Vertrauen Sie Ihre Unternehmensstrategie der Künstlichen Intelligenz an?

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Künstliche Intelligenz und ChatGPT sind in letzter Zeit häufige Schlagworte geworden. Ob man sie liebt oder hasst, man kann ihnen kaum entkommen. Häufig gestellte Fragen lauten: “Wird KI meinen Job übernehmen?” und “Wird KI mich ersetzen?”.

Auch wenn es bereits viele Meinungen dazu gibt, gibt es keine endgültige Antwort, und ich bin nicht hier, um eine zu geben. Stattdessen möchte ich darlegen, warum ich glaube, dass die Strategie in den Händen von (Produkt-)Strategen, Beratern und Managern, also Menschen, bleiben sollte.

Ich analysiere Strategieelemente, die auf Erkenntnissen beruhen, und nicht nur auf Fakten und der Argumentation hinter den Frameworks. Durch die Darstellung einiger der Prozesse und Arbeitsmethoden von FastRocket GmbH zeige ich auf, wie Strategie nicht einfach in eine Reihe von Anweisungen oder Logikformeln gepresst werden kann, und wie wir dennoch KI-Tools nutzen können, um uns zu unterstützen.

Strategie ≠ Framework

“Bei einer neuen Strategie für einen Kunden geht es darum, eine neue Realität für einen Sektor zu schaffen”
– Strategie (2021), K. Safarova

Daher gibt es keinen richtigen oder falschen Weg, dies zu tun. Es gibt definitiv auch nicht nur einen einzigen Weg. Strategie ist weder geradlinig noch linear. Wenn neue Erkenntnisse gewonnen werden, sind zahlreiche Interaktionen, Überarbeitungen und Anpassungen erforderlich. Im Gegensatz zur Logik hinter KI gibt es kein Handbuch oder eine Formel, die beschreibt, wie man das macht.

Deshalb kann Strategie nicht in ein einziges Framework gepackt und auf verschiedene Kunden übertragen werden. Sie muss auf jeden Kunden, jedes Unternehmen und jede Branche individuell zugeschnitten sein. Bei FastRocket GmbH gestalten wir jedes Strategieprojekt sorgfältig nach den spezifischen Bedürfnissen des Kunden und der jeweiligen Herausforderung. Daher sind die Ergebnisse und Outputs bei jedem Projekt unterschiedlich.

Frameworks können die Illusion vermitteln, dass man nur bestimmte Kästchen ausfüllen muss und die Antwort dann wie von selbst erscheint. Die Realität sieht jedoch ganz anders aus. Es geht darum, bestehende Frameworks sinnvoll anzupassen – oder sogar völlig neue zu schaffen.

Ein weit verbreitetes und bekanntes Framework ist die Erstellung von User Personas. Bei FastRocket GmbH gehen wir davon weg und konzentrieren uns stattdessen auf die (unerfüllten) Bedürfnisse der Nutzer. Hier erfahren Sie, warum und wie:

Warum wir uns auf Benutzerbedürfnisse statt auf User Personas konzentrieren

User Personas können hilfreich sein, um ein grundlegendes Verständnis für verschiedene Nutzergruppen zu entwickeln. Allerdings bleiben sie oft zu oberflächlich und starr. Sie neigen dazu, Nutzer in Schubladen zu stecken und berücksichtigen nicht die dynamischen und oft komplexen Bedürfnisse der echten Nutzer.

Unser Ansatz bei FastRocket GmbH besteht darin, tiefer zu graben und die zugrunde liegenden Bedürfnisse zu identifizieren, die oft nicht offensichtlich sind. Diese Bedürfnisse können sich im Laufe der Zeit ändern und sind von zahlreichen Faktoren beeinflusst. Indem wir den Fokus auf unerfüllte Bedürfnisse legen, können wir flexiblere und nachhaltigere Strategien entwickeln, die nicht nur auf dem Papier gut aussehen, sondern auch in der Praxis funktionieren.

Durch diesen Ansatz stellen wir sicher, dass unsere Strategien nicht nur theoretische Modelle sind, sondern echte, praktische Lösungen bieten, die unseren Kunden helfen, ihre Ziele zu erreichen und in ihrem Sektor eine neue Realität zu schaffen.

Davon abgesehen möchte ich nicht behaupten, dass Frameworks nicht verwendet werden sollten oder dass sie nicht hilfreich sein können. Ihr Einsatz ist nur dann wirklich effektiv, wenn sie kritisches Denken fördern. Das Gleiche gilt für ChatGPT.

Erkenntnisse sind chaotisch

Strategie entsteht aus Erkenntnissen. Diese stammen von Benutzern, Stakeholdern, dem Markt, Drittanbieter-Dokumenten, Berichten und Unternehmen. Mit anderen Worten, es gibt nicht nur eine einzige Quelle der Wahrheit.

Es handelt sich um ein dynamisches und kontinuierliches Engagement, das einige grundlegende Aktivitäten umfasst, wie z. B. die Vorbereitung und Durchführung von Recherchen, die Generierung erster Erkenntnisse sowie die Analyse der Daten. Im Wesentlichen sind es die Feinheiten, die nicht zu Papier gebracht oder als Anleitung geschrieben werden können. Diese entstehen aus Erfahrung, aus Fehlern und dem Aufbau von Beziehungen.

Zu diesen Feinheiten gehören unter Anderem:

Interaktion: Die erste Version ist nie die endgültige. Während des gesamten Projekts entstehen neue Erkenntnisse und Rückmeldungen, sodass die Ergebnisse ständig aktualisiert werden.

Anpassung: Auch wenn wir ähnliche oder die gleichen Schritte verfolgen, werden die Erkenntnisse für verschiedene Kunden nie gleich sein. Es gibt keine Einheitslösung.

Bauchgefühl: Einige der ersten Dinge, die man in einem Interview hört, die Aufmerksamkeit erregen und an die man sich direkt danach erinnert, sind oft die wichtigsten.

Wiederholung: Die wichtigsten Erkenntnisse tauchen in der Regel bei verschiedenen Teilnehmern und in unterschiedlichen Berichten wiederholt auf, normalerweise subtil und anders formuliert.

Bedeutung von Feedback: Wir arbeiten nicht isoliert; das Feedback des Kunden wird während der gesamten Arbeit geschätzt und berücksichtigt. Es kann in jeder Form und zu jedem Zeitpunkt während des Projekts auftreten.

Wissen, wo man suchen muss: Oft stoßen wir auf große Mengen an Dokumenten und bestehenden Ideen, die Jahre zurückliegen. Eine schnelle und einfache Analyse aller Daten wäre zwar wünschenswert, doch nicht alle Informationen sind gleich wichtig.

Unterschiedliche Sichtweisen: Da meist mehrere Produktstrategen zusammen mit anderen Teammitgliedern (z. B. UX/UI-Designern) an einem Projekt arbeiten, bringt jeder seine eigene Herangehensweise ein. Das Schöne daran, dass verschiedene Köpfe an demselben Problem arbeiten, ist die Erstellung einzigartiger Vorschläge.

„ChatGPT zeigt auf wunderbare Weise, dass Wissen und Denken nicht dasselbe sind. Wissen bedeutet, Fakten im Gedächtnis zu behalten; Denken bedeutet, Vernunft auf diese Fakten anzuwenden.“ – LA Times

Tools wie ChatGPT und seine Wissensdatenbank können dazu beitragen, den Straßenlaterneneffekt zu minimieren, eine in der Forschung übliche Voreingenommenheit. Dieser Effekt bezieht sich darauf, die Wahrheit oder die Antworten dort zu suchen, wo es am einfachsten ist. In der Praxis könnte dies bedeuten, dass aufgrund von Zeit- oder Ressourcenmangel keine vollständige und anstrengende Forschung durchgeführt wird. Mit den richtigen Anweisungen könnte KI eingesetzt werden, um diese Verzerrung zu beseitigen und die relevanten Fakten zu präsentieren, die zur Erstellung von Erkenntnissen benötigt werden. Obwohl sich Tools wie ChatGPT noch in der Anfangsphase befinden, ist es natürlich wichtig, vorsichtig zu sein und zwischen richtigen Fakten und falschen oder voreingenommenen Informationen zu unterscheiden.

Vorhersehbar irrational

In seinem Buch “Vorhersehbar irrational” zeigt Dan Ariely anhand einer Reihe von Beispielen aus dem wirklichen Leben und umfangreichen Recherchen, wie wir Menschen oft weit weniger rational handeln, als wir denken. Aber das Positive daran ist: Sobald wir verstehen, woher diese Entscheidungen kommen, können wir unser Denken überarbeiten und Technologie nutzen, um Produkte zu entwickeln, die diese Mängel überwinden.

Ein gemeinsames Element all unserer Strategieprojekte sind die Menschen. Die Benutzer, der Kunde (die Stakeholder) und wir, die Produktstrategen, die das Projekt leiten und daran arbeiten. Und wenn wir alle irrational sind, wie gehen wir damit um?

Bei allem, was wir tun, verfolgen wir einen menschenzentrierten Ansatz. Angefangen bei der Nutzerforschung über die Ideenfindung bis hin zur Nutzervalidierung und -prüfung. Wie sich die Nutzer verhalten, was sie denken und wie sie Ihr Produkt nutzen, kann nur in direkter Interaktion mit ihnen beobachtet werden. Denken Sie an die Benutzerbedürfnisse im Vergleich zu den User Personas zurück.

Wir als Produktstrategen sind Menschen, die an Kundenprojekten arbeiten und verlassen uns daher nicht nur auf Daten und Fakten.

„Machen Sie sich mit geschäftlichem Urteilsvermögen und Logik vertraut, um den Umfang des Problems einzugrenzen.“ – Strategie (2021), K. Safarova

Der Einsatz von Geschäftsurteilen basiert auf Erfahrung, der Arbeit an (ähnlichen) Projekten, nonverbalen und subtilen Zeichen von Benutzern während Interviews und Gesprächen mit Kunden. Es ist ein Fall von Learning by Doing.

Untersuchungen von Yalcin et al. (2022) untersuchen, wie Kunden darauf reagieren, wenn ihre Bankkredite vom Algorithmus im Vergleich zum Menschen genehmigt werden. Wenn ihre Bewerbung positiv bewertet wird, bewerten sie das Unternehmen positiver. Dies liegt daran, dass sie ihr günstiges Ergebnis mehr mit sich selbst und ihren spezifischen oder persönlichen Eigenschaften in Verbindung bringen. Dieselbe Studie legt nahe, dass es trotz der Kosteneffizienz und Vorhersagegenauigkeit von Algorithmen einen erheblichen Vorteil hat, wenn Menschen weiterhin kundenorientierte Entscheidungen treffen. Daher werden wir uns als kundenorientiertes Unternehmen und bei der Arbeit an kundenorientierten Projekten weiterhin auf unsere Mitarbeiter verlassen, um Projekte zu liefern, aber auch neue Wege zur Verbesserung zu beschreiten.

Verbündete, keine Feinde

In letzter Zeit ist es schwer, Artikel und Nachrichten zu vermeiden, die mit “Erschließen Sie die Leistungsfähigkeit der KI für Ihr Unternehmen” oder “KI-Tools, die Sie in [Beruf einfügen] benötigen” beginnen. Aber genau darum geht es: KI sollte als Werkzeug betrachtet werden. Und wie bei jedem Werkzeug ist es nur so leistungsfähig wie die Person, die es verwendet und wie sie es verwendet. Es wird spannend sein zu beobachten, wie sich diese Werkzeuge entwickeln und immer ausgefeilter und weiter verbreitet werden.

Versuchen wir also, Verbündete zu sein, keine Feinde. Aber denken Sie daran, dass Sie sich selbst nicht so gering schätzen sollten, indem Sie glauben, dass Sie leicht ersetzt werden können.

„Wie jedes Werkzeug ist GPT nur dann ein Feind des Denkens, wenn wir keine Wege finden, es zu unserem Verbündeten zu machen.“ – LA Times

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