Gastkommentar: Wie die deutsche Wirtschaft mit KI erfolgreich werden kann
Gerade in Deutschland ist der Euphorie über Künstliche Intelligenz (KI) auch Panik beigemischt. Fast aus allen Äußerungen von Politikern und Wirtschaftsführern ist herauszuhören, dass wir es dieses Mal nicht „versemmeln“ dürfen. Es ist offensichtlich: Beim Internet-Business, bei Smartphones und der Public Cloud hat die Bundesrepublik den Zug verpasst. Die Folgen sind heute schmerzhaft zu spüren.
Inzwischen könnten die Silicon-Valley-Giganten einige der größten und stolzesten Dax-Unternehmen mit einem Jahresgewinn kaufen. In einschlägigen Digitalisierungs-Rankings liegt Deutschland häufig auf den hinteren Plätzen und ist in hohem Maße abhängig von amerikanischen Digitalplattformen. Wie vermeiden wir bei KI also die Fehler der Vergangenheit?
Eine „AI first“-Strategie ergibt als Unternehmensstrategie keinen Sinn
Generell scheinen wir diesmal reifer, aufgeklärter zu sein. Fast ebenso oft wie KI fällt derzeit der Begriff Hype. Die Botschaft: Wir lassen uns nicht unreflektiert von der medialen Übertreibung hinreißen. Das Hype-Cycle-Konzept lehrt uns, dass wir unsere Technologie-Entscheidungen weder vom Rausch noch vom Kater bestimmen lassen dürfen. Es kann genauso falsch und richtig sein, früh einzusteigen wie spät.
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Vor der größten Gefahr kann uns aber auch diese Nüchternheit nicht bewahren – nämlich vor der Gefahr des Tunnelblicks. Alle, die jetzt „was mit KI“ machen, seien daran erinnert: Technologie an sich stiftet keinen Kundennutzen, sie schafft keinen Wettbewerbsvorteil. Eine „AI first“-Strategie mag zwar die IT-Abteilung ausrufen, aber als Unternehmensstrategie ergibt das keinen Sinn.
Diese Lektion hätten wir längst vom Übervater der Digitalwirtschaft lernen können – Steve Jobs. Stets erklärte er: „Du musst mit dem Kundenerlebnis anfangen und dich dann rückwärts zur Technologie vorarbeiten. Du darfst nicht mit der Technologie anfangen und dann versuchen herauszufinden, wie du sie verkaufen kannst.“
Jobs war kein Pionier der Mobiltelefonie, der Ortungs- oder Kameratechnik. Er war nicht mal Pionier des App-Stores. Aber er konnte wie kaum ein anderer sich vorstellen, wie man Kunden damit Nutzen, Freude und Lust bringen kann.
Es kommt darauf an, Technologien so gut zu verbinden, dass der Kunde glücklich wird
Wir erkennen aus diesem Beispiel auch: Es ist niemals eine Technologie allein, die das Kundenerlebnis schafft. Vielmehr kommt es darauf an, viele unterschiedliche Technologien so perfekt miteinander zu verzahnen, dass der Kunde glücklich und zufrieden wird. Andersherum formuliert: Wenn der Kunde etwas von der Technologie bemerkt, dann ist es kein Erlebnis.
Eine zweite Folge des Tunnelblicks ist der Glaube, dass KI ein Werkzeug sei. In Wahrheit ist sie die Spitze eines Eisbergs – eines Eisbergs aus Daten. Und das hat weitläufige Konsequenzen. Bekanntlich ist jede KI nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert wird. Das beste KI-Modell verhungert, wenn es nicht ständig gefüttert wird mit ausreichender Quantität, Qualität und Vielfalt von Daten.
Und da liegt das Problem. Denn die Firmen hierzulande sind im Schnitt nicht gut darin, ihre Daten zu organisieren, zu aggregieren und wertschöpfend einzusetzen. Oft sind die Daten voneinander isoliert, werden in unterschiedlichen Formaten gespeichert, sind redundant, von schlechter Qualität, nicht auswertbar.
Das Problem lässt sich mit Technik allein nicht lösen. Man benötigt dazu auch Strategie, Organisation, Prozesse und die richtigen Qualifikationen. Es dauert, bis diese Strukturen aufgebaut sind.
Ja, es stimmt: Es gibt fertig nutzbare KI-Werkzeuge, bei denen wir uns diesen mühsamen Weg sparen können, weil die Anbieter schon längst Zugang zu unseren Daten haben. Unsere Büro-Software hilft uns, Texte zu schreiben und Besprechungen zusammenzufassen. Der Hersteller unserer Maschinen sagt Probleme voraus, sodass wir Produktionsausfälle vermeiden.
Solche Werkzeuge erhöhen unsere Produktivität. Das tun sie allerdings bei allen Kunden des Anbieters, einschließlich unserer Konkurrenten. Sprich: Damit erzielen wir keine Wettbewerbsvorteile. Und damit vermeiden wir auch nicht die Fehler der Vergangenheit.
Es führt kein Weg daran vorbei: Wir müssen lernen, auf eigenen Beinen zu stehen. Beim Bauen von KI-Anwendungen müssen wir ebenso gut werden wie bei der Herstellung von Autos oder Maschinen. Und wir sollten uns dringend eine sehr wichtige Eigenschaft von den Amerikanern abgucken – nämlich ihr Enthusiasmus dafür, Kunden glücklich zu machen. Von da aus „rückwärts arbeiten“ vorwärts zur KI – oder anders formuliert: Reverse Engineering nicht von Produkten, sondern von Erlebnissen.
Es macht nichts, wenn das alles ein bisschen länger dauert. Denn am Ende siegt nicht der Schnellere, sondern der Bessere.
Der Autor:
Johannes Koch ist Geschäftsführer Zentraleuropa, Hewlett Packard Enterprise.