschiedene Teams verteilt oder einfach nur unzureichend dargestellt? Interne Engp\u00e4sse sind in der Regel auf die ersten beiden Probleme zur\u00fcckzuf\u00fchren, w\u00e4hrend externe Kommunikationsl\u00fccken meist aus dem letztgenannten Grund entstehen. Letztendlich, Die Strukturierung des Unternehmenswissens und die Weiterbildung der Mitarbeiter im Bereich der KI-gest\u00fctzten Zusammenarbeit bieten einen weitaus h\u00f6heren ROI als das blo\u00dfe Aneinanderreihen von agentenbasierten Tools.<\/strong>.<\/p>\n F\u00fcr Unternehmen, die sich im Wandel befinden, ist das Verst\u00e4ndnis des eigenen Kernwerts der wichtigste Ma\u00dfstab, der als Grundlage f\u00fcr alle k\u00fcnftigen Transformationen dient.<\/p>\n Durch die Anwendung des \u201eFirst-Principles\u201c-Ansatzes auf die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette k\u00f6nnen Unternehmen technologische Innovationen nutzen und ihre F\u00e4higkeit zur Schaffung langfristiger Werte ausbauen.<\/p>\n <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Die KI entwickelt sich in beispiellosem Tempo weiter, und der Druck, Schritt zu halten, ist allgegenw\u00e4rtig. 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Verankern Sie sich in Ihrem Inneren, und strecken Sie sich dann nach au\u00dfen aus<\/h2>\n