Das Geschäftsmodell mittels KI optimieren oder doch komplett neu entwickeln?

Henry Ford hat das Automobil zu einem Ersatz des bis dahin üblichen Fortbewegungsmittel Pferd + Wagen gemacht, weil er durch die Perfektionierung von Fließbandarbeit das Automobil zu einem erschwinglichen Alltagsgegenstand machte. Ihm wird das Bonmot nachgesagt:

"Wenn ich die Leute gefragt hätte, was sie wollen, hätten sie schnellere Pferde verlangt, keine Autos."

In Zeichen von KI müssen sich Unternehmen die Frage stellen, ob sie zukünftig mittels KI ihre Pferde-Prozesse optimieren möchten oder ob sie auf das KI-Automobil setzen. Beides kann richtig sein.

Im bestehenden System besser werden

Wenn Ihr den Kund*innennutzen durch Euer Produkt oder Euren Service direkt einlösen könnt und nicht Teil einer längeren Produkt- oder Servicekette seid, ergibt es sehr viel Sinn, KI dafür zu nutzen, im bestehenden System besser zu werden. In solchen Konstellationen wirkt KI unmittelbar dort, wo Wert entsteht. Sie verkürzt Wege, erweitert Möglichkeiten und entlastet Menschen von Routinen, ohne dass Ihr dafür Eure grundlegende Logik verändern müsst.

Schneller, kreativer oder umfänglicher: das sind die Leistungsversprechen, mit denen KI punktet. Texte entstehen zügiger, Analysen werden breiter, Varianten lassen sich leichter durchspielen. Das bessere Ergebnis ist für Eure Kund*innen genauso wie für Euch selbst direkt spürbar.

Es kann den Pferde-Prozess beschleunigen, wenn das Tier besseres Futter erhält oder mit einem leichteren Wagen oder leichteren Geschirr ausgestattet wird.

Viele Prozessschritte, hohe Dokumentationsanforderungen, komplizierte Freigabesysteme, starke Schnittstellendefinitionen sorgen für Reibung im System. Jede Optimierung bleibt lokal. Sie macht einen Abschnitt besser, verändert aber nicht das Gesamterlebnis.

Der Nutzen für Kund*innen wird kleiner, je mehr sich dieser sich über Verantwortlichkeiten, Schnittstellen und in Entscheidungslogiken verteilt.

Wenn Optimierung nicht mehr reicht

KI kann dazu dienen, das bestehende Produkt oder den bestehenden Service zu optimieren. Das ist Arbeit im System.

KI kann aber auch der Katalysator dafür sein, dass die Beteiligten Arbeit am System verrichten. So wie die perfektionierte Fließbandarbeit eine veränderte Fortbewegung ermöglichte, kann KI Prozesse, Projekte + Services induzieren, die weit über das Gewohnte hinausgehen.

Ein Pferd bleibt ein Pferd – egal, wie gut es gefüttert oder ausgerüstet ist. Aber wie wäre es, wenn Fortbewegung unabhängig von Futter + Ställen stattfinden könnte?

Und mit diesem Gedanken entsteht eine neue Sicht auf das System. Wie kann der Kund*innennutzen jenseits von bestehenden Produkten, Services + deren Optimierung realisiert werden?

Dabei solltet Ihr Eure Ideen mit Entwicklungshypothesen unterlegen + geplant ausprobieren. So bekommt Ihr schnell klar, ob Ihr in der richtigen Richtung unterwegs seid.

Die grundsätzliche Idee verproben

Henry Ford entwickelte mehrere Automobile, beginnend bei "Ford A". Erst der "Fort T" wurde zum Kassenschlager, der Mobilität vollkommen neu möglich machte.

Wenn Ihr den Kund*innennutzen neu erfinden möchtet, solltet Ihr zeitlich befristete Experimente starten, um klarzukriegen, wo für Euch das interessante neue Produkt oder neue Service liegen könnte. An dieser Stelle könnte Euch ein Lean Canvas unterstützen, den wirklichen Kund*innennutzen zu erfassen. Vielleicht nützt Euch auch in MVP.

In allen Fällen braucht Ihr eine klare Entwicklungshypothese als Grundlage Eures Experiments. Sie beschreibt nicht die Lösung, sondern die Annahme, die Ihr überprüft.

So modelliert Ihr zielgerichtet Eurer Lernen. Entwicklungshypothesen sind sowohl beim Optimieren innerhalb des Systems als auch beim Arbeiten am System für die Beteiligten mehr als hilfreich:

KI macht an dieser Stelle radikal neue Lösungen möglich. Digitalisierung, Automatisierung, KI + Robotik machen Ungeahntes möglich. Ihr solltet es einfach ausprobieren.