Zum 3. Jahrestag des Erscheinens von ChatGPT: Eine strategische Empfehlung für Unternehmensleitung

Wenn man sagt, dass das Auftauchen von ChatGPT vor drei Jahren der erste Stoß war, der die Dominosteine umwarf, dann befinden wir uns heute, drei Jahre später, mitten in der Kettenreaktion dieser umfallenden Steine. In dieser Technologiewelle, die fast täglich neue Entwicklungen bringt, fühlen sich die meisten Unternehmensmanager unglaublich ratlos: Wie kann man eine Strategie entwickeln, wenn die Trends so unberechenbar sind?

Anlässlich des dreijährigen Jubiläums der Entstehung von ChatGPT hat Zhang Yu, Professor für Strategie an der China Europe International Business School (CEIBS), nicht wie die Masse die technologischen Trends vorhergesagt. Stattdessen hat er aus der Perspektive eines Business-School-Professors auf die Kernpunkte des Geschäfts zurückgegriffen und die "konstanten" Grundprinzipien der Strategieentwicklung im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz (KI) herausgearbeitet: In einer Welt voller Unsicherheit ist es ratsam, zunächst die Dinge festzulegen, die sicher sind.

Es besteht kein Zweifel daran, dass die neue Generation von KI-Technologien, repräsentiert durch die Generative KI, in den letzten drei Jahren tiefgreifende Veränderungen in der menschlichen Gesellschaft gebracht hat. Von der erheblichen Beschleunigung der Arbeitsgeschwindigkeit (vor allem bei einfachen Text- und Bildbearbeitungsaufgaben sowie Programmierung) über die Einsparung von Arbeitszeit bis hin zur Kostensenkung und Gewinnsteigerung sowie der Bedrohung und Verdrängung von Arbeitsplätzen (vor allem bei Einstiegsjobs und Jugendlichen) - es verblüfft uns fast täglich.

Heute würde wohl die Mehrheit zustimmen, dass diese Welle von KI-Technologien die "Vierte Technologische Revolution" ist, die nach der Dampfmaschine, der Elektrizität und dem Computer/Internet tiefgreifende Auswirkungen auf die menschliche Gesellschaft hat.

Warum hat die Generative KI dann so einen großen Einfluss und so viele Veränderungen in unserer Gesellschaft, vor allem in den Geschäftsaktivitäten, gebracht? Der Grund liegt vermutlich darin, dass die Generative KI bisher die fast "perfekte" Technologie ist, die gleichzeitig Skaleneffekte (abnehmende Grenzkosten) und vielfältige, individuelle Bedürfnisse erfüllen kann.

Nach dem Analyserahmen, den die Ökonomen Carl Shapiro und Hal R. Varian in ihrem Buch "Information Rules" vorgestellt haben①, hängt das Potenzial von Technologien und Produkten von zwei Dimensionen ab: 1) Können sie Skaleneffekte erzielen? 2) Sind die Bedürfnisse der Nutzer homogen?

Frühere Technologien wie die Dampfmaschine, die Elektrizität und der Computer/Internet haben auf der Grundlage von Skaleneffekten bestimmte, im Wesentlichen homogene Bedürfnisse von Nutzern erfüllt. Obwohl sie die menschliche Gesellschaft und die Geschäftsaktivitäten stark verändert haben, blieben viele heterogene Bedürfnisse unbefriedigt.

Diese Welle von Generativer KI-Technologie ist eine relativ universelle KI-Technologie, die mit einer einmaligen Entwicklung (niedrige Grenznutzungskosten) individuelle Bedürfnisse erfüllen kann und somit die heterogenen Bedürfnisse auslöst, die in den vorherigen Technologischen Revolutionen nicht befriedigt werden konnten. Deshalb hat sie auch einen großen Einfluss auf die Arbeitsleistung von Einzelpersonen und die Betriebseffizienz und -ergebnisse von Unternehmen und bedroht sogar viele Arbeitsplätze und Beschäftigungschancen.

Die Generative KI hat uns stark verändert und hat auch zu Unklarheiten darüber geführt, wie man Unternehmens- und Geschäftsstrategien im Zeitalter der KI entwickeln und klären soll. Aber meiner Meinung nach muss man desto eher darüber nachdenken, welche Teile der Strategie unveränderlich bleiben, je größer die Veränderungen sind.

Wie Jeff Bezos, der Gründer von Amazon, einmal sagte: "Oft wird mir gefragt: 'Was wird sich in den nächsten zehn Jahren ändern?' Aber fast niemand fragt mich: 'Was wird in den nächsten zehn Jahren nicht ändern?'"

Welche "konstanten" Teile sollten wir bei der Strategieentwicklung im Zeitalter der KI beachten? Wie sollte man Unternehmensstrategien entwickeln?

Auf die Schaffung von Nutzerwert achten

Nach dem modernen strategischen Managementrahmen auf der Grundlage von Wert② kooperieren Unternehmen mit Kunden und Lieferanten, um Wert zu schaffen. Der von einem Unternehmensgeschäft geschaffene Wert entspricht der Zahlungsbereitschaft der Kunden minus den Opportunitätskosten der Lieferanten. Die Größe der Wertschaffung bestimmt die Größe der Geschäftsmöglichkeiten.

Nach der Nutzerwertpyramide, die von der Bain & Company entwickelt wurde③, ist der von Unternehmen für Kunden geschaffene Wert in Ebenen gegliedert. Nehmen wir als Beispiel④ To-C-Produkte und -Geschäfte: Die erste Ebene, die am einfachsten zu erreichen ist, aber auch am stärksten umkämpft wird, ist der funktionale Wert, wie Zeit- und Kraftersparnis, Vereinfachung, Kostensenkung usw.; die zweite Ebene ist der emotionale Wert, wie Nostalgie, Ästhetik, Spaß/Vergnügen, Symbolwert usw.; die dritte Ebene ist der lebensverändernde Wert, wie Selbstverwirklichung, Hoffnung, Vermögensvererbung usw.; die vierte und höchste Ebene ist der gesellschaftliche Einflusswert, wie Selbsttranszendenz.

Wenn wir diese Wertpyramide verwenden, um die wichtigsten Produkte und Anwendungen der Generativen KI in den letzten drei Jahren zu analysieren, können wir sehen, dass die meisten Produkte und Anwendungen sich noch auf der Ebene des funktionalen Werts konzentrieren, wie z. B. Zeit- und Kraftersparnis, Effizienzsteigerung und Kostensenkung. Dies erklärt auch, warum in der derzeitigen harten Konkurrenz um große Modelle und Rechenleistung die meisten Hersteller sich noch auf die technischen Parameter und die Kosteneffizienz konzentrieren und somit in einen (schlechten) Kreislauf von "Leistungssteigerung - Kostensenkung - Preisverfall pro Leistungseinheit" geraten.

Im Vergleich dazu ist es schwieriger, auf der Ebene des emotionalen, lebensverändernden oder gesellschaftlichen Einflusswerts zu agieren, und die Konkurrenz ist auch nicht so hart. Beispielsweise können Marken wie Manner, M Stand und Blue Bottle bei Kaffee-Produkten einen höheren Preis erzielen. Ähnlich können Marken wie Rolex bei Uhren höhere Preise verlangen, und Patek Philippe hat sich mit der Botschaft "Sie bewahren es nur für Ihre Nachkommen auf" als König der Uhrenmarken etabliert und kann sogar noch höhere Preise erzielen als Rolex.

Bis jetzt haben wir noch keine nennenswerten, breiten Anwendungen der Generativen KI auf der Ebene des emotionalen, lebensverändernden oder gesellschaftlichen Einflusswerts gesehen. Obwohl es einige erfolgreiche Anwendungen in den Bereichen Emotion, Chat und Spielen gibt, beschränken sich diese meist auf Nischenmärkte oder Subkulturen. Es fehlt noch eine "Killer-App" wie WeChat.

Daraus folgt, dass bei der Strategieentwicklung im Zeitalter der KI Unternehmen zunächst darauf achten sollten, wie sie Nutzerwert schaffen können, insbesondere auf der Ebene des emotionalen, lebensverändernden und gesellschaftlichen Einflusswerts über dem funktionalen Wert. Sie sollten auch darüber nachdenken, wie sie die Generative KI nutzen können, um diesen Nutzerwert zu schaffen.

Auf die einzigartige Wertbeiträge fokussieren

Nach dem strategischen Analyserahmen auf der Grundlage von Wert erhält ein Unternehmen nur einen Teil (der "Preis - Kosten" - Teil, also der Unternehmensgewinn) des gemeinsam mit Kunden und Lieferanten geschaffenen Werts. Der Rest (der "Zahlungsbereitschaft der Kunden - Preis", also der Nutzerüberschuss, und der "Kosten - Opportunitätskosten der Lieferanten", also der Lieferantenüberschuss) geht an die Kunden und Lieferanten.

Die Größe des Teils des gemeinsam geschaffenen Werts, den Unternehmen, Kunden und Lieferanten jeweils erhalten, hängt von ihrer einzigartigen Beitrag im Wertschaffungsprozess ab, also dem "Gesamtwert, der mit der Beteiligung des Unternehmens geschaffen wird - Gesamtwert, der ohne die Beteiligung des Unternehmens geschaffen wird". Dieser Unterschied wird auch als "Zusatzwert" (Added Value) bezeichnet und kann als "der zusätzliche Wert, den ein Unternehmen bringen kann" verstanden werden. Je größer dieser Unterschied ist, desto stärker ist die Position des Unternehmens bei der Verteilung des geschaffenen Werts und desto größer ist der Anteil, den es erhält.

Wenn man dies versteht, kann man auch verstehen, warum die Marktkapitalisierung von Kernunternehmen wie NVIDIA, TSMC und ASML in den letzten drei Jahren ständig neue Höchststände erreicht hat. Sie haben im schnell wachsenden KI - Industriekette unverzichtbare und fast einzigartige Beiträge geleistet. Der "zusätzliche Wert", den sie jeweils bringen können, ist groß und wächst schnell, was ihnen hohe und schnell wachsende Gewinne bringt und die rasante Steigerung ihrer Marktkapitalisierung unterstützt.

Ähnlich haben auch die Unternehmen in den Bereichen Flüssigkeitskühlung, Elektrizität (Kernenergie) und Speicher in der KI - Industriekette in den letzten drei Jahren eine beachtliche Zunahme ihrer Marktkapitalisierung verzeichnet. Viele haben sogar die Zunahme von Kernunternehmen wie NVIDIA übertroffen.

Ein aktuelles Beispiel: Durch die Einführung von Gemini 3 und der TPU - Technologie durch Google befürchtet der Markt, dass die "Einzigartigkeit" und "Unverzichtbarkeit" von OpenAI bei großen Modellen und von NVIDIA im GPU - Geschäft in Frage gestellt werden. Dies hat in letzter Zeit (in dieser Woche) zu einem Rückgang des NVIDIA - Aktienkurses und einem neuen Höchststand des Google - Aktienkurses geführt.

Dagegen hat es in den letzten drei Jahren im unteren Teil der KI - Industriekette (dem Anwendungsbereich) keine besonders hervorragenden Anwendungen oder Unternehmen gegeben (außer ein paar wenigen Unternehmen wie Palantir und Applovin). Der Grund dafür ist, dass es noch keine "Killer - Apps" oder "Massen - Anwendungen" wie Amazon, Taobao oder WeChat gibt, die "einzigartig" und "schwierig zu imitieren/ersetzen" sind.

Interessanterweise haben große Unternehmen wie Tencent, Alibaba und ByteDance dank der Generativen KI ihre bestehenden Stärken schnell erweitert und eine gute Zunahme ihrer Marktkapitalisierung oder Schätzung erzielt.

Deshalb sollte man bei der Strategieentwicklung im Zeitalter der KI neben der Schaffung von Nutzerwert auch darüber nachdenken, wie man einen relativ einzigartigen Beitrag im Wertschaffungsprozess leisten kann, um in der schnell wachsenden KI - Welt eine starke Position bei der Verteilung von Rechten und Interessen zu haben.

Die Schaffung einer "Skaleneffekt + Netzwerkeffekt" - Schutzmauer erkunden und aufbauen

Strategieentwicklung bezieht sich auf die Zukunft und erfordert Voraussicht. Deshalb sollte man neben der Schaffung von Nutzerwert und dem einzigartigen Wertbeitrag auch darüber nachdenken, wo und was die zukünftige Schutzmauer des Unternehmens und des Geschäfts sein wird.

Die klassischen Schutzmauern von Unternehmen und Geschäftsmodellen wie Marken, Patente/Eigentechnologien, Standort und Wechselkosten sind uns bekannt. Aber aus einer dynamischen und langfristigen Perspektive sollten Unternehmen darauf achten, ob ihre Produkte und Dienstleistungen Skaleneffekte oder Netzwerkeffekte erzielen können.

Betrachtet man die Geschichte des modernen Handels, so können große Unternehmen in der Regel Skaleneffekte oder Netzwerkeffekte erzielen, oder sogar beides (z. B. Mao - Tai, Tencent, Amazon). In der Welle der Generativen KI in den letzten drei Jahren hat NVIDIA dank des vor 20 Jahren begonnenen Aufbaus der CUDA - Entwicklungsumgebung eine starke Mehrseitige Netzwerkeffekt zwischen Unternehmensnutzern und Entwicklern aufgebaut und sich somit eine starke Schutzmauer in der harten Konkurrenz um KI - Rechenleistung errichtet.

Deshalb sollten wir bei der Strategieentwicklung im Zeitalter der KI weiterhin vorausschauend denken und überlegen, wie wir in Zukunft Skaleneffekte oder Netzwerkeffekte erzielen und verbessern können, oder sogar beides gleichzeitig.

Zusammenfassung und Ausblick

An diesem Punkt gibt es bei der Entwicklung der Technologien, repräsentiert durch die Generative KI, noch einige unsichere Fragen, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: 1) Können die Generative KI/großen Sprachmodelle die Grundprinzipien der Wahrscheinlichkeitsstatistik überwinden und somit kausale Schlussfolgerungsfähigkeiten entwickeln, um sich der von vielen erwarteten allgemeinen Künstlichen Intelligenz näher zu kommen? 2) Können die physikalischen KI - Modelle einen Durchbruch erzielen und somit Fortschritte in der Richtung der körperlichen KI im Zusammenhang mit Hardware erzielen? 3) Wie kann man die Probleme der Datensicherheit und der Verschmutzung der Informationsquellen lösen? 4) Können die Investitionen in Chips und Rechenleistung in der KI - Industriekette in den letzten drei Jahren in den nächsten 1 - 2 Jahren von den Einnahmen der Anwendungsseite im unteren Teil der Kette gestützt und verifiziert werden, usw.

Aber egal wie die Zukunft aussehen mag, sollten wir bei der Strategieentwicklung unbedingt auf die Schaffung von Nutzerwert achten, uns auf die einzigartigen Wertbeiträge fokussieren und so früh wie möglich unsere eigene Schutzmauer errichten. Nur so können wir im Zeitalter der KI eine ausgezeichnete Unternehmensstrategie entwickeln und somit Wettbewerbsvorteile aufbauen und aufrechterhalten.

Professor - Profil

Dr. Zhang Yu ist Professor für Strategie an der China Europe International Business School (CEIBS), Direktor der Abteilung für Strategie und Unternehmertum und Mitdirektor des CEIBS - Forschungszentrums für Unternehmertum und Innovation. Professor Zhang hat seinen Doktortitel in Management von der INSEAD erhalten. Vor seinem Wechsel zu CEIBS war er Assistentprofessor für Strategie an der Paul Merage School of Business der University of California, Irvine. Seine Lehrgebiete