Intelligenz definition
Allegemeine Fähigkeit zum log. Denken, zur Problemlösung und zum Lernen
Predictive AI vs. Generative AI
Predictive AI:
Dient der Vorhersage oder Klassifikation auf Basis vorhandener Daten (klassisches Machine Learning).
Generative AI:
Erzeugt neue Inhalte (Text, Bilder, Code, Videos) auf Basis gelernter Muster aus umfangreichen Datensätzen (Deep Learning).
7 Paradigmen des Innovationsmanagements
KI bei Ideenfindung, -bewertung & -auswahl
Ideenfindung:
Generative Modelle erweitern Lösungsraum jenseits lokaler Suchmuster.
Ideenbwertung & -auswahl:
Unsupervised ML (z.B: K-means) zur systematischeren, weniger verezrrten Vorauswahl vielversprechender Ideen aus großen Mengen an Kundenfeedback und/oder Ideen-Pools.
KI im Innovationsprozess: Originator vs. Facilitator
Originator (Ideengeber):
KI generiert oder erkennt selbstständig neue Ideen/Opportunities
(z. B. Entwurf neuer Produktformen, Extrahieren von latenter Erfindung aus Patenten).
Facilitator (Ermöglicher):
KI unterstützt Menschen bei der effizienteren und fundierteren Durchführung bestehender Aufgaben (z. B. Trendanalysen, Datenaufbereitung, Entscheidungsunterstützung).
Was versteht man unter dem Paradigmenwechsel vom Problem Solving zum Problem Finding / Sensemaking?
Da Generative KI zunehmend die eigentliche Lösungssuche (Problem-Solving-Loop) übernimmt, verlagert sich die menschliche Rolle.
Menschliche Innovationsarbeit konzentriert sich künftig auf Problem Finding & Sensemaking:
Erkennen, welche Probleme es überhaupt wert sind, gelöst zu werden, und welche Bedeutung ein Produkt für die Zukunft haben soll.
Wie verteilen sich Aufgaben im KI-Zeitalter nach dem Cost to Automate vs. Cost to Verify-Modell (Catalini et al.)?
Q1 (Safe Industrial Zone):
Günstig zu automatisieren & günstig zu verifizieren.
Sicherer Einsatz von KI möglich.
(z. B. Code-Snippets, Emails formulieren).
Q2 (Economic Blind Spot / Runaway Risk):
Günstig zu automatisieren, aber teuer/unmöglich zu überprüfen.
KI wird eingesetzt (aber trdm gefährlich!)
(z. B. VC-Investitionsentscheidungen) -> Risikozone!
Q3 (Human Manual / Artisan Zone):
Teuer zu automatisieren, leicht zu prüfen -> bleibt menschliche Arbeit
(z. B. Theater, Live Musik)
Q4 (Pure Tacit Zone):
Teuer zu automatisieren & teuer zu prüfen; erfordert tief verankertes Erfahrungswissen.
(z. B. Entrepreneurship).
Was ist der Missing Junior Loop / Experience Trap?
Wenn Unternehmen einfache Einstiegsaufgaben/ Jobs wegautomatisieren (Q1), fehlt dem Nachwuchs die Praxis.
Dies führt zum Verlust an Expertenwissen (Human Experience Stock sinkt), wodurch zukünftig niemand mehr KI-Ergebnisse qualifiziert verifizieren kann.
Graue Zone “Budget-violating”
Lösung: Aktiver Einsatz von simuliertem Training (Planspiele, Simulationen).
Welche Chancen und Grenzen bietet datengetriebene Kreativität?
Pros:
Enorme Geschwindigkeit,
Skalierbarkeit und
gewaltige kombinatorische Reichweite (Neukombination bestehenden Wissens über riesige Datenmengen).
Cons:
KI tendiert dazu, Bestehendes zu reproduzieren.
Sie beherrscht kombinatorische Kreativität, scheitert jedoch meist an transformativer Kreativität (das Verändern grundlegender Paradigmen/Regeln).
Wie unterscheidet sich die Rolle von KI HEUTE und MORGEN?
Heute:
Primär Facilitator & Assistenz zur Effizienzsteigerung im Prozess.
Morgen:
Treiber des 7. Innovationsparadigmas, bei dem KI Lösungen baut und der Mensch als Sensemaker fungiert.
Zuletzt geändertvor 15 Tagen
