KI ist nicht neu. Menschen begannen in den 1940er Jahren, KI zu erforschen, und Computerwissenschaftler wie John McCarthy öffneten unsere Augen für die Möglichkeiten, die diese Technologie erreichen konnte. Was relativ neu ist, ist jedoch das Volumen an Hype. Es fühlt sich exponentiell an. ChatGPT wurde 2022 mit großem Tamtam veröffentlicht, und jetzt haben DeepSeek und Qwen 2.5 die Welt im Sturm erobert.

Der Hype ist verständlich. Aufgrund der gesteigerten Rechenleistung, des Zugangs zu größeren Datenmengen, verbesserter Algorithmen und Trainingsmethoden verdoppeln sich die KI- und ML-Modelle praktisch alle paar Monate in ihrer Effizienz. Jeden Tag sehen wir bedeutende Sprünge in Bereichen wie Reasoning und Content-Erstellung. Wir leben in aufregenden Zeiten!

Aber Hype kann auch kontraproduktiv sein und suggerieren, dass es mehr Lärm als Substanz bei KI gibt. Wir sind alle so sehr an die Informationsüberlastung gewöhnt, die oft diese bahnbrechenden Entwicklungen begleitet, dass wir unbeabsichtigt ausblenden. Dabei verlieren wir den Blick auf die unglaubliche Chance, die vor uns liegt.

Vielleicht wegen der Vorherrschaft von “Lärm” rund um generative KI denken einige Führungskräfte, die Technologie sei unreif und nicht investitionswürdig. Sie möchten vielleicht warten, bis eine kritische Masse an Akzeptanz erreicht ist, bevor sie selbst einsteigen. Oder vielleicht möchten sie es sicher spielen und generative KI nur für die niedrigsten Auswirkungsbereiche ihres Geschäfts verwenden.

Sie irren sich. Experimentieren und möglicherweise schnell scheitern bei generativer KI ist besser, als gar nicht zu beginnen. Als Führungskraft bedeutet es, Chancen zu nutzen, um zu transformieren und neu zu denken. KI bewegt und verbessert sich unglaublich schnell. Wenn Sie nicht auf der Welle reiten, wenn Sie unter dem Vorwand der Vorsicht aussteigen, verpassen Sie alles.

Diese Technologie wird die Grundlage der Geschäftswelt von morgen bilden. Diejenigen, die jetzt einsteigen, werden bestimmen, wie diese Zukunft aussehen wird. Verwenden Sie generative KI nicht nur, um inkrementelle Gewinne zu erzielen. Verwenden Sie sie, um zu überspringen. Das werden die Gewinner tun.

Wie schlecht kann es sein?

Die Einführung von generativer KI ist eine einfache Angelegenheit des Risikomanagements – etwas, mit dem Führungskräfte vertraut sein sollten. Behandeln Sie die Technologie wie jede andere neue Investition. Finden Sie Wege, um voranzukommen, ohne sich unangemessenen Risiken auszusetzen. Tun Sie einfach etwas. Sie werden sofort erfahren, ob es funktioniert; entweder verbessert KI einen Prozess oder nicht. Es wird klar sein.

Was Sie nicht tun sollten, ist, dem Analyseparalyse zum Opfer zu fallen. Verbringen Sie nicht zu viel Zeit damit, über das nachzudenken, was Sie erreichen möchten. Wie Voltaire sagte, lassen Sie perfekt nicht den Feind von gut sein. Erstellen Sie am Anfang eine Reihe von Ergebnissen, die Sie akzeptieren möchten. Halten Sie sich dann daran, iterieren Sie zu Besseren und machen Sie weiter. Warten Sie nicht auf die perfekte Gelegenheit, den perfekten Anwendungsfall, den perfekten Zeitpunkt, um zu experimentieren, wird mehr Schaden anrichten als Gutes. Je länger Sie warten, desto mehr Opportunitätskosten werden Sie sich aufladen.

Wie schlecht kann es sein? Wählen Sie einige Testballons, starten Sie sie und sehen Sie, was passiert. Wenn Sie scheitern, wird Ihre Organisation dadurch besser.

Scheitern baut wirklich Charakter. Und Widerstandsfähigkeit.

Nehmen wir an, Ihre Organisation scheitert bei der Experimentierung mit generativer KI. Was macht das schon? Es gibt einen enormen Wert im organisatorischen Lernen – im Versuchen, Umstellen und Sehen, wie Teams kämpfen. Das Leben ist ein Lernen und Überwinden eines Hindernisses nach dem anderen. Wenn Sie Ihre Teams und Werkzeuge nicht bis zum Scheitern bringen, wie sollen Sie dann Ihre organisatorischen Grenzen bestimmen? Wie sollen Sie wissen, was möglich ist?

Wenn Sie die richtigen Menschen in den richtigen Rollen haben – und wenn Sie ihnen vertrauen – haben Sie nichts zu verlieren. Wenn Sie Ihren Teams Herausforderungen mit echten, wirksamen Aufgaben geben, werden sie als Profis wachsen und mehr Wert aus ihrer Arbeit ziehen.

Wenn Sie mit einem generativen KI-Experiment scheitern, werden Sie viel besser positioniert, wenn es Zeit ist, das nächste zu versuchen.

Identifizieren Sie Wege für Experimente.

Um loszulegen, identifizieren Sie die Bereiche Ihres Geschäfts, die die größten Herausforderungen darstellen: beständige Engpässe, ungewollte Fehler, falsche Erwartungen, ungenutzte Chancen. Jede Aktivität oder Arbeitsabläufe, die eine Menge an Datenanalyse und schwierige Herausforderungen zu lösen hat oder die anscheinend eine unangemessene Menge an Zeit benötigt, könnte ein großartiger Kandidat für KI-Experimente sein.

In meiner Branche, der Supply-Chain-Verwaltung, gibt es überall Chancen. Zum Beispiel ist das Lagermanagement ein großartiger Ausgangspunkt für generative KI. Das Lagermanagement beinhaltet die Orchestrierung zahlreicher beweglicher Teile, oft in Echtzeit. Die richtigen Menschen müssen zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein, um Produkt zu verarbeiten, zu lagern und abzurufen – was möglicherweise spezielle Lagerbedürfnisse hat, wie bei gekühlten Lebensmitteln der Fall ist.

Das Management all dieser Variablen ist eine massive Aufgabe. Traditionell haben Lagermanager nicht die Zeit, die zahlreichen Berichte über Arbeitskräfte und Waren zu überprüfen, um die Sterne zum Leuchten zu bringen. Es dauert sehr lange, und Lagermanager haben oft andere Fische zu braten, einschließlich der Bewältigung von Echtzeit-Störungen.

Generative KI-Agenten können jedoch alle Berichte überprüfen, die generiert werden, und einen informierten Aktionsplan basierend auf Erkenntnissen und Ursachen erstellen. Sie können potenzielle Probleme identifizieren und effektive Lösungen entwickeln. Die Zeit, die dies den Managern spart, kann nicht überbetont werden.

Dies ist nur ein Beispiel für einen wichtigen Geschäftsbereich, der durch den Einsatz generativer KI optimiert werden kann. Jeder zeitaufwändige Arbeitsablauf – insbesondere einer, der die Verarbeitung von Daten oder Informationen vor einer Entscheidung beinhaltet – ist ein hervorragender Kandidat für KI-Verbesserungen.

Wählen Sie einfach einen Anwendungsfall und fangen Sie an.

Springen Sie einfach rein.

Generative KI ist hier, um zu bleiben, und sie bewegt sich mit der Geschwindigkeit der Innovation. Jeden Tag entstehen neue Anwendungsfälle. Jeden Tag wird die Technologie besser und leistungsfähiger. Die Vorteile sind offensichtlich: Organisationen, die von innen heraus transformiert werden; Menschen, die mit Daten an ihrer Seite auf Hochtouren arbeiten; schnellere, intelligentere Geschäftsentscheidungen; ich könnte fortfahren.

Je länger Sie warten, bis die sogenannten “perfekten Bedingungen” eintreten, desto weiter hinter Ihnen (und Ihrem Geschäft!) zurückbleiben.

Wenn Sie ein gutes Team, eine solide Geschäftsstrategie und reale Chancen zur Verbesserung haben, haben Sie nichts zu verlieren.

Worauf warten Sie?