Was ist Applied AI und wo sehen wir den größten Impact?
Innovation arbeitet extrem viel mit dem Strukturieren von Texten. Es geht um das Verarbeiten von vielen unterschiedlichen Datenpunkten, die in Textform vorliegen. Felix Laarmann, Creative Technology Experte bei HYVE.
Applied AI bezieht sich auf die praktische Anwendung von KI-Technologien zur Optimierung und Verbesserung bestehender Prozesse. Der größte Impact zeigt sich derzeit im Bereich der generativen KI, insbesondere bei der Textgenerierung und -verarbeitung, eine scheinbar einfache, aber zentrale Aufgabe in nahezu jedem Geschäfts- und Innovationsprozess.
Texte sind die Basis für Dokumentationen, Kommunikationsstrategien und Entscheidungsprozesse. Die Fähigkeit, Texte effizient zu generieren, zu verarbeiten und zu strukturieren, bietet Unternehmen einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Gerade in Innovationsprozessen, die auf der Analyse und Interpretation umfangreicher Datenmengen basieren, ermöglicht die Automatisierung von Texten eine signifikante Effizienzsteigerung. Dabei geht es nicht nur um das Erstellen von Inhalten, sondern auch um die Optimierung bestehender textbasierter Prozesse.
Innovation selbst arbeitet intensiv mit dem Strukturieren von Texten. Unterschiedlichste Datenpunkte, die in Textform vorliegen, müssen verarbeitet werden, um am Ende des Tages beschreiben zu können, welche Projekte und Entwicklungen umgesetzt werden sollen. Dieser strukturelle Prozess der Textgenerierung und -verarbeitung ist der Schlüssel, um Ideen in konkrete und umsetzbare Pläne zu überführen. Applied AI treibt den Innovationsprozess voran, indem sie die effiziente Handhabung von Texten ermöglicht und dadurch die Geschwindigkeit und Qualität der Umsetzung erheblich steigert.
In welchem Umfang kann diese Technologie heute und in der Zukunft helfen?
Die Möglichkeiten der KI im Innovationsmanagement lassen sich gut in einer Matrix mit zwei Achsen strukturieren. Auf einer Achse geht es darum, ob einzelne Schritte oder Teilaufgaben automatisiert werden oder ob gesamte Prozessketten automatisch durchgeführt werden können. Die zweite Achse bstimmt, welche Art der Interaktion wir von KI-Tools erwarten: Soll die Interaktion eher befehlsbasiert bleiben oder sind wir bereit, in eine menschenähnliche Interaktionen mit der KI zu treten? Diese Matrix hilft dabei, verschiedene Zukunftsszenarien zu verstehen und abzuwägen, welche Richtung für spezifische Aufgabenstellungen und Unternehmen sinnvoll ist.
Ein konkretes Beispiel für eine befehlsbasierte Automatisierung ist die Nutzung von KI für einfache Suchvorgänge, wie wir sie aus dem klassischen Googeln kennen, allerdings erweitert durch generative KI, die Ergebnisse effizienter und präziser liefert: Mit Software wie Perplexity erhalten wir eine neue, leistungsfähigere Generation an Tools.
Wenn wir jedoch weiterdenken und ganze Prozessketten automatisieren, betreten wir den Bereich der Robotic Process Automation (RPA). Hierbei geht es nicht mehr darum, eine einzelne Aufgabe zu automatisieren, sondern eine Abfolge von Aufgaben, die in einer Kette organisiert sind. Ein Beispiel ist die automatisierte Durchführung von Websuchen, das Extrahieren relevanter Inhalte und die Synthese dieser Daten zu einem verwertbaren Ergebnis. Dies zeigt, wie KI den gesamten Workflow effizienter gestalten kann, indem sie mehrere Schritte nahtlos miteinander verknüpft.
Lösen wir uns von einer befehlsbsierten Interaktion und betrachten KI als eigenständigen Akteur, öffnet sich das Feld der Copilots. Diese führen wiederum nur einzelne Aufgaben durch, sind aber durch die Kommunikation in natürlicher Sprache niederschwellig „ansprechbar“ und breit einsetzbar.
Trauen wir einer solchen KI nun zu, als eigenständige Akteurin zu agieren und autonom Aufgaben zu erledigen, befinden wir uns im Bereich der autonomen Pipelines. In diesem Szenario übernimmt eine KI beispielsweise den gesamten Prozess der Marktforschung, indem Daten aggregiert, strukturiert und ausgewertet werden. Möglicherweise leitet sie bereits Handlungsempfehlungen ab und steigt in einen Kreativprozess ein. Auch wenn dies futuristisch klingt, ist es technisch bereits umsetzbar und zeigt, wie KI das Innovationsmanagement grundlegend verändern könnte.
Bei HYVE setzen wir auf einen klaren Ansatz, der die menschliche Komponente im Innovationsprozess in den Mittelpunkt stellt. Es geht darum, Menschen zu unterstützen und nicht zu ersetzen. Unser Ziel ist ein hybrider Ansatz, bei dem das Potenzial der KI optimal genutzt wird, während die Steuerung und das strategische Denken in menschlicher Hand bleibt.
Wie sieht die konkrete Umsetzung von Applied AI am Double Diamond aus?
Der Double Diamond ist ein bewährtes Modell im Innovationsmanagement, das den Prozess von der Problemfindung bis zur Lösung strukturiert. Applied AI kann in jeder Phase dieses Modells wertvolle Unterstützung bieten und dazu beitragen, den Weg von der Idee zum Produkt zu beschleunigen, ohne den kreativen Input des Menschen zu ersetzen, sondern ihn zu ergänzen. Lassen Sie uns ein bisschen tiefer eintauchen und konkrete Beispiele anschauen.
Verstehen – Forschung & Problemverständnis:
In der Anfangsphase des Innovationsprozesses geht es darum, relevante Daten zu sammeln und tiefgehend zu verstehen. KI kann in diesem Schritt eine zentrale Rolle spielen, indem sie große Datenmengen effizient aggregiert und analysiert. Ein Beispiel ist die automatisierte Durchsuchung von Foren oder Plattformen wie Reddit, um Produktbewertungen zu identifizieren. Diese Bewertungen werden analysiert, um die zugrunde liegenden Probleme oder Wünsche der Nutzer:innen herauszufiltern. Was früher eine enorme Herausforderung darstellte, wird durch den Einsatz von KI heute wesentlich beschleunigt und präziser durchgeführt.
Definieren – Identifikation & Synthese:
Nach der Datensammlung folgt die entscheidende Analysephase, in der es darum geht, die Kernprobleme oder Bedürfnisse zu identifizieren. KI-Systeme sind in der Lage, große Datenmengen zu clustern und relevante Informationen zu extrahieren. Ein gutes Beispiel hierfür ist die Sentiment-Analyse, bei der die KI Texte daraufhin untersucht, ob sie eine positive oder negative Haltung ausdrücken. Diese Technologie hilft Unternehmen dabei, die Stimmung der Nutzer besser zu verstehen und gezielte Schlüsse für die Weiterentwicklung ihrer Produkte oder Dienstleistungen zu ziehen.
Entwickeln – Ideenfindung
Und es ist wirklich interessant zu sehen, wie schnell wir da einknicken als Menschen und sagen, doch, kann sie [kreative Aufgaben übernehmen]. […] Viele nutzen diese Tools bereits dafür, weil offensichtlich ist, dass man damit kreative Prozesse automatisieren kann. Felix Laarmann, Creative Technology Experte bei HYVE.
Die Ideenfindungsphase profitiert ebenfalls von der Integration von KI, welche in der Lage ist, kreative Vorschläge zu machen oder bestehende Ideen basierend auf den gesammelten und analysierten Daten zu erweitern. Ein praktisches Beispiel ist der iterative Prozess, bei dem der Mensch seine Gedanken formuliert und die KI diese ergänzt. Dieser hybride Kreativprozess ermöglicht es, in kürzerer Zeit mehr und qualitativ bessere Ideen zu generieren.
Finalisieren – Prototypen & Testen:
In der finalen Phase des Innovationsprozesses geht es darum, aus den Ideen konkrete Prototypen zu entwickeln und diese zu testen. KI kann man hier nutzen, um schnelle Prototypen zu erstellen, sei es durch die Generierung von Code oder durch die Erstellung von Visualisierungen. Tools wie Figma, die KI-Funktionalitäten integriert haben, ermöglichen es, rasch klickbare Prototypen zu erstellen, die sofort getestet werden können. Dies verkürzt die Entwicklungszyklen erheblich und ermöglicht eine schnelle Validierung von Ideen.
Wie kann ich bestimmen, ob ich eine Eigenentwicklung oder eine fertige Lösung für den Innovationsprozess brauche?
Es ist eine Frage der Reife von der Automatisierung im Innovationsprozess. Die Reife der Automatisierung im Innovationsprozess variiert je nach Bereich und Anwendungsfall. Während einige Tools und Technologien bereits weit fortgeschritten und in der Praxis erprobt sind, befinden sich andere noch in der Entwicklungsphase. Unternehmen können spezialisierte Anbieter:innen nutzen, um spezifische Aufgaben zu automatisieren, oder eigene Lösungen entwickeln, um einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.
Diese Entscheidung ist nicht trivial, und es gibt mehrere Faktoren, die bei der Wahl zwischen Eigenentwicklung und dem Kauf fertiger Lösungen berücksichtigt werden müssen.
Spezialisierte Anbieter, die eine Funktion hervorragend umsetzen, haben oft die Nase vorn. Felix Laarmann, Creative Technology Experte bei HYVE.
Spezialisierte Tools vs. Plattformlösungen:
Einer der wichtigsten Aspekte, die Unternehmen berücksichtigen sollten, ist die Frage, ob spezialisierte Tools oder umfassende Plattformlösungen besser zu ihren Bedürfnissen passen. Diese spezialisierten Tools bieten in der Regel tiefgehende Funktionalitäten und können in einen maßgeschneiderten Workflow integriert werden. Ein Beispiel ist die Bildgenerierung, bei der spezialisierte KI-Tools häufig bessere Ergebnisse liefern als allgemeine Plattformen.
Flexibilität versus Einfachheit
Ein weiterer entscheidender Faktor ist die Abwägung zwischen Flexibilität und Einfachheit. Spezialisierte Tools bieten oft mehr Flexibilität, da sie individuell angepasst und erweitert werden können. Dies ist besonders wichtig für Unternehmen, die ihre Innovationsprozesse kontinuierlich weiterentwickeln möchten. Auf der anderen Seite bieten umfassende Plattformlösungen, wie Microsoft Teams oder Office 365, den Vorteil einer nahtlosen Integration und einfachen Verwaltung. Diese Lösungen sind oft einfacher zu implementieren und zu nutzen, bieten jedoch weniger Anpassungsmöglichkeiten.
Kosten und Ressourcen
Schließlich spielt auch die Frage der Kosten und verfügbaren Ressourcen eine wichtige Rolle. Die Eigenentwicklung von Lösungen erfordert nicht nur finanzielle Mittel, sondern auch Zeit und Expertise. Unternehmen müssen sich darüber im Klaren sein, dass eine maßgeschneiderte Lösung zwar langfristig Vorteile bringen kann, die Entwicklung und Wartung jedoch erhebliche Ressourcen bindet. Fertige Lösungen sind in der Regel schneller einsatzbereit und können kurzfristig Kosten sparen, bieten jedoch möglicherweise nicht die gleiche Tiefe und Anpassungsfähigkeit wie eine Eigenentwicklung.
Unternehmen sollten ihre spezifischen Bedürfnisse und Ressourcen sorgfältig prüfen, bevor sie entscheiden, ob sie eine maßgeschneiderte Lösung entwickeln oder eine fertige Lösung kaufen. Wenn Sie unsicher sind, welcher Weg für Ihr Unternehmen der richtige ist, sind wir bei HYVE gerne für Sie da. Gemeinsam können wir Ihre individuellen Anforderungen besprechen und die beste Strategie für Ihren Innovationsprozess entwickeln
Fazit
Applied AI ist mehr als nur ein technologischer Trend; es ist ein Werkzeug, das die Art und Weise, wie wir arbeiten und Innovationen schaffen, grundlegend verändern kann. Unternehmen, die bereit sind, diese Technologie zu adaptieren und in ihre Prozesse zu integrieren, werden in der Lage sein, nicht nur ihre Effizienz zu steigern, sondern auch neue, bahnbrechende Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Innovation gestalten – mit der Kraft der Künstlichen Intelligenz.
