Erfolgreiche Produktentwicklung mit KI besteht aus mehreren Schritten. Grundsätzlich handelt es sich dabei um ein Innovationsvorhaben, d.h. Zeit und Geld müssen vorab investiert werden, ehe sich mit den Resultaten im Nachgang Umsätze erzielen lassen. Zwei Fragen sind dabei für Entscheider von entscheidender Bedeutung. Erstens: Wie lange dauert es, bis sich erste Umsätze mit der Innovation generieren lassen (Time-to-Market)? Und Zweitens: Wie hoch sind Zeit- und Geld-Invest bis zu diesem Zeitpunkt?
Verschaffen Sie sich im Folgenden einen Überblick über die 4 Schritte der KI-Produktentwicklung, um daraus Antworten abzuleiten.
Am Anfang steht die zentrale Frage, mit welchem KI-Anwendungsfall (Use Case) und welchem unterliegenden Geschäftsmodell (Business Model) welcher nachhaltige Mehrwert geschaffen werden kann (Business Case). Ziel dieser Phase ist es, ein in sich schlüssiges Zielbild für Use Case, Business Model und Business Case zu entwickeln, um das Vorhaben in einer eventuellen Umsetzungsphase davon treiben zu lassen. Wichtig sind konkrete Beschreibungen der Ziele, die sich auf dem Entwicklungsweg qualitativ oder sogar quantitativ evaluieren lassen (Hypothesen-Validierung). Es kann durchaus mehrere alternative Ideen geben. Wichtig ist nur, dass nicht zu viele Ideen gleichzeitig angegangen werden, und dass nicht zielführende Ansätze schnellstmöglich als solche erkannt und eingestellt werden.
Neben geschäftlichen Erfolgsaussichten muss auch die Datenlage mitspielen. Sind alle notwendigen Daten bereits vorhanden oder müssen zuerst noch technische Voraussetzungen geschaffen werden? Auch hier schafft eine gute KI-Potenzialanalyse Klarheit und gibt Aufschluss darüber, welche Maßnahmen zu welchen Kosten zu treffen sind.
Erscheint Ihnen das in Schritt 1 aufgedeckte Potenzial groß genug, um die darin definierten Zielstellungen anzugehen, ist schnellstmöglich zu klären, ob das Vorhaben aus technischer Sicht umsetzbar ist. Dieser technische Machbarkeitsnachweis wird anhand eines KI-Demonstrators erbracht. Der KI-Demonstrator hat nicht den Anspruch, ein marktreifes Produkt zu sein. Er dient ausschließlich dazu, die Erwartungen, die im Zielbild an den Use Case gestellt wurden, auf Umsetzbarkeit zu überprüfen. In der Regel ist das ein iterativer Prozess und keine Einbahnstraße. Das bedeutet, dass technische Hürden, auf die der KI-Demonstrator in einem Testlauf stößt, zur Nachentwicklung und Verprobung im nächsten Testlauf führen. Natürlich muss es dabei eine Zeit- und Ressourcengrenze geben, damit der Prozess nicht endlos läuft. Im Regelfall ist die Machbarkeitsfrage aber ohnehin nach einigen wenigen Iterationsschleifen beantwortet.
Ein “Nein” zur Machbarkeit muss übrigens nicht das Ende aller KI-Träume bedeuten. Der über die konkrete Verprobung gewonnene Erfahrungsschatz führt ganz oft dazu, dass die übrigen Use Cases und Business Cases mit ganz anderen Augen gesehen werden und umgehend ein neuer Anlauf angeschoben wird.
Ist die Realisierungsmöglichkeit sichergestellt, geht es in Schritt 3 darum, den KI-Demonstrator in ein einsatzfähiges KI-Produkt weiter zu entwickeln. Das bedeutet nicht nur eine Schärfung der KI-Funktionalitäten, sondern auch die Ein- und Anbindung von Interaktionsmöglichkeiten mit den Nutzern des KI-Produkts. Bei Softwareprodukten bedeutet das in der Regel die Entwicklung von grafischen Benutzeroberflächen (GUI) und Nutzungsmechanismen (UX). Auch in dieser Phase muss noch nicht unmittelbar ein finales Endprodukt entstehen. Oftmals ist es schneller und günstiger, abschließende Umsetzungsentscheidungen offen zu halten und zunächst das Feedback erster Testnutzer zu vorläufigen Umsetzungen (Mockups) einzusammeln. Fangen diese erst einmal an, Ihr vorläufiges KI-Produkt zu benutzen, kann die KI fortlaufend auf neu entstehenden Daten weiter trainiert werden und Sie erhalten wertvolle Einsichten in das tatsächliche Nutzungsverhalten. Mit einigen Anpassungsschleifen entsteht so das erste, vermarktungsfähige KI-Produkt (Minimum Marketable Product - MMP).
Auf geschäftlicher Seite gibt Ihnen diese Phase die Zeit, Ihr Vertriebsteam zu schulen und ein Helpdesk für den Kundensupport einzurichten. Zudem sind für den zukünftigen Verkauf von Softwareprodukten unter Umständen noch rechtliche Fragestellungen zu klären, z.B. zu Themen wie Lizenzbedingungen oder Datensicherheit.
Im letzten Schritt wird das neue KI-Produkt vermarktet und in die Hände Ihrer Kunden gegeben. In einem ersten Schritt können das gegebenenfalls noch ausgewählte friendly customers sein. Diese Kundengruppe zeichnet sich durch Ihre Offenheit gegenüber Innovationen aus. Sie versuchen, einen Marktvorteil zu erhalten, indem sie zu den Ersten gehören, die eine neue Technologie nutzen. Aus vergangenen Innovationsprojekten haben Sie vermutlich bereits Beziehungen zu Kunden, die auf diese Beschreibung passen. Letztlich ist das aber nur ein optionaler Zwischenschritt sollten noch letzte Vorbehalte auszuräumen sein. Sie wollen ja schließlich das Feedback aus der Breite des Marktes zu Nutzen und Zahlungsbereitschaft.
Ab diesem Zeitpunkt beginnt der Lebenszyklus Ihres KI-Produkts, bei dem Verkaufszahlen, Kundenfeedback, weitere Daten und neue Ideen ein sich kontinuierlich weiterentwickelndes KI-Erlebnis für Ihre Kunden und für Sie schaffen.
Als KI-Dienstleister für Produktinnovation setzt das aiXbrain-Team den hier vorgestellten KI-Fahrplan als Blaupause ein. Den konkreten Ablauf legen wir so aus, dass Investitionskosten und Time-to-Market so gering wie möglich sind. Sprechen Sie uns gerne an, um zu erfahren, wie das in der Praxis konkret aussieht.
Selbstverständlich können Sie die Blaupause auch mit Ihrem eigenen KI-Team umsetzen. Mit der passenden Kombination aus KI-Expertise und KI-Fahrplan steht Ihrem nächsten KI-Produkt nichts im Weg!