Wenn Sie im Produkt- oder Technologiebereich arbeiten, haben Sie wahrscheinlich schon einmal an dieser Besprechung teilgenommen. Eine Anbieter-Demo oder ein viraler Beitrag taucht auf, und plötzlich muss die Roadmap einen Agenten, eine MCP-App oder ein Harness enthalten. Kundengespräche beginnen oft genauso: „Wir brauchen dafür einen Agenten.“ Wenn man die Anfrage von den Grundprinzipien her zerlegt, stellt sich häufig heraus, dass der Kunde etwas ganz anderes braucht: ein maßgeschneidertes Vorhersagemodell, eine bessere Nutzung der bereits vorhandenen LLMs oder gar keine KI. Jemand muss „nicht so schnell“ sagen, ohne defensiv zu klingen. Das ist nicht leicht, denn die KI-Diskussion ist laut und überzeugend.
Dieser Artikel bietet drei Schritte, um den Boden unter den Füßen zu behalten. Erstens: die KI-Wertschöpfungskette verstehen und wissen, wo man realistisch darin steht. Zweitens: eine Wissensgrundlage aufbauen, die es erlaubt, das Gelernte über KI zu strukturieren und wiederzuverwenden. Drittens: Informationen bewusst konsumieren und die eigene Perspektive bewahren. Zusammen machen diese Praktiken Sie zu einem stärkeren Gesprächspartner, wenn die nächste Hype-Welle das Team erreicht.
Die Wertschöpfungskette reicht von Chips an der Spitze bis zu Unternehmen am unteren Ende. Oben sind die Renditen nahezu gesichert, denn Silizium wird bei Lieferung bezahlt, doch je weiter man nach unten geht, desto unsicherer wird der Wert. Cloud-Anbieter und Modelllabore setzen auf künftige Nachfrage, und ein großer Teil dieser Nachfrage zirkuliert innerhalb des Ökosystems selbst. Die tatsächliche Nachfrage der Endnutzer entscheidet sich erst am Ende der Kette.
Wenn Sie als Unternehmen KI einführen oder als Anwendungsentwickler arbeiten, befinden Sie sich auf der Empfängerseite. KI-Firmen fördern eine „Illusion der Zugänglichkeit“, nach der KI günstig, einfach und transformativ sei, während Anbieter die Grenzen ihrer Produkte weit besser kennen als Sie. Umfragen belegen die Lücke: Laut der McKinsey-Umfrage von 2025 berichteten mehr als 80 % der Unternehmen, die generative KI einsetzen, über keine klaren Auswirkungen auf ihren Gesamtgewinn.
Quelle: Towards Data Science · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing