Immer mehr Unternehmen nutzen generative Künstliche Intelligenz, um Innovationen voranzutreiben. Doch ist GenKI wirklich ein Innovationstreiber? Ein Blicke auf die Chancen, die Grenzen und worauf man bei Innovationen wirklich achten sollte.
In vielen Unternehmen dominieren Innovationsprozesse, bei denen neue Ideen eher in Frage gestellt, als gefördert werden.
© Tom Fishburne
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Generative Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt sich rasant vom Experimentierfeld zur strategischen Schlüsseltechnologie. Sie verändert nicht nur, wie Unternehmen arbeiten, sondern auch, wie Innovationen entstehen. Durch ihre Fähigkeit, Daten zu analysieren, neue Inhalte zu erzeugen und Szenarien zu simulieren, kann generative KI zum Motor für disruptive Veränderungen werden. Allerdings gibt es auch Grenzen für den Einsatz in Innovationsprozessen.
Kreativität auf Knopfdruck – von Walt Disney lernen
Walt Disney hat für sein Filmstudio eine sehr spezielle Brainstorming-Methode entwickelt, die bis heute für Innovationsprozesse lehrreich ist. Er trennte den Prozess des Entwickelns und Umsetzens von Ideen in drei klar abgegrenzte Schritte – den Träumer, den Realisten und den Kritiker.
- Träumer: Grenzenloses, kreatives Denken („Blue Sky Thinking“).
- Realist: Bringt praktische Struktur in die Ideen.
- Kritiker: Prüft Vorschläge auf Herz und Nieren.
Indem Disney diese Phasen klar voneinander trennte, ließ er nicht zu, dass die Realität den Traum störte. Der Realist konnte arbeiten, ohne vom Kritiker gehemmt zu werden. Der Kritiker widmete sich schließlich gut durchdachten Ideen, um sie kritisch zu prüfen. Disney ging sogar so weit, jedem Denkstil einen eigenen physischen Raum zu widmen – ein Ansatz, der Kreativität und Struktur gleichermaßen förderte.
Kreativität und Effizienz mit KI fördern
Innovation beginnt mit Ideen – und hier kann – richtig eingesetzt – generative KI viel Potenzial einbringen. Es gilt jedoch die Grenzen zu beachten: Studien, darunter Forschungen der Wharton School, zeigen: Generative KI kann zwar die Qualität einzelner Ideen verbessern, jedoch gleichzeitig die Vielfalt der Ideen einschränken. Es besteht die Gefahr einer „großen Gleichmacherei“. Die Autoren betonen daher: Der wahre Wert von Brainstorming liegt in der Vielfalt der Ideen und nicht darin, dass mehrere Stimmen ähnliche Gedanken wiederholen. Vielfalt wird oft übersehen, aber sie muss besonders geschützt werden.
Dies bedeutet: Ein Teil der Herausforderung – und der Chance – bei der Integration von KI in Innovationsprozesse besteht darin, bewusst zu entscheiden, welche Rollen Mensch und KI übernehmen. Die Aufteilung in Träumer, Realist und Kritiker kann dabei hilfreich sein.
Vier Ansatzpunkte zum Einsatz von GenKI im Innovationsprozess
Für einen sinnvollen Einsatz Künstlicher Intelligenz im Innovationsprozess gibt es verschiedene Ansatzpunkte. Beispiele sind etwas:
1. Beschleunigte Prototypenentwicklung
Traditionell vergeht viel Zeit zwischen Idee und erstem Prototyp. Generative KI verkürzt diesen Prozess dramatisch: Sie entwirft Designs, erstellt Softwarecode, formuliert Marketingtexte oder visualisiert Konzepte in 3D. Durch schnelle Iterationen lassen sich verschiedene Varianten vergleichen und optimieren, ohne dass hohe Kosten entstehen.
2. Kundenzentrierte Innovation
Innovation hat nur dann Erfolg, wenn sie reale Bedürfnisse adressiert. Generative KI kann Kundenfeedback, Markt- und Nutzerdaten analysieren und daraus passgenaue Lösungsansätze entwickeln. Dadurch werden Produkte und Services stärker personalisiert – bis hin zu individualisierten Angeboten im großen Maßstab.
3. Interdisziplinäre Verknüpfung
Die größten Innovationen entstehen oft an den Schnittstellen von Disziplinen. Generative KI kann Wissen aus Bereichen wie Biotechnologie, Materialwissenschaften oder Maschinenbau kombinieren und damit neuartige Lösungen ermöglichen. Darüber hinaus lassen sich mit KI alternative Zukunftsszenarien entwickeln, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.
4. Effizienz und Risikoreduktion
Innovationsprojekte sind kostspielig – insbesondere, wenn sie scheitern. Generative KI kann Konzepte vorab simulieren und testen, um deren Erfolgsaussichten einzuschätzen. Gleichzeitig automatisiert sie Routineaufgaben, was Teams mehr Freiraum für kreatives Denken verschafft.
Echte Innovation erfordert kulturellen Wandel
Technologie allein reicht allerdings nicht aus, um erfolgreich Innovationen zu schaffen. Entscheidend ist die Innovationskultur, in der sie eingesetzt wird. Generative KI kann hier als Katalysator wirken: Sie erleichtert die Beteiligung aller Stakeholder am Innovationsprozess und fördert so eine breitere, inklusivere Ideengenerierung.
In Kombination mit bewährten Vorgehensweisen wie z.B. der Walt-Disney-Methode können Unternehmen sicherstellen, dass Innovationen sowohl kreativ als auch praktisch umgesetzt werden, ohne dass die Vielfalt der Ideen verloren geht.
Verlässt man sich jedoch auf GenKI als einzigen kreativen Berater, werden bald die Ideen ausgehen, da diese sich zu sehr ähneln. Generative KI dient der Erweiterung der kreativen Bandbreite, der Beschleunigung der Umsetzung und der Reduzierung des Risikos. KI allein schafft keine Innovationskultur, sie ist ein Werkzeug, das gezielt eingesetzt werden muss – nicht weniger, aber auch nicht mehr.
