Braucht man im AI-Zeitalter noch den Handwerksgeist?
Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz laufen zwei Produktionsweisen gleichzeitig ab.
Eine Gruppe von Gründern nutzt große Modelle, um innerhalb weniger Tage Marktforschung durchzuführen, Code zu schreiben und Produktprototypen zu erstellen. Sie verfolgen mehrere Richtungen gleichzeitig und lassen das Feedback der Nutzer entscheiden, welche Projekte überleben. Eine andere Gruppe hält weiterhin an einem Gericht, einem Werkzeugmesser, einem Lager fest und verbringt mehrere Jahre damit, die Abweichungen um Bruchteile eines Millimeters zu verringern und das Nutzungserlebnis geringfügig zu verbessern.
Ersteres vertritt den Glauben an die Geschwindigkeit, Letzteres an die Präzision. In den letzten Jahrzehnten dominierte die Fraktion der Präzision fast die moralische Hochburg. Ihre Eigenschaften wie Geduld, Konzentration und Streben nach Perfektion galten als Standard für großartige Unternehmen. Diese Erzählung funktioniert sehr gut in einer stabilen Industriestruktur, aber sie birgt eine Annahme, die nie ernsthaft geprüft wurde: Die Richtung selbst ist richtig.
Sobald sich die Richtung ändert, muss alle Geduld neu bewertet werden. Je härter eine Person auf der falschen Spur arbeitet, desto weiter entfernt sie sich vom Markt. Die von ihr verbrachte Zeit und die angesammelte Erfahrung werden zu einer Belastung. Der Handwerksgeist selbst ist nicht veraltet, aber er kann nicht isoliert bewertet werden, ohne den industriellen Kontext, den technologischen Zyklus und die Marktanforderungen zu berücksichtigen. Die eigentliche Frage, die man heute stellen sollte, ist nicht, ob man weiter nach Perfektion streben soll, sondern worauf man dieses Streben konzentrieren soll.
Die verschwundenen Produkte
Der technologische Fortschritt im Industriezeitalter fand meist innerhalb desselben Produktrahmens statt. Das Auto bleibt ein Auto, aber die Effizienz des Motors steigt; die Kamera bleibt eine Kamera, aber das Objektiv wird schärfer; der Fernseher bleibt ein Fernseher, aber der Bildschirm wird größer und farbintensiver. Eine solche Welt bietet den besten Nährboden für den Handwerksgeist: Der Lebenszyklus der Produkte ist lang genug, dass die heute erlernten Fähigkeiten auch zwanzig Jahre später noch nutzbar sind. Deshalb sind Unternehmen bereit, zehn Jahre zu investieren, um einen hochqualifizierten Techniker auszubilden.
Die künstliche Intelligenz bleibt nicht auf der Ebene, „Werkzeuge benutzerfreundlicher zu machen“. Sie schreibt direkt vor, ob ein Produkt überhaupt existieren soll. Die Funktionen einer Software werden zu einer einzigen Anweisung im großen Modell; Dienstleistungen, die früher nur von einem professionellen Team erbracht werden konnten, werden zu einem einfachen Gespräch in natürlicher Sprache. Viele Unternehmen treffen nicht mehr auf Konkurrenten, die ähnliche Produkte feiner verarbeiten, sondern auf Märkte, die diese Art von Produkten überhaupt nicht mehr benötigen.
Die Qualität kann in diesem Moment nicht isoliert von der Richtung existieren. Die Tasten einer mechanischen Schreibmaschine können extrem glatt gestaltet werden, die Farben von Filmen können extrem fein abgestimmt werden, die Kolben und Getriebe von Verbrennungsmotoren können extrem präzise hergestellt werden. Sobald der Markt jedoch zu digitalen Dokumenten, Smartphones und Elektroautos wechselt, schrumpft die Bühne, auf der diese Präzision wirken kann, rasch zusammen. Die Gehäuse von Nokia waren extrem robust, der Sony Walkman war einst der Gipfel der tragbaren Musik, und Kodak besaß die weltweit beste Filmtechnologie. Diesen Unternehmen fehlte es weder an Qualität noch an Ingenieuren – es fehlte ihnen an der Fähigkeit, rechtzeitig zu erkennen, dass die gesamte Produktbasis sich verändert hat. Der wahre Grund für das Scheitern vieler Unternehmen liegt darin, dass sie ein Problem, das an Bedeutung verliert, außerordentlich gut gelöst haben.
Der Teil des Handwerksgeistes, der am leichtesten Probleme verursacht, ist genau der Teil, der am meisten gelobt wird. Je tiefer die Investitionen, desto stärker die emotionale Bindung, desto schwieriger ist es, umzukehren. Ein Team, das zwanzig Jahre lang eine Technologie verfeinert hat, wird natürlich davon überzeugt sein, dass sie noch eine Zukunft hat. Die Anerkennung, dass die Technologie veraltet ist, bedeutet, dass alle angesammelten Geräte, Prozesse und beruflichen Identitäten neu bewertet werden müssen – niemand ist bereit, diesen Verlust freiwillig zu übernehmen.
So wird das Streben nach Perfektion heimlich zu einem Schutzschild für versunkene Kosten. Unternehmen polieren weiterhin ein Produkt ohne Wachstumspotenzial und nennen „die Beibehaltung der Qualität“ als Grund für ihre Weigerung, sich zu verändern. Ein wirklich reifer Handwerksgeist erfordert nicht nur die Fähigkeit, eine Sache gut zu machen, sondern auch das Urteilsvermögen, zu erkennen, ob es sich noch lohnt, weiterzumachen. In stabilen Zeiten zahlt es sich aus, sich auf die Arbeit zu konzentrieren; in Zeiten heftiger technologischer Veränderungen muss man erst den Weg prüfen, bevor man sich voll und ganz der Arbeit widmet.
MVP > Perfektion
Das MVP im Gründerumfeld steht für das minimal funktionsfähige Produkt. Es verlangt von Unternehmen nicht, von Anfang an ein ausgereiftes Werk zu liefern, sondern nur die grundlegendsten Funktionen zu entwickeln, es echten Nutzern zur Verfügung zu stellen, um die wichtigste geschäftliche Annahme zu validieren.
Die traditionelle Produktentwicklung folgt einer geraden Linie: Zuerst die Planung, dann die Forschung und Entwicklung, danach lange Testphasen, bevor das Produkt auf den Markt kommt. Dahinter steckt die Annahme, dass Unternehmen die Bedürfnisse der Nutzer gut genug kennen, sodass das Produkt nach der Markteinführung nicht vollständig umgestoßen wird. MVP verfolgt eine andere Herangehensweise: Zuerst wird mit geringen Kosten ein Prototyp erstellt, die Marktreaktion wird beobachtet, bevor entschieden wird, ob mehr Ressourcen investiert werden. Das Wichtigste ist, dass Unternehmen so schnell wie möglich herausfinden, wo sie falsch gedacht haben – ob die erste Version perfekt gestaltet ist, ist zweitrangig.
Die künstliche Intelligenz senkt die Kosten für Fehlversuche extrem und stärkt das MVP-Konzept. Früher brauchten ein Produktmanager, Programmierer, Designer, Tester und ein Marketingteam mehrere Monate, um ein Softwareprodukt zu erstellen. Heutzutage kann ein erfahrener Gründer mit großen Modellen, automatisierten Programmierwerkzeugen und fertigen Cloud-Diensten innerhalb weniger Tage eine erste nutzbare Version zusammenstellen.
Nachdem die Entwicklungskosten gesunken sind, müssen Unternehmen nicht mehr ihr gesamtes Vermögen auf einen sorgfältig ausgearbeiteten Plan setzen. Sie können mehrere Richtungen gleichzeitig verfolgen und echten Nutzern statt internen Besprechungen die Abstimmung überlassen. Der wahre Grund für das Scheitern vieler Produkte ist, dass sie niemand wirklich braucht. Ob die Tasten hübsch sind, die Geschwindigkeit hoch ist oder alle Funktionen vorhanden sind, ist weniger wichtig. Wenn Unternehmen ein Jahr lang Details verfeinern, verschieben sie nur den Moment, in dem der Markt „Nein“ sagt.
Die Zeitfenster im KI-Zeitalter werden ebenfalls kürzer. Eine Produktidee, die heute noch neu ist, kann wenige Monate später zur Standardfunktion eines allgemeinen großen Modells werden. Je mehr Unternehmen versuchen, die erste Version vollständig zu gestalten, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie bei der Markteinführung feststellen, dass der Markt sich bereits weiterentwickelt hat. Deshalb ist in Bereichen mit schnellem technologischem Wandel, unklaren Anforderungen und kontrollierbaren Fehlversuchskosten der Wert von MVP meist größer als der traditionelle Handwerksgeist: Zuerst die Richtung bestätigen, dann große Ressourcen investieren; zuerst beweisen, dass Nutzer das Produkt nutzen wollen, bevor man darüber diskutiert, es bis zur Perfektion zu bringen.
Das bedeutet nicht, dass man bei MVP schlampig arbeiten kann. Nutzer akzeptieren wenige Funktionen, aber keine falschen Funktionen; sie akzeptieren eine einfache Oberfläche, aber keinen plötzlichen Datenverlust; sie akzeptieren, dass sich das Produkt noch in der Testphase befindet, aber nicht, dass Unternehmen Risiken heimlich auf sie abwälzen. Ein gutes MVP reduziert die Anzahl der Funktionen, stärkt aber den Kernwert: Es entfernt nur vorübergehend nicht benötigte Dekorationen, behält aber Ehrlichkeit, Zuverlässigkeit und grundlegende Qualität bei.
Der Handwerksgeist und MVP sind keine Gegensätze, sondern zwei Phasen im Lebenszyklus eines Produkts. MVP ist dafür zuständig, die Richtung zu finden und die Frage zu beantworten, ob jemand das Produkt braucht. Der Handwerksgeist baut einen Wettbewerbsvorteil auf und beantwortet die Frage, ob andere es einfach kopieren können. Bevor die Richtung validiert ist, führt zu viel Verfeinerung zu mehr Verschwendung. Nach der Validierung der Richtung reicht eine unzureichende Verfeinerung nicht aus, um langfristige Barrieren zu schaffen. Die im KI-Zeitalter funktionierende Produktlogik lautet meist: Zuerst auf den Markt gehen, dann Schritt für Schritt zu einer besseren Lösung gelangen – eine einmalige Perfektion erreicht man meist nie.
Der langsame Wandel in Deutschland und Japan
Deutschland und Japan werden oft als zwei Musterbeispiele für den Handwerksgeist genannt.
In Deutschland gibt es viele kleine und mittlere Unternehmen, die sich auf Nischenmärkte konzentrieren. Sie stellen vielleicht nur eine Art von Pumpe, Ventil, Lager oder Sensor her, nehmen aber einen wichtigen Anteil am globalen Markt ein. Sie verlassen sich nicht auf Traffic, verfolgen keine Trends, sondern bauen Schranken durch jahrzehntelange technische Akkumulation, Kundenbeziehungen und Ingenieurserfahrungen auf. Dieses Modell bildet das Grundgerüst der deutschen Fertigungsindustrie.
Konzentration bringt Akkumulation, aber auch Pfadabhängigkeit. Die Grundlage der deutschen Automobilindustrie ist Maschinenbau, Präzisionsbearbeitung, Motoren, Getriebe und ein komplexes System von Komponenten. Ein Verbrennerauto zieht eine riesige Lieferkette mit sich, in der jedes Glied ein spezialisiertes Unternehmen ernähren kann, das seit Jahren in diesem Bereich tätig ist. Elektroautos entfernen den größten Teil dieser Grundlage: Das Antriebssystem wandelt sich von komplexen mechanischen Geräten zu Batterien, Elektromotoren, Leistungshalbleitern und Software. Das Problem liegt nicht mehr darin, ob die Bearbeitungspräzision ausreicht, sondern darin, dass Automobilhersteller diese Teile überhaupt nicht mehr kaufen. Selbst die präzisesten Teile von Verbrennungsmotoren ändern nichts an der Tatsache, dass Elektroautos sie nicht benötigen.
Der Druck, dem die deutsche Automobilindustrie in den letzten Jahren ausgesetzt ist, kann nicht vollständig dem Handwerksgeist zugeschrieben werden. Energiepreise, Arbeitskosten, regulatorische Belastungen und internationaler Wettbewerb spielen alle eine Rolle. Aber die langfristig entstandene technische Trägheit führt dazu, dass viele Unternehmen besser darin sind, im alten Rahmen weiter zu optimieren, aber langsam das gesamte Produktsystem wechseln. Sie neigen dazu, vergangene Vorteile als zukünftige Regeln zu betrachten. Aber Elektroautos und künstliche Intelligenz hängen zunehmend von Software, Daten, Chips und Ökosystemen ab. Die grundlegende Einheit des Wettbewerbs hat sich von einem einzelnen Teil oder einem einzelnen Gerät zu einer gesamten Plattform erweitert. Details sind immer noch wichtig, aber die entscheidenden Details haben sich verändert: Früher waren es Motoren und Getriebe, später werden es Betriebssysteme, Algorithmen für autonomes Fahren, Chiparchitekturen und Datenkreisläufe sein. Die Perfektionierung alter Komponenten bringt keine Einflussmöglichkeiten im neuen System.
Die Probleme Japans unterscheiden sich von denen Deutschlands, aber es gibt eine ähnliche kulturelle Trägheit im Kern. Von Sushi, Messern und Keramik bis hin zu Autos, Kameras und Unterhaltungselektronik wird in der japanischen Gesellschaft seit langem das Konzept „ein Leben lang nur eine Sache gut machen“ hochgeschätzt. Diese Kultur kann extrem stabile Produktionsprozesse hervorbringen und viele gewöhnliche Produkte mit der Qualität von Kunstwerken versehen. In Branchen mit stabilen Anforderungen ist langfristige Konzentration sehr wertvoll. Meister lehren ihre Schüler nicht nur technische Parameter, sondern auch implizite Erfahrungen, die nicht in Bedienungsanleitungen stehen, wie zum Beispiel die subtilen Veränderungen von Materialien bei bestimmten Temperaturen.
Japanische Unternehmen haben einst einen hervorragenden Ruf in den Bereichen Fernseher, Walkman, Digitalkameras und Haushaltsgeräten aufgebaut. Sie sind gut darin, Hardware zu verbessern, Funktionen hinzuzufügen und Ausfallraten zu senken, aber sie haben die Vorherrschaft im Wettbewerb um Internetplattformen, mobile Betriebssysteme und Softwareökosysteme verloren. Dahinter stecken viele Gründe wie Unternehmensführung, Kapitalmarkt und Bevölkerungsstruktur. Aber die übermäßige Wertschätzung bestehender Prozesse schwächt die Fähigkeit der Organisation, sich selbst zu hinterfragen. Jeder Teil wird von verantwortungsvollen Mitarbeitern betreut, aber das gesamte System kann dem neuen Wettbewerbsrhythmus immer weniger folgen.
Die Geschichte von Jiro Ono und seinem Sushi kann als Symbol für persönliche Handwerkskunst gelten, aber sie passt nicht zur Wettbewerbslogik der Technologiebranche. Ein Restaurant kann jahrzehntelang einen Geschmack verfeinern, weil die Kunden genau diese Zeit und Konzentration kaufen. Der Technologiemarkt wartet nicht so lange: Verbraucher können ein Werkzeug innerhalb weniger Monate austauschen, und Plattformen können die Regeln über Nacht neu schreiben.
Die eigentliche Schwierigkeit Deutschlands und Japans liegt darin, ihre vorhandene Fähigkeit zur Präzisionsfertigung und langjährige Akkumulation in eine völlig neue Industriestruktur zu übertragen. Das hat nichts mit zu vielen Handwerkern oder zu guten Produkten zu tun. Wenn der Handwerksgeist so verstanden wird, dass man an alten Technologien festhält und schnelle Fehlversuche ablehnt, wird er von einem Wettbewerbsvorteil zu einer kulturellen Belastung.
Sie sollten Konzentration, Qualität und Verantwortung behalten, aber den Aberglauben an bestimmte Produkte und alte Prozesse aufgeben.
Bereiche, in denen man unbedingt hart arbeiten muss
Wenn man nur sieht, wie die traditionelle Industrie beeinträchtigt wird, kommt man leicht zu der bequemen Schlussfolgerung, dass im Zeitalter der künstlichen Intelligenz nur Geschwindigkeit und keine Perfektion mehr benötigt wird.
Die Realität ist ganz anders. Je weiter die künstliche Intelligenz sich entwickelt, desto höher sind die Anforderungen an Rechenleistung, Chips, Fertigungsanlagen und die Stabilität von Materialien. Je schneller die Algorithmen iterieren, desto höher ist die Präzisionsschwelle für die physischen Produkte auf der unteren Ebene.
Japanische Unternehmen halten immer noch starke Positionen im Bereich Halbleitermaterialien. Unternehmen wie Shin-Etsu Chemical, Tokyo Ohka Kogyo und JSR arbeiten seit Jahrzehnten an Siliziumwafern, Fotoresisten und hochreinen chemischen Materialien. Ihre Produkte sehen unscheinbar aus, bestimmen aber direkt die Präzision, Ausbeute und Stabilität der Chipherstellung. Selbst eine winzige Verunreinigung im Material kann eine ganze Charge von Wafern unbrauchbar machen. Diese Fähigkeit kann man nicht überstürzen, sie entsteht durch jahrzehntelange Experimentierdaten, Geräteerfahrungen und Kundenvalidierungen.
Ajinomoto ist ein weiteres Beispiel. Dieses Unternehmen, das ursprünglich Gewürze herstellte, hat seine langjährige Technologie für Aminosäuren in eine neue Richtung gelenkt und die ABF-Isolierfolie für die Gehäuse von Hochleistungs-Chips hergestellt. Je schneller KI-Server, GPUs und fortschrittliche Chips laufen, desto mehr werden diese scheinbar nebensächlichen Materialien zu einem kritischen Engpass.
Zeiss aus Deutschland zeigt auch, dass Konzentration auf einen engen Bereich nicht gleich Rückständigkeit bedeutet. Zeiss arbeitet seit Jahrzehnten in der Hochleistungsoptik und liefert die Kernoptiksysteme für fortschrittliche Lithografieanlagen. Die Oberflächenabweichung der Linsen muss auf extrem kleine Werte beschränkt werden