AI/KI im Innovationsmanagement
Kurzer Überblick über den Einsatz von AI/KI Tools
29.04.2024 37 min Klaus Reichert
Video zur Episode
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Zusammenfassung & Show Notes
Kurzer Überblick und erste Beispiele für den Einsatz von AI/KI Tools in ausgewählten Bereichen des Innovationsmanagements von Innovationsberater und Business Coach Dr. Klaus Reichert.
In Episode 111 des Smart Innovation Podcast spricht Dr. Klaus Reichert den Einfluss von Künstlicher Intelligenz (KI) auf das Innovationsmanagement an. Er gibt einen kurzen Überblick, in welchen Bereichen des Innovationsprozess AI/KI-gestützte digitale Werkzeuge die Arbeit schon heute vereinfachen können. Darüber hinaus gibt er konkrete Beispiele für erste Schritte und AI-unterstützte Tools, die im Innovationsmanagement unkompliziert eingesetzt werden können.
Die Vorstellung beruht auf der Annahme, dass AI/KI Anwendungen eine massive Weiterentwicklung der Digitalisierung darstellt. Die bisherige Digitalisierung hat uns durch Geräte/Hardware und entsprechender Software in den vergangenen Jahrzehnten mehr "Hände" gegeben, um Arbeit effizienter zu machen. Jetzt geben uns AI/KI Tools mehr "Gehirne" und helfen beim mitkreieren, mitdenken, können kreativ Beteiligte sein.
Zwar sind AI/KI Tools im Innovationsmanagement am Anfang ihrer Entwicklung, können aber jetzt schon echte Bestandteile des Werkzeugkastens von Innovationsmanager, Unternehmer und Unternehmerinnen werden. Zum Start gehört Ausprobieren und dabei lernen: das prototypische Arbeiten mit AI/LI Tools im Innovationsmanagement sollte Teil der persönlichen Entwicklungszeit sein. Ein Schlüssel: gute Prompts.
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Erwähnte Links & Transkript sind hier zu finden: https://www.klausreichert.de/ai-ki-im-innovationsmanagement/
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Mein Name ist Klaus Reichert. Ich bin unabhängiger Berater mit Herzblut und Business Coach für Innovation. Ich begleite Unternehmen auf dem Weg von der Vision zu nachhaltigen Leistungen. Mein Standort ist Baden-Württemberg, zwischen Karlsruhe und dem Bodensee.
Im Smart Innovation Podcast spreche ich mit engagierten und kreativen Menschen über Innovation, Innovationsmanagement, Unternehmertum und Verantwortung – gerade im Kontext des Klimawandels. Es geht um innovative agile Organisationen mit Vision, Dynamik und Energie sowie den passenden Vorgehensweisen, Neues auch enkeltauglich zu entwerfen. In den vielen Episoden haben Gesprächspartner/innen von Zeppelin, der Klimaschutzstiftung BW, Fraunhofer, KIT, TUM, Öko-Institut, ZF, WMF, Bertelsmann Stiftung, der Deutschen Telekom und vielen mittelständischen Unternehmen & Startups wie Trumpf, Sacher, Simmler, Alb-Gold, Winterhalter, 3D-Werk schon etwas beigetragen. So wird Innovation lebendig und einfach umsetzbar. Alle Episoden sind bei Apple, Spotify, Youtube & Co, sowie hier zu finden: https://www.klausreichert.de/podcast
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Transkript
Wir haben plötzlich durch Digitalisierung sehr viele neue Hände bekommen.
Und das war für mich auch Anfang so Mitte der 90er ein wichtiger Beweggrund, mich mit dem Thema Internet auch zu beschäftigen, mehr Hände zu bekommen und dadurch auch mehr zu erreichen als als Berater, als Selbstständiger.
Diese Möglichkeiten, die werden durch AI jetzt massiv erweitert, finde ich.
Und zwar überspitzt gesagt, geht es jetzt nicht nur darum, dass wir mehr Hände bekommen durch AI, sondern irgendwie bekommen wir mehr Gehirne.
Also das ist vielleicht ein bisschen schwieriger Begriff, ein schwieriger Ausdruck.
Aber wenn man wenn man es genau betrachtet, haben wir jetzt plötzlich nicht ein Tool, das uns hilft noch mehr zu machen, sondern ein Tool, das uns hilft mitzudenken, mittätig zu sein, mit zu kreieren.
Innovation weiterdenken und Zukunft einfach machen.
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Ich arbeite remote von Baden-Württemberg aus.
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AI, KI im Innovationsmanagement.
AI ist ein Thema mit viel Bewegung aktuell.
Es kommen laufend neue Anwendungsmöglichkeiten im Innovationsmanagement dazu.
Wir finden das in vielen weiteren Themen eben auch.
Überall wird KI integriert in unsere Softwarewelt.
Wir erleben es an vielen Stellen, dass plötzlich irgendwo dieser in bekannten Umgebungen, in bekannten Anwendungen, die wir haben, der AI-Button auftaucht.
Wir kriegen etwas vorgestellt, was uns mehr oder weniger vielleicht hilft, dann gleich etwas zu tun.
Manchmal ist es noch eine erste schnelle Implementierung in Software, die wir erleben, die erstmal vielleicht gar nicht so viel Nutzen bringt.
Aber es ist eben ein Phänomen, das an jeder Stelle im Grunde auftaucht, seit ganz grob einem Jahr.
Ich finde das gerade im Kontext des Innovationsmanagements sehr spannend, weil es im Moment noch meiner Ansicht nach noch nicht wirklich die große Anwendung gibt, die tatsächlich alles auf einmal sozusagen umfasst und dann quasi von AI unterstützen lässt.
Was ich aber spannend finde in dem Zusammenhang, dass es uns in aktuell sehr viele Möglichkeiten gibt, zu experimentieren.
Also uns sozusagen, wenn wir im Innovationsgeschehen tätig sind, die Möglichkeit gibt, Sachen auszuprobieren und zu sehen, passt es als Werkzeug in unseren Werkzeugkasten eben rein.
Und dabei brauchen wir dann noch nicht mal ganz besondere Anwendung sozusagen, die rein nur auf das Innovationsmanagement zugeschnitten sind, sondern ich finde ein guter Einstieg ist gerade die Situation, die wir eben jetzt erleben.
Viele Tools, die ganz allgemein sozusagen Dinge erledigen, die uns dann helfen, unsere Innovationsmanagement-Aufgaben zu erledigen.
Im Kontext meiner eigenen Beratungstätigkeit, aber auch meiner Podcasts und weiteren Themen, auch wie Workshops, nutze ich AI, KI, schon einige Zeit und erlebe dabei Fortschritte nach jeder Anwendung.
Und das finde ich im erst mal auch das Spannende, glaube ich, für Menschen, die da was ausprobieren wollen.
Natürlich wird es durch das Machen, wird es dann einfacher, wird es besser, wird schneller, sieht man mehr die Zusammenhänge.
Es gibt da meines Erachtens auch noch nicht wirklich die große Schulung oder so was, die man braucht, sondern es ist das Ausprobieren, auf das es dann eben hier ankommt.
Es ist natürlich ein hochaktuelles Thema, das Nutzen dann bringt, wenn man versucht.
Das hört sich vielleicht ein bisschen vagen noch an, aber natürlich ist es ein so großes, mächtiges, vielfältiges Tool, das wahrscheinlich sehr, sehr viele Anwendungen einfach nur dadurch entstehen, dass man eben das mal ausprobiert und das im eigenen Kontext versucht zu erschließen, was das dann auch als Tool bringt.
Meines Erachtens nach liegt am Anfang eben der Erfolg in der Intention.
Warum nutze ich das Ganze?
Diese Frage muss ich mir in jedem Falle selbst beantworten.
Was verspreche ich mir davon und auch wann?
Also was ist in der Zeitrahmen, den ich mir da gebe, wenn ich anfange zu experimentieren und die verschiedenen Tools dann auch auszuprobieren?
Ein zweiter Punkt ist, ein zweiter Punkt für guten Erfolg von deren AI im Innovationsmanagement ist natürlich der gute Arbeitsauftrag, die sogenannten Prompts, die natürlich übertragen aus dem Miteinander von Menschen kommen.
Auch da merken wir ja, dass eine gute Start eines Projektes, ein Kick-Off oder ein guter Arbeitsauftrag auch zu einem guten Ergebnis führt.
Das gleiche haben wir hier auch.
Es reicht nicht einfach zu sagen, gibt mir gute Ideen für neue Produkte.
Das ist natürlich viel zu wenig, wobei man könnte es mal ausprobieren, was da dabei rauskommt.
Aber am Ende ist natürlich so, dass man mit dem richtigen Prompt, den man dann eben auch trainieren muss, den Prompt zu schreiben, den Arbeitsauftrag zu schreiben, dann tatsächlich der Erfolg sich nach und nach einstellt.
Nicht nur wir lernen dazu, das AI-Tool, das wir nutzen, lernt in vielen Fällen dann auch gleich dazu.
Auch spannend, wo man natürlich auch gerade in einem rechtlichen Umfeld aufpassen muss, dass zum Beispiel bestimmte Dinge, die man unternehmensintern halten muss, die vielleicht auch zum Beispiel patentrelevant sind, natürlich nicht nach außen gibt.
Jetzt bin ich aber kein Rechtsanwalt, deswegen kann ich auf diesen Teil eben auch heute gar nicht eingehen.
Der dritte Teil des Erfolgs, finde ich, für AI im Innovationsmanagement ist der kreative und der sorgfältige Umgang mit dem Ergebnis.
Hört sich ein bisschen komisch an, aber wenn man genau hinguckt, findet man und vor allem etwas Wissen natürlich schon hat, dann findet man ziemlich schnell heraus, dass es nicht immer alles Gold ist, was aus so einer AI rauskommt.
Ich habe es mal absichtlich vorsichtig beschrieben.
Wer dann genau hinguckt, und das sollte man jedes Mal auch tun, merkt dann, dass es jedes Mal regelmäßig bei den Ergebnissen irgendwelche Fehler, Missinterpretationen oder natürlich auch andere Tonalitäten und Ausdrücke gibt, die man so selber wahrscheinlich gar nicht verwendet hätte zum Beispiel.
Und ich finde, damit muss man auf der einen Seite schon sehr sorgfältig umgehen und muss dann auch gucken, dass man das erkennt und das sozusagen dann rausnimmt, korrigiert.
Bei manchen Tools ist es ja auch möglich, tatsächlich hier Korrekturen anzubringen im Ergebnis oder dann eben im nächsten Schritt damit dann umzugehen.
Was meine ich mit kreativen Umgang mit dem Ergebnis?
Ich glaube, dass man natürlich so ein Ergebnis gleich wieder als Ansporn nehmen kann, als Input nehmen kann für nächste Prompts.
Das ist ja vielleicht sogar auch ein ganz anderen Tool, das ganz andere Dinge dann wiederum für uns erzeugt.
Aber vor allem auch für uns selbst, wenn wir alleine in einem kreativen Prozess sind oder wenn wir in einem Workshop zum Beispiel mit einem Team von Menschen zusammenarbeiten und den Input, den wir mit der AI generiert haben, eben dann als Grundlage nehmen, als Starter, um uns dann auch natürlich leichter zu tun, dann in diesem eigentlichen Prozess eben voranzukommen.
Also drei Punkte für diesen Erfolg finde ich von KI.
Intention ist wichtig.
Das ist mir ganz klar, sich selbst deutlich zu machen, warum brauche ich das?
Warum will ich das einsetzen?
Was verspreche ich mir davon?
Gerne so ein bisschen diesen zeitlichen Horizont auch damit dazu zu bringen, weil man sehr schnell auch vergisst, dass eben nicht alles einfach sofort möglich ist.
Auch was die eigenen Fähigkeiten angehen.
Wir hatten es im Promtschreiben schon angesprochen.
Der zweite Punkt ist eben der gute Arbeitsauftrag, das gute Prompt sozusagen schreiben beherrschen und dann der kreative und sorgfältige Umgang mit dem jeweiligen Ergebnis oder Zwischenergebnis.
Worum es mir heute geht, ist, dass ich heute keine Anleitung gebe, die direkt auf ein Tool zum Beispiel betroffen ist.
Ich habe es eingangs schon gesagt, mir geht es darum, zu animieren, das auszuprobieren.
Und da habe ich dann schon noch ein paar Beispiele, die wir vor allem dann auch in den Show Notes verlinken werden.
Aber es geht mir darum, Impulse für die eigenen Versuche eben zu geben.
Denn ich glaube, dass einfach durch dieses einfach Anwenden und dabei lernen, in dem Stadium, in dem die Tools jetzt sind, und da mag ich auch falsch liegen, der beste Start eigentlich liegt oder dass der beste Effekt dann liegt.
Die Betrachtung heute ist auch nur ein Schnappschuss.
Ich mache mir jetzt ganz absichtlich 24.
April 2024 mit dazu.
Schönes Datum eigentlich auch.
Wenn wir da in einem Monat, in zwei Monaten, in zwölf Monaten drauf schauen, dann wird das Ergebnis, die Welt dazu natürlich ganz, ganz anders bleiben.
Die AI entwickelt sich rasant weiter.
Man muss als Anwender wirklich am Ball bleiben.
Das ist auf der einen Seite natürlich spannend.
Auf der anderen Seite ist es natürlich anstrengend, durch diese ständige Neuerung damit umzugehen.
Aber ich glaube, wenn wir sowieso im Innovationsmanagement tätig sind, dann liegt uns ja dieses Thema schon, schon sehr.
Vielleicht noch als kurzen Einschub.
Ich wechsel zwischen AI und KI.
Artificial, Intelligent und Künstliche Intelligenz.
Beide sind Begriffe, die in Deutschland in Verwendung sind.
Langfristig wird sich meiner Einschätzung nach die englische Bezeichnung durchsetzen, weil es natürlich ein internationales Thema ist, das vor allem aus den USA getrieben wird.
Und wenn man dann genau hinguckt, dann findet man auch bei Google Trends so bestimmte Tendenzen, die das schon andeuten, dass natürlich AI als Begriff häufiger benutzt wird.
Ich versuche jetzt eher bei diesem Begriff zu bleiben.
Zukünftig, denke ich, wird das für uns der Begriff dann auch sein.
Was ich ganz spannend finde, wenn wir mal ganz grob über KI nachdenken, AI, dann ist das irgendwie eine logische Weiterentwicklung der Digitalisierung.
Wer schon etwas älter ist, hat das erlebt, wie der PC ins Arbeitsleben gekommen ist.
Das Thema Schreibmaschine ist abgelöst worden und vieles wurde sehr viel leichter.
Der Computer, das Gerät sozusagen, aber auch natürlich zunehmend viele spezielle Software hat uns die Arbeit erleichtert und hat uns viele neue Möglichkeiten gegeben, die wir vorher so nicht hatten.
Mit ganz wenig Aufwand und auch sozusagen als Einzelperson zum Beispiel sehr, sehr viel zu erreichen.
Mit der entsprechenden Software, mit entsprechenden Geräten, Computer mit relativ wenig Geld und Aufwand.
Also ein gutes Beispiel finde ich, ist dieser Podcast, der eine Art von Radio natürlich produziert, in einem Umfang von einem winzigen Aufwand, sozusagen von mir jetzt hier, was noch vor 20 Jahren, 25 Jahren nur durch einen Radiocenter mit viel Aufwand, Personal und Kosten natürlich möglich war.
Also das heißt, wir haben plötzlich durch Digitalisierung haben wir sehr viele neue Hände bekommen.
Und das war für mich auch Anfang so Mitte der 90er ein wichtiger Beweggrund, mich mit dem Thema Internet auch zu beschäftigen, mehr Hände zu bekommen und dadurch auch mehr zu erreichen als Berater, als Selbstständiger.
Diese Möglichkeiten, die werden durch AI jetzt massiv erweitert, finde ich.
Und zwar überspitzt gesagt, geht es jetzt nicht nur darum, dass wir mehr Hände bekommen durch AI, sondern irgendwie bekommen wir mehr Gehirne.
Also das ist vielleicht ein bisschen schwieriger Begriff, ein schwieriger Ausdruck.
Aber wenn man wenn man es genau betrachtet, haben wir jetzt plötzlich nicht ein Tool, das uns hilft noch mehr zu machen, sondern ein Tool, das uns hilft mitzudenken, mit tätig zu sein, mit zu kreieren.
Und das ist eben was anderes, wie wenn ich jetzt einfach nur Software nutze und dadurch einen Podcast erzeuge.
Theoretisch wäre es ja möglich, dass ich sage, hey Tool, AI, hier mit folgendem Prompt, mach mir den Podcast zum Thema AI im Innovationsmanagement.
Und dann würde das quasi getextet werden.
Es würde als Text gesprochen werden, auch in meiner Sprache.
Und es könnte dann eben als Podcast veröffentlicht werden.
Wer weiß, vielleicht ist es ja gerade, was sie auch hören, ein künstlich erzeugter Text.
Sie merken ja, es ist relativ einfach zu sehen, dass solche Dinge jetzt schon möglich sind.
Also das zusätzliche Gehirn ist sozusagen, das zusätzliche Brainpower bekommen wir durch die AI und ist dadurch eben eine Weiterentwicklung der Digitalisierung, finde ich, wo wir bisher einfach mehr Hände bekommen haben.
Und diese Power sozusagen, die wir bekommen, die wird immer mehr.
Das ist eine relativ einfache Wahrheit.
Das ist leichter erreichbar für uns durch all die Tools, in die es integriert wird, auch in die, die wir eben jetzt schon nutzen.
Und da muss da auch kein Heldsieher sein, dass natürlich in AI alle Innovationsmanagement Tools, die wir jetzt schon haben, eben integriert werden.
Das hat natürlich riesige Auswirkungen auf unsere Unternehmenskultur, auf Innovationsstrategie, wenn wir so wollen.
Wir können da an so vielen Stellen das Thema einsetzen, dass wir am Ende vielleicht gar nicht mehr so genau wissen, wo was wirklich herkommt, mit dem wir dann auch arbeiten.
Und da bin ich auch schon sehr darauf gespannt, wie sich der Teil entwickeln wird, wie wir damit auch umgehen lernen.
Da gehört sicher auch das Thema wissenschaftliche Arbeiten dazu.
Natürlich dann zuweisen zu des Erfolgs oder der Quelle der AI und der als AI als Quelle und auch der Quelle hinter der AI, sozusagen, für diese Informationen.
Also da kommen wir wieder in spannende Themen rein, die auch natürlich sehr stark rechtlicher Art sind, die wir heute natürlich so nicht ansprechen können.
Aber da bin ich mal gespannt, was wir dann vielleicht in einer weiteren Podcast-Episode mal noch hinbekommen.
Was ich erstmal spannend finde, dass wenn wir mit AI-Tools arbeiten, ist, dass wir im Grunde immer erst mal Entwürfe bekommen für etwas.
Auch vielfache Entwürfe, die entweder gleich überarbeitet werden können durch unser Tool oder das wir selber nutzen, um damit zu arbeiten.
Und das ist so etwas, was vielleicht für mich auch noch ein bisschen, wenn wir das Thema Unternehmenskultur noch im Hinterkopf behalten, die Bedeutung des Menschen und der Kreativität von Menschen als Individuum oder als Team eben erhalten lässt.
Wie sich das weiterentwickelt in mehreren Jahren, ist total schwer zu sagen.
Aber ich meine, man muss da auch kein großer Hellseher sein, dass natürlich extrem viel dann in so Tools direkt mit eingebaut wird, wo sozusagen das Tool immer weiter lernt aus dem, was wir als Menschen bisher gemacht haben, auch vielleicht speziell im Unternehmen.
So wird es im Grunde Teil des Innovationssystems eines Unternehmens sein.
Das wird gar nicht so wahnsinnig schwierig sein.
Wenn wir da jetzt verschiedene Anwendungen angehen oder uns verschiedene Anwendungen anschauen, Use Cases, dann sind mir erst mal so ganz konkret folgende Themen eingefallen.
Ich gehe sie mal kurz runter und versuche das dann noch durch ein paar Beispiele eben deutlich zu machen.
Am Anfang von einem Innovationsprozess steht ja häufig das Thema Signale und News, die wir einsammeln müssen.
Also was passiert am Markt?
Was passiert in der Gesellschaft?
Was sind so Themen, die uns sozusagen beschäftigen können, die uns Inspiration für Chancen, für neue Produkte oder Dienstleistungen eben geben können?
Und da reden wir natürlich von einer Vielzahl von Signalen, die ganz normale Artikel sein können, die Videos sein können, die Daten sein können, die statistische Daten sein können, die aus vielen, vielen Quellen auch zusammenkommen.
Und wo es mit Spezialtools natürlich möglich ist, da sehr, sehr viel zu sammeln und irgendwie auch auszuwerten.
Aber es wird natürlich immer schwieriger, je mehr da jetzt reinkommt, damit dann umzugehen.
Ein KI-Tool, vor allem ein, ich sag mal, ein News-basiertes Tool, das vielleicht auch dann noch mit statistischen Daten zum Beispiel umgehen kann, tut sich damit jetzt leichter, diese Signale aufzufangen, zu interpretieren und dann zum Beispiel in irgendeiner Form von News zu Signalen zu konvertieren und uns damit dann eine erste Grundlage zu geben für unsere Überlegungen, für unsere Entscheidungen, für Priorisierung auch, die wir haben.
Daraus folgt natürlich, dass wir in irgendeiner Form für unsere Vorzeitüberlegungen die Vorausschau sozusagen in die Zukunftszenarien erstellen können.
Und zu Szenarien gehört natürlich auf der einen Seite Daten natürlich dazu, auf der anderen Seite natürlich auch ein Vorausdenken, wie könnte sich so etwas entwickeln.
Da haben wir verschiedenste Modelle und Tools, die wir einsetzen können, auch in dem Bereich.
Und da hat das natürlich sehr viel auch damit zu tun, was ist gesichert, aber auch was glauben wir als Experten und Expertinnen dann, wie sich zum Beispiel bestimmte Szenarien entwickeln könnten oder wie wahrscheinlich sie sind.
Und das ist ein Thema, was natürlich sehr stark und sehr einfach durch ein AI-Tool ergänzt werden kann.
Da können wir wahrscheinlich sogar die ganzen Standard-Tools nehmen, die es dazu auch gibt.
Ein weiterer Punkt ist natürlich, was dazugehört, sind Recherchen, das Durchführen von Recherchen.
Vielfach haben wir es ja dann mit einer Vielzahl von Material zu tun, das ausgewertet werden muss.
Und das ist unglaublich, wie, wer es schon mal ausprobiert hat, ich hab keine Ahnung, wie es geht.
Also ich stehe einfach staunend davor, ist, wie einfach mit einer AI riesige Textmengen oder auch Datenmengen strukturiert und unstrukturiert ausgewertet werden können und dabei gleich interpretiert werden können.
Und wenn es zu lang ist, auch nochmal die Ausgabe gekürzt werden kann.
Wenn man sich da ein bisschen mit auskennt, dass der Prompt stimmt sozusagen und man so ein bisschen nacharbeitet, dann bekommt man in 0, 0 etwas schneller zu einem Ergebnis, wie man es jemand anderem schon erklärt hätte, was da zu machen wäre.
Sehr, sehr beeindruckend.
Jetzt geht es natürlich darum, dass wir auch strukturierte Daten in irgendeiner Form aufbereiten müssen.
Auch da hilft uns, gerade bei großen Datentabellen, wenn es vielleicht darum geht, die Daten der Vergangenheit aus einem Shop, aus irgendwelchen Maschinen oder sowas aufzubereiten, diese auch zu kommentieren.
Von diesen riesigen strukturierten Daten, Zahlenwüsten umzusetzen, auch in Interpretationen, ist natürlich sowas wie eine AI absolut ein ganz, ganz gutes Tool.
Mit Vorsicht zu genießen, ganz klar.
Aber es hilft uns natürlich tatsächlich selbst auch, unsere eigenen Einschätzungen zu finden.
Jetzt kommen wir in den Bereich rein, wo es natürlich auch darum geht, etwas Neues zu entwickeln.
Das heißt, wir sind im Ideation-Bereich.
Wir wollen neue Ideen finden.
Brainstorming zum Beispiel machen.
Das ist unwahrscheinlich einfach, tatsächlich einfach mal Ideen zu sammeln.
Und gemäß diesem Mantra, am Anfang gibt es noch keine schlechten Ideen, kommt man unter Umständen einfach durch eine AI auf Ideen, die man sonst überhaupt nicht hätte.
Das ist sozusagen der eigenartige Mensch oder die eigenartigen Menschen, die Vielfalt dann in der Gruppe, die stark ergänzt wird durch die Frage von einer AI, durch das Einbeziehen von einer AI im Ideation-Prozess, beim Ideen finden und natürlich auch im nächsten Schritt beim Bewerten von Ideen, also das Versuchen, dann irgendwie Sinn daraus zu machen.
Und manchmal ist es einfach nur Müll, was dabei rauskommt.
Aber ich hab's vorhin schon gesagt, man muss ja kreativ auch damit umgehen mit den Ergebnissen.
Als kreativer Mensch hilft einem natürlich knapper guter Input von außen sehr.
Was ich auch noch in dem Zusammenhang wichtig finde, ist, dass wir Einschätzungen bekommen, was wir uns Einschätzungen holen im Innovationsprozess.
Das ist ganz klar, wir sprechen mit unseren Kunden, wir sprechen mit Lieferanten, wir sprechen mit Menschen, mit denen wir gar nichts zu tun haben.
Im Idealfall sprechen wir mit Menschen, die auch niemals unser Produkt kaufen würden, einfach um herauszufinden, was sind denn die Anforderungen an dieser Stelle.
Also jeder ordentliche Innovationsprozess beinhaltet diese Komponente.
Und das ist manchmal gar nicht so einfach.
Ich habe mir gedacht, was wäre, wenn wir jetzt so eine AI als Kunde ansehen, als sozusagen als Befragten, und dann da durch den Prompt auch einen gewissen Rahmen natürlich setzen.
Und dann schauen, dass es dabei einfach rauskommt.
Es kommen sicher bestimmte Blickwinkel raus, mit denen wir es so nicht gerechnet haben.
Manches mag totaler Müll sein, aber ich würde es auch hier wieder eben als Anregung sehen, drüber nachzudenken.
Also als ein Input von dem Spinner sozusagen.
Und dadurch, dass ich natürlich auch eine gewisse Tonalität in jeder Frage mitgeben kann, kann ich quasi dieselbe Frage unterschiedlichen Personas stellen.
Also zum Beispiel dem 80-jährigen ehemaligen Ingenieur oder der 25-jährigen Designerin aus Berlin.
Und wenn ich das jetzt noch ein bisschen weiter beschreibe, kriege ich andere Ergebnisse, die da rauskommen.
Also finde ich eine spannende Ergänzung dieses Themas, Einbeziehung eben von unseren Nutzern, Nutzerinnen, von Kunden und Kundinnen.
Natürlich kann man das jetzt auch im Rollenspiel verwenden.
Ich kann das als sozusagen den Chatbot als Kunde irgendwie versuchen, einzusetzen und dann wie so eine Art Rollenspiel daraus zu machen, ein Interview per Chat zu führen, wie ich das sonst vielleicht auch mit einem Menschen machen würde.
Auch hier sehe ich ein ziemlich großes Potenzial eigentlich in dem Zusammenhang.
Denn wir haben jemanden vor uns, der sehr geduldig ist, der sozusagen, oder die, wissen wir gar nicht genau.
Wahrscheinlich ist das dann auch an der Stelle vollkommen unwichtig.
Eben auch nachts Zeit hat, wenn man halt selber eben gerade Zeit hat und meistens dann auch eben sehr geduldig mit vielleicht unseren in Anführungszeichen blöden Fragen umgeht.
Wo ich einen großen, großen, großen Einsatzzweck finde, für AI in Innovationsmanagement ist, eine Vision zu beschreiben.
Vision ist ein wichtiges Thema für mich als Unternehmensberater.
Ich halte das für ein zentrales Thema für alles, das was wir Neues anfangen.
Und zu einer Vision gehört Text und im Idealfall auch Bilder.
Vielleicht auch mal ein Video.
Es ist halt im Moment noch relativ schwierig, so zu erzeugen.
Er hilft uns aber auch da jetzt schon da was draus zu machen.
Was meine ich damit?
Ich muss natürlich einen Text schreiben, also vielleicht kurz als Erläuterung.
Was verstehe ich unter dem Thema Vision?
Es ist eine textliche Beschreibung eines zu erreichenden Zustandes, der ambitioniert genug ist, dass wir ihn erreichen können mit extra Aufwand zu einem bestimmten Zeitpunkt.
Dieser Text zeichnet ein Bild, eine Situation, die wir erreichen wollen, die wir erzeugen wollen.
Die ist so einfach am Ende, dass sie auch leicht anderen gezeigt werden kann, dass die es auch lesen können und dass es dadurch seine Wirkung entfaltet.
Jetzt ist es natürlich umso besser, wenn man ein Bild dazu hat.
Man darf nicht vergessen, der Text ist wichtig, das Bild ist meistens noch wichtiger.
Es gibt sehr gute Beispiele, zum Beispiel von Daimler, der Zukunftsabteilung, die noch vor Jahren sehr aufwendige Grafiken produziert haben, die für sich dann auch diese Zukunftswelt, diese Vision gezeichnet haben.
Das kann man sich als kleines Unternehmen im Normalfall gar nicht erlauben.
Da sehe ich natürlich diese ganzen Generierungsmöglichkeiten von Bildern und bald vielleicht auch als Videos.
Ein Bild reicht wahrscheinlich schon aus oder Bilder, die uns dann helfen, unsere Vision, die wir beschrieben haben oder die wir auch unter Zuhilfenahme von KI erzeugt haben, dann eben bildlich darzustellen und besser zu verdeutlichen.
Dann geht es natürlich darum, das, was wir geschaffen haben, zu kommunizieren.
Dazu brauchen wir Texte, dazu brauchen wir Bilder.
Dazu brauchen wir aber auch die Möglichkeiten, das Ganze zu verbreiten.
Hier merken wir dann schon, dass auch diese ganzen Social Media Tools durch die AI-Funktionen ergänzt werden.
Wir bekommen dann auch Vorschläge, wie man tatsächlich einen bestehenden Text umformulieren kann, abkürzen kann, eine neue Überschrift dazu bekommen kann und und und.
Dadurch bekommen wir natürlich ganz andere Interpretationen auch und Blickwinkel auf das Thema, was ich auch wieder hier sehr, sehr hilfreich empfinde.
Und schlussendlich, wenn wir davon ausgehen, dass wir natürlich irgendwelche Tools benutzen, um uns zu organisieren, Aufgaben zu organisieren, das Miteinander, den Austausch und so weiter zu organisieren, dann ist AI hier natürlich eine große Hilfe, weil es uns Vorschläge macht, was wir tun müssten oder was als nächstes kommen kann und und und.
Also ich sehe das als eine No-Brain-er in unserer Organisation, die Unterstützung eben zu bekommen von KI.
Okay, jetzt hatten wir hier schon relativ viele Fragen.
Ich schau, ob ich da gleich noch drauf eingehen kann.
Marc Schlosserweg, mich interessiert vor allem die Schnittstelle Veränderungskultur Innovationsmanagement.
KI ist nicht so eine technische Perspektive auf das Thema.
Daher darf das Thema auch nach hinten rutschen.
Aha, interessanter Punkt.
Das Thema KI wird vielleicht von vielen Leuten sehr stark aus einer technischen Sicht gesehen.
Ich finde für uns macht es jetzt hier in dem Kontext natürlich viel leichter, wenn wir davon ausgehen, dass wir ähnlich wie mit einem Menschen in WhatsApp zum Beispiel oder Slack oder Teams oder sowas eben kommunizieren und versuchen auch eher mal diesen Blick einzunehmen.
Und jetzt wird es schwierig, weil natürlich ist das nicht ein Menschen, mit dem wir es zu tun haben, sondern die Art und Weise, wie sich das dann tatsächlich auswirkt.
Ob wir dann quasi eine weitere Kollegin bekommen und sie auch entsprechend annehmen, so ähnlich wie wir mit Alexa und Siri und so weiter eben umgehen.
Das finde ich ist noch ein ganz spannendes Thema, was da sicher auch ein bisschen noch unabhängig von dem Innovationsmanagement Thema als solches ist.
Aber es hat ganz sicher ziemlich kräftige Auswirkungen auf die Art und Weise, wie wir im Unternehmen tatsächlich auch mit Ideen umgehen, welchen Wert wir Ideen oder welchen Wert wir bestimmte Arbeit natürlich dann auch zuordnen.
Da bin ich schon mal sehr gespannt.
Eine Frage von der Barbara Schmucker.
Ich habe gelesen, dass die AI wie ein fleißiger Praktikant genutzt werden kann für Recherchen, Zusammenfassung etc.
Ist nur so gut wie die Einweisung und Anleitung, die man ihm gibt.
Und man muss die Ergebnisse überprüfen.
Geht die Nutzung manchmal auch darüber hinaus?
Also ich finde, das ist eine Abwertung, wenn man sagt, das ist der fleißige Praktikant.
Ich glaube, dass wir da längst drüber hinaus sind.
Es geht eher darum, dass man schaut, dass man diese Unterstützung so einsetzt, dass es vielleicht eher der Berater ist, mit dem man es zu tun hat, oder die Beraterin, dem Praktikant oder der Praktikantin dann lieber die ordentlichen Aufgaben gibt und nicht einfach nur die Fleißaufgaben.
Danke, Marc Schlosserick, für den Kommentar.
Kragen, AI, mehr Arme, mehr Hirne.
Da finde ich schon was dran.
Das ist schon so eine ganz spannende Geschichte.
Wir haben tatsächlich, finde ich, einen echten Mehrwert aus dem Ganzen.
Wenn wir uns jetzt AI-Tools ansehen, die wir sofort zur Verfügung haben, dann fällt einem sofort die Suchmaschine von Microsoft ein Bing.
Bing ist ein Tool, das frei zur Verfügung steht.
Da müssen wir gar nichts mehr machen.
Da können wir uns sozusagen auf die Suche machen, wie bei Google auch.
Aber wir können eben von vornherein eben gleich auch die Integration von JetGPT testen und relativ einfach damit umgehen, damit arbeiten.
Das ist, finde ich, der leichteste Einstieg in das Thema.
Wer es noch nicht ausprobiert hat, einfach zu bing.com gehen und das mal ausprobieren und dann sehen, was man aus seinen eigenen Fragen an Antworten bekommt.
Was jetzt auch schon in den Fragen ein paarmal genannt worden ist, die nächste Stufe, finde ich, ist so was wie Microsoft Copilot.
Wir werden die Links auch in den Show Notes dann veröffentlichen.
Das ist auch eben gleich ein frei verfügbares Tool, das uns gleich auf unsere Fragen eingeht im Webbrowser, ohne dass wir da irgendwie groß noch was machen müssen oder irgendwas installieren müssen.
Google hat so was Ähnliches mit Kimini.
Und beide dieser Tools integrieren sich eben in die jeweilige Microsoft-
oder Google-Produktwelt, sodass da natürlich darüber hinaus noch viele, viele weitere Möglichkeiten da sind.
Zum Beispiel das Auswerten von strukturierten Daten, das Schreiben von Texts in E-Mails, das Korrigieren von irgendwelchen Absätzen in längeren Dokumenten und und und.
Das sind dann aber dann meistens extra Pakete, die man dazu buchen muss.
Da ist es aber schon hilfreich, wenn man sich das mal anschaut.
Das sind ein paar Euro, die für so eine Startphase, finde ich, überhaupt nicht wichtig sind.
Da probiert man einfach aus und investiert quasi diese paar Euro.
Ein weiteres Tool, das sehr, sehr interessant ist, das jetzt in dem kleinen Umfang sogar kostenlos ist und auch im Innovationsmanagement eben weit verbreitet ist, sind die MIRO Boards.
MIRO hat mittlerweile so viele Möglichkeiten geschaffen, dass es ein so wertvolles Tool ist, dass man es eh im Innovationsmanagement nutzen sollte, aber auch immer mehr diese AI-Funktion integriert.
Man kann davon ausgehen, dass einfach auch noch mehr kommt.
Diese Funktionen sind dann zum Teil auch fürs Brainstorming geeignet, sodass man da dann relativ leicht mal zu ersten Ergebnissen kommen kann.
Wenn wir schon viele Notizen haben, viel auswerten müssen, dann sind so AI-Funktionen in Evernote zum Beispiel sehr, sehr hilfreich.
Da können wir gleich was mit anfangen, vor allem mit dem, was wir schon haben, finde ich immer sehr spannend, weil ich selbst habe ziemlich viel gespeichert.
Da bin ich auch nicht der Einzige auf der Welt.
Und da ist natürlich sehr viel Wissen mit drin, auf das wir dann leichter zugreifen können.
Dann haben wir natürlich weitere generierende Tools.
Als erste Stufe ist sowas wie Canva.
Das kann auch jeder mal ausprobieren.
Das ist dann sehr spannend, vor allem wenn es darum geht, zum Beispiel eine Präsentation zu strukturieren, zu erstellen, Bilder zu erstellen, Bilder zu bearbeiten.
Und all diese Dinge, die dann auch Dali von OpenAI kann, sind dann natürlich mit integriert als Funktion.
Ganz spannend sind natürlich bessere Tools wie so Mid Journey, die dann helfen, tatsächlich auch bessere Bilder und mehr Bilder zu erzeugen.
Und ich denke, dass man da auch laufend neue Tools dazu bekommt.
Ich meine sogar, der Photoshop von Adobe hat auch schon AI-Funktion integriert.
Social Media Ideen, wir hatten es vorhin schon angesprochen.
Ein ganz einfaches Tool, das jetzt schon frei verfügbar ist, ist Buffer für Social Media.
Und damit kann man zum Beispiel auch einfach Ideen generieren lassen.
Also ich finde das eine ganz spannende Lösung, damit einfach mal zum Testen anzufangen.
Also ich habe jetzt bewusst nichts herausgegriffen, was schwer erreichbar ist oder die Lizenz zum Beispiel schwer zu bekommen ist.
Ich habe jetzt nur Themen rausgenommen, die uns unter den oben beschriebenen Anwendungen eben jeweils helfen können, etwas zu generieren.
Für den Podcast ist es wichtig, vom Zuhören ins Machen zu kommen.
Und für mich wäre jetzt hier an dieser Stelle zwei, drei Themen wichtig.
Das erste ist, das Ganze auszuprobieren, im eigenen Kontext mit einfachen Themen, mit einfachen Fragestellungen, mit den oben genannten Tools und dann zu sehen, was passiert.
Wie geht man selbst damit, um was findet man dabei heraus?
Was sind so die ersten Ergebnisse, die man erzielt?
Und was kann man tun, um diese Ergebnisse dann zu verfeinern und später natürlich auch dann sinnvoll anzuwenden und zu kommunizieren?
Das ist ganz einfach.
Da sind wir im Prototypenbereich drin.
Das macht einfach Freude, dass wir hier vielleicht was Neues experimentieren können.
Mit einfachen Themen das AI im Innovationsmanagement in unserem speziellen Innovationsmanagement ausprobieren.
Experimentieren, prototypisch arbeiten, nicht von fertigen Lösungen ausgehen.
Das zweite ist, lernen, prompt richtig zu schreiben.
Das ist gleichzeitig auch eine Übung für die Arbeitsanweisungen oder die Aufgaben oder wie auch immer wir es beschreiben.
In der Zusammenarbeit mit unseren Kollegen und Kolleginnen stelle ich fest, dass so häufig unüberlegt schnell mal was gesagt wird und dann am Ende ganz andere Dinge rauskommen.
Und die in der richtig gut überlegten Arbeitsanweisung, im richtig gut überlegten prompt, der sozusagen auch verfeinert wird mit der Zeit, liegt sozusagen eine der Geheimnisse für das gute Ergebnis aus der Anwendung von AI.
Das ist wie im richtigen Leben auch.
Es braucht klare eindeutige Arbeitsanweisungen.
Garbage in, garbage out, Müll rein, Müll raus.
Ja, das ist das Thema hier an dieser Stelle.
Und ich glaube, das ist sogar ein Training für unsere eigene Persönlichkeit.
Zum Ausprobieren würde ich mit Microsoft Copilot oder Google Gemini, Gemini starten.
Die Links haben wir in den Show Notes untergebracht.
Und damit dann an der eigenen Fähigkeit der Erstellung der Promts arbeiten.
Diese Promts würde ich übrigens auch in einem anderen Tool, zum Beispiel in Evernote oder in OneNote, wer das nutzt, eben abspeichern.
Und dann als Grundlage nehmen, wir weiter arbeiten.
Jetzt kann ich das dadurch verfeinern.
Das ist der erste Schritt, wenn ich etwas habe, auf dem ich aufbauen kann.
Das ist ja der No-Brain aus der kontinuierlichen Verbesserung.
Und ich kann es vor allem auch anderen Kollegen und Kolleginnen dadurch zur Verfügung stellen, die das dann für sich, für ihre eigenen Tätigkeiten auch noch nutzen können.
Ich habe das Thema AI im Innovationsmanagement zum festen Bestandteil meiner Tätigkeit gemacht.
Das ist etwas, was ich immer mehr einsetze an den verschiedenen Dellen, wo ich mich auf neue Anwendungen freue, wo ich aber auch schon ziemlich viel aus dem herausbekommen kann, was ich bisher mache.
Das war das Ergebnis von viel Probieren und natürlich viel Lernen.
Und da wird natürlich diese Zeit, diese Experimentalzeit, die man sich auch sozusagen zubilligt oder die man sich zubilligen muss, sehr wichtig und sehr sinnvoll eingesetzt, finde ich.
Ich wünsche dir viel Erfolg beim Ausprobieren.
Und ich freue mich, wenn Sie mir dann einfach auch Ihre Fortschritte schicken und vielleicht das auch teilen, was Sie da erlebt haben.
Also vielen Dank fürs Mitmachen und vor allem viel Erfolg bei der Nutzung von AI in Innovationsmanagement.
Das war der Smart Innovation Podcast.
Er wurde mit einem interessierten Publikum live aufgenommen.
Vielen Dank fürs dabei sein und zuhören.
Diese Episode gibt es auch zum Lesen.
Der direkte Link ist in den Show Notes.
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Weitere Informationen und meine Kontaktdaten sind bei klausreichert.de schrägstrich Podcast.
Dort gibt es auch eine Übersicht der nächsten Live-Aufnahme Termine.
Ich bin Klaus Reichert und das war der Smart Innovation Podcast.