Artificial Intelligence/künstliche Intelligenz (AI/KI) nimmt in der Öffentlichkeit (geschrieben im Oktober 2023) einen immer größeren Raum ein. Ähnlich wie Mitte der 1990er Jahre mit dem World Wide Web (WWW) und dem Webbrowser zeigt sich jetzt eine bereits langjährige Entwicklung in der Öffentlichkeit und bringt laufend neue Funktionen und Möglichkeiten. Viele Menschen experimentieren mit AI/KI in ihrer jeweiligen Branche mit gemischten Ergebnissen. Grund genug, den AI/KI Einsatz im Innovationsmanagement zu betrachten.
Eine solche Betrachtung muss ein Schnappschuss bleiben, da wir eine rasante Entwicklung erleben, vor allem bei der Integration von AI/KI Tools in unsere Innovationsarbeit, unsere Tools, unser Leben. In vielen Fällen wird es nicht gleich deutlich, dass es sich um AI/KI basierte Anwendungen handelt, wir nutzen einfach die Ergebnisse. Auf jedem Smartphone präsente Beispiele sind automatische Übersetzungen, Motivsuche in Bildern, Verbesserung der Ergebnisse in Suchmaschinen. Mit der Vielzahl dieser Tools, die in den meisten Fällen erst am Anfang ihrer Entwicklung stehen, und der rasanten Entwicklung, bleibt natürlich die Betrachtung im Kontext des Innovationsmanagement erstmal nur Stückwerk. Im Folgenden stelle ich ausgesuchte Anwendungen deswegen auch nur kurz vor, um zu Anwendungen zu inspirieren und zum Experimentieren anzuregen.
Ausgangspunkt Innovationsprozess – Menschen handeln
Nehmen wir Innovationsmanagement im strikten Sinne, dann liegt ein mehr oder weniger strukturierter Innovationsprozess zugrunde. Dieser Innovationsprozess hat meist feste und variable Schritte, die Menschen mit Beobachtungen, Informationen, Daten, Ideen, Visionen, Bewertungen, Wissen und allem möglichen weiteren anreichern. Und mit Leben erfüllen. Schritt für Schritt kommen wir so von einer Erkenntnis zu einer Vision zu einem idealerweise enkeltauglichen Produkt oder Service. Auf dem Weg entstehen viele, meist unstrukturierte, Dokumente, Prototypen, Boards, Gespräche, Zoom Meetings, Slack oder Teams Chats in einer Vielzahl von Formen. Vieles bleibt liegen, wird depriorisiert, aussortiert – nicht weiter fortgeführt. Auch so entstehen interne Daten, die aktuell zwar von Menschen erreicht werden könnten, aber irgendwann unüberschaubar werden. So bleibt auch vieles liegen, was zum aktuellen oder einem späteren Zeitpunkt Potential haben kann.
Handeln von Menschen im Innovationsmanagement unterstützt durch digitale Werkzeuge
Vieles im Innovationsmanagement wird von Menschen getrieben. Wir sprechen von Kundeninteraktionen, Beobachtungen, Kommunikation, Erkenntnisse, Meetings, Workshops etc. Und nicht zuletzt sind Gewissheiten, Zweifel, Entscheidungen hochemotionale, menschliche Themen. Hier kann AI/KI als Werkzeug unterstützen, um die Arbeit leichter zu machen. Es gibt gerade bei einem strukturierten Vorgehen aber offensichtlich immer mehr Bereiche, in den wir als Menschen digitale Möglichkeiten einsetzen: wie Tabellen, Dokumente, Präsentationen, Wissensmanagement Artikel, Ideenbewertungstools, Miro Boards. Unser Austausch, bzw. Diskussionen geschieht über Chat Anwendungen wie Slack, WhatsApp, Microsoft Teams, Zoom, E-Mail, Kommentare zu Dokumenten und Boards. Und schon sind wir einem Bereich, der zwar durch Menschen entsteht, aber in Maschinen digital stattfindet und entsprechend ausgewertet und ergänzt werden kann. Der Einsatz von digitalen Werkzeugen, im Sinne von Interaktion eines Menschen mit einem Ding, das die Arbeit erleichtert, diese digitale Unterstützung ist sozusagen eine Übergangssituation zum Bereich, in dem die AI/KI ihre künstliche Intelligenz eher selbstständig entfaltet.
Handeln von AI/KI im Innovationsmanagement
Daraus ergibt sich die Annahme, dass AI/KI eine eigene Tätigkeit im Innovationsprozess entfalten kann. Die Maschine kann zunehmend unabhängig von den beteiligten Menschen agieren. Folgendes Szenario ist nicht so sehr Zukunftsmusik: AI/KI bewertet eine Vielzahl von Ideenskizzen, reichert sie mit Daten sowie Meinungen von Kunden an, bewertet ihre Relevanz entsprechend und priorisiert automatisch auf Basis anderer Themen wie zB Gewinnerwartungen, verfügbares Budget oder Time to Market. Hier handelt die AI/KI quasi autonom. Und es ist nur eine Frage der Zeit und des mit der Anwendung wachsenden Zutrauens bis ein kotrollierender menschlicher Eingriff nicht mehr erfolgt bevor die Freigabe für das Projekt und ggf. sogar die automatische Softwareentwicklung rein durch AI/KI erfolgt. Der Innovationsprozess braucht dann mittelfristig die Erweiterungen durch entsprechende Schritte der AI/KI oder durch Menschen gesteuerten Iteration. Wichtige Grundlage dafür ist aber: die Verbindung der Tools untereinander, so dass AI/KI tatsächlich damit arbeiten kann, um zB Boards, Zoom Meetings, Finanzdaten, Kundenbewertungen und Wissen aus der Welt zusammen zu bringen.
Fazit AI/KI im Innovationsmanagement
Ende 2023 sind erste Anfänge gemacht, es ist eine Vielzahl von Tools verfügbar. Die Nutzung von diesen Tools ist noch nicht zusammenhängend und teilweise nicht ganz einfach. In vielen Fällen fehlt Aktualität des allgemein zugänglichen Wissens und Daten. Und natürlich der Zugang zu unternehmensinternen Systemen. Das Ergebnis hängt immer vom Prompt ab. Es ist wie im richtigen Leben: gute Fragen bringen gute Antworten. Ich finde, wir sind auf einem guten Weg, was den Einsatz von AI/KI im Innovationsmanagement angeht. Und ich bin schon gespannt, was in den nächsten Jahren an Tools entsteht, welche Auswirkungen das auf den Innovationsprozess von Unternehmen hat und welche tatsächlich neuen Produkte und Services entstehen, die so anders sind, dass Menschen eher nicht drauf gekommen wären. Meine Vermutung ist: wir werden sehr interessante Ergebnisse zu sehen bekommen. Nachdem wir eine Phase mitgemacht haben, in denen wir sehr intensiv mit AI/KI arbeiten und immer wieder korrigierend eingreifen mussten, werden AI/KI ihre Anwendungen finden, in denen sie nach und nach immer unabhängiger tätig werden. AI/KI könnte das Raten aus vielen Entscheidungen nehmen durch eine fundiertere Datenbasis und die kontinuierliche Simulation von vielen denkbaren Ergebnissen. Gerade bei softwarebasierten Produkten und Dienstleistungen liegt es für mich auf der Hand, dass wir vor allem schnellere Produktzyklen haben werden, da Fehler einfacher beseitigt und neue Features, auch anhand von Nutzerwünschen, implementiert werden können.
Insgesamt habe ich den Eindruck, dass wir uns zum aktuellen Zeitpunkt (Okt. 2023) noch zu wenig vorstellen können, was da tatsächlich entstehen kann. Einen großen Fortschritt werden wir erleben, wenn AI/KI Technologie nicht einfach „nur“ mit allgemeinen, frei verfügbaren Daten trainiert wird. Der Boost kommt dann, wenn vor allem unstrukturierte Unternehmensdaten, eher in größeren Unternehmen vorhanden, eingesetzt werden. Tatsächlich hat OpenAi solche Funktionen schon angedeutet. Wo wir immer wieder an Grenzen stossen werden, ist die Sprache. Englisch wird hier dominant sein, „Chinesisch“ eine zunehmende Rolle einnehmen. Weitere Herausforderungen werden die Schaffung einer globalen Auffassung von Recht und Datenschutz sein. Denn Ländergrenzen und damit auch unterschiedliche kulturelle Auffassungen werden in dieser Entwicklung eher unerheblich. Eine dieser Entwicklungsschritte in Richtung künstlicher Intelligenz wird wahrscheinlich auch sein, dass wir in Deutschland „KI Künstliche Intelligenz“ als Begriff aufgeben und zum weltweit gebrauchten Begriff AI übergehen. Ein kurzer Google Trends vergleich legt dies nahe.
Was die Weiterentwicklung von Innovationsmethoden angeht: Ich bin zudem sehr gespannt, wie sich agiles Vorgehen im Innovationsmanagement entwickeln wird mit solch starken Tools, Unterstützung, digitalen Prozessbeteiligten. Und wie Eric Ries oder Nachfolger sein Lean Startup Prinzip um AI/KI ergänzen wird. Oder wie sich das auf Nachfolgemethoden von Design Thinking auswirken wird. Ich werde in jedem Fall dran belieben und meine eigene Experimentalzeit auch im Bereich AI/KI einsetzen. Ein weiterer Bestandteil von Smart Innovation.
5 Tool Tipps für AI/KI im Innovationsprozess
- Ideen finden mit Miro Assist
- Ideen visualisieren mit Dall-E 2 / Dall-E. Das Artikelbild ist mit AI erzeugt und angepasst. Stellt sich auch die Frage: wann kommt das Erzeugen von STL/3D Modellen für den 3D-Druck durch AI/KI?
- Meetings transkribieren, zusammenfassen und zentrale Punkte sowie Aufgaben hervorheben mit Zoom AI Companion
- Bing bietet ein einfaches AI Interface, das sehr leicht genutzt werden kann. Einfach hier mal ausprobieren.
- Grenzen zwischen Menschen mit unterschiedlicher Sprache werden aufgehoben dank Übersetzungen von zB DeepL
