KI-native Unternehmen, angetrieben von Schwärmen KI-gesteuerter Agenten und einer rundum-erneuerten Infrastruktur, revolutionieren den Markt. Sie erledigen Aufgaben nicht nur in einem Bruchteil der Zeit, sondern auf eine völlig andere Weise als alles, was wir bisher gesehen haben.
Dieser Umbruch erinnert an die digitale Revolution der Jahrtausendwende. Sie brachte Big-Tech-Giganten wie Google hervor, die mit einer einfachen Benutzeroberfläche und einer leistungsstarken Suchmaschine die Internetsuche für immer veränderten. Was dieses Mal anders ist, ist die enorme Geschwindigkeit und Agilität, mit der KI-native Unternehmen ganze Branchen beeinflussen und auch etablierte Geschäftsmodelle in Frage stellen könnten. Eine von Cognizant in Zusammenarbeit mit Oxford Economics durchgeführte Studie „New Work New World“ prognostiziert: Die Auswirkungen der KI auf Arbeitsplätze und Arbeitsweisen werden wir bereits zwischen 2026 und 2030 erleben.
Denken wie ein KI-natives Unternehmen
Für etablierte Unternehmen ist es daher an der Zeit, ihre Strategien für den Wettbewerb in einer KI-gestützten Unternehmenslandschaft zu entwickeln. Die Cognizant-Studie „How to think-and act like an AI-native business” zeugt fünf Maßnahmen auf, die etablierte Unternehmen jetzt ergreifen können, um für den Markteintritt von KI-nativen Unternehmen gerüstet zu sein:
- Umdenken in der Arbeitsorganisation: KI-native Unternehmen verabschieden sich von traditionellen Benutzerschnittstellen und ersetzen sie durch Anfragen-basierte Interaktionen mit intelligenten Maschinen. Hochentwickelte Algorithmen verarbeiten dabei Anfragen in natürlicher Sprache, die von einfach (z. B. Datenabfrage für ein neues Projekt) bis komplex (z. B. Bewertung der Auswirkungen einer neu eingeführten Vorschrift) reichen. Etablierte Unternehmen sollten bereits jetzt mit einer neuen Benutzeroberfläche experimentieren, um herauszufinden, welche Bereiche sie bereits heute Anfragen-basiert gestalten können.
- Ein Ökosystem von KI-Modellen: KI-native Unternehmen werden sich nicht auf ein einziges KI-Modell verlassen, das alles kann. Stattdessen werden sie mehrere Modelle einsetzen, die für bestimmte Aufgaben optimiert sind. Auf diese Weise entsteht ein Ökosystem von KI-Technologien. Auf diese Weise nutzen KI-Pioniere die Vielfalt der Datentypen und Datenquellen – und sichern sich so Wettbewerbsvorteile. . Ebenso sollten traditionelle Unternehmen vermeiden, ein KI-Modell als Einheitslösung zu betrachten. Sie sollten die Stärken jedes Modelltyps verstehen und das für die jeweilige Aufgabe am besten geeignete Werkzeug auswählen.
- Durchblick im Datennebel: Aus Daten Mehrwert zu generieren, ist für Unternehmen heute oft noch eine Herausforderung. KI-gestützte Unternehmen dagegen werden nicht nur in der Lage sein, eine Vielzahl von Daten aus unterschiedlichen Quellen zu nutzen. Sie werden auch fortgeschrittene Techniken einsetzen, um komplexe Zusammenhänge innerhalb dieser Datensätze zu visualisieren und in Wissen umzuwandeln. Traditionelle Unternehmen müssen prüfen, welche Daten sie bereits besitzen und welche sie erwerben müssen, um ihre KI-Modelle zu füttern. Um Datenengpässe zu überwinden, können sie auf Techniken wie synthetische Datengenerierung oder teilweise überwachtes Lernen zurückgreifen.
- Priorität für die Rechenanforderungen: Generative KI-Modelle können sehr hohe Anforderungen an die Rechenleistung stellen, insbesondere während des Trainings und der Feinabstimmung. Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, müssen etablierte Unternehmen ihre technologische Infrastruktur überdenken. Dabei gilt es, skalierbar und kosteneffizient zu bleiben. Dies erfordert einen proaktiven Ansatz bei der Planung des künftigen Bedarfs an Rechenleistung auf der Grundlage der geplanten Anwendungsfälle und der zu verwendenden KI-Modelle.
- Nutzung von MLOps: KI-native Unternehmen konzentrieren ihre Innovationen auf maschinelle Lernprozesse (Machine Learning Operations, MLOps). Für sie ist KI kein einmaliges Projekt, sondern ein dynamisches System, das mit neuen Anforderungen mitwächst. Etablierte Unternehmen müssen die Prinzipien von MLOps selbst übernehmen. Dies ermöglicht Experimente in Echtzeit, verkürzt die Rückkopplungszeit zwischen den Ergebnissen aus der realen Welt und der Verbesserung des Modells und ermöglicht eine kontinuierliche Anpassung an die dynamische Marktlandschaft.
Die KI-Landschaft entwickelt sich rasant.Unternehmen bleibt nur wenig Zeit, ihre eigene KI-Strategie zu entwickeln. Durch die aktive Auseinandersetzung mit den innovativen Ansätzen von KI-nativen Unternehmen können etablierte Unternehmen schon jetzt beginnen, nicht nur wie diese innovativen Unternehmen zu denken, sondern wie sie zu handeln – mit KI im Mittelpunkt.
Über Cognizant
Cognizant (Nasdaq: CTSH) entwickelt moderne Unternehmen. Wir helfen unseren Kunden, Technologien zu modernisieren, Prozesse neu zu gestalten und Erfahrungen zu transformieren – damit sie in unserer sich schnell verändernden Welt an der Spitze bleiben. Gemeinsam verbessern wir das tägliche Leben. Weitere Informationen unter www.cognizant.com oder @cognizant.
Über Duncan Roberts
Duncan Roberts, Associate Director & Futurist bei Cognizant Research, ist als Berater für digitale Strategie und Transformation in verschiedenen Branchen tätig – von der Satellitenkommunikation bis zur Bildungsbewertung. Bevor er zu Cognizant kam, arbeitete Duncan für eines der größten Verlagshäuser in Europa, wo er eine führende Rolle bei der digitalen Verlagsrevolution spielte, indem er half, Geschäftsabläufe zu transformieren und neue innovative Produkte einzuführen. Duncan hat einen Master-Abschluss in Philosophie und Klassischer Philologie der Universität St. Andrews.