Die Zukunft der AI Hubs: Chancen und Herausforderungen

Der Goldrausch der AI Hubs: Wiederholt sich die Geschichte?

Das heutige Phänomen der AI Hubs erinnert stark an den Boom der Innovationslabore in den 2010er-Jahren. Unternehmen gründen dedizierte AI-Zentren, stellen spezialisierte Teams ein und investieren massiv in modernste Technologien – getrieben von derselben „AI or die“-Mentalität, die einst die Innovationslabore befeuerte: "Innovate or die".

Die Parallelen sind unverkennbar:

• Technologie-zuerst-Ansatz: Der Fokus liegt auf KI-Fähigkeiten statt auf konkreten Kundenproblemen.

• Abgekoppelte Einheiten: AI Hubs arbeiten losgelöst vom Kerngeschäft.

• Innovation um der Innovation willen: Projekte werden gestartet, um Technologie zu demonstrieren – nicht um reale Probleme zu lösen.

• Ideenstau ohne Prioritäten: Backlogs wachsen, ohne klare Bewertung oder nächste Schritte.

• Üppige Finanzierung: KI-Projekte erhalten leicht Budget – während andere Initiativen kritisch geprüft werden.

  
  

KI ist zu Recht ein bedeutendes Innovationsfeld mit riesigem Potenzial. Erste Erfolge zeichnen sich ab. Doch Unternehmen stehen vor demselben Problem wie die frühen Innovationslabore: Tausende mögliche Anwendungsfelder bei fehlenden Priorisierungskriterien – und der Gefahr, sich vom Kerngeschäft zu entkoppeln.

Der Friedhof der Innovationslabore: Lektionen aus dem Scheitern

Die Innovationslabor-Experimente sind weitgehend gescheitert – viele wurden mangels Verbindung zum Kerngeschäft geschlossen. Der Grund war nicht mangelnde Kreativität oder technisches Können, sondern systemische Probleme – dieselben, die AI Hubs heute replizieren:

Trennung vom Kerngeschäft

Innovationslabore agierten isoliert. Diese Abkopplung, ursprünglich gedacht zur Förderung kreativer Freiheit, führte zu:

• Projekten, die sich nicht ins Tagesgeschäft integrieren ließen.

• Lösungen, die nicht zur Strategie passten.

• Innovationen, die ewig im „Pilot“-Status blieben und vergessen wurden.

  
  

Frank Mattes spricht in seinem exzellenten Buch „Now and New“ vom Bruch zwischen dem Jetzt („red shirts“) und dem Neuen („blue shirts“), also zwischen Kerngeschäft und Innovation. Wer diesen Graben überbrücken will, dem sei sein Thought Leadership wärmstens empfohlen.

Geringe Erfolgsraten und Ideenflut

Innovationslabore generierten Hunderte Ideen – doch kaum eine setzte sich durch. Nicht die Ideenproduktion war das Problem, sondern deren Auswahl. Kein Unternehmen leidet an Ideenmangel.

Mangel an Kundenfokus

Am kritischsten: Technologien wurden entwickelt, ohne echte Kundenprobleme zu verstehen. Der Wagen wurde vor das Pferd gespannt – beeindruckende Konzepte, die jedoch an der Realität vorbeigingen.

Das „Ozean der Möglichkeiten“-Problem

Auch AI Hubs stehen vor der Herausforderung grenzenloser Möglichkeiten. Interne Prozesse, Kundenkontaktpunkte, Produktentwicklung – überall scheint KI anwendbar. Doch wo liegt der wahre Hebel? Die Technologie selbst liefert darauf keine Antwort.

Die kundenfokussierte Lösung: Jobs-to-be-Done und CFI

Der Schlüssel zum Erfolg von AI Hubs liegt in einem Ansatz, den Innovationslabore meist ignorierten: echter Kundenfokus. Jobs-to-be-Done und die Methodik der Customer-Focused Innovation (CFI) bieten den Rahmen, um AI-Projekte auf reale Kundenbedürfnisse auszurichten – statt bloß technologische Machbarkeit zu demonstrieren.

Zuerst den Kundenjob verstehen

Das Grundprinzip ist simpel und kraftvoll: Kunden wollen keine Technologie an sich – sie wollen Ergebnisse. Wie Theodore Levitt sagte: „People don’t want a drill. They want a hole in the wall.“

Die entscheidende Frage lautet also nicht: „Wo können wir KI einsetzen?“ – sondern: „Welche Kundenjobs werden unzureichend erfüllt, und wie kann KI helfen, sie besser zu erledigen?“

Der CFI-Prozess: Von Kundenbedürfnissen zu AI-Lösungen

Der CFI-Prozess bietet eine strukturierte Vorgehensweise, um Kundenbedürfnisse zu identifizieren, zu validieren und darauf aufbauend KI-Lösungen mit echtem Impact zu entwickeln:

1. Frame: Den richtigen Scope definieren.

2. Discover: Lösungsfreie Kundenforschung zu unerfüllten Bedürfnissen.

3. Spin: Kundenschmerzpunkte messen und mit KI-Initiativen verbinden.

4. Action: Entwicklung und Umsetzung von Lösungen mit validiertem Mehrwert.

   
   

Messung von Kunden-Pain-Points

Die Stärke von CFI liegt in der quantitativen Messung von Kundenbedürfnissen. Das resultierende Customer Value Map zeigt auf, welche Jobs wichtig, aber unzureichend erfüllt sind – die Hotspots für wertvolle AI-Initiativen.

Der Weg zur erfolgreichen Implementierung von AI Hubs

Strategische Integration

Eine erfolgreiche Implementierung von AI Hubs erfordert eine strategische Integration in das Kerngeschäft. Es ist entscheidend, dass AI-Initiativen nicht isoliert, sondern als Teil der Gesamtstrategie betrachtet werden. Dies fördert nicht nur die Akzeptanz innerhalb des Unternehmens, sondern sorgt auch dafür, dass die entwickelten Lösungen tatsächlich einen Mehrwert bieten.

Zusammenarbeit und Teamarbeit

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Förderung von Zusammenarbeit und Teamarbeit. AI Hubs sollten interdisziplinäre Teams bilden, die verschiedene Perspektiven und Fachkenntnisse einbringen. Dies führt zu kreativeren Lösungen und einem besseren Verständnis der Kundenbedürfnisse.

Kontinuierliches Lernen und Anpassung

Die Welt der KI entwickelt sich ständig weiter. Daher ist es wichtig, dass AI Hubs eine Kultur des kontinuierlichen Lernens und der Anpassung fördern. Dies bedeutet, dass Teams regelmäßig Feedback einholen, ihre Ansätze überprüfen und bereit sind, ihre Strategien anzupassen, um den sich ändernden Anforderungen gerecht zu werden.

Fazit: Der kundenzentrierte Weg nach vorn

Das Scheitern der Innovationslabore ist Warnung und Chance zugleich. AI Hubs haben die Möglichkeit, es besser zu machen – mit einem systematischen, kundenfokussierten Ansatz. Dafür braucht es:

• Verankerung in Kundenbedürfnissen: JTBD bringt Stabilität im Technologiewandel.

• Messen vor dem Bauen: Kundenbedürfnisse quantifizieren, bevor man loscodet.

• Anbindung ans Kerngeschäft: Keine Insellösungen, sondern strategische Integration.

• Fokus auf Outcomes: Nur validierter Kundennutzen zählt – nicht technische Finesse.

  
  

Durch die Kombination von Jobs-to-be-Done und CFI können AI Hubs:

• Ressourcen gezielt auf reale Probleme lenken.

• Innovationsrisiken minimieren.

• Erfolgsraten steigern.

• Investitionen nachhaltig rechtfertigen.

  
  

Die Entscheidung ist klar: AI Hubs können den Fehlern der Innovationslabore folgen – oder echte Treiber für Kundennutzen und Geschäftserfolg werden. Die Kundenperspektive muss vom ersten Tag an mitgedacht werden.

Denn eines steht fest: Künstliche Intelligenz ist kein Selbstzweck – sondern ein Werkzeug im Dienst des Kunden. Wer das versteht, wird nicht nur überleben, sondern im KI-Zeitalter florieren.